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电子商务行业人工智能研究
人工智能不仅仅是一种为了“炫酷”而实施的新技术。实施人工智能可能会影响整个组织的许多业务功能。从本质上讲，人工智能是许多不同技术的集合，这些技术能够执行需要人类智能的任务。当应用于通常的业务任务时，这些技术可以像人类一样学习、行动和执行。它用于在机器中模拟人类智能，为我们节省了大量的时间和金钱。要了解它如何影响您的业务，了解人工智能的组成部分会有所帮助。除了产品推荐之外，在线商家还使用电子商务智能来提供聊天机器人服务、分析客户评论并为在线购物者提供个性化服务。人工智能在电子商务中发挥着至关重要的作用，它使企业能够分析和了解客户行为模式、增强购物体验并简化各种流程。
3 我用我的小人工智能来观察——酷儿的身体是如何变得肮脏的......
他们的学术文章可能不那么雄心勃勃，并指出与通过看图片推断性取向的人类检测器数据集相比，人工智能在区分男同性恋和异性恋方面更有效率为 81%，在区分女性方面更有效率为 74%。这一说法引发了媒体的强烈抗议，媒体既拒绝了这一说法，也警告不要将人工智能技术武器化，甚至不要尝试这样的实验（Vincent 2017）。一些权威人士对这项实验及其主张表示反对，性别和性权利倡导团体的活动家以及他们自己学科的学者揭穿了他们的实验，指出了他们数据采样的缺陷，揭示了他们分析的偏见，并指出了这项研究中存在的潜在恐同症和异性恋偏见，这项研究因为媒体的夸大报道和学术机构的支持而受到了广泛关注（Levin 2017）。人权运动组织 (HRC) 和同性恋反歧视联盟 (GLAAD) 立即将此称为“垃圾科学”，并提醒我们，“同性恋雷达”的概念以及将人类性行为简化为感知特征的想法既“危险又有缺陷”。HRC 公共教育和研究主任 Ashland Johnson 在一份声明中表示，
声纳技术人员 - 表面（STG）-DOD酷
是。声纳技术人员 - 地表路线图包括专业军事教育中连续体包含的四个领域：包括；海军专业军事教育（NPME），联合专业军事教育（JPME），领导力和高级教育。某些培训和教育是强制性的（加利福尼亚州圣地亚哥的招聘培训，Surface Combat Systems培训命令（SCSTC），电子学习等）。有些可能由您的指挥链（Microsoft Excel和PowerPoint课程）指导，其余部分是自愿的（MNP，电子学习，大学课程等）。建议水手寻找导师，包括您的指挥首长，高级应征顾问，首席小费官，领先的小官员和指挥职业顾问，并利用您的海军大学虚拟教育中心（VEC）或Oconus教育办公室的大量资源。所有人都具有独特的资格来帮助您。
每月气候评估和OutlookLaNiña警报酷
本月影响该国的天气系统是西南（SW）季风（Habagat），Easterlies，局部雷暴，低压区（LPA），热带融合区（ITCZ），以及六（6）个热带cyclone（TCS）的六（6）（tcs）（secs secs yam trop sport）（YS STS） 01-04; 9月10日至14日，热带风暴（TS）Ferdie {Bebinca}； 9月15日至18日的热带抑郁（TD）生成； TS Helen {pulasan} 9月15日至18日； TD IGME在9月19日至21日；和超级台风（Super Typhoon）（Super Typhoon（STY）Julian {Krathon}在9月26日至10月4日，它穿越并极大地影响了最北部的吕宋岛，在9月30日在Batanes，Basco的一个小时内，在一个小时内带来了前所未有的405.5毫米降雨量。sts enteng and Td Gener在该国登陆，而其他三个却没有任何直接影响。然而，通过这些TC的通道增强的SW季风带来了大雨，导致吕宋岛和米沙yas的某些地区引起洪水和雨水引起的山体滑坡。根据情境报告号16，针对2024年的朱利安（2024年10月8日发行），是国家灾害风险降低和管理委员会（NDRRMC）的，总共有91,871个家庭受到影响，有五次据报道，八名伤亡，八人受伤，还有1人仍然失踪。同时，根据公告号05为2024年10月7日发行的农业部的STY JULIAN。
2024/25 夏季研究项目摘要
项目摘要：在这个项目中，我们旨在通过先进的深度学习技术从可穿戴脑电图 (EEG) 数据中解码人脑信号。我们的方法包括清理和预处理原始 EEG 数据以确保其质量，然后尝试各种深度学习模型，包括卷积/循环神经网络 (CNN/RNN) 和 LSTM，以准确分类人脑信号。我们使用准确度、精确度、召回率和 F1 分数等综合指标评估这些模型，并采用交叉验证以确保稳健的性能。为了增强我们模型的可解释性，我们专注于 SHapley Additive exPlanations (SHAP)、Local Interpretable Model-agnostic Explanations (LIME) 和 Grad-CAM 等方法，为决策过程提供见解。我们将提供 EEG 数据集，该数据集已获得适当的伦理批准，是我们之前使用消费者可穿戴设备进行的研究收集的。加入我们，共同打造未来的酷炫科技！
