XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System自主权
朝着自主权迈进：
由于机械进步，汽车业务行业正在遇到革命性的变革。这份探索论文浏览了印度汽车行业地区高级驾驶员援助系统（ADA）和自动驾驶仪的发展的开发和困难。考试调查了这些创新的可验证基础，从必不可少的驾驶员帮助突出显示到进一步开发自治框架。在人工智能和机器学习技术的领域中，例如计算机视觉，对象检测，路径计划和决策对于编程自我驱动能力很重要。将物联网与车辆连通性的集成充当汽车和基础设施之间的通信桥梁。通过收集和分析车辆数据，我们可以优化车辆的性能和效率。这包括远程监视和预维护。印度高级驾驶员援助系统（ADA）和自动驾驶技术的演变呈现出由技术进步，监管框架以及基础设施挑战所塑造的复杂景观，这些障碍障碍物（例如，坑洼和不均匀的路线）可能会中断导航型在自动发展的汽车所必需的传感器读数，从而使其具有限制性的行为性，并且会影响型号的安全性。稳定，精度和避免障碍技能等多个方面也可能受到损害。街狗和猫等动物会引入不确定性的额外元素。1。内容通过广泛评估行业报告，政府战略和专家意见，本文旨在提供有关印度自动驾驶车辆未来的见解，同时提出击败现有困难的方法：汽车行业，ADAS，自动驾驶，机器学习，机器学习，IoT，IoT，IoT，IoT，IoT，Iot，Iot，Iot，计算机视觉，计算机视觉，决策，印度道路，交通侵犯，侵犯，安全，安全和安全。
课程灵活性和自主权
归因4.0国际（CC BY 4.0）此工作可根据创意共享归因4.0国际许可提供。通过使用这项工作，您可以接受该许可条款的约束（https://creativecommons.org/licenses/4.0/）。归因 - 您必须引用工作。翻译 - 您必须引用原始作品，确定对原始文本的更改，并添加以下文本：如果原始作品和翻译之间有任何差异，则仅应将原始作品的文本视为有效。改编 - 您必须引用原始作品并添加以下文本：这是经合组织对原始作品的改编。本适应中表达的意见和论点不应报告为代表经合组织或其成员国的官方观点。第三方材料 - 许可证不适用于工作中的第三方材料。如果使用这种材料，则负责获得第三方的许可以及任何侵权索赔。未经明确许可，您不得使用经合组织徽标，视觉标识或封面图像，也不得建议经合组织认可您对工作的使用。根据本许可引起的任何争议均应按仲裁根据2012年常任仲裁法院（PCA）仲裁规则解决。仲裁的所在地应为巴黎（法国）。仲裁员的数量应为一个。
通过终身学习提升自主权
终身学习算法与自主智能系统（AIS）的组合由于其提高AIS性能的能力而越来越受欢迎，但是相关领域的现有摘要不足。因此，有必要系统地分析具有自主智能系统终身学习算法的研究，以便更好地了解该领域的当前进展。本文介绍了有关终身学习算法和自动智能系统整合的相关工作的详尽回顾和分析。具体来说，我们研究了在AIS领域中终身学习算法的不同应用，例如自动驾驶，异常检测，机器人和紧急情况管理，同时评估了它们对增强AIS性能和可靠性的影响。根据文献综述的深刻理解，总结了AIS终身学习中遇到的具有挑战性的问题。讨论了为自动智能系统的终身学习算法的高级和创新发展，以向这个迅速发展的领域的研究人员提供有价值的见解和指导。
驾驭自主权：揭示零工经济中工作自主权对职场幸福感的双重影响
零工工作者数量庞大，成为城市中动态、流动的价值符号（Pei et al.，2021a）。算法管理环境下，对零工工作者工作特征的感知存在差异，有的个体关注工作保障，有的个体关注工作自主性（Felix et al.，2023）。由于零工工作者通过自主创业的方式从事零工工作，从业者与平台之间不存在隶属关系（Guo et al.，2023）。同时，在线劳动力平台多以线上接单、线下服务的工作模式为主，零工工作者可以自由决定线上线下时间和工作自主性（Duggan et al.，2020）。相较于传统就业方式，平台对工作出勤和在职时间没有强制性要求，自主就业的工作模式更加灵活自由（张建军、杨文斌，2022），赋予劳动者自主分配时间和精力的权力（Wood等，2019），成为吸引零工劳动者的重要因素之一（邓建军、李文斌，2021），因此零工工作是工作自主性领域的新兴议题。然而，算法技术对零工劳动过程的调控，会促使零工劳动者在不具备自主性的情况下增加工作时间投入，产生“自主—控制”悖论（Putnam等，2014；Shevchuk等，2019）。在零工情境下，平台工作者的劳动体验与工作态度会呈现出独有的特征（黄宗智，2019）。随着零工规模的扩大，从业者的体验受到日益关注。
