XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemAli
建议引用：Klockmann, Victor；von Schenk, Alicia；Villeval, Marie-Claire (2022)：人工智能、伦理与代际责任，SAFE 工作论文，第 335 号，莱布尼茨金融研究所 SAFE，法兰克福，https://doi.org/10.2139/ssrn.4002578
在越来越多的情况下，人工智能算法必须模拟人类的（社会）偏好，并越来越多地代表人类做出决策。它们可以通过反复观察社交活动中的人类行为来学习这些偏好。在这样的背景下，当人们都知道他们的行为会通过算法的训练产生各种外部性时，个人会调整其行为的自私性还是亲社会性？在一个在线实验中，我们让参与者在独裁者游戏中的选择来训练算法。因此，它们对智能系统未来的决策产生了外部性，从而影响了未来的参与者。我们表明，那些意识到他们的训练对未来一代的回报的影响的人会表现得更加亲社会，但前提是他们承担着未来算法选择伤害自己的风险。在这种情况下，人工智能训练的外部性会导致当前平等决策的比例显著提高。
异形大战铁血战士 3 漫画书
本网站使用 Cookie 来确保安全有效的浏览体验。使用 digital.darkhorse.com 即表示您接受我们使用 Cookie。了解更多或接受。想给朋友一个惊喜吗？只需将购买按钮滑到一边即可显示礼物选项！随着数百年之久的星际冲突展开，人类的生存受到一个失踪已久的铁血战士的威胁，该战士试图统治敌对部落和地球。更糟糕的是，这个新威胁控制着武器化的外星人，迫使地球人与那些无情追捕他们的外星战士进行谈判。 Machiko Naguchi 是唯一已知与猎人共度时光的人类，她被要求进行这些谈判。当她穿上铁血战士盔甲并穿越这片险恶的土地时，Machiko 必须面对流血事件的真实可能性。在最新一期中，Machiko 以为她已经把那些日子抛在脑后了，但新的威胁出现了，即好战的铁血战士使用经过特殊培育的外星人作为武器。人类和铁血战士都处于高度戒备状态，因为 Machiko 被迫重新考虑她与几个世纪以来一直将人类作为战利品的种族的联盟。#### 第 1 期 * 32 页，全彩色 * 封面价格：3.50 美元 * 限量版封面可供选择#### 第 2-3 期 * 作者：Randy Stradley * 插画：Rick Leonardi、Mark Pennington 和 Wes Dzioba * 封面：Raymond Swanland * 40 页，全彩色 * 封面价格：3.50 美元殖民海军陆战队和铁血战士之间脆弱的联盟濒临崩溃，因为他们与一个控制着一支外星人大军的好战铁血战士流氓氏族发生冲突。真正的战斗尚未到来，但 Machiko 的计划已经在与她自己的盟友抗衡时陷入困境。一场殊死的战争正在 Caparis VII 星球上展开，双方都在为生存而战。然而，真知子怀疑联盟领导人犯了一个关键错误，似乎没有人愿意听取她的警告。由于胜算不大，海军陆战队和猎人可能不得不依靠最后的计划来扭转战局。
引文：Shirali B、Nasrollahi M、Ali Jalali M。人工智能在口腔和牙科疾病诊断和预测中的应用：系统评价。伊朗生物医学杂志 2024；28(7): 133。
简介：人工智能（AI）作为医学领域的一项先进技术发挥着至关重要的作用，尤其是在诊断和预测口腔和牙科疾病方面。人工智能算法和模型可以高精度、快速地分析和预测口腔和牙科疾病。本研究的目的是研究人工智能在口腔和牙科疾病诊断和预测中的应用。搜索策略：这项系统评价于 2024 年进行，关键词为“AI”、“诊断”、“预测”、“口腔疾病”和“牙科疾病”。在可靠的数据库中搜索关键词，包括 PubMed、Web of Science 和 Google Scholar 搜索引擎，没有时间限制。为了确保搜索结果的完整性，检查了文章的来源，在从 endnote 软件中删除重复的标题并检查标题和摘要后，使用 JBi 工具检查了相关文章。在审查了文章的质量后，记录了清单中的发现。结果：共审查了 2,710 篇文章，选择了 12 篇相关文章。研究结果表明，AI 可以帮助诊断和预测口腔和牙科疾病。通过对医学图像的分析，机器学习模型可以检测出异常模式和危险疾病，例如口腔癌。它们还可以利用有关既往疾病及其症状的数据来发现表明某些疾病发生的模式，例如拥挤和牙龈疾病。结论与讨论：根据获得的研究结果，使用 AI 诊断和预测口腔和牙科疾病可以改善疾病的诊断和治疗，提高口腔和牙科医疗服务的质量。这项技术还可以帮助医生和牙医，提供建议和支持。但是，需要不断更新和改进 AI 模型。
R1 2025 年 1 月 4 日 |杰贝阿里 | Al Shafar 投资股份
