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预测人工智能指数回报
* 通讯作者。湖南大学商学院，长沙 410082，中国；湖南大学资源与环境管理研究中心，长沙 410082，中国。电子邮件：zyjmis@126.com 。** 湖南大学商学院，长沙 410082，中国；湖南大学资源与环境管理研究中心，长沙 410082，中国。电子邮件：hanalms@163.com 。*** 比勒陀利亚大学经济学系，Private Bag X20，哈特菲尔德 0028，南非；电子邮件：rangan.gupta@up.ac.za 。
超越歧视：法医精神病学的生成AI应用和道德挑战
生成人工智能（Genai）的出现和日益普及有可能改变法医精神病学和刑事司法的AI应用，传统上依赖于歧视性的AI算法。生成的AI模型标志着从以前流行的范式中通过生成看似新的现实数据并分析和集成了来自不同数据格式的大量非结构化内容的能力的显着转变。这种潜力不仅仅是重塑常规做法，例如风险评估，诊断支持以及治疗和康复计划，还可以在以前未经置换的领域（例如培训和教育）中创造新的机会。本文研究了生成人工智能对法医精神病学和刑事司法中AI应用的变革性影响。首先，它引入了生成AI及其普遍模型。之后，它回顾了法医精神病学中歧视性AI的当前应用。随后，它对生成AI的潜力进行了彻底的探索，可以通过多模式生成模型，数据生成和数据增强来改变既定的实践并引入新颖的应用。最后，它提供了与部署生成AI模型相关的道德和法律问题的全面概述，重点是他们对个人的影响以及其更广泛的社会影响。总而言之，本文旨在为在法医背景下生成AI应用的动态挑战的持续论述做出贡献，突出了潜在的机会，风险和挑战。它提倡跨学科的合作，并强调对生成AI模型进行彻底，负责任的评估的必要性，然后在广泛采用的决策中常规地做出了实质性的改变后果。
受限制的外国研究机构
名称 国家 OFAC 实体列表 未经验证的列表 第 1286 条列表 中国工程物理研究院 (CAEP) 又名 • 第九院 • 西南计算中心 • 西南应用电子研究所 • 西南化工材料研究所 • 西南电子工程研究所 • 西南环境测试研究所 • 西南火炸药化工研究所 • 西南流体物理研究所 • 西南总体设计与装配研究所 • 西南机械加工技术研究所 • 西南材料研究所 • 西南核物理与化学研究所（又名中国工程物理研究院 (CAEP) 902 研究所） • 西南特种材料研究应用研究所工厂 • 西南结构力学研究所 • 上海高功率激光实验室 • 北京应用物理与计算数学研究所 • 901 研究所
零件编号发行日期技术文件＃文档文件＃声明供应商（Tier 2）供应商（第1层）Batt Model Model Intrack Forester Impreza
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从文本到图像综合的前景 - 背景分割的无监督共同生成
文本对图像（T2I）合成是一项艰巨的任务，该任务是对文本和图像域及其关系进行建模。最近作品实现的图像质量的实质性改进为Nuberon应用程序铺平了道路，例如语言辅助图像编辑，计算机辅助设计，基于文本的图像检索和培训数据增强。在这项工作中，我们提出了一个简单的问题：与逼真的图像一起，我们是否可以以一种不受影响的方式获得任何有用的副产品（例如前景 /背景或多类分割掩码，检测标签，检测标签），这也将使其他计算机视觉任务任务和应用受益？试图回答这个问题，我们探索了从给定文本中的逼真的图像及其相应的前景 /背景分割掩码。为了实现这一目标，我们与GAN一起实验了共进行分割的概念。具体而言，提出了一种名为“共裂”启发的GAN（COS-GAN）的新型GAN结构，该结构同时从不同的噪声矢量中同时生成两个或多个图像，并利用图像特征之间的空间关注机制来生成逼真的分段掩码，以生成生成的Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Im-Agens。这种架构的优点是两倍：1）生成的分割掩码可用于专注于前景和背景，以改善生成的图像的质量，2）分段蒙版可以用作其他任务的训练目标，例如访问本地化和分割。在CUB，Oxford-102和可可数据集上进行的广泛实验表明，Cos-Gan能够改善视觉质量，并为发电图像提供可靠的前景 /背景掩码。
人工智能改变法医科学的世界
人工智能在法医科学领域的应用越来越广泛。人工智能在识别人脸、DNA、指纹以及整体识别和犯罪学应用方面的应用正变得越来越普遍。这是一项最新发现，它不仅使法医科学领域受益，而且正在极大地发展和改变法医科学中使用的程序。法医科学和人工智能的最新发展有利于提高生产力、实用性和资源。虽然法医科学领域由于人工智能的改进而不断发生变化，但这些发展也带来了各种负面和正面的增长。
利比水坝前池水温概况
海拔 2330 (1 小时) 海拔 2340 (1 小时) 海拔 2350 (1 小时) 海拔 2360 (1 小时) 海拔 2370 (1 小时) 海拔 2380 (1 小时)
LEAP亚季节预测Hackathon V2- 2025年1月
黑客马拉松目标：这项黑客马拉松挑战了数据科学专业的学生，在气候领域工作的专业人员以及有兴趣的社区成员，以建立创新的示范和机器学习解决方案，以供下季节的气候建模和预测。参与者将使用新发布的基准数据集Chaosbench（请在此处和此处阅读以获取描述），至1）说明当前预测工具的技能和局限性，2）探索此类预测对下游应用程序的价值，或3）3）通过集成机器学习，物理学和其他域知识来改善当前模型。团队可以用其他数据源来补充该数据集以丰富其项目。项目将根据现实世界中的相关性，机器学习与领域科学的创新整合，清晰的演示以及有效使用外部数据来评估。
预测人工智能进展：研究议程
本文介绍了预测人工智能进展的研究议程，该议程利用德尔菲法征求和汇总专家对优先考虑哪些问题和方法的意见。本文介绍了德尔菲法的结果；本文的其余部分遵循这些结果的结构，简要回顾了相关文献并为每个主题提出了未来的工作。专家指出，应考虑多种方法来预测人工智能的进展。此外，专家们还确定了预测人工智能进展问题中既普遍又完全独特的突出问题。一些最高优先级的主题包括（部分未解决的）预测的验证、如何使预测具有行动指导作用以及不同绩效指标的质量。虽然统计方法似乎更有希望，但人们也认识到补充判断技术可能会非常有益。
碳库存和碳固存的潜力在国家热电厂周围的森林种植库存，Bilaspur，Bilaspur，Chhattisgarh，印度中部
本研究是试图确定印度中部恰蒂斯加尔邦Bilaspur Smart City附近的热电厂附近的森林种植库存的碳库存和碳固存潜力。非破坏性抽样方法用于估计地上生物量和地下生物量。为每棵单独的树测量乳房高度（DBH）处的高度和直径。制作了同类方程，以估计树种的碳储存。在国家热电厂周围记录了35种树种，半径为30公里，在四个不同的方向（东，西，北部和南方）。结果表明，ficus benghalensis是发现碳储存量最大的物种，其次是ficus eligiosa。根据本研究，开发的异形模型可以进一步估算国家热力公司发电厂及其周围森林植被中的碳库存，以及其他热带落叶林。