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推荐引用 推荐引用 Abdulrahim, Ahmad Saeed，“利用人工智能减少迪拜犯罪”（2024 年）。论文。罗彻斯特理工学院。访问自
本论文探讨了人工智能 (AI) 在加强迪拜警方犯罪减少工作方面的潜力。随着迪拜的不断发展和新技术的出现，将人工智能融入迪拜警方代表着提高运营效率、预测性警务和数据驱动调查的重要机会。然而，这种整合也引发了关键的道德和隐私问题，必须解决这些问题才能确保负责任地使用。人工智能技术的快速发展为现代化预防犯罪和迪拜警察战略提供了有希望的解决方案。迪拜拥有先进的技术基础设施和前瞻性的治理，是探索这些创新的理想环境。有效使用人工智能可以改变警务实践，使其更加主动和高效，从而在快速发展的城市环境中增强公共安全。尽管有潜在的好处，但目前关于人工智能对迪拜警方的社会影响的研究仍然存在很大差距。需要进行更多实证研究来评估人工智能在警务中的实际应用，特别是涉及道德和法律影响的研究。此外，现有框架需要全面的指导方针，以确保人工智能系统在执法中的透明度、问责制和公平性。研究发现，人工智能的整合显著提高了迪拜警察的运营效率和预测能力。然而，研究还发现了关键的道德和隐私挑战，例如人工智能算法中的潜在偏见、个人隐私风险以及对强大监管框架的需求。这些挑战需要仔细考虑和采取主动措施，以确保在不损害道德标准和人权的情况下实现人工智能的好处。本研究旨在为人工智能在减少犯罪工作中的战略实施提供宝贵见解，为迪拜未来执法实践的创新提供路线图。关键词：未来犯罪、人工智能、警察挑战、未来预见、迪拜警察、减少犯罪、预测性警务、监视、道德考量、社会接受度、执法。
推荐引用 推荐引用 Alblooshi，Fatma Sabeel，“阿联酋使用闭路电视摄像机进行更智能监控的人工智能”（2021 年）。论文。罗彻斯特理工学院。访问自
推荐引用 推荐引用 Alblooshi，Fatma Sabeel，“阿联酋使用闭路电视摄像机进行更智能监控的人工智能”（2021 年）。论文。罗彻斯特理工学院。访问自
推荐引用 推荐引用 Peng, Yize，“SuperCook：使用人工智能技术设计互动烹饪体验”（2024 年）。论文。罗彻斯特理工学院。访问自
摘要“SuperCook”项目是一个开创性的设计项目，探索了人工智能与烹饪应用程序的融合。它旨在通过个性化的食谱推荐、实时烹饪指导和交互式膳食计划，将用户与新的、可访问的烹饪冒险联系起来，从而彻底改变厨房体验。通过利用人工智能技术，“SuperCook”不仅提高了用户的便利性和效率，而且还促进了更深入的烹饪参与度并提倡更健康的饮食习惯。本论文深入研究了设计过程、用户测试和迭代改进，最终为现代烹饪爱好者提供了以用户为中心、直观且视觉上吸引人的 UI/UX 解决方案。在设计“SuperCook”时，我们注重选择直观的 UI 元素和流畅的交互设计，以促进轻松愉快的烹饪过程。论文的这一部分详细阐述了在菜谱发现中，选择食材和动态过滤的滑动手势的选择，旨在提高用户参与度并简化烹饪过程。此外，还讨论了人工智能推荐和个性化用户资料的战略性使用，强调了它们在根据个人喜好定制应用程序和为不同技能水平的用户简化整体烹饪过程中的作用。论文将详细介绍“SuperCook”人工智能功能背后的创意和技术流程。具体来说，将探索用于生成个性化食谱、利用用户偏好和可用烹饪数据的算法。还将讨论将用户反馈整合到食谱定制过程中，阐明“SuperCook”如何适应和发展以满足个人用户需求。此外，还将引用烹饪领域现有的AI模型和技术，提供在菜谱生成和用户体验增强方面成功的AI应用示例。“SuperCook”的设计过程涉及使用Figma，Midjourney和After Effects，从而能够创建直观的低保真线框，高保真原型，交互式原型和引人入胜的UI动画。该应用程序的设计优先考虑用户友好性，简单性和交互性，具有简洁且吸引人的UI，可激发用户的烹饪创造力。总之，“SuperCook”预示着数字烹饪创新的范式转变，展示了AI在定制和增强烹饪体验方面的变革力量。关键词该项目强调了人工智能的实用性与直观用户界面和视觉设计元素的融合，为个人与烹饪和食物准备工具的互动方式设定了新标准。
