XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System背景
发展背景下的意识问题
现代人工智能系统能够与人类竞争解决各种各样的问题。 2023年3月，特斯拉、SpaceX和Twitter管理层、Pinterest和苹果联合创始人发表公开信，概述了暂停人工智能技术开发的理由，指出了对社会的主要风险[1]。信中作者认为，强人工智能的广泛应用将导致社会生活的深刻变化，作者由此得出结论，必须仔细规划这项技术的管理、控制和审计，但由于人工智能实验室之间为争夺其产品开发和实施的主导地位而展开无节制的竞争，目前尚未做到这一点。在科技、技术、人文不平衡的背景下，社会思想的滞后是一个显著的问题[2，p. 28]。可以假设，领先的 IT 巨头的负责人正试图通过在开发实施过程中暂停一段时间来减少这种不平衡。但这种停顿能够持续足够长的时间吗？目前，人工智能服务是用户手中的工具，而目标设定则由人来完成。人类的许多功能已被委托给技术，但理性和意识领域仍然没有实现自动化。但这只是时间问题。如果目标设定活动的基础是对世界的不满和改变世界的需要，并赋予其行动者必要的形式，那么人工智能将如何基于何种不满来想要改变世界？与被剥夺了肉体、精神和其他决定需求意识和目标设定的人类特质的人相比，人工智能会产生哪些需求？如果某个行为是目标设定、意图或意图的结果，那么我们就可以谈论行为者意识的存在。永恒的问题出现了：什么是意识？我们是否可以说意识的出现只是生物体所固有的，或者如果有充分的理由，意识有可能出现在人工智能中？如果是，理由是什么？总的来说，谈论意识与人工智能的关系是否有意义？任务是赋予人意识吗？或许，对这个问题进行推理是为了阻止人工智能出现意识，通过消除先决条件来排除这种可能性。人工智能获得独立性可能会剥夺人类的决策者角色，有时甚至会有消除人类的风险[2，p. 21]。最近涉及人工智能的事件
PIA背景
关于该项目的途径联盟（加拿大自然资源，cenovus，conocophillips，帝国石油，梅格能源，阳光能源）提议在艾伯塔省东北部建立一个庞大的碳捕获和存储（CCS）网络。该项目将是加拿大最大的项目 - 世界上最大的项目之一。公司提议从麦克默里堡地区捕获13个油砂设施（最终达到20）的二氧化碳，将其通过超过600公里的管道运输到冷湖区，将二氧化碳将通过16-19 Injections通过16-19注射井注入巨大的地下储藏室。虽然途径联盟尚未指定其打算注入二氧化碳的确切土地，但该省的艾伯塔省政府碳封存地图表明，CNRL（代表途径代表该项目）具有大约18,000 km2的评估许可。支持者声称该项目将从13个途径联盟成员的油砂设施中永久存储约100-1200万吨二氧化碳（MT）。，这些设施每年发射约40吨Co 2。油砂的年度排放量在2022年为86吨，自1990年以来增长了467％。公司希望该项目将于2030年完成，该项目的预期寿命约为50年。但是，所涉及的公司尚未制作
脑数据背景：新权利是实现精神和大脑隐私的途径吗？
摘要 更直接、更高分辨率和更大数量地收集脑数据的可能性加剧了人们对精神和脑隐私的担忧。为了管理这些隐私挑战给个人带来的风险，一些人建议编纂新的隐私权，包括“精神隐私”权。在本文中，我们考虑了这些论点并得出结论：虽然神经技术确实引发了重大的隐私问题，但这些问题——至少就目前而言——与其他众所周知的数据收集技术（如基因测序工具和在线监控）引起的问题没有什么不同。为了更好地理解脑数据的隐私风险，我们建议使用信息伦理中的概念框架，即海伦·尼森鲍姆的“情境完整性”理论。为了说明情境的重要性，我们在三个熟悉的情境——医疗保健和医学研究、刑事司法和消费者营销——中研究了神经技术及其产生的信息流。我们认为，强调脑隐私问题的独特之处，而不是与其他数据隐私问题的共同点，可能会削弱制定更强有力的隐私法和政策的更广泛努力。
从文本到图像综合的前景 - 背景分割的无监督共同生成
