XiaoMi-AI文件搜索系统
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微调论点和人工智能的反对
我认为人工智能的出现给微调论证和一般的上帝设计论证带来了新的问题，因为一个基于人工智能的非个人至上设计师，是上帝作为宇宙设计师（或据称不可简化的复杂生物结构设计师等）的一个相关替代方案。当然，像人类这样的个人设计师和非个人设计师（如狭义人工智能系统）之间存在差异，但正如我所说，只有当人类有灵魂时，将上帝视为最高设计师而不是以没有灵魂的人工智能为模型的非个人设计师才更合理。换句话说，只有当实体二元论之类的东西被证明是真实的时候，上帝的微调论证才能成功。从辩证法上讲，这使得微调论证的效果大大降低。
迈向人工智能系统的社会透明度
1-S 卖家 销售 > 10 2-NS 设计师 网络安全 > 5 3-NS 设计师 金融和旅游 > 5 4-NS 顾问 政府和非营利组织 > 3 5-S 卖家 销售 > 5 6-NS 设计师 健康 - 肿瘤学 > 5 7-NS 数据科学家 网络安全 > 8 8-S 卖家 销售 > 3 9-NS 设计师 健康 - 放射学 > 5 10-NS 数据科学家 网络安全 > 10 11-NS 设计师 健康 > 3 12-NS 设计师 网络安全 > 5 13-S 卖家 数据分析 > 10 14-NS 数据科学家 NLP > 5 15-NS 设计师 健康 - 放射学 > 5 16-NS MD/数据科学家 健康 - 肿瘤学 > 10 17-NS 人力资源经理 > 5 18-S 卖家 销售 > 3 19-S 卖家 销售 > 3 20-S 卖家 销售 > 10 21-S 卖家销售 > 3 22-NS SOC 分析师 网络安全 > 3 23-S 卖家 销售 > 5 24-NS SOC 分析师 网络安全 > 5 25-NS SOC 分析师 网络安全 > 3 26-NS SOC 分析师 网络安全 > 5 27-NS SOC 数据科学家 网络安全 > 5 28-NS SOC 架构师 网络安全 > 10 29-NS SOC 分析师 网络安全 > 5
使用 MATLAB 进行生成式 AI 和深度学习
生成式人工智能现已应用于从教育到工业的各个领域。将其集成到您的工作流程中可以提高生产力。在本次研讨会上，我们将探索一些可以集成生成式人工智能的 MathWorks 工具。深度学习正在迅速融入日常应用中，学生和教育工作者很快将必须采用这项技术来解决复杂的现实问题。MATLAB 和 Simulink 提供了一个灵活而强大的平台来开发和自动化人工智能、深度学习、数据分析和模拟工作流程。在本次研讨会上，我们将通过利用之前训练过的网络并使用 MATLAB Deep Network Designer 对其进行修改来介绍使用 MATLAB 进行深度学习。Deep Network Designer 允许您以交互方式构建、可视化和训练神经网络。个人将能够生成神经网络代码并微调参数。用户可以使用流行的预训练网络或构建自己的网络。我们还将研究 MATLAB 分类学习器在单个数据集上运行多个模型。这些可视化方法允许用户创建更高效的工作流程。Jon Loftin，主持人
co vrv低GWP解决方案
Indoor Unit FXFN 40B 50B 63B 80B Cooling capacity Total capacity At high fan speed kW 4.5 5.6 7.1 9 Heating capacity Total capacity At high fan speed kW 5 6.3 8 10 Power input - 50Hz Cooling At high fan speed kW 0.019 0.036 0.067 0.118 Heating At high fan speed kW 0.019 0.036 0.067 0.118 Dimensions Unit高度XWIDTHXDEPTH MM 246x840x840 288x840x840重量单元KG 26 29套管材料镀锌钢板装饰面板型号标准面板：BYCQ140E2W1-白色，白色，带灰色liververs / bycq140e2w1w-全白色 / BYCQ140E2W1W-全白 / Bycq140e2w140e2ww140e2wwestocy： BYCQ140E2GFW1 - white / BYCQ140E2GFW1B - black Designer panels: BYCQ140E2P - white / BYCQ140E2PB - black Dimensions HeightxWidthxDepth mm Standard panels: 65x950x950 / Auto cleaning panels: 148x950x950 / Designer panels: 106x950x950 Weight kg Standard panels: 5.5 / Auto