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食品可追溯性规则 - 供应链示例 - 新芽
在这种情况下，零售业的新芽种植者包装了新鲜的芽菜。键数据元素（KDE）是图形所示的点所需的新鲜新芽。种子不在食品可追溯性清单上，因此规则不涵盖种子种植者，种子护发素和种子供应商。作为芽菜的初始包装工，Sprouter必须维持与种子生长，调理，包装和供应有关的某些KDE。所有蓝色的实体都涵盖了规则，除了KDE外，还必须维护可追溯性计划。
向量 - 定义，功能，类型，示例，应用程序...
取决于向量中特定序列的存在，使它们能够在宿主细胞内启动复制和传播。某些载体甚至可能具有序列，使蛋白质的产生对于插入的DNA，调节过程以及在不同矢量之间的插入物的进一步转移。2。理想向量的大小也应该足够小，以至于
麻省理工学院、斯坦福大学的示例 使用人工智能学习人工智能的重要性 俄勒冈州立大学作业创意示例
– AI 黑客马拉松 – BIIG AI for Good 资助 – 教学资源中心 – Michael V. Drake 教学研究所 – 指导课程创建
利益冲突和承诺：示例
为什么这会被视为利益冲突？爱荷华州法规禁止利用州资源谋取私利。这包括使用大学空间或设备，包括电脑和电话。没有禁止企业靠近大学设施；事实上，这可能是可取的，因为它促进了互动。然而，除非小心谨慎，否则靠近可能会让人觉得大学空间或设备是为谋取私利而使用的。将大学空间或设备用于员工的业务还可能导致对研究或其他学术活动产生的任何知识产权所有权的争议。
练习表 5：熵和量子示例
第二个不等式——替代解决方案。第二个不等式也可以使用拉格朗日乘数来证明。具体而言，如果所有 px := p ( x ) > 0，我们可以计算梯度 (grad H ( X )) px = − log( px ) − 1。结合限制 P xpx = 1，我们得到方程 − log( px ) − 1 + λ = 0。由于 log 是单射函数，因此只有所有 px 相等时才会出现这种情况。然后它们都必须等于 1 / |X|，因此在 px = 1 / |X| 处评估 H ( X ) 会得出第二个不等式。事实上，X 上的均匀分布是熵的唯一最大化器。这可以看出如下：可以很容易地检查，对于某个倍数 x ∈ X，当 px = 0 时，只需在非零 px 上重复上述论证，就不会产生更大的值。
位置示例 韩国 (PCS) 欧洲 ( ...
参考：JTR 段落 032901 作战指挥官 (CCDR) 或 JTF 指挥官确定 TDY 津贴，包括指定基本单位伙食或野外任务，以及人员一起旅行且报销有限或没有报销的情况。CCDR 或 JTF 指挥官必须尝试确保 AOR 中的旅行和交通津贴以及获得这些津贴的要求在 AOR 内合格旅行者之间是公平的。CCDR 或 JTF 指挥官可以书面形式授权下属指挥官规定不同的费率，由下属指挥官指导个人旅行案例的旅行。必须以书面形式将授权通知服务。CCDR 和 JTF 指挥官关于应付金额的决定必须在旅行命令中说明。CCDR 和 JTF 指挥官的决定取代 AO 在 TDY 命令中的内容。
供应链示例熟食沙拉
在这种情况下，熟食沙拉是用罐头金枪鱼和非ftl成分制成的。海鲜处理器罐中的金枪鱼。密钥数据元素（KDE）是图形指示的点所需的新鲜金枪鱼。（除非达成书面协议，如§1.1305（d）（6）中所述）。海鲜处理器必须维护新鲜金枪鱼的KDE。由于海鲜处理器将新鲜金枪鱼更改为不在FTL上的表格（即罐装金枪鱼），因此海鲜处理器不需要维护转换或运输记录。制作熟食沙拉的处理器不需要维护金枪鱼罐头的记录，因为它的形式不在FTL上。但是，由于熟食沙拉在FTL上，因此处理器需要维护转换KDES和运送熟食沙拉的KDES。所有蓝色的实体都涵盖了最终规则，除了KDE之外，还必须维护一个可追溯性计划。
热恢复系统示例-Nyserda
1。识别被拒绝的热量并找到可以重复使用的散热器。记录了物业内设备或过程中拒绝热量的所有来源的大小和位置，以及每个散热器所需的热能的位置，中等和温度，以抵消主要能源消耗。
人工智能生成工具课堂政策示例
摘自本特利大学历史课程 写作是思考不可或缺的一部分。但也很难。自然语言处理 (NLP) 应用程序（如 ChatGPT 或 Sudowrite）是帮助我们提高写作水平和激发思考的有用工具。但是，它们绝不能替代其中任何一个。而且，在本课程中，它们不能。将您从 NLP 应用程序获得的帮助视为您可以从本特利写作中心导师那里获得的帮助（免费！）的简单版本。那个人可能会合理地问你一个问题来激发你的想象力，让你远离被动语态，或者识别组织不良的段落，但绝不能替你写作。当然，这里的一个主要区别是，NLP 应用程序不是人。它是一台擅长识别模式并将这些模式反映给我们的机器。它不能自己思考。它也不能替你思考。
使用对比示例解释机器人决策
摘要 - 在本文中，我们提出了基于特征的解释性（COFEX）方法来解释机器人决策提供的提供：（1）对比的示例，这些示例幻想了替代性示例的决定，（2）在做出Algorith的范围内，该方法允许Algorith的范围，该范围是在实现后的，（2），该方法是允许Algorith的范围，该范围允许Algorith，该范围是为了范围，该范围允许Algorith，该范围是（3）。产生的解释可提供更多细节，而不仅仅是目标之间的权衡。机器人动作的解释性对于用户了解，信任和管理机器人系统很重要。尽管有一些现有的机器人解释方法，但它们要么是无关的，要么依赖于限制决策算法复杂性的简单模型，要么出于因果原因而使用高级权衡取舍，而这些原因没有提供详细的解释。为了允许我们的解释方法与广泛的决策算法一起使用，我们使用语义特征的共享语言进行人类与机器人之间的交流。然后，我们选择最佳因果原因，该原因是制定决策，使算法选择的示例除了其他考虑的示例之外。最后，我们选择了一个最能说明因果原因的对比示例。