文本对图像（T2I）合成是一项艰巨的任务，该任务是对文本和图像域及其关系进行建模。最近作品实现的图像质量的实质性改进为Nuberon应用程序铺平了道路，例如语言辅助图像编辑，计算机辅助设计，基于文本的图像检索和培训数据增强。在这项工作中，我们提出了一个简单的问题：与逼真的图像一起，我们是否可以以一种不受影响的方式获得任何有用的副产品（例如前景 /背景或多类分割掩码，检测标签，检测标签），这也将使其他计算机视觉任务任务和应用受益？试图回答这个问题，我们探索了从给定文本中的逼真的图像及其相应的前景 /背景分割掩码。为了实现这一目标，我们与GAN一起实验了共进行分割的概念。具体而言，提出了一种名为“共裂”启发的GAN（COS-GAN）的新型GAN结构，该结构同时从不同的噪声矢量中同时生成两个或多个图像，并利用图像特征之间的空间关注机制来生成逼真的分段掩码，以生成生成的Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Agens。这种架构的优点是两倍：1）生成的分割掩码可用于专注于前景和背景，以改善生成的图像的质量，2）分段蒙版可以用作其他任务的训练目标，例如访问本地化和分割。在CUB，Oxford-102和可可数据集上进行的广泛实验表明，Cos-Gan能够改善视觉质量，并为发电图像提供可靠的前景 /背景掩码。
战争养老金计划背景质量报告 2022
• 第 2 部分：WPS 索赔清算时间。本部分提供有关伤残抚恤金索赔、战争寡妇/鳏夫索赔和上诉的平均（中位数）清算时间的信息（表 3 至 6）。本公报按财政年度呈现了随时间变化的趋势。提供此信息是为了提供索赔人等待对其索赔或上诉结果作出决定的平均时间。• 第 3 部分：根据 WPS 清算的索赔结果。本部分提供有关所有索赔类型结果的信息（表 7 至 13）。一旦得出结果，已注册的索赔即被清算。提供此信息是为了显示与服务相关的索赔比例。• 第 4 节：当前战争抚恤金领取者。本节提供有关战争抚恤金领取者人数的信息，并按财政年度列出随时间变化的趋势。截至 2022 年 3 月 31 日，为领取战争抚恤金的人员提供更多信息，包括人口统计和残疾程度（表 14 至 20）。• 第 5 节：致残原因。本节提供有关因持续的外部公共利益而领取精神障碍战争抚恤金的残疾抚恤金领取者人数的信息（表 21）。本节还介绍了一次性奖励的数量和间皮瘤支出（表 21a）。• 第 6 节：WPS 下的补充津贴领取者。本节提供有关正在接受持续补充补助的人数的信息
战争抚恤金计划背景质量报告 3 月 23 日
使用四分位距而不是平均数和标准差，因为这些统计数据受异常值的影响较小，更能反映提出索赔的个人的平均典型经历。异常值是数据集内与数据集其余部分似乎不一致的观测值。• 中位数是数据集从小到大排列时中心的值。• 四分位数是将排序（从最小值到最大值）的数据集分成四个相等部分的三个值（第一/下四分位数、第二四分位数（中位数）、第三/上四分位数）中的任何一个。下四分位数（LQ）是数据集中 25% 的值低于此点的值。上四分位数（UQ）是数据集中 75% 的值低于此点的值。• 四分位距（IQR）是中间 50% 的数据点所在的范围（即下四分位数和上四分位数之间的距离）。四分位数间距越长，数据分布越广。47. 请注意，补充表中还显示了平均值，因为这是
人工智能：背景、选定问题和政策......
在第 115 届和第 116 届国会期间，联邦政府针对 AI 的活动加速进行。唐纳德·特朗普总统发布了两项行政命令，建立了美国 AI 计划 (E.O.13859) 并推动在联邦政府中使用可信赖的 AI (E.O.13960)。联邦委员会、工作组和其他实体已经成立，以协调机构活动、帮助确定优先事项并制定国家战略计划和报告，包括更新的国家 AI 研究与发展战略计划和联邦参与制定 AI 技术标准和相关工具的计划。在国会，委员会举行了多次听证会，议员们提出了各种各样的立法来解决联邦 AI 投资及其协调；与 AI 相关的问题，例如算法偏见和劳动力影响；以及面部识别和深度伪造等 AI 技术。第 116 届国会颁布的至少四项法律重点关注人工智能或包含以人工智能为重点的条款。