cleaning panels: 10.3 / Designer panels: 6.5 Fan Air flow rate - 50Hz Cooling - at high fan speed m³/min 15.5 21 26.8 35.5 Heating - at high fan speed m³/min 15.5 21 26.8 35.5 Air filter Type Resinnet Sound power level Cooling At high fan speed dBA 53 57 62 66 Sound pressure level Cooling At high fan speed dBA 35 39 44 48高风扇速度DBA加热DBA 36 40 45 49制冷剂类型 / GWP R-744 /1管道连接液体OD MM 9.52气体OD MM 12.7排水量VP20（I.D.20/o.d。26），排水高675毫米电源阶段/频率/电压Hz/v 1〜/50/60/60/220-240/220电流-50Hz最大FUSE AMP（MFA）6控制系统红外远程控制BRC7FA532F/BRC7FB5B5B5B5B5B5B5B5B532F/BRC7FA532FB/BRC7FB532FB532FB532FB532FB532FB532FB532FB532FB532FB532FB532FB532FB BRC1H52W7/S7/K7
混合微电网的混合评估 - RiuNet
PD1 具有丰富独立微电网设计经验的副教授 项目设计师 PD2 专门研究混合可再生能源系统的研究员 项目设计师 PD3 具有农村微电网经验的私营公用事业公司工程师 项目设计师 RD1 具有农村电气化项目经验的能源研究机构所长
Kria KV260 Vision AI 入门套件
© 版权所有 2021 Xilinx, Inc. Xilinx、Xilinx 徽标、Artix、ISE、Kintex、Spartan、Virtex、Vivado、Zynq 和本文包含的其他指定品牌是 Xilinx 在美国和其他国家/地区的商标。AMBA、AMBA Designer、ARM、ARM1176JZ-S、CoreSight、Cortex 和 PrimeCell 是 ARM 在欧盟和其他国家/地区的商标。PCIe 和 PCI Express 是 PCI-SIG 的商标，经许可使用。所有其他商标均为其各自所有者的财产。在美国印刷。SF0421
使用Bentley建立可持续的未来：10种创新方法
©2024 Bentley Systems，Incorporated。Bentley, the Bentley logo, AutoPIPE, CUBE, Dam Monitoring, iTwin, iTwin Capture, iTwin Experience, Leapfrog, Leapfrog Geo, LEGION, Oasis montaj, OpenBuildings, OpenBuildings Designer, OpenCities, OpenCities Planner, OpenFlows, OpenFlows FLOOD, OpenFlows Sewer, OpenFlows WaterSight, OpenPaths, OpenPaths CUBE, OpenWindpower，SACS，Staad和Volsung是Bentley Systems的注册或未注册的商标或服务标记，或其直接或间接全资子公司之一。780153-24
IBM WebSphere Business Modeler V7.0 中的新增功能
您可以直接在 WebSphere Business Modeler 中使用 WebSphere Business Compass 中提供的工具和编辑器来创建高级 BPMN 样式的流程模型。作为行业标准，BPMN 对于业务用户和不熟悉 Eclipse 环境的用户来说非常直观。Business Designer 透视图支持 BPMN 2.0 的描述子集，并提供基本流程编辑和其他功能视图，例如演练、历史记录和顾问。还有用于定义数据、角色、服务和协作的相关编辑器。
未知先验的信息设计 - 滴
古典信息设计模型（例如，贝叶斯说服和便宜的谈话）要求玩家对世界状态的先前分布有完整的了解。我们的论文研究重复说服问题，其中信息设计师不知道先验。信息设计师学会从与接收器重复相互作用中设计信号方案。我们为信息设计师设计学习算法，与在接收者决策的两个模型下使用最佳信号计划与已知先验的最佳信号计划相比，没有后悔：（1）第一型模型假设接收器知道先验并可以执行后验更新并对信号进行最佳响应。在此模型中，我们为信息设计者设计了一种学习算法，以在一般情况下实现O（log t）遗憾，而在接收器只有两个动作的情况下，在θ（log log t）遗憾的另一种算法（log log t）后悔。我们的算法基于多维和保守的二进制搜索技术，该技术绕过ω（√