推荐引用 推荐引用 Alblooshi, Fatma Sabeel，“人工智能在阿联酋使用闭路电视摄像机进行更智能的监控”（2021 年）。论文。罗彻斯特理工学院。访问自
推荐引用 推荐引用 Alblooshi，Fatma Sabeel，“阿联酋使用闭路电视摄像机进行更智能监控的人工智能”（2021 年）。论文。罗彻斯特理工学院。访问自
![Elgammal, Ahmed；Mazzone, Marian。2020 年。《Playform 中的艺术家、人工智能和基于机器的创造力》。收录于：Andrés Burbano；Ruth West（协调）《人工智能、艺术与设计：质疑学习机器》。Artnodes，第 26 期：1-8。UOC。[访问时间：dd/mm/yy]。http://doi. org/10.7238/a.v0i26.3366](/simg/9/91e1704c128d45cf2219a051bad22e3339c53a54.png)
Elgammal, Ahmed；Mazzone, Marian。2020 年。《Playform 中的艺术家、人工智能和基于机器的创造力》。收录于：Andrés Burbano；Ruth West（协调）《人工智能、艺术与设计：质疑学习机器》。Artnodes，第 26 期：1-8。UOC。[访问时间：dd/mm/yy]。http://doi. org/10.7238/a.v0i26.3366
随着人工智能逐渐融入我们日常生活的各个方面，从手机到汽车驾驶，艺术家开始尝试人工智能也是理所当然。然而，这并不是一个全新的趋势。自 50 多年前人工智能诞生以来，艺术家们一直在编写计算机程序来创作艺术作品，在某些情况下还融入了智能元素。这类作品最著名的早期例子是哈罗德·科恩和他的艺术创作程序 AARON，该程序创作的画作遵循科恩硬编码的一套规则。但人工智能在过去几十年中不断发展，融入了机器学习技术。结果之一就是出现了一股以不同方式使用人工智能创作艺术的新浪潮。与传统的算法艺术不同，在算法艺术中，艺术家必须事先编写详细的代码来指定所需美学的规则，而现在，艺术家可以通过机器学习查看许多图像来“学习”美学。然后，算法才会生成遵循其所学美学的新图像。这一类中使用最广泛的工具是生成对抗网络 (GAN)，由 Goodfellow 于 2014 年推出 (Goodfellow 2014)，已在 AI 社区的许多应用中取得成功。GAN 的发展引发了这一新的 AI 艺术浪潮。图 1 描绘了使用类似 GAN 的算法制作艺术品所涉及的创作过程。艺术家选择一组图像来输入算法 (预处理)。然后，这些图像被输入到试图模仿这些输入的生成 AI 算法中。在最后一步，艺术家筛选许多输出图像以整理最终的集合 (后期处理)。在 Artrendex，我们开发了 Playform (www.Playform.io) 作为 AI 艺术工作室，让艺术家在创作过程中使用生成 AI 系统。我们的目标是让艺术家能够使用这项技术，解决一些问题并减少艺术家面临的挑战
Leal, Federico，“Kodak Nexpress 2500 数码彩色印刷机产生的潜在空气污染物和噪音水平：可吸入粉尘、超细颗粒物、挥发性有机化合物、臭氧和职业噪音暴露排放研究”（2007 年）。论文。罗彻斯特理工学院。访问自
作者：Federico Leal 学位：理学硕士 项目：研究生印刷媒体 学院：影像艺术与科学学院 我理解，根据 RIT 现行指导方针，我必须向 RIT 档案馆提交我的论文或学位论文的印刷版，以完成我的学位。我在此授予罗彻斯特理工学院及其代理非排他性许可，以永久存档并通过所有媒体形式提供我的全部或部分论文。我保留对论文或学位论文版权的所有其他所有权。我还保留在未来作品（如文章或书籍）中使用本论文全部或部分内容的权利。 授予印刷复制许可 我，Federico Leal，在此授权罗彻斯特理工学院复制我的印刷论文的全部或部分。任何复制不得用于商业使用或盈利。