XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System系统输出
以用户为中心的人工智能研讨会
UCAI 2020 研讨会将讨论人机交互 (HCI) 和人工智能 (AI) 交叉领域的主题，旨在加强人工智能系统设计中的以用户为中心的方面。一个主要主题在于通过使智能和自适应系统更加透明、可解释和可理解来赋予用户权力。从用户和活动中心的角度设计与智能系统的交互是除了检查最终系统输出之外吸引用户的另一个基本问题，从而使基于人工智能的系统在其众多应用环境之一中更具交互性、有效性、可理解性和可问责性。抵消数据和算法中的潜在偏见是提高可信度和公平性的另一个重要目标。在评估基于人工智能的系统方面，在可接受性和用户体验、问责制和道德影响方面仍然存在方法论上的差距。
调查结果和建议：人工智能安全
实证研究对于更好地理解人工智能的危害和社会影响至关重要。16“人工智能安全”在某种程度上是既定的历史安全工程实践（如汽车安全或网络安全）的迭代。然而，目前人工智能评估实践的证据基础还不够完善。17虽然人工智能安全研究正在发展，但它只是“人工智能研究总体的沧海一粟[,]”，仅占全球该技术研究的 2%。18部分挑战在于，测量和预测人工智能影响的科学作为一个领域仍然很年轻。19另一个挑战是，目前人工智能潜在灾难性风险的证据大多是推测性的。20某些解决前沿模型风险的方法，例如“人工智能对齐”（确保系统输出与设计意图一致），被认为是直观合理的，并且已成为广泛研究的主题，但事实证明很难衡量和实证研究。21
EZ Welder™ 超声波装配系统 - Dukane
• 系统功率输出指示焊接周期内正常或可能的过载操作条件。• 一毫秒采样率每秒对周期参数进行一千次采样，以获得出色的精度和可重复性。• 4 行 LCD 显示屏，方便用户使用并显示焊接部件数据。• 自我诊断错误消息简化了故障排除和编程错误。• 可编程的不良或可疑部件限值指示所有超出可接受部件公差范围的参数（EZX）。• 视觉和声音警报提醒操作员任何可疑或不良部件状况（EZX）。• 具有可编程擦洗时间的标准焊接结束接地检测功能允许对纺织品等进行切割和密封。• 系统输出 - 超声波激活、系统故障、过热、过载、在线/离线状态。隔离坏部分好部分 (EZX)，准备就绪并留置。
人机沟通的相互心智理论
从导航系统到智能助手，我们每天都会与各种人工智能进行交流。在这种人机交流的核心中，我们通过不同复杂程度的话语向人工智能传达我们对人工智能能力的理解，人工智能通过系统输出向我们传达对我们的需求和目标的理解。然而，这种交流过程很容易失败，原因有二：人工智能可能对用户有错误的理解，用户可能对人工智能有错误的理解。为了增进人机交流中的相互理解，我们提出了相互心智理论 (MToM) 框架，该框架的灵感来自人类的基本能力“心智理论”。在本文中，我们讨论了 MToM 框架的动机及其三个关键组成部分，它们在人机交流的三个阶段不断塑造相互理解。然后，我们描述了一个受 MToM 框架启发的案例研究，以展示 MToM 框架在指导人机交流的设计和理解方面的强大功能。
IQ8，IQ8+，IQ8M，IQ8A和IQ8H Microinverters计划启动能源系统
1。确定您要备份的最大最大单载电源等级（kW），并选择为该负载供电所需的绝对最小智商电池数量。您可以根据先前安装的智商网关的负载配置文件信息购买更多智商电池，以获得更高的电源。2。计算连接到L1阶段的系统中的总微量逆变器的最大连续输出功率。然后选择所需的智商电池，以便整个PV系统输出交流电源不超过智商电池系统电源额定容量的150％。使用IQ8微型逆变器时不存在此限制；这适用于S系列和IQ7系列微型发电机。3。基于用户定义时期的估计备份负载，计算所需的IQ电池能量存储（KWH）容量和最小智商电池。4。基于站点对功率（KW）和能量容量（kWh）的负载分析，确定存储系统所需的智商总数。
从答案中学习的加固学习
检索增强的生成（RAG）是一种证明大语言模型（LLMS）的准确性和可靠性的方法，以进行开放域问答（ODQA）。传统的AP-PARACHES依赖于监督学习，这可能导致误导用户意图和系统输出。从人类反馈中学习（RLHF）通过使用人类偏好反馈训练奖励模型来解决此问题。在这项工作中，我们介绍了一个新颖的RLHF框架，用于ODQA，利用现有的大规模答案重新计算数据集用于培训重新模型。特别是，我们对ODQA的奖励模型扮演两个互补的角色：（i）将排名分数作为PPO的重新分配，以及（ii）检索相关事实，使ODQA系统能够提出事实答案。实验性媒介表明我们提出的框架对RLHF有效，从而导致ODQA的近乎专家性能。索引术语：检索效果的一代，加强学习，人类反馈，回答reranking
