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基于生态的分散代理管理系统
摘要。在网络上维持所需数量的移动代理的问题并不是微不足道的，尤其是在我们想要完全分散的解决方案时。分散的控制使系统更加胸像，并且不易部分故障。这个问题在无线临时网络上加剧了，主机移动性可能会导致网络大小和拓扑变化。在本文中，我们提出了一种以生态为灵感的方法来管理代理人的数量。该方法将代理与生物和食物的任务相关联。代理人根据丰富的未完成任务（食物）生育或死亡。，我们进行了一系列研究此类系统的支撑物的实验，并在各种条件下分析了它们的稳定性。我们得出的结论是，基于生态的隐喻可以成功地应用于无线临时网络中的代理人的管理。
土壤如何充当废水的清洁剂
摘要由于前所未有的城市扩张，对水的需求激增，导致地下水资源的消耗不可持续。这些资源所利用的加速率已经超过了足够补充的任何努力，危害了我们供水的基础。必须不仅要保护现有的水库，而且还要探索增加它们的替代策略。负责任的管理和保存水资源对于确保我们社区的未来至关重要。由于这种严重的水稀缺性，重复使用水的概念已成为必不可少的解决方案。一个可行的选择涉及利用处理经过处理的废水废水。快速的城市化导致了大量的污水产生，当不加选择地排出时，污水，土壤和空气造成了显着污染。为了减轻这种环境危机，污水必须在专用的设施中进行治疗，从而产生大量废水。手头的挑战是将这些废水转变为不仅浪费，而且构成环境威胁，成为一种纯净而可重复使用的形式。出现关键问题：如何将污水处理厂的废水有效地转化为原始水？土壤是一种无处不在且具有成本效益的资源，是一种强大的解决方案。以其物理，化学和生物过滤器而闻名的土壤具有独特的能力，可以充当自然的水清洁剂。I.新闻的全国性水短缺问题需要一种创新的方法，并利用土壤将污水废水转变为有价值的水源，这是一项艰巨的任务，需要我们立即关注和承诺。关键字：过滤，沉积，生物学，氧化，反硝化，降解，微生物，钝化，分解。引言印度城镇和城市应对巨大的挑战，因为它们会产生大量的污水，通常不负责任地将其排入河流，海洋或开放地，从而造成环境污染。回收此废物的必要性
虫害的重要生物控制剂
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AI礼宾代理有助于人力资源与...
语义内核是一个轻巧的开源开发套件。使用它，开发人员可以构建AI代理，并将最新的AI模型集成到C＃，Python和Java代码库中。它使开发人员能够将NLP，上下文理解和机器学习与代码相结合，从而允许协调各种服务，任务和API调用。通过利用语义内核，礼宾代理自主管理更复杂的操作，适应不断发展的输入并通过上下文相关的响应和动作来增强用户交互。语义内核的本地可扩展性点（称为插件）在解决方案的自适应能力中起着特别重要的作用。插件允许解决方案根据用户输入的特定需求而智能地选择和激活不同的工具，模型或功能。这会产生更灵活和上下文感知的响应，因为AI可以确定处理给定任务的最合适的资源。具有在插件之间动态切换的能力，该解决方案可以提供更准确，高效和相关的结果，以满足用户的原始意图。5。
在情感和认知上相信您的AI代理
信任不仅是一个认知问题，而且是一个情感上的问题，但人类互动的研究主要集中在信任发展的认知途径上。的工作强调了对AI进行研究的重要性，尤其是在出现类似人类的LLMS驱动的对话剂的背景下。但是，对于AI代理人信任的二维结构，缺乏验证且可概括的措施。为了解决这一差距，我们通过基于场景的调查研究开发并验证了一组27个项目的语义差异量表，以实现情感和认知信任。然后，我们通过实验研究进行了验证并应用了量表。我们的经验发现表明，信任的情感和认知方面如何相互互动，并综合地塑造了一个人对AI代理人的整体信任。我们的研究方法和发现还提供了对最先进的LLM的可容纳性，以通过不同的途径促进信任的能力。
基于区块链的AI代理和自治世界基础架构
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静电放电 (ESD) 至军械技术代理
• 联合军械测试程序 (JOTP) ‐062、PESD 和 HESD 文件提供了产生一致且可重复的结果所需的所有程序、要求和数据，而与进行测试的测试设施、测试站点或服务无关。• JOTP 充当联合服务 ESD 测试程序，直到其内容被纳入军事标准、规范和适用文件的下一版修订版。• 目前正在进行的纳入 JOTP-062 语言的努力包括：
MAIA 项目：多语言 AI 代理助理
在线对话支持——聊天——是增长最快的客户服务渠道，是千禧一代获得客户服务的首选方式。如今，通过该渠道支持国际客户主要是通过使用讲不同语言的人工代理——一种稀缺且昂贵的资源。语言技术（机器翻译和对话系统）在过去几年中取得了巨大进步，使其成为多语言客户服务的有吸引力的工具。然而，当前的系统仍然过于脆弱和不切实际：首先，它们需要太多数据和计算能力，在标记数据稀缺的领域或语言中失败；其次，它们不捕获上下文信息（例如，当前的机器翻译系统以逐句为基础工作，忽略对话上下文）；第三，全自动系统缺乏人类同理心，在意外情况下会失败，导致客户满意度低
必需的 TDY 代理特权信函清单
律师检查：PID 职员姓名（姓，名）：日期：3. NCOIC 审查：（级别/姓名）______________________________________ / 日期____________ 建议：批准/不批准 4. JB25 / 主管审查：（级别/姓名）_________________________ / 日期____________ 建议：批准/不批准 5. JB2 批准/不批准：（级别/姓名）_________________________ / 日期____________ 建议：批准/不批准签名：_______________________ 评论：____________________________________________________________________
人工智能安全的代理行为因果分析
本技术报告概述了一种从机械角度研究代理行为的方法。机械解释有助于更深入地理解代理，因为它们描述了控制行为的因果关系——它们解释了代理为什么会这样做。具体来说，应该使用因果分析工具来研究代理行为（Spirtes 等人，2000 年；Pearl，2009 年；Dawid，2015 年）。在此处概述的方法中，分析师进行实验以确认 AI 系统假设的行为结构的存在。具体而言，该方法鼓励提出简单的因果解释，这些解释涉及高级概念（“代理喜欢绿苹果而不是红苹果”），从而抽象出代理的低级（神经）内部运作。