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Stratomaster Enigma 系列 EFIS Enigma、Odyssey、Voyager...
自动飞行检测................................................................................................................31 飞行检测最低转速....................................................................................................31 飞行检测最低 ASI...................................................................................................31 飞行检测旋翼转速....................................................................................................32 自动燃油平均重置.......................................................................................................32 霍布斯最低转速....................................................................................................................32 低于空速的副驾驶模式....................................................................................................32 音频飞行高度读数....................................................................................................................32 语音警报间隔....................................................................................................................32 启动页面....................................................................................................................32 超级主面板启用........................................................................................................32 启动时显示维护........................................................................................................32 显示 w
利用生成式人工智能的力量来提高学生参与度
什么是生成式人工智能？课堂上有哪些流行的 GAI 工具？生成式人工智能 (GAI) 是一种人工智能 (AI) 算法，它根据训练过的数据生成内容。与旨在识别模式和做出预测的传统人工智能系统不同，生成式人工智能以图像、文本、音频等形式创建新的内容和输出（世界经济论坛，2023 年）。GAI 的示例包括 Bard（谷歌）、Bing Chat（微软）、ChatGPT（OpenAI）、Dall-E（OpenAI）、Education Copilot、Teacherbot 等。多方面的学生参与（Reeve，2011 年）
人工智能在现实世界中的应用基本概念
通用人工智能/人工智能（AGI，奇点）：代表一种理论形式的人工智能（AI），可以使用类似人类的认知能力解决任何任务。AGI 旨在在广泛的认知功能中表现得与人类一样好或更好。AGI 的确切定义仍存在争议：GPT-4o、CoPilot 和 Gemini 等现代大型语言模型 (LLM) 是 AGI 的早期、不完整（工业 4.0）形式，仍然能够通过一些（图灵）测试。在科幻小说和未来研究中，AGI 是一个常见话题，人们对其对人类的潜在影响（AI 风险）存在争议。
2024 年及以后最热门的 10 大 AI 技能
人工智能正在重塑技能格局，改变各行各业的工作方式。例如，超过一百万开发人员已使用 GitHub Copilot 生成代码，从根本上改变了未来开发人员所需的编码实践和技能。除了技术技能外，Pearson 的技能展望表明，解决问题、领导力和团队合作等人类技能在未来 5-10 年仍然至关重要，凸显了在人工智能时代实施平衡的基于技能的方法的重要性。事实上，沃尔玛和 IBM 等组织已签署了各种基于技能的就业项目，承诺实施基于技能的实践。
2024 年人工智能治理实践报告
该法案规定了企业、产品和运营层面的监管义务，例如建立适当的问责结构、评估系统影响、提供技术文档、制定风险管理协议和监控绩效等关键要求。在生成式人工智能用例日益多样化以及采用嵌入生成式人工智能（如 MS Copilot）的解决方案的背景下，通用人工智能特定条款是欧盟人工智能法案的另一个关键组成部分。根据其能力、覆盖范围和计算能力，某些 GPAI 系统被认为存在系统性风险，并承担与适用于高风险人工智能系统的义务大致相似的义务。
生成式 AI 副驾驶指南
将新技术引入您的组织是提高生产力、收入和盈利能力的绝佳机会。但是，很难提前知道技术的效果，这就是运行概念验证 (PoC) 的作用所在。这不仅有利于您的公司有效评估技术及其功能，而且还允许客户和供应商共同努力，以找到最适合组织特定要求的解决方案。通过这种方式，可以尽早发现任何挑战。生成式 AI 副驾驶可能没有按预期解决问题，或者集成或