激进关怀女权主义和酷儿激进主义策展
我们非常高兴地推出维也纳美术学院出版物系列的最新一期。该系列与我们高度敬业的合作伙伴 Sternberg Press 合作出版，致力于当代艺术实践和理论思想的核心主题。这些卷包括维也纳美术学院艺术理论、文化研究、艺术史和研究的讨论重点，代表了各自领域的国际研究和讨论的精髓。每卷都以选集的形式出版，由学院的工作人员编辑。我们邀请享有国际声誉的作者就各自的重点领域做出贡献。国际会议、讲座系列、学院特定的研究重点或研究项目等研究活动是各卷的出发点。
Bits & Sparks - OSU ECE - 俄亥俄州立大学
捕捉波浪 无线捕捉脑信号.....................................4 里程碑 教职员工 Lackey、Keyhani.....................................5 酷炫科学 测量深冰温度可能是追踪全球变暖的关键.....................................6 协作的核心 Bradley Clymer 副教授.....................................7 启发性思维 面向女性的 STEM 外展.....................................8 控制 校友加入 NASA 飞行指挥团队.....................9 力量归于人民 为海地学校送去电力..................................... 10 建设更美好的世界 校友利用工程技术打击奴隶制..................................... 12 在好公司 2013 年度校友奖获得者..................................... 13 改进。丰富。促进。成长。 ECE 的下一个战略计划................................................................ 14 Johnson 被任命为 ECE 系主任，接替 Robert Lee 教授..................................... 16 UTC 的“道路”学者提高自动驾驶汽车的安全性..................................... 17 但对于俄亥俄州立大学校友志愿者来说，他们领导着 ECE 对大学活动的支持..................................... 19 2014 年校友聚会和返校节 今年十月与校友们相聚.................................... 20
英特尔酷睿双核处理器中的温度测量
现代 CPU 的核心频率和功率不断增加，正迅速达到这样一个临界点：CPU 频率和性能受到冷却技术所能提取的热量的限制。在移动环境中，随着外形尺寸变得越来越薄、越来越轻，这个问题变得越来越明显。移动平台通常会牺牲 CPU 性能来降低功耗和管理热量。通过降低皮肤温度和减少风扇噪音，这可以实现高性能计算，同时改善人体工程学。大多数可用的高性能 CPU 在芯片上提供热传感器，以进行热管理，通常采用模拟热二极管的形式。操作系统算法和平台嵌入式控制器读取温度并控制处理器功率。改进的热传感器直接转化为更好的系统性能、可靠性和人体工程学。在本文中，我们将介绍新的 Intel ® Core TM Duo 处理器温度传感功能，并介绍性能优势测量和结果。
镜子中的变异人：人工智能带来的酷儿成长
摘要：本文以酷儿为理论基础，探索设计与人工智能 (AI) 交互并以不同方式想象人工智能的可能性，为设计和人工智能的学术讨论做出了贡献。本文通过报告一项自理论实验来实现这一目标，在该实验中，我提出了以下问题：如果我们将人工智能理解为酷儿，一种处于形成状态的突变体；一种动态的、关系的、非二元的性别变体，会怎样？那么人工智能会如何以不同的方式出现在这个世界上并对我们人类采取行动？该实验使用生成对抗网络 (GAN) 来颠覆当今对人工智能的理解，并让新的人工智能命题生根发芽。这项工作让我们得以一窥设计拒绝的形式，这可能会让设计师在使用人工智能系统进行设计时认识到文化可计算性和自决性。
超越二元对立——酷儿人工智能，共创包容未来
许多人工智能系统都依赖于标签，即在给定输入后，从一系列标签中选择一种来描述它。面部识别技术也是如此，其输入是一张脸，标签通常基于二进制系统，将数据分为男性/女性、儿童/成人和人类/动物等类别。近年来，计算机科学、人工智能和信息学领域的学者们对面部识别技术在种族和性别方面存在的问题进行了批判性研究，并指出了该技术存在的问题 [1,2,3,4]。先前的研究已经发现了一些关键问题，这些问题引发了人们对该技术的可靠性甚至实用性的担忧。例如，用于训练这些系统的数据通常不具代表性。在大多数情况下，绝大多数是白人和男性，这意味着肤色较深的女性被误分类的比例不成比例，正如对面部识别性别分类系统的综合分析所发现的那样 [1]。此外，训练数据集通常由从社交媒体 [5] 中抓取的图像组成，这意味着（除了隐私问题之外）它们只捕获那些使用社交媒体的人，具体