人类自主权受到威胁？来自……的挑战分析
摘要 自主性是一种核心价值，深深植根于许多社会的道德、法律和政治实践中。人工智能 (AI) 的发展和部署引发了有关 AI 对人类自主性影响的新问题。然而，对这些影响的系统评估仍然很少，而且通常是逐案进行的。在本文中，我提供了一个概念框架，它既将看似不相干的人类自主性问题联系在一起，也强调了它们之间的差异。在第一部分中，我区分了目前在“人类自主性”这一总称下解决的不同问题。特别是，我展示了如何区分作为真实性的自主性和作为代理的自主性，这有助于我们找出与 AI 部署不同的挑战。其中一些挑战已经众所周知（例如在线操纵或限制自由），而其他挑战则受到的关注较少（例如自适应偏好形成）。在第二部分中，我讨论了人工智能系统在自主性背景下可以承担的不同角色。特别是，我区分了承担代理角色的人工智能系统和被用作工具的人工智能系统。我的结论是，虽然没有“灵丹妙药”来解决对人类自主性的担忧，但考虑其各个维度可以帮助我们系统地解决相关风险。
通过以人为本的人工智能尊重人类自主权
过去十年，人工智能 (AI) 在各个领域取得了指数级的进步。技术越来越智能，越来越自主，决策能力也越来越强。这些技术包括自动驾驶汽车、无人机、人形机器人等先进技术，以及语音代理、社交媒体或娱乐应用程序等我们每天接触的各种系统。自主智能系统的先进功能具有许多优势，例如自动执行冗余任务、支持更好的个性化、增强预测和提供决策支持。然而，在某些情况下，这些技术也对人类自主性构成威胁，因为它们过度优化了工作流程、超个性化，或者没有给用户足够的选择、控制或决策机会。此外，由于它们本质上是黑箱的，它们还带来了道德挑战，例如缺乏透明度和问责制。随着自主智能技术在我们的日常生活中越来越普及，这些问题导致了如何解决人类和机器自主性之间的摩擦的难题。以人为本的人工智能研究人员一直在开发模型和方法，以使用可解释性、玻璃盒 ML 模型和其他以用户为中心的方法来实现公平、透明和可追溯的人工智能技术。然而，在确定能够让我们开发基于人工智能的技术而不危及人类控制、代理和自主权的方法方面仍然存在差距。目前还不清楚人类和机器自主性之间的紧张关系在不同的应用环境中如何变化，以及来自不同领域的研究人员如何看待这种紧张关系（例如，计算机科学、哲学和伦理学、心理学、社会科学、人机交互等）。本文集是 2020 年 NordiCHI 会议上就同一研究主题举行的国际研讨会的延伸贡献（研讨会网站）。它通过将人机交互（A6）、临床决策支持系统（A4）、家庭自动化（A7）、无人机自主管理（A3）等各个领域的观点引入到人工智能的日常应用（A5），扩展了自主性的概念。此外，它还从监管角度 (A2) 和哲学角度 (A1) 深入了解了人工智能对人类自主性的挑战。下面我们将向读者简要介绍每一项贡献，从领域通用概念分析到领域特定实证研究。
利用能源合资企业的自主权（Haejo）
•有关ARPA-E和此特定NOFO的问题和答案（Q＆AS）：http：//arpa-e.energy.gov/faq。•将有关NOFO的其他问题发送至：arpa-e-co@hq.doe.gov。•将有关使用ARPA-E交易所使用的问题发送到：ExchangeHelp@hq.doe.gov。在签发NOFO时，只有通过arpa-e-co@hq.doe.gov才能与申请人进行交流。这个“安静的时期”一直有效，直到ARPA-E公开宣布项目选择为止。发送到其他电子邮件地址的电子邮件将被忽略。海藻种植提供了千兆尺度的能源生物量来源，可用于燃料，塑料，肥料，化学药品和其他目前源自陆地生物量（如土地限制玉米或常规碳氢化合物来源）等产品。美国拥有任何国家的最大海上独家经济区（EEZ）（包括扩展大陆架在内的12,338,700公里2），但在某些亚洲国家证明的规模上没有海洋生物量行业。针对挑战的技术解决方案排除了低成本，缩放的海上种植将使经济增长的时代通过通过分布式生产来供应源和弹性的多样化，从而增强美国能源和工业商品市场。当今美国水域种植的挑战可以通过与劳动力和效率低下的实践相关的高成本总结，缺乏可以出售生物质的大型可靠的市场，并且缺乏工业试验所需的大规模和可靠的耕种。利用能源合资企业海上（HAEJO）计划的自治计划将支持开发技术解决方案，以将海藻生物量种植成本降低四倍，从今天的低至千万美元降低到每千万美元的$ 120-275