排名 比赛日期 赛道表面 距离 参赛级别 抽签 骑师 重量 冠军/亚军 比赛时间 差距 比赛评论 6 of 11 16 Feb 24 D MEY 草地 1600 G Neve 11 Q Al Busaidi 55 Beautiful Love (爱尔兰) 1:36.53 16.25........................................ 被阻挡，总是落后 7 of 7 02 Mar 24 D MEY 草地 1800 G Lr 1 Q Al Busaidi 55 Legend Of Time (英国) 1:49.83 40.50................................................ 中场，有威胁 10 of 14 08 Mar 24 D MEY 中场 1900 F Neve 9 Q Al Busaidi 55 Guns And Glory (美国) 1:58.65 47.00................................................ 中场，没有威胁 3 of 10 30 Nov 24 D JEB awt 1400 F Mdn 2 Q Al Busaidi 57 Symbol Of Power (GB) 1:28.10 10.34.......................................... 步伐缓慢，保持联系 6 of 14 28 Dec 24 D JEB awt 1600 F Hcp 4 Q Al Busaidi 55 Algernon (GB) 1:40.53 11.99.......................................... 早早领先，很快被追上
通过角色的选择和价值 - 信念 - 态度推理使大型语言模型与人类的意见结盟
用大语言模型（LLM）推理和预测人类意见是必不可少的但具有挑战性的。当前的方法采用角色扮演的角色，但面对两个主要措施：LLMS甚至对一个无关的角色也很敏感，最多可以改变预期的30％； LLM无法战略性地推理人类。我们提出了开场链（COO 1），这是一种简单的四步解决方案建模，如何用personae推理，由价值 - 宽容 - 态度（VBN）the-Ory进行推理。COO将明确的人（人口统计学和意识形态）和卑鄙的人物（历史观点）区分了：（1）将无关的属性与显式人物过滤； （2）将隐式人物排名为选择top-k的优先列表； （3）提出新颖的VBN推理，以提取用户的环境和个人价值，信念和规范变量，以进行准确可靠的预测； （4）迭代VBN推理，并逐渐更大的隐式角色列表来处理潜在的角色不足。COO通过仅提示5个推论呼叫来有效地实现新的最新观点预测，从而将先前的技术提高了多达4％。值得注意的是，通过COO的数据进行微调LMS导致观点一致的模型明显高达23％。
选择全球气候模型数据，用于通过生成机器学习和使用在功率计划中进行缩小缩放，以使气候和能源系统的一致性
摘要气候模型和场景的结果范围对于理解电力计划分析中的不确定性很重要。美国能源资助部的一个名为“气候和能源系统对齐的电力计划”正在开发数据和分析方法，以反映气候变化对电力系统计划的关键变量的影响，这是电网现代化实验室财团的一部分。该项目将选择并准备全球气候模型结果，以用于电力系统计划模型。一份相关报告（对能源分析中使用的全球气候模型的评估）评估了耦合模型对比的各种全球气候模型的性能第6阶段数据存档，以了解其在能源系统绩效方面的历史技能以及在多个气候变化方面的未来预测。从该报告中构建，我们描述了气候场景（共享的社会经济途径[SSP] 2-4.5）和五个气候模型的选择：TAIESM1，EC-EARTH3-CC，GFDL-CM4，EC-EARTH3-VEG和MPI-ESM1-2-HR。我们描述了模型选择标准，这些标准基于在历史条件下模型结果之间的匹配质量以及几个变量的未来值范围的表示。这些结果将通过一种开源生成机器学习方法来缩小，称为“超分辨率”，用于具有气候变化影响的可再生能源资源数据。
最初发表于：Saadat，Ali；古特努瓦尔，杰罗姆；里佩利诺，保罗；普兰特，大卫；爱，索拉雅；弗雷，Beat M；史蒂芬·丰塔纳候选人
以及肝组织学检查（如果有）。接受免疫抑制治疗或曾前往 HEV-1 和 -2 感染流行地区的患者被排除在外。在 2020 年 2 月 1 日至 2022 年 10 月 31 日期间，回顾性 [ 4 ] 和前瞻性地纳入了有症状的急性肝炎患者和 HEV 相关 PTS 患者。参与的瑞士献血中心（洛桑、伯尔尼、苏黎世）还回顾性和前瞻性地纳入了 2021 年 1 月 1 日至 2022 年 10 月 30 日期间通过基于 PCR 的常规献血筛查发现的无症状 HEV 感染献血者。在此期间（2021 年 1 月至 5 月），瑞士联邦公共卫生局记录了一波异常的急性 HEV 感染，主要由基因型 3h_s 引起。[ 18 ]
