XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System缺乏经验
基于（生成式）人工智能的文本需求分析
摘要。生成人工智能 (genAI) 创新为最终用户带来了新的潜力，影响到年轻人和缺乏经验的人。然而，作为一项创新技术，genAI 有可能产生无法识别的错误信息。非凡的人工智能输出可以提高可信度。最终用户评估系统对于揭露对错误响应的毫无根据的依赖是必要的。本文确定了评估系统的要求，以防止最终用户高估对生成文本的信任。因此，我们根据文献综述和两项国际调查进行了需求工程。结果证实了在处理 genAI 时实现人类保护、人类支持和内容真实性的要求。高估信任的根源在于校准错误；了解 genAI 及其提供者对于解决这一现象至关重要，并且需要人工验证。因此，我们的研究结果为未来以人为本的 genAI 信任解决方案的信息系统研究的重要性提供了证据。
调整你的社交媒体策略以适应后疫情时代
4. 投资顶尖社交媒体人才。社交媒体经理现在被要求管理营销预算中一笔昂贵而高效的资金，并承担一个经常需要身兼数职（文案、平面设计师、客户服务代表等）的角色。因此，营销领导者需要仔细考虑谁应该担任这一关键职位。虽然最好的社交媒体经理可以产生积极影响，但缺乏经验或不合格的社交媒体经理可能会损害公司的品牌。根据 Glassdoor 的数据，社交媒体经理的全国平均工资为 50,500 美元，这严重落后于他们经常担任的职位的平均薪酬：文案平均 58,500 美元，营销经理平均 65,500 美元，广告经理平均 71,000 美元。要获得该领域的顶尖人才，薪酬必须与职位不断增长的价值相匹配。
通过增强不成熟的人工智能项目进行学习
获得对人工智能的深刻理解和欣赏的一种非常有效的方法是构建人工智能程序。但是，构建人工智能程序可能既困难又耗时。然而，通过为学习者提供高级构建块和相关指南，可以大大减少这些缺点 [6]。这里我们提出了一种额外的方法，让学习者在缺乏经验和时间有限的情况下也能体验人工智能程序的构建。我们的想法是提供一系列半生不熟或最小的人工智能程序，旨在让学习者增强学习能力。这建立在使用半生不熟的项目作为学习计算机编程的资源的基础上 [7]。一个相关的努力是儿童机器学习网站 [8]，该网站提供了构建简单人工智能项目的教程。作为 eCraft2Learn 项目 [5] 的一部分，我们随后开发了几个小型人工智能项目。所有项目都是基于 Snap! [3] 编程块构建的，旨在支持人工智能编程 [6]。这些程序说明了几种不同的人工智能概念、技术和能力。虽然
标准化：基本原理、影响和商业策略
第三份指南“标准化：基础、影响和商业战略”的目标是为 APEC 地区高等教育的研究生课程提供一本标准化通用参考教科书。这本教科书也可用于高年级本科生课程以及企业经理和政府官员的专业培训。这本教科书是 APEC 项目 CTI20/2008T 的成果，该项目由 APEC 和韩国技术标准局 (KATS) 共同资助。开发这本教科书的项目由韩国标准协会 (KSA) 提出和管理。由于标准化教科书很少，各个经济体特别是发展中经济体由于缺乏经验和资源，面临着开发教材的艰巨任务。此外，各自的发展可能会导致在实现同一目标时重复消耗资源。从这个意义上讲，我们相信，编写这本教材不仅可以使成员节省时间和精力，而且可以为本地区未来的标准化教育奠定基础，提高成员经济体企业和公共当局以及大学的公众意识，从而促进本地区的贸易便利化。
开始您自己的商业计划...
