XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemCava
师骑兵及其在 2030 年陆军中的作用
在 2030 年的情景中，该中队通过使用机器人、自主系统和巡飞弹等先进和新兴技术，增强了其执行 R&S 和节约兵力行动的能力。凭借这些未来的有机能力，它将拥有更大的范围，从而使其能够覆盖更多的进近途径并影响更远的敌人。该中队可以使用其有机和附属资产（例如中程和远程无人机系统 (UAS) 和附属远程火力）来识别敌方编队。一旦中队识别出敌方编队，它就可以用来自先进机器人和精确火力资产的足够火力瞄准它，以小规模大规模精确攻击摧毁敌方连队。如果使用得当，在部队和中队级别使用巡飞弹将达到这一效果。这种“接触前”战斗力损失可能会破坏敌人的行动并迫使他/她改变行动方针。
卡瓦佐斯堡警报！大规模警告和通知系统……
2 关联 – 添加到“创建客户端”页面的关联授予管理客户端、组、其他用户和模板的权限，并允许 Web 界面用户（在关联内）向客户端发送警报。关联部分包含四个部分：添加军事位置指挥结构、地址和
Cavadas, B.; Correia, M. 学生对高等教育创新学习环境的看法：一项探索性分析 Cuadernos de Psicolo
根据培养 21 世纪技能的需求而产生的学习空间重新配置指导方针，葡萄牙一所高等教育机构的教育空间进行了翻新，将其改造成一个创新学习环境 (ILE)。因此，本项初步研究重点从物理空间、技术和教学法三个维度来确定学生对 EAI 属性的看法。为此，我们对经常使用 EAI 的学生进行了调查问卷。结果显示，至少 60% 的参与者对每个属性以及这些属性对得分最高的学生表现的影响进行了评分。超过 75％ 的学生将更高的影响值归因于所经历的教学方法，超过 80％ 的学生认为 EAI 设计适合与他人互动。
前往美国陆军装甲和骑兵收藏馆的路线
从国家步兵博物馆大门出发：• 左转进入卡斯特路，沿着这条路行驶，直到到达林赛溪大道，然后左转 • 继续沿着林赛溪大道直行，直到出口进入第一师路 • 左转进入第一师路，继续直行，直到到达与 Harmony Church Express 的十字路口 • 继续直行穿过十字路口，继续沿着第八师路行驶，直到到达下一个有红绿灯的十字路口 • 在红绿灯处左转，然后立即再次左转进入停车场
先天性冠状窦闭锁的病例，持续的左上腔静脉
由于冠状窦闭锁或缺席，冠状静脉血液回流是通过与左心房的通信发生的，并且通常包括持续的左SVC。2在这些极少数情况下，持续的左SVC可以通过右静脉向右SVC，然后进入右心庭，从冠状动脉系统中携带血液。2例没有持续的左SVC的冠状动脉闭锁的病例，通过其他心脏静脉（例如大心脏静脉）在左心房中排出静脉。2最终，这种异常会导致左至左的小分流，尽管通常没有足够的体积在临床或血液动力学上具有很高的意义。2因此，该发现通常是偶然的，管理是保守的。
出版版本引用（哈佛）：Tercero-Hidalgo, JR, Khan, KS, Bueno-Cavanillas, A, Fernández-López, R, Huete, JF, Amezcua-Prieto, C, Zamora, J & Fernández-Luna, JM 2022，“COVID-19 证据合成中的人工智能未得到充分利用，但有影响力：一项方法学研究”，《临床流行病学杂志》，卷。 148，第 124-134 页。 https://doi.org/10.1016/j.jclinepi.2022.04.027
目标：像大流行这样快速发展的情景需要迅速制作高质量的系统评价，而这可以使用人工智能 (AI) 技术实现自动化。我们评估了 AI 工具在 COVID-19 证据综合中的应用。研究设计：在前瞻性注册审查协议后，我们自动下载了 COVID-19 生活证据概览数据库中所有开放获取的 COVID-19 系统评价，为它们编制了与 AI 相关的关键字的索引，并找到了使用 AI 工具的评价。我们将他们的期刊的 JCR 影响因子、每月引用量、筛选工作量、完成时间（从预注册到预印本或提交给期刊）和 AMSTAR-2 方法评估（最高分 13 分）与一组没有 AI 的出版日期匹配的对照评论进行了比较。结果：在 3,999 篇 COVID-19 评论中，有 28 篇（0.7%，95% CI 0.47 e 1.03%）使用了 AI。