去殖民化人工智能；算法公平性符合土耳其和伊斯兰价值观
摘要：我们目睹了这样一个时代，即使是那些从国际概念、规范和价值观中引入、发展并不同程度地受益于霸权的国家和机构，也不遵守或维护这些所谓的国际规范或价值观。例如，一个根据联合国规范建立和认可的国家可能会对平民和联合国维和特派团采取敌对行动，但联合国国家对此的抗议却微弱无力。我们地区社会对充满双重标准的所谓国际司法体系的不可信性、伊拉克和阿富汗等不义入侵的灾难性后果以及破坏性的全球伊斯兰恐惧症的正常化有着深刻的记忆，这说明有必要记住并将地区规范和价值观放在首位。关于公平与欧洲价值观相符：人工智能监管的跨学科视角或去殖民化人工智能协调：开放性、Vis ́ esa -Dharma 和包括被排除的知识等主题的研究工作产生了寻找人工智能 (AI) 与土耳其和伊斯兰价值观协调的动机。这项研究工作的驱动力是，所有算法决策系统都在某种程度上包含偏见，非西方世界需要构建自己的基于价值观的技术和社会学发展模式，因为对所谓的国际正义或所谓的民主价值观没有多少信心。这项研究包括对大数据、算法和人工智能基础知识的简要信息的检查。强调了厚数据和数字人类学的重要性。人工智能的误用和滥用已被确定为最重要的挑战之一。维果茨基关于社会学习、技术理论的社会建构和世界观理论的论点可能为构建一种可能按照土耳其和伊斯兰价值观发展的人工智能方法的理念提供了一些论据。我们还利用了去殖民化人工智能论证、人工智能方法的公平性以及安纳托利亚酵母世界观来支持我们的论证。最后，我们简要介绍了土耳其和伊斯兰价值观，但仅限于本研究的范围。
推荐引用 推荐引用 Zaylaa, Amira J. Dr.; Haidar, Imane; Doughan, Ziad; Moumnieh, Mohammad; Mrad, Hamza; 和 Haidar, Ali M. (2024) “为肢体缺失而设计：基于人工智能的仿生假肢从模拟到现实的转变，”BAU 杂志 - 科学与技术：第 6 卷：Iss. 1，第 2 篇文章。DOI：https://doi.org/10.54729/2959-331X.1150
摘要 摘要 人类肢体或器官的丧失仍然是一个挑战，尤其是在人们不断依赖触摸屏和任务的世界中。因此，患者几乎无法承受和应对因这种丧失而遇到的越来越多的限制。现代手段和技术，如先进的人工部件，减少了对残疾或失去肢体或器官的患者的限制。例如，手部假肢为改善人体肢体的功能能力提供了强有力的工具，从而提高了使用者的生活质量。然而，使用假肢的患者仍然遇到许多问题，例如，遭受完整的肢体和背部疼痛、假肢系统成本高以及与假肢性能相关的困难、控制不佳和更新困难。基于上述问题，目标是设计一种由重量轻的重型塑料制成的 3D 仿生手臂。目的是使用伺服电机代替步进电机，以减少延迟和减轻重量。目的还在于设计一个基于人工智能 (AI) 的仿生手臂程序，该程序可以进行修改以用于未来的目的，例如添加新手势和优化系统控制。新设计包括 3D 打印手臂、控制设计、测试电机和 EMG 传感器、选择具有成本效益的部件、模拟和最终确定真实原型。结合直接执行运动机制和仿生假肢的全尺寸模型，该开发旨在用于上肢的医疗康复。实验结果包括开发一个真正的基于 AI 的系统来定制使用神经网络控制的手势。结果还包括保持 EMG 传感器的准确和干净的读数。此外，新的仿生假肢手臂确保性能不会延迟，模仿手的正常功能。结果还表明，我们的设计在成本效益方面超越了现有的设计，前提是在其他几个规格上它是可比的。设计灵活且基于人工智能控制。作为未来的展望，可以在新的基于人工智能的设计中测试更多的算法，并测试更多的手势。
llm个性化：通过加强管家机器人的加强自我训练将LLM计划者与人类的偏好保持一致
大型语言模型（LLMS）通过利用其语言理解和文本生成功能来显示机器人应用，尤其是任务计划的重要潜力。然而，在诸如家用机器人技术之类的应用中，这些模型的个性化仍然存在着重要的差距。例如，LLM计划可能会发现执行需要个性化的任务，例如决定基于特定的家庭喜好将杯子放在厨房中的位置。我们介绍了LLM-Persyalize，这是一个新颖的框架，旨在个性化家庭机器人的LLM计划。llm-persyalize使用llm计划在多房间，部分观察的家庭环境中执行迭代计划，并利用从本地观察结果动态构建的场景图。要将LLM计划者个性化对用户偏好，我们的优化管道整合了模仿学习和加强自我训练。我们评估了LLM-个性化家政人员，这是一个具有挑战性的现实世界3D基准，用于家庭重排，表明，成功率比现有的LLM计划者增长了30％以上，这表明与人类偏好相符。