让销售专业人员寻找垂直市场并进行外拨探矿电话以及与潜在买家安排销售约会(亲自!)仍然是增加销售额的最佳方式——就是这样。世界上所有的技术都无法比与决策者见面达成更多的交易,所以请放弃那些电子邮件营销技术、传真销售宣传和自动语音邮件呼叫系统。今天并不比 20 年前更难;我们只是有了新的借口。现在的看门人是带有删除按钮的语音邮件,而不是接待员和粉红色的留言板。写给决策者的长篇手写信件和垃圾箱已经被具有自动垃圾邮件程序的电子邮件系统所取代。潜在客户总是太忙或对他们当前的产品或服务太满意而无法见面。今天获得新销售的原则和纪律与 20 年前相同;获得约会所需的工具和技能是新的。
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这是一个计量极限,低于该极限则无法确认放射性发射源的存在。因此,如果测量值低于判定阈值,则认为样品中不存在放射性元素。这是一个测量性能指标,我们实验室的平均数量级如下: - 空气(过滤器上的气溶胶):0.001 mBq/m 3; - 雨水:0.05 Bq/m2; - 河水:0.3 mBq/l; - 海水:0.3 mBq/l; - 对于沉积物:0.2 Bq/kg (干的); - 对动物群、植物群:0.05 Bq/kg(鲜); - 牛奶:30 mBq/l。
摘要 — 在过去的几年中,域名服务 (DNS) 一直是黑客的主要目标,因为它使他们能够首先进入网络并获取数据以进行窃取。尽管 DNS over HTTPS (DoH) 协议具有隐私和安全等互联网用户所希望的特性,但它也导致了一个问题,即网络管理员无法检测到恶意软件和恶意工具生成的可疑网络流量。为了支持他们维护安全网络的努力,在本文中,我们使用一种新颖的机器学习框架实现了可解释的 AI 解决方案。我们使用公开的 CIRA-CIC-DoHBrw-2020 数据集来开发一种准确的解决方案来检测和分类 DNS over HTTPS 攻击。我们提出的平衡和堆叠随机森林在手头的分类任务中实现了非常高的精度 (99.91%)、召回率 (99.92%) 和 F1 分数 (99.91%)。使用可解释的 AI 方法,我们还强调了底层特征贡献,以期从模型中提供透明且可解释的结果。
从视觉观察中学习的强化学习是许多现实世界应用的一个挑战性问题。现有算法大多依赖于需要人类知识的精心设计的固定相机的单个观察结果。最近的研究从不同的观点中学习了使用固定相机的不同观点,但这会产生高的组合和存储成本,并且可能无法保证最佳观点的覆盖范围。为了减轻这些局限性,我们提出了一种直接的视图条件,部分可观察到的马尔可夫降低过程(VPOMDPS)假设,而de-velop是一种新方法,即基于mo del的se nsor Controlle r(Moser)。Moser共同学习一个视图条件世界模型(VWM),以模拟环境,控制相机的感官政策以及完成任务的电动机政策。我们设计了带有其他模块的VWM的固有奖励,以指导感官策略以调整相机参数。关于运动和操纵任务的实验,Moser自主发现任务特定的观点并显着胜过大多数基线方法。
摘要 — 为了在这个日益脆弱的世界中保护共同的文化遗产、个人自由和法治,民主国家必须能够在必要时“以机器速度”保卫自己。因此,人工智能在国防中的使用包括负责任的武器交战以及后勤、预测性维护、情报、监视或侦察等军事用例。这就提出了一个永恒的问题:如何根据公认的事实做出正确的决定?为了找到答案,负责任的可控性需要转化为系统工程的三个任务:(1)以人类在心理和情感上能够掌握每种情况的方式设计人工智能自动化。(2)确定技术设计原则,以促进人工智能在国防中的负责任使用。(3) 保证人类决策者始终拥有充分的信息、决策和行动选择优势。这里为防空提出的道德人工智能演示器 (E-AID) 正在铺平道路,让士兵尽可能真实地体验人工智能在瞄准周期中的使用以及相关的压力方面。
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