平均而言，与对照组（n = 64）相比，AI 评论发表在影响因子更高的期刊上（中位数 8.9 vs. 3.5，P !0.001），每位作者筛选的摘要更多（302.2 vs. 140.3，P = 0.009）和每项纳入的研究（189.0 vs. 365.8，P !0.001），但每位作者检查的全文较少（5.3 vs. 14.0，P = 0.005）。在引用计数（0.5 vs. 0.6，P = 0.600）、每项纳入研究的全文检查（3.8 vs. 3.4，P = 0.481）、完成时间（74.0 vs. 123.0，P = 0.205）或 AMSTAR-2（7.5 vs. 6.3，P = 0.119）方面均未发现差异。结论：AI 是 COVID-19 系统评价中未充分利用的工具。与不使用 AI 的评价相比，使用 AI 可以更有效地筛选文献并提高出版影响力。AI 在系统评价自动化方面具有应用空间。2022 作者。由 Elsevier Inc. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议 ( http:// creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ ) 开放获取的文章。
引文 (APA) Cavalcante Siebert, L., Lupetti, ML, Aizenberg, E., Beckers, NWM, Zgonnikov, A., Veluwenkamp, HM, Abbink, DA, Giaccardi, E., Houben, GJPM, Jonker, CM, van den Hoven, MJ, Forster, D., & Lagendijk, RL (2022)。有意义的人类控制：AI 系统开发的可操作属性。AI 与伦理。https://doi.org/10.1007/s43681-022-00167-3 重要提示 要引用此出版物，请使用最终出版版本（如适用）。请检查上面的文档版本。
摘要 人类如何才能继续控制基于人工智能 (AI) 的系统，这些系统旨在自主执行任务？这样的系统越来越普遍，既带来了好处，也带来了不良情况，即其行为的道德责任不能正确地归因于任何特定的人或团体。有意义的人类控制的概念已被提出来解决责任差距，并通过建立条件来缓解责任差距，使责任能够正确地归因于人类；然而，对研究人员、设计师和工程师的明确要求尚未存在，这使得开发仍然处于有意义的人类控制下的基于人工智能的系统具有挑战性。在本文中，我们通过迭代的溯因思维过程确定了有意义的人类控制下的基于人工智能系统的四个可操作属性，从而解决了哲学理论与工程实践之间的差距，我们将利用两个应用场景来讨论这些属性：自动驾驶汽车和基于人工智能的招聘。首先，人类和人工智能算法交互的系统应该有一个明确定义的道德负载场景领域，系统应该在其中运行。其次，系统内的人类和人工智能代理应该有适当且相互兼容的表示。第三，人类承担的责任应与人类控制系统的能力和权威相称。第四，人工智能代理的行为与意识到道德责任的人类行为之间应有明确的联系。我们认为，这四个特性将支持具有实践意识的专业人士采取具体步骤，设计和构建促进有意义的人类控制的人工智能系统。
引文 (APA) Peschl, M.、Zgonnikov, A.、Oliehoek, FA 和 Cavalcante Siebert, L. (2022)。道德：通过多目标强化主动学习使人工智能与人类规范保持一致。在 C. Pelachaud 和 ME Taylor (Eds.) 中，第 21 届自主代理和多智能体系统国际会议 (AAMAS '22) 论文集 (第 1038-1046 页)。国际自主代理和多智能体系统基金会。https://dl.acm.org/doi/abs/10.5555/3535850.3535966 重要提示 要引用此出版物，请使用最终发布的版本（如果适用）。请检查上面的文档版本。
从演示和成对偏好推断奖励函数是将强化学习 (RL) 代理与人类意图相结合的良好方法。然而，最先进的方法通常专注于学习单一奖励模型，因此很难权衡来自多位专家的不同奖励函数。我们提出了多目标强化主动学习 (MORAL)，这是一种将社会规范的不同演示组合成帕累托最优策略的新方法。通过维持标量权重的分布，我们的方法能够以交互方式调整深度 RL 代理以适应各种偏好，同时无需计算多个策略。我们在两种场景中通过实证证明了 MORAL 的有效性，这两种场景模拟了交付和紧急任务，需要代理在存在规范冲突的情况下采取行动。总的来说，我们认为我们的研究是朝着具有学习奖励的多目标 RL 迈出的一步，弥合了当前奖励学习和机器伦理文献之间的差距。