XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemDrive
AI驱动无人驾驶汽车的伦理法律 - 电子书
人工智力现在存在于我们日常生活的许多领域中。它有望领导新的和有效的业务模型，以在私营和公共部门中有效和以用户为中心的服务。在深度学习，（深度）增强学习和神经进化技术方面的AI进步可以为人工通用智能（AGI）铺平道路。但是，AI的开发和使用也带来了挑战。数据语料库中普遍存在用于训练AI和机器学习系统的固有偏见归因于大多数这些挑战。此外，多个实例强调了在基于动力的决策中需要隐私，公平性和透明度的必要性。本书系列将为研究人员，领导者，决策者和决策者提供一条途径，以分享AI最前沿的研究和见解，包括其在道德，可解释的，可解释的，隐私的，可信赖的，可信赖的和可持续的方式中的使用。
您说话时开车：在自动驾驶汽车中启用与大语言模型的人类互动
自动驾驶汽车的未来在于以人为中心的设计和先进的AI Capabilies。未来的自动驾驶汽车不仅会跨乘客，而且还将互动并适应他们的欲望，从而使旅程变得舒适，有效且令人愉悦。在本文中，我们提出了一个新颖的框架，该框架利用大型语言模型（LLMS）来增强自动驾驶汽车的决策过程。通过整合LLMS的自然语言能力和上下文理解，专业工具使用，协同推理，并与自动驾驶汽车的各种模块进行作用，该框架旨在将LLMS的先进语言和推理能力无缝整合到自动驾驶中。拟议的框架具有革新自动驾驶汽车运行方式，提供个性化援助，持续学习和透明决策的潜力，最终为更安全，更有效的自动驾驶技术做出了贡献。
工作场所政策中的人工智能（AI）驱动工具
(c) 在使用人工智能工具进行任何与工作相关的用途之前，无论其位置如何，只要该用途不在列表中，未获得其部门和工作分类的特别批准，或未获得人工智能用户希望使用人工智能工具执行的任务的批准，人工智能用户必须获得 [主管/经理/人力资源指定人员] 的明确书面同意。提出请求的人工智能用户应准备好讨论使用相关人工智能工具完成工作相关任务的目的、范围和业务理由。
业余高尔夫球手如何为发球杆提供能量
高尔夫球手在球杆上所做的功是决定杆头速度的主要因素，它由四个因素组成：手部路径长度、手部路径上的平均力、球杆角距离以及在此距离上施加的平均力矩。主要目的是评估这些因素在产生杆头速度方面的相对重要性。使用发射监视器和光学系统记录了 76 名高尔夫球手的发球。使用回归来确定四个因素中每个因素的相对重要性。平均力占杆头速度变化的最大比例（r = 0.96）。还发现手部路径长度（r = 0.45）和平均高尔夫球手施加的力矩（r = 0.45）是预测杆头速度的有效指标，而角距离则不是（r = 0.14）。这些发现将适用于试图提高杆头速度的教练和高尔夫球手。
AICOLT 系统的人工智能驱动创新之旅 - Castledown
教师短缺是一个全球现象。根据联合国教科文组织 (2024) 的说法，“COVID-19 大流行对教师的可用性产生了长期影响”（第 6 页）。这一问题在语言教师方面尤为明显。例如，加拿大沉浸式教学专业人员协会 (ACPI) 和加拿大第二语言教师协会 (CASLT) (ACPI, 2023) 的一项研究显示，加拿大缺少 10,000 名法语沉浸式教学和 FSL 教师。这种短缺在农村和偏远地区尤为明显。对于许多机构和教师培训计划来说，在城市中心以外提供职前教师实习非常昂贵，他们需要更多愿意前往农村和偏远地区监督教师培训生的合格主管。根据联合国 (2020) 的说法，初级教师培训需要进行改革，特别是通过促进教学指导和监督机制的创新。此外，这种改革必须解决语言教师培训和监督适应新数字时代的紧迫性。
依赖于踝关节肌肉的任务依赖性募集以及机械需求之间的肌肉驱动驱动于肌肉收缩的代谢成本
引用Lai，Adrian K M，Dick，Taylor J M，Biewener，Andrew A和Wakeling，JamesM。皇家学会界面杂志18，第1期。174（2021）：20200765。