可再生能源增长（REG）最低技术指导
罗德岛可再生能源增长 (REG) 计划互连罗德岛可再生能源增长 (REG) 计划是由国家电网主办的一项基于关税的激励计划。由于该计划的性质，光伏系统必须连接到专用公用事业电表才能正确测量系统输出，如 REG 计划关税文件 (RIPUC No. 2151) 第 4 节所述。与传统的互连方法不同，该计划的光伏系统是该物业的新“租户”。对于现有的电力服务，光伏系统必须连接到现有电表的公用事业侧，如图 1 顶部蓝色箭头所示。此外，图 2 说明了将新的专用电表添加到现有电力服务中。由于这在 NEC 中被视为供应侧连接，因此必须遵守第 705.12(A) 和 230 条的要求。国家电网 1 目前允许使用两种不同的方法来安装新的 REG 光伏电表。
设计用于军事用途的增强现实的挑战
增强现实（Augmented Reality，瑞典语称为增强现实）是一项以某种形式存在了 30 多年的技术。增强现实系统通过视频或透明显示器在我们的现实视野中构建和叠加虚拟对象。尽管其历史悠久，但直到最近才开始在任何有意义的意义上发展，因为它受到处理器和显示技术的严重限制。除了技术限制之外，它还面临用户处理系统输出信息的能力方面的限制。如果信息量超过容量，用户就会过载，这种情况称为信息过载，导致用户难以接受和理解信息。这可以通过练习良好的用户界面设计来解决，这是任何系统的重要组成部分。军方对这项技术非常感兴趣，希望它能让他们更好地了解战场。然而，战场环境可能会非常紧张，这会增加信息过载的风险，并使设计有用的系统更具挑战性。本文旨在将增强现实、信息过载和界面设计的信息收集到一个地方，并将其应用到军事项目中，以研究基于传统指南和原则进行军事用途设计时会出现哪些挑战。
高速输入输出系统的占空比检测方法
Karen MELIKYAN 亚美尼亚国立理工大学 (NPUA) 摘要：本文介绍了一种用于高速输入输出的时钟耦合占空比检测方法。在高速系统中，输出信号的占空比 (DC) 需要校准为 50% 才能在系统中获得可接受的性能。所提出的方法在系统输出中引入一个同步信号，占空比为 50%，最大工艺、电压和温度 (PVT) 误差为 1%。所提出的方法还补偿了 DC 检测器的输入参考偏移，这有助于提高整体系统性能。占空比检测方法采用 16nm 技术实现，电源为 1.2V。采用这种设计的架构，电路可以提供高达 5Gbps 频率的数据信号。实验结果表明，所提出的架构可靠，并且可以在高频间隔内工作。所提出的电路可以在多种标准的特殊串行链路中实现，例如外围组件互连 (PCI)、通用串行总线 (USB) 和双倍数据速率 (DDR)。关键词：占空比、检测器、高速、校准、工艺电压温度 (PVT) 简介 许多系统的速度逐年提高。DDR 系统就是其中之一 (Wang, 2015)（图 1）。在这些系统中提供良好的性能变得更加困难。因此，出现了参数问题，例如直流失真、偏移、抖动等。
哪些外部变量会影响感觉运动节律脑 - ...
描述基于感觉运动节律的脑机接口 (SMR-BCI) 用于获取与运动意象相关的脑信号并将其转换为机器控制命令，从而绕过通常的中枢神经系统输出。选择最佳的外部变量配置可以最大限度地提高 SMR-BCI 在健康和残疾人士中的表现。当 BCI 的目标是在严格监管的实验室环境之外的日常环境中使用时，这种性能现在尤为重要。在这篇评论文章中，我们总结并批判性地评估了当前有关外部变量对 SMR-BCI 性能的影响的知识体系。在评估 SMR-BCI 性能与外部变量之间的关系时，我们将其广泛地描述为不太依赖于 BCI 用户并且源自用户之外的元素。这些因素包括 BCI 类型、干扰因素、训练、视觉和听觉反馈、虚拟现实和磁电反馈、本体感受和触觉反馈、脑电图 (EEG) 系统组装的细致程度和 EEG 电极的定位以及记录相关伪影等因素。在这篇评论文章的最后，提出了关于外部变量对 SMR-BCI 性能影响的研究未来发展方向。我们相信，我们的评论对学术 BCI 科学家和开发人员以及在 BCI 领域工作的临床专业人员以及 SMR-BCI 用户都具有价值。