XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System驱动的
关于好奇心驱动的观点
Bio Raj N. Singh博士是摄政教授兼国家工程学院（NAE）的成员。他曾担任材料科学与工程学院的创始局长，威廉姆斯公司杰出主席教授，俄克拉荷马州立大学（OSU）的能源技术主任。他收到了SC.D.马萨诸塞州材料科学与工程技术学院的学位。他在2012年加入OSU之前曾在Argonne国家实验室，GE-R＆D中心和辛辛那提大学工作。Dr. Singh has been recognized for his engineering leadership through his scholarly activities (260 journal articles, 95 referred proceeding/reports, and 282 oral/invited presentations), pioneering inventions of MI composite processing technology leading to commercialization (28 granted patents), for graduating 36 students with MS and PhD degrees and through numerous professional awards in recognition of his engineering leadership such as Member of National Academy of Engineering (NAE), National美国陶瓷学会的Rishi Raj创新与商业化奖章，ASM国际Albert Sauveur成就奖，ASM International，Regents教授（OSU），AAAS AAAS，ASM International院士，美国陶瓷学会会员，美国陶瓷学院会员，惠特尼（UC）研究员（UC），惠特尼·盖里（Whitney Gee-cr），ASM国际院士，惠特尼·加里（Geie-Ge-Cr）;专利奖GE-CR＆D：青铜，银和金申请奖章。他还担任5个国际期刊的编辑委员会成员。
对AI驱动的自动化与...
摘要招聘环境正在发生巨大变化，因为越来越多的组织使用人工智能（AI）来加快招聘程序。本研究将AI驱动的招聘自动化与传统招聘方法进行了比较，从而研究了组织成果的效率，障碍和后果。传统方法有时依赖于手动过程，这些过程耗时且容易出现人类的偏见。相比之下，AI驱动的技术，例如简历筛选算法，预测分析和自动访谈平台，提供了提高的速度，可扩展性和一致性。然而，新技术存在问题，例如道德考虑，算法偏见以及招聘过程可能取消人格化。本研究结合了定性数据和定量数据的组合来评估AI在解决旧方法固有的效率低下的有效性的同时，同时保持公平和包容性。这些发现旨在为寻求在技术驱动的世界中优化其招聘策略的人力资源专业人员提供可行的见解。关键字AI驱动的招聘，算法偏见，候选经验，招聘的道德AI，雇用自动化，人力资源技术，预测分析，招聘效率，招聘过程优化，传统招聘方法。
A-Multi-Agent驱动的Robotic-ai-Chemist-Enabling- ...
A multi-agent-driven robotic AI chemist enabling autonomous chemical research on demand Tao Song 1,2,† , Man Luo 1,† , Linjiang Chen 1,3,†, *, Yan Huang 1 , Qing Zhu 1,4 , Daobin Liu 1 , Baicheng Zhang 1 , Gang Zou 1 , Fei Zhang 2, *, Weiwei Shang 2, *, Jun江1,5 *，＆yi luo 1,5 * 1精确和智能化学的关键实验室，Hefei国家健康科学研究中心，在中国科学与技术学院，中国科学与技术学院，化学与材料科学学院2河南科学院创新，中国郑州5赫菲国家实验室，中国科学技术大学，中国赫菲，中国†这些作者也同样做出了贡献：T.S.，M.L.，L.C。电子邮件：linjiangchen@ustc.edu.cn（l.c.）; zfei@ustc.edu.cn（F.Z.）; wwshang@ustc.edu.cn（W.S.）; jiangj1@ustc.edu.cn（J.J。）; yiluo@ustc.edu.cn（y.l。）摘要将大语言模型（LLM）成功整合到实验室工作流程中，已经证明了自然语言处理，自主任务执行和协作解决问题的强大功能。1-4这提供了一个令人兴奋的机会，可以实现自动化学研究的梦想。在这里，我们报告了一名机器人AI化学家，该化学家由层次多代理系统提供动力，基于板载Llama-3-70B LLM，能够执行以最少的人类干预来执行复杂的多步实验。它通过与人类研究人员进行交互的任务经理代理人运作，并协调四个特定角色的代理 - 文献阅读器，实验设计师，计算表演者和机器人操作员 - 利用了四个基础资源之一：全面的文献数据库之一：广泛的协议图书馆，广泛的协议图书馆，一个多功能模型库，是一个国家的自动化实验室。我们通过六个不同复杂性的实验任务来证明其多功能性和功效，从直接的合成和表征到更复杂的探索和实验参数的筛选，最终导致功能材料的发现和优化。我们的多代理机器人AI化学家展示了按需自动化学研究的潜力，以提高前所未有的效率，加速发现，并使跨学术学科和工业的先进实验能力访问。
AI驱动的Metaverse
人工智能辅助，分散和隐私的未来一代的概念是多么现实？数据政府和目前使用的其他法律工具可以解决对Web2的各种信息违规行为（通常以不利的方式）来应对Web3带来的新隐私挑战？这些中心问题为本文的询问奠定了基础：我们（重新）如何概念化Web3中的隐私挑战，包括沉浸式数字空间，以及某些人所说的元元素？本文首先描述了这种沉浸式虚拟空间及其技术基础。它解释了哪些隐私问题和风险可能源于我们日益基于人工情报的沉浸式，数字世界中产生，收集和交换的大量数据。最重要的是，本文认为，在Web3中，数据具有进化的作用。它不仅是Web1和Web2中理解的宝贵资源，而且是基础架构本身。基于这些概念的构建，本文介绍了通过区分三个级别
在光学驱动的YBA2CU3O6.48
S3。数据降低和分析.........................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................
驱动的$ {\ rm {yb}} {{{{\ ...
在经受相干声子驱动器的铜材料材料中据报道了光诱导的超导性的签名。从瞬态terahertz电导率中提取了“冷”超流体，并被认为与“热”未经节制的准粒子共存，这是一个驱动触发性系统的标志，在该系统中，相干和不相互反应之间的相互作用尚未得到充分了解。在这里，使用时间分辨的自发拉曼散射来探测YBA 2 Cu 3 O 6的光诱导的超导状态的晶格温度。48。通过测量未发动的“观众”声子模式的时间依赖性拉曼散射强度，观察到晶格温度的升高高达140 K。该值与在相同激发条件下测得的准粒子温度估计升高一致。这些温度变化提供了有关驱动状态及其衰减性质的定量信息，并可能提出一种优化这种效果的策略。