数据驱动的定量固有危害标准在安全范式范式中用于纳米药物开发：银纳米型的案例研究
摘要：当前的欧洲（EU）政策，即绿色交易，设想化学药品的安全可持续实践，包括纳米型（NFS），在创新的最早阶段。根据设计（SSBD）框架在理论上安全且可持续的框架是从欧盟的协作努力确定的，用于定义每个SSBD维度的定量标准，即人类和环境安全维度以及环境，社会，社会和经济可持续性维度。在这项研究中，我们针对安全维度，并展示了从可发现，可访问，可互操作和可重复使用的数据得出的定量内在危害标准的旅程。数据策划并合并为开发新方法方法，即基于回归和分类机器学习算法的定量结构 - 活性关系模型，目的是预测危害类别。模型利用系统（即流体动力大小和多分散性指数）和非系统（即元素组成和核心大小） - 依赖性纳米级特征与生物学内部属性和实验性条件结合使用，用于各种银NFS，功能性抗药性抗药性纺织品和宇宙型的实验条件。在第二步中，通过利用专家推理制定的贝叶斯网络结构来获得可解释的规则（标准），然后是确定性因素。概率模型的预测能力为≈78％（所有危险类别的平均准确性）。在这项工作中，我们展示了如何从SSBD框架的概念化转变为使用务实实例的现实实现。这项研究揭示了（i）在合成阶段的安全方面考虑的定量内在危害标准，（ii）（ii）内部的挑战，以及（iii）生成和蒸馏此类标准的未来方向，这些方向可以喂养SSBD范式。具体而言，标准可以指导材料工程师合成固有的纳米形式固有更安全的NF，而在创新的最早阶段，这些NFS可以在先前合成和假设的尚未合成的nfs nfs nfs的硅化毒性筛选中快速且具有成本效率。关键字：设计，纳米型，纳米颗粒，定量结构 - 活动关系，机器学习，贝叶斯规则，内在危险标准
数据驱动的定量固有危害标准在安全范式范式中用于纳米药物开发：银纳米型的案例研究
摘要：当前的欧洲（EU）政策，即绿色交易，设想化学药品的安全可持续实践，包括纳米型（NFS），在创新的最早阶段。根据设计（SSBD）框架在理论上安全且可持续的框架是从欧盟的协作努力确定的，用于定义每个SSBD维度的定量标准，即人类和环境安全维度以及环境，社会，社会和经济可持续性维度。在这项研究中，我们针对安全维度，并展示了从可发现，可访问，可互操作和可重复使用的数据得出的定量内在危害标准的旅程。数据策划并合并为开发新方法方法，即基于回归和分类机器学习算法的定量结构 - 活性关系模型，目的是预测危害类别。模型利用系统（即流体动力大小和多分散性指数）和非系统（即元素组成和核心大小） - 依赖性纳米级特征与生物学内部属性和实验性条件结合使用，用于各种银NFS，功能性抗药性抗药性纺织品和宇宙型的实验条件。在第二步中，通过利用专家推理制定的贝叶斯网络结构来获得可解释的规则（标准），然后是确定性因素。概率模型的预测能力为≈78％（所有危险类别的平均准确性）。在这项工作中，我们展示了如何从SSBD框架的概念化转变为使用务实实例的现实实现。这项研究揭示了（i）在合成阶段的安全方面考虑的定量内在危害标准，（ii）（ii）内部的挑战，以及（iii）生成和蒸馏此类标准的未来方向，这些方向可以喂养SSBD范式。具体而言，标准可以指导材料工程师合成固有的纳米形式固有更安全的NF，而在创新的最早阶段，这些NFS可以在先前合成和假设的尚未合成的nfs nfs nfs的硅化毒性筛选中快速且具有成本效率。关键字：设计，纳米型，纳米颗粒，定量结构 - 活动关系，机器学习，贝叶斯规则，内在危险标准
数据驱动的二氧化碳排放预测-IJRPR
几项研究使用统计和ML技术研究了CO2排放趋势。传统的时间序列模型，例如季节性自回归综合运动平均值（Sarima），已有效地分析历史排放模式。然而，机器学习模型（例如随机森林和梯度提升）通过合并多个变量（包括能源消耗，GDP和工业生产）来提供增强的预测精度。研究强调，基于AI的碳跟踪工具（例如CarbonTracker和Eco2AI）通过优化计算过程中的能源消耗来减少排放效果至关重要。