XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemDemy
揭开基于事件的视觉传感器偏置的神秘面纱……
基于事件的视觉传感器 (EVS) 最近引起了空间传感界的关注，因为它具有低延迟、宽动态范围以及动态视觉信息稀疏表示所需的最小数据要求等性能优势。迄今为止，已有多项研究证明了它们在 SDA 任务中的实用性，其中两项研究甚至报告了绝对灵敏度方面限制性能的经验测量结果。在这两项研究中，与在相同环境条件下运行的优化的基于帧的科学 CMOS 相机相比，EVS 未能达到相同的灵敏度，并且都报告了随着目标速度的增加灵敏度下降（通过以不同的速率扫描天空来测量）。值得注意的是，两项研究都没有彻底探索或描述 EVS 中提供的大量用户定义的传感器偏差。本文应用对 EVS 偏差优化和噪声性能的理解最新进展来探索可调 EVS 偏差所提供的多种自由度。通过有针对性地探索可用的参数空间，我们尝试在亚像素、暗淡目标检测这一具有挑战性的任务中突破 EVS 的性能极限，并确定可应用于任何 COTS EVS 的通用偏置技术和原理。新的模拟工具可以准确模拟 EVS 对暗淡快速移动点源的响应。使用 DAVIS346 EVS 和自定义实验室设置（校准为模拟不同亮度和速度的点源物体），我们展示了 11 种不同的手动选择偏置配置的灵敏度结果。结果，我们接近优化了 SDA 任务的 EVS 偏置设置，与默认或简单偏置配置相比，灵敏度提高了 1.6 m V（≈ 4.3 × 暗淡），并且能够检测到移动速度快 6.6 倍的物体。我们的结果表明，通过采用更优化的偏置配置，可以显著改善先前关于扫描时 EVS 限制幅度和灵敏度的报告。
碳足迹脱神秘
根据其可持续投资目标，投资者可能有兴趣了解其投资组合资产对气候的潜在影响（即对全球变暖的贡献），，气候变化对其投资组合的潜在影响（即，对气候变化产生的投资组合资产价值的风险）或两者或两者又有。融资的排放和融资排放强度为投资者通过融资负责的排放提供了衡量标准，而加权的平均碳强度和基于生产的基础强度则衡量了碳密集型投资组合的业务模型的衡量，因此投资组合对投资组合暴露于过渡风险的衡量标准。融资的排放和融资排放强度为投资者通过融资负责的排放提供了衡量标准，而加权的平均碳强度和基于生产的基础强度则衡量了碳密集型投资组合的业务模型的衡量，因此投资组合对投资组合暴露于过渡风险的衡量标准。
对中小企业的AI神秘化|蓝色美洲驼
6。The Rise of AI Assistants ....................................................................... 13
揭开人工智能 (AI) 在卫生与公众服务 (HHS) 计划中的神秘面纱
本文件中提及的所有产品名称均为其各自所有者的商标或注册商标，仅供识别之用。Deloitte & Touche LLP 对本文件中定义的供应商或其他系统或技术的功能或技术不承担任何责任。在本文件中，“Deloitte”是指 Deloitte & Touche LLP，是 Deloitte LLP 的子公司。有关我们法律结构的详细描述，请参阅 http://www.deloitte.com/us/about。根据公共会计的规则和规定，某些服务可能不适用于鉴证客户。
词语很重要：揭开“机动”的神秘面纱
机动是陆军最常见的作战理论术语之一，但它到底意味着什么？对于陆军使命中如此重要的概念，它值得仔细研究。机动一词在作战理论中的使用范围正在扩大。战争性质的变化激发了陆军作为联合部队的一部分利用新技术进行机动的新作战概念。当代军事领导人和规划人员使用“跨域机动”和“扩展机动”等术语来描述太空、网络空间、电磁频谱 (EMS) 和信息环境等新兴领域和维度中的作战。对于那些熟悉机动的传统应用——陆战——的人来说，这引出了一个问题：我们如何才能像在地面上描述作战一样准确地描述虚拟域中的作战，尤其是在战略层面和整个冲突范围内？虽然为了描述目的而将这些概念进行比较并无不妥，但值得考虑误解这些重要概念的风险。
揭开人工智能的神秘面纱
10111 101100000101000111010101011001000110000100101000111100101101001111010011000000011000010 011111110001001 0011100001 11010110010100 10101111000100 000101001100011011100001011011011000111
揭开可解释的AI：理解，透明度...
抽象人工智能（AI）已成为一种变革性的技术，具有革命性的行业和社会的巨大潜力。但是，AI技术的负责任发展，部署和治理需要应对复杂的道德，监管和社会挑战。本研究论文旨在揭开可解释的AI（XAI）的神秘面纱，并探讨其对理解，透明和对AI系统的信任的影响。通过对文献的全面综述，我们研究了XAI的关键概念，方法和应用，以及AI的道德考虑，监管框架，国际合作和社会影响。本文强调了透明度，公平性和问责制在AI治理中的重要性，并强调需要跨学科合作和利益相关者参与，以确保AI技术的负责任和道德发展。通过培养对XAI及其含义的更深入的了解，本文有助于就社会中AI的道德和负责任使用的持续对话。关键词：人工智能，可解释的AI，XAI，透明度，信任，道德考虑，监管框架，国际合作，社会影响，负责AI治理。1。可解释的可解释的人工智能简介（XAI）已成为人工智能领域（AI）领域的研究和发展的关键领域。但是，这些复杂的AI模型通常用作“黑匣子”，这使用户了解他们如何做出决策。近年来，使用先进的算法，例如深度学习神经网络，可以在各种任务中实现出色的性能，包括图像识别，自然语言处理和决策。缺乏透明度会导致不信任，阻碍采用AI技术，并引起人们对公平，问责制和安全的关注（Lipton，2016年）。可解释的AI的定义和重要性是指AI系统为其决策，预测或建议提供可理解的解释的能力。XAI的主要目标是提高透明度，使用户能够理解AI模型的基本机制，并建立对其输出的信任。
揭开印度银行的可持续财务和气候风险
同时，全球对气候变化作为银行财务风险的认可正在增长（金融稳定委员会[FSB]，2022年）。围绕气候相关和环境风险的时间和严重性的不确定性对个人监管实体（RES）的安全性，稳定性和弹性构成了直接威胁，因此对金融体系的整体稳定性构成了威胁。必须始终如一地解决并管理由于气候变化和环境退化引起的风险和机会。此外，气候变化的威胁不断升级，再加上身体损害的问题，不断发展的市场看法以及向更环保的产品和服务转变，并扩大了财务，声誉和战略风险的突出。