XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemDream
787 梦想飞机的与众不同之处
n 其次，我们正在开发可再生能源替代品。到 2030 年，波音飞机将兼容 100% 可持续航空燃料。与传统喷气燃料相比，未混合或“纯” SAF 完全不含化石燃料，可减少生命周期碳排放高达 84%，并在未来 30 年内为所有航空领域提供业内最大的碳排放减少潜力。在帮助改善 SAF 供应的同时，我们还在长期研究一系列替代能源技术，包括氢气。
梦想及其在我们生活中的意义
人人都在做梦。我完全同意苏达·钱德兰女士的说法：“我的卧室是我最喜欢的放松区，忙碌了一天后，我便会在那里进入梦乡。”每天晚上，我都会进入幻想世界，为自己编织一个基于不真实的演绎逻辑的奇异世界。梦境就像一部电影，在我们闭上眼睛前闪烁，描绘出一系列连贯的事件，这些事件与毫无意义的逻辑联系在一起。约翰·洛克也说过同样的话：“除了梦，推理和争论毫无用处，真理和知识也毫无意义。”阿尔弗雷德·丁尼生认为：“梦在存在时是真实的，我们不是生活在梦中吗？”在梦中，我们感觉自己身处现实世界，醒来后不久就会忘记整个事件链。这种情况每天晚上和第二天早上都会发生。我同意约书亚·迈尔斯 1 的观点：“对于我们大多数人来说，梦是我们生活中的一部分。有些我们记得，有些我们记不住。”我们可能认为它们意义重大，并深受其影响，或者我们可能将它们视为当天事件的集合；一堆无用的图像或大脑中随机激发的神经元。在我们清醒的生活中，我们可能倾向于将那些最令我们不安、震惊或担心的想法、感受和观念推入我们的思想深处。然而，我们的潜意识并不是一个上锁的保险库，我们放在那里的任何东西都无法真正隐藏起来。这些困难和令人痛苦的想法和观念往往有各种不同的表现方式，比如通过我们的梦境”。事实上，如果我们能解读梦境，它们就会有意义。我记得，当我在 70 岁时辞去忙碌的职业生涯时，有一个梦境困扰了我一年：
DreamDiffusion：通过时间掩蔽信号建模和 CLIP 对齐实现高质量 EEG 到图像生成
摘要。本文介绍了 DreamDiffusion，这是一种直接从脑电图 (EEG) 信号生成高质量图像的新方法，无需将想法转化为文本。DreamDiffusion 利用预先训练的文本到图像模型，并采用时间掩蔽信号建模来预训练 EEG 编码器，以获得有效且稳健的 EEG 表示。此外，该方法进一步利用 CLIP 图像编码器提供额外的监督，以更好地将 EEG、文本和图像嵌入与有限的 EEG-图像对对齐。总体而言，所提出的方法克服了使用 EEG 信号进行图像生成的挑战，例如噪声、信息有限和个体差异，并取得了令人鼓舞的结果。定量和定性结果证明了所提方法的有效性，这是朝着便携式和低成本“思想到图像”迈出的重要一步，在神经科学和计算机视觉领域具有潜在的应用。
drivedreamer：迈向现实世界驱动的世界模型，用于自主驾驶
摘要。世界模型，尤其是在自主驾驶中，由于其构成驾驶环境的能力，人们引起了广泛的关注。既定的世界模型具有产生高质量驾驶视频的重要潜力，并为安全操纵而驱动政策。但是，相关研究的一个关键局限性在于它主要关注游戏环境或模拟设置，因此缺乏现实世界中的动力场景的代表。因此，我们介绍了DrivedReamer，这是一个完全源自现实世界驾驶场景的开创性世界模型。关于在复杂的驾驶场景中建模世界的建模需要一个压倒性的搜索空间，我们建议利用强大的扩散模型来结构复杂环境的全面表示。fur-hoverore，我们引入了两阶段的训练管道。在最初的阶段，DrivedReamer对结构化交通构成的深刻了解，而随后的阶段使其能够抗击未来状态。进行了广泛的实验，以验证DrivedReamer赋予了驱动视频生成和动作词典的能力，忠实地捕获了现实世界的交通限制。此外，DrivedReamer生成的视频显着增强了驾驶感知方法的训练。
10 跨性别者/人道主义者会梦见电动乳房吗？ CRISPR 和
取向，包括试图阻止人们成为或成长为跨性别者或酷儿 (Ashley 2021, 2022)。有执照和无执照的专业人士使用电击疗法、脑白质切除术和激素治疗，将患者带入顺性别异性恋规范的圈子——有时是征得他们同意的，有时并非如此——但结果往往是灾难性的 (Green et al. 2020; Madrigal-Borloz 2020)。尽管无数知名专业协会反对跨性别转换做法，但近年来，科学界和非专业理论家纷纷表示或直接提倡恢复这种敌视跨性别的做法。变性实践的支持者们制造了道德恐慌，将年轻人描绘成社会传染病的困惑对象，他们错误地认为自己变性是解决创伤或内化恐同和厌女症的简单方法（Ashley 2019, 2020）。尽管毫无根据，但这些说法得到了保守派立法者的广泛接受和推广（McGuire 2021）。
当梦想变成噩梦：教育科技初创公司案例研究揭示生成式人工智能的阴暗面
生成式人工智能的兴起引发了一波创新浪潮，并为组织向客户提供新颖服务创造了机会。尽管人们非常关注如何利用人工智能的潜力，但对其意外后果的研究却非常有限。本研究旨在调查在教育技术 (EdTech) 初创公司中实施生成式人工智能技术（如 ChatGPT）的意外结果。通过采用定性案例研究方法，我们研究了一家特定的法国 EdTech 初创公司将 ChatGPT 纳入其流程和活动的经验。我们的实证分析揭示了三个意外后果：数字敏捷性的受损、技术压力和流程再造（重新设计）。基于这些发现并采用人工智能双元性的独特视角，我们提出了一个全面的框架，解释了这三个主题的相互作用如何影响初创公司的社交、技术和认知层面。
创梦天地科技控股有限公司
注：为保持数据可比性，2023 年和 2022 年的数据仅限于持续经营范围，不包括终止经营。有关终止经营的数据，请参阅本年报第 167 至 168 页。为了补充我们根据 IFRS 呈现的合并财务报表，我们还使用年度调整后的损益作为额外的财务指标，通过消除我们认为不代表我们业务表现的项目的影响来评估我们的财务表现。我们本年度的调整后损益源自我们持续经营业务本年度的损益（不包括股权激励费用、金融资产的公允价值损益、采用权益法核算的联营公司投资的减值、以公允价值计量且其变动计入损益的金融负债的公允价值变动、可转换债券的利息费用、因提前赎回而对可转换债券摊余成本的调整、企业合并产生的商誉减值准备、无形资产减值准备、金融资产减值准备、预付款项减值准备和净汇兑损益。
