XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemAI1
微小的计划变更需要经过批准后进行修订
自 2021 年 3 月 15 日星期一起，除非以批准后修正案 (PAA) 的形式提交，否则在电子归档中不能提交用于小计划变更的 AI1 表格。提交 PW1 和 AI1 附加信息表格，该表格指定提交是 PAA 的一部分并标识计划变更。在电子归档中上传新计划并选择新 PAA。在注释部分中包括 PAA 的原因并圈出计划中已更改的信息。在 PW1 的注释部分中包含更改的描述。一旦 PAA 状态为 PAA 费用到期，请使用快速出纳付款模块在电子归档中支付费用。对于专业认证工作，上传已完成的 PW1 表格，该表格在电子归档中表示可以批准，然后选择 PAA 批准。要重新提交标准计划审查工作，请在电子归档中以小计划变更/PAA 的形式提交。DOB NOW 工作
Hanooman：一种生成的AI和大型语言模型聊天机器人，受到Hanuman勋爵的启发
摘要本文介绍了Hanooman，这是一种生成的AI和大型语言模型聊天机器人，其灵感来自Hindu Geity Lord Hanuman。Hanooman旨在体现力量，敏捷性和奉献精神的素质，利用尖端的语言处理能力，为用户提供信息丰富且引人入胜的对话。我们探索了哈诺曼的概念框架，架构和培训程序，展示了其在各个领域的潜在应用。我们的评估结果表明，在响应准确性和上下文理解方面，Hanooman优于现有的聊天机器人，使其成为自然语言处理和人类计算机互动的有前途的工具。大语言模型（LLM）和生成AI是人工智能的重大进步，彻底改变了我们与技术的互动，生成内容和理解人类语言的方式。llms，在大量数据集中受过培训，在语言翻译，文本摘要，问题答案和创意写作等任务中表现出色。生成的AI（AI的一个子集）会产生自主输出，通常表现出惊人的创造力和连贯性。印度亿万富翁穆克什·安巴尼（Mukesh Ambani）与IIT孟买和其他八个印度技术学院合作，加入了AI竞赛，以推出“ Hanooman”，这是一集，该集合以22种印度语言培训了大型语言模型。关键字：哈诺曼，大语言模型，人工智能，生成AI1。简介
人造的转换风险效益模型...
3模态技术，明尼苏达州，明尼苏达州，美国，本文总结了与文献的深入审查中与人工智能相关的最有力的优势和风险。然后作者合成了当前在AI，技术和业务相关的方案中使用的与风险相关的显着模型。接下来，鉴于AI的更新环境以及审查和扩展的构造的理论和模型，作家提出了一个新框架，称为“人工智能的转型风险效益模型”，以解决日益增长的AI风险恐惧和水平。使用模型特征，本文强调了实用和创新的解决方案，在医疗保健，气候变化/环境和网络安全中受益于风险和三种用例，以说明这种强大的AI变换模型的原理，维度和过程的独特相互作用。k eywords人工智能，风险效益模型，AI挑战，AI优势，生成AI1。ntrouctuction虽然人工智能（AI）在提高效率，准确性，可及性，模式识别和创造高薪高技能技术相关的工作，可持续性和生活质量方面提供了许多好处，但它还带来了风险，包括侵犯隐私，置换，置换，增加偏见，增加偏见，增加欺诈/欺诈/欺骗/欺骗和武器。作为与AI上升相关的风险成本和数量，评估这些风险和让工人实施控制的能力将是新的竞争优势[1]。本文通过相关的模型和理论来解决通过利益风险分析的镜头来解决AI的风险。根据对AI优势和风险的分析，作者审查了风险模型，以创建新的范式将AI风险转化为收益。在AI上下文中起作用的一组原则，维度和过程是从对先前工作的彻底分析中列出的，解决了经验风险模型的局限性和遗漏。接下来，创新和实用的解决方案基于风险和机会的原则，维度和过程。最后，医疗保健，气候变化/环境和网络安全方面的三种用例为知识的体系提供了深度，并帮助领导者可视化如何实施平衡风险与福利。
AI在决策中的道德含义 - 做出
