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这是真正的驱动程序，还是只是机器人？人...- lirias
使用移动式驱动模拟器进行了一个型型人类实验，其中40名参与者，由26名男性和14个女性组成，平均年龄为34.33岁。使用了受试者间的设计，而参与者的人口统计学的分配在群体之间达到了很好的平衡。参与者首先经历了人类驱动的基线，然后是由同一人类驾驶员或AV Conloller进行的其他动作。然后，要求参与者将驾驶行为分类为人类或自动化，并在1到5的李克特量表上提供信心评级。测试了两种类型的控制器：标准模型预测控制器（MPC）和一个名为drividoc的控制器（从视觉从视觉驱动到可区分的最佳控制），以前在人类驾驶示范中训练了端到端模仿学习与MPC结合使用的人类驱动示范。此控制器会根据从相机图像中提取的驾驶上下文自动调整MPC成本函数PA-RAMETER。有关drividoc的更多详细信息可以在[1]中找到。
“通过基于研究的决策将政治独立转化为真正的发展”
» 聚焦第 17 卷，第 10 期 巴布亚新几内亚全国大选中女性候选人的挑战和前景 » 聚焦第 17 卷，第 11 期 评估巴布亚新几内亚恩加省的教育质量：影响学生学习体验的因素 » 聚焦第 17 卷，第 12 期 失业对巴布亚新几内亚的发展构成了重大威胁 » 聚焦第 17 卷，第 13 期 软实力和区域影响力：拟议的巴布亚新几内亚 NRL 团队在地缘政治中的作用 » 聚焦第 17 卷，第 14 期 政府是否采取足够措施帮助教师提升学历 » 聚焦第 17 卷，第 15 期 宏观经济政策能否解决巴布亚新几内亚目前的通胀形势？ » 聚焦第 17 卷，第 16 期 巴布亚新几内亚推动工业大麻生产合法化：我们准备好了吗？
人工智能时代的奶牛养殖：趋势还是真正的游戏规则改变者？
1 奇瓦瓦自治大学畜牧业与生态学院，奇瓦瓦州，31453，墨西哥； 2 伊达尔戈州自治大学农业科学研究所，图兰辛戈 43600，墨西哥； 3 墨西哥州自治大学兽医学与畜牧学院动物营养系，托卢卡 50295，墨西哥； 4 伊朗比尔詹德大学农学院动物科学系，比尔詹德 97175； 5 中国农业科学院饲料研究所,农业农村部饲料生物技术重点实验室,北京,100081; 6 动物营养、生产系统，芬兰自然资源研究所 (Luke)，Jokioinen，FI，31600，芬兰； 7 山地畜牧研究所（CSIC-ULE），西班牙格鲁列罗斯 24346； 8 国家研究中心乳品科学部，吉萨，12622，埃及； 9 比萨大学农业、食品与农业环境科学系，比萨 56124，意大利； 10 伊利诺伊大学动物科学系和营养科学部哺乳动物营养生理基因组学，美国厄巴纳 61801 和 11 雷丁大学农业、政策与发展学院动物科学系，P.O.英国雷丁 Earley Gate 信箱 237
与生成AI合作：我们需要更多的非洲声音，真正的非洲声音
生成的AI席卷了世界，似乎比前几代人的AI更有用。我们描述了肯尼亚和尼日利亚中小型企业的定性研究的发现，这些研究在日常工作中使用了生成的AI工具。我们发现AI工具被用来支持平凡和创造性的工作，并提供了组织和个人利益。参与者采用了多种方法来浏览不同工具的优势和劣势，并比较多个工具的输出很常见。此外，我们的发现表明，尽管在某种程度上围绕AI民主化的修辞可能会成立，但这些工具并不能很好地支持或代表非洲语言，身份或地区，并且参与者理解了体现西方偏见的情况。我们建议应明确要求区域偏见，以鼓励研究人员专注于这些问题。
AI和艺术：可以真正创建
I.从其起源作为科幻小说中的概念中引入了人工智能，它具有非常速度的速度，以成为每个学科中艺术的一种变革性技术。创造力通常被认为是人类的属性，是由个人经验，情感和意识出生的。使用AI，这一概念被操纵了，因为现在是机器似乎与人类本身所产生的艺术，音乐和文学作品的创造力和美学品质相抗衡。机器生成的艺术的早期例子，例如由哈罗德·科恩（Harold Cohen）的亚伦（Aaron）开发的艺术，将其提升到了另一个层次，并将其重点放在了一个非常重要的学习领域。亚伦旨在在没有艺术家干预的情况下创作原创艺术品；关于创造力的性质和艺术家的角色，已经提出了非常有趣的问题。多年来，神经网络，深度学习和生成模型的改善已帮助AI重现了人类已知的任何风格并产生新风格。因此，新兴趋势开始将AI驱动的艺术带入画廊，拍卖空间和公共话语的亮点。本文试图问：AI首先可以成为艺术家吗？这回顾了AI创作的原始作品的能力，并与人类创造力进行了比较。本文进一步讨论了AI在艺术中的含义，如果从道德问题看，这将影响艺术家的双方和一般创意行业。目前的研究针对审查案例研究，技术方法和与AI的AI相关的哲学辩论
如何真正将 BESS 项目变为现实
研发是 HiTHIUM 的重中之重，因为这是我们产品竞争力的基础。因此，我们在研发方面投入了大量资金。HiTHIUM 拥有一支快速发展的研发团队，超过 1200 名工程师在公司拥有的四个研究机构工作
公共利益，真正的灵魂：版权的合理使用学说和使用受版权保护的作品来培训生成AI工具
生成人工智能（AI）工具（例如Chatgpt，Gemini和稳定的扩散）使用通常包括整个受版权保护的作品的数据集训练。使用受版权保护的作品来培训这些日益突出的工具已被证明是如此引起争议，以至于最著名的AI公司之一的高级主管重新辞职，并指出，AI开发人员对Scrape和使用质量的Internet数据进行了“剥削性”，而无需首次获得互联网数据，而无需首次获得同意的同意。1在本文中，我研究了这些担忧，并最终确定，摄入整个受版权保护的作品是为了培训Generative AI工具的目的，这可能构成了美国版权公平使用学说下的变革性用途。在得出这一结论时，我首先简要概述了当前诉讼，然后将判例法引入了判例法，以将公平用途应用于生成AI工具提出的challenges。接下来，我将判例法应用于摄入版权作品的培训AI工具上，认为这种使用构成了根据美国版权法的变革性，合理使用。最后，本文以乐观态度结束，探讨了对版权法的未来的影响，并概述了创作者仍然必须维护其专有权利的众多途径。
任务式指挥的真正考验 - 陆军大学出版社
指挥与参谋军官课程的学生将熟悉诺曼·D·科塔准将在 D 日的英勇事迹。1944 年 6 月 6 日 07:30，科塔率领他的“私生子旅”登陆奥马哈海滩。1 从此时起直到黄昏，科塔在关键时刻的直接领导以及他不顾个人安危的努力，帮助防止了 D 日登陆区发生潜在的灾难。2 科塔因其当天的行动被授予英国杰出服务勋章和美国杰出服务十字勋章。3 今天有抱负的领导者应该研究他的行为，以他为榜样。然而，进攻受阻以及科塔不得不直接卷入战斗第一线，这可能是登陆前准备不足的征兆。科塔登陆的同时，一名英国军官正在涉水上岸，他不太可能因在 D 日的行动而被人们记住，因为他对战斗的展开几乎没有直接影响。然而，他在登陆前的领导能力以及他善于运用任务指挥的能力使他的部队在最极端的情况下取得了成功。