许多企业因管理不善或缺乏经验而倒闭，许多人将此归咎于所有者不是天生的企业家。事实并非如此。任何人都可以成为企业家。企业家是后天培养的，而不是天生的……成为一名成功的企业家始于心态，通过教育来培养，并通过能力来磨练：心态：✓ 显然，当您在这里计划如何创办自己的企业时，您就具有企业家心态。教育：✓ 规划可以让您看到自己需要在哪里学习自己缺乏的技能，或者聘请熟练的员工，或者将工作外包给有能力的专业人士。能力：✓ 只要我们全心全意地致力于任何事情，我们就能达到精通的水平。掌握创业能力是通过奉献精神、多年的生活和工作经验以及永不停止学习的承诺来创造的。规划过程是提高您能力的最大因素之一，因为它迫使您仔细思考和制定业务的每个方面，从而防止您犯下致命的错误，即盲目地进入一个充满缺陷的业务。没有规划 = 没有资金
数字经济农业风险分类
摘要。农业综合体目前的状况具有高度不稳定的特点。经济的这一部门受到大量因素的影响，既有气候因素，也有人为因素。工业状况和发展的不确定性会带来风险。经济所有部门的数字化一方面旨在降低风险；另一方面，数字化本身也是产生新风险的原因。对科学文献的回顾表明，人们对这个问题的兴趣日益浓厚。然而，在将农业风险与数字环境中固有的风险联系起来方面缺乏经验。我们的研究不仅旨在识别数字化条件下农业综合体中的风险，还旨在对风险进行分类并确定农业综合体中最重要的风险。我们认为，农业综合体的风险与数字经济的风险有关。假设的证明是使用集合的数学运算进行的。计算使得区分农业综合体中的技术风险和社会风险成为可能，而使用数字信息平台可以对这些风险进行分级。
通过增强半生不熟的人工智能项目进行学习
深入了解和欣赏人工智能的一种非常有效的方法是构建人工智能程序。但是，构建人工智能程序可能很困难且耗时。但是，通过为学习者提供高级构建块和相关指南，可以大大减少这些缺点 [ 6 ]。在这里，我们介绍了一种额外的方法，让学习者在缺乏经验和时间有限的情况下体验人工智能程序的构建。这个想法是提供一系列半生不熟或最小的人工智能程序，旨在由学习者增强。这是在使用半生不熟的项目作为学习计算机编程的资源的工作的基础上建立的 [ 7 ]。一个相关的努力是儿童机器学习网站 [ 8 ]，该网站提供了构建简单人工智能项目的教程。作为 eCraft2Learn 项目 [ 5 ] 的一部分，我们随后开发了几个小型 AI 项目。所有项目均基于 Snap![ 3 ] 编程块构建，旨在支持 AI 编程 [ 6 ]。这些程序说明了几种不同的 AI 概念、技术和功能。虽然
支持向量机（SVM）用于肿瘤医学图像分类
nfadel@fbsu.edu.sa 摘要——癌症已成为全球死亡的主要原因。为了处理医学图像以发现肿瘤及其类型，作者需要具有理解医学图像的独特经验。作者需要机器学习技术来达到高精度和快速分析这些图像，以避免缺乏经验或错误。在本文中，作者将研究用于对脑图像进行分类的机器学习技术（SVM）。本文将使用 SVM 分析脑图像并使用 Matlab 软件发现良性肿瘤和恶性肿瘤。进行的实验结果表明，该系统对医学脑图像中发现的肿瘤类型（良性、恶性）的分类具有准确性。作者将在本研究中坚持认为，要分类的图像仅限于仅存在两种类型的肿瘤。将来，在分类过程之前，将在脑部的医学图像中添加一些预处理程序。关键词——肿瘤、医学图像、机器学习、支持向量机。
深层基于注意力的神经网络可解释的心脏声音分类
心血管疾病是死亡的主要原因，并严重威胁了日常生活的人类健康。临床实践和智能家庭应用程序的需求急剧增加，以监测患有慢性心血管疾病的人的心脏状况。但是，在数量方面仍然缺乏经验丰富的医生。自动心脏声音分类利用高级信号处理和深度学习技术的功能显示出令人鼓舞的结果。然而，缺乏对深神经网络的解释是自动心脏声音分类应用的限制。为此，我们提出了通过注意机制来解释深层神经网络，以进行心脏声音分类。我们评估了心脏听起来深圳语料库的拟议方法。我们的方法可实现三种心脏声音分类的未加权平均召回率为51.2％。例如，正常，轻度和中度/重度。实验结果还表明，通过估计每个单元在高级特征中的贡献，全球注意力集合层可以提高学习表示的性能。我们通过可视化注意力张量进一步分析了深层神经网络。