摘要：人工智能（AI）已迅速发展成为决策的关键组成部分 - 在医疗保健，刑事司法，招聘和金融等各个部门制定过程。然而，随着AI系统越来越多地做出自主决定，人们对其道德意义引起了人们的关注。本文探讨了围绕AI的道德问题 - 制定，重点是偏见，问责制和透明度。它研究了如何将偏见嵌入AI系统中，使自主系统负责的挑战以及在AI决策中透明的重要性 - 制定过程。通过审查现有文献和案例研究，本文提出了解决这些挑战并确保AI应用中的道德实践的策略。关键词：道德含义，人工智能（AI），AI决定 - 制定，AI的偏见，AI1。引言人工智能（AI）系统正在越来越多地实施，以做出影响个人生活的决策。这些系统从自动驾驶汽车到AI驱动的招聘工具，通常在没有人类监督的情况下起作用，这引发了重大的道德问题。AI承诺效率和可扩展性，但它也带来了必须解决的问题，例如偏见，问责制和透明度，以确保道德决策。本文深入研究了这些道德挑战，并提出了减轻其影响的框架。AI在决策中的作用 - 制定AI技术正在各种行业中部署，以自动化和增强决策。AI发挥关键作用的一些关键领域包括：•医疗保健：AI系统有助于诊断疾病，预测患者的结果和推荐治疗。•刑事司法：AI算法用于风险评估中，以预测再犯罪的可能性和指导假释决定。•招聘和招聘：AI驱动的系统越来越多地用于根据简历和面试响应来筛选求职者。•财务：AI用于信用评分，贷款批准和欺诈检测。在这些情况下，AI不仅简化了操作，而且还做出对个人产生重大实际影响的决策。ai偏见在决策中偏见 - 与决策中与AI相关的最紧迫的道德问题之一 - 制造是偏见的风险。AI系统从历史数据中学习，这可能反映了现有的社会偏见。当AI模型在包含历史不平等的数据集上培训时，这些偏见可以无意间加强。一些示例包括：•在招聘中进行歧视：由于有偏见的培训数据反映了某些行业中性别差异的历史，因此发现了AI招聘工具比男性候选人更喜欢男性候选人。
ASX列出的Adisyn在DeepSeek的崛起中看到了机会，而不是威胁
DeepSeek的出现，这是一个由软件驱动的AI平台与Chatgpt，Google Gemini和Microsoft Copilot竞争的，强调了对高性能计算（HPC）芯片的需求不断增长。作为生成AI模型繁殖，它们正在推动半导体行业的快速发展。对于基于石墨烯的互连技术的领导者Adisyn（ASX：AI1），这不是一个挑战，而是一个巨大的机会。凯文·克罗夫顿（Kevin Crofton）是加入Adisyn董事会的半导体行业资深人士，他强调了AI对芯片制造领域的变革潜力。“ DeepSeek及其同龄人正在以惊人的速度推动AI革命，” Crofton说。“这对我们来说不是竞争 - 它是催化剂。AI模型越高，对HPC芯片的需求就越大，该芯片的需求越快，效率更高且能够处理大量数据负载。这就是Adisyn的技术会发光的地方。” AI Revolution的刺激性要求像DeepSeek这样的先进芯片生成的AI平台依赖GPU来训练和运行越来越复杂的模型。AI活动中的这种激增给半导体行业带来了前所未有的压力，可以以更高的速度，效率和可扩展性提供芯片。“ AI软件只能在硬件允许的范围内推进，” Crofton指出。“对于半导体行业，信息很明确：今天的筹码不足以满足明天的AI需求。这就是为什么行业必须拥抱新材料和建筑以保持步伐的原因。”由ADISYN基于石墨烯的互连由其子公司2d Generation开发，旨在应对这一挑战。通过更换传统的铜互连，这些铜互连已达到其可伸缩性限制，而石墨烯是一种以其无与伦比的电导率，散热和强度而闻名的材料 - adisyn正在为该行业树立新的基准。摩尔法律阿迪森（Adisyn）的石墨烯创新的突破涉及维护摩尔定律的一个关键障碍，这一原则每两年翻倍一次。随着铜的努力实现所需的微型化和性能增长，Adisyn的专有原子层沉积（ALD）过程将石墨烯集成到现有的芯片制造过程中，使制造商能够实现显着的性能改进而无需大修生产线。“石墨烯相互连接通过克服铜的物理和热限制，为前进提供了清晰的路径，”克罗夫顿说。“使用我们的解决方案，我们不仅会更快地制作芯片；我们正在授权该行业保持其历史性的创新速度。” DeepSeek：Adisyn愿景的催化剂