XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemHAT
国家水资源计划 - 框架计划
1.1 I NTRODUCTION ................................................................................................................................................. 1 1.2 W HO WE ARE ?................................................................................................................................................. 1 1.3 W HAT IS A W ATER R ESOURCES P LAN ?............................................................................................................. 2 1.4 W HY DO WE NEED A PLAN ?............................................................................................................................... 2 1.5 H OW OUR P LAN IS DESIGNED TO INCORPORATE P OLICY ..................................................................................... 4 1.6 H OW WE ARE DELIVERING OUR P LAN ................................................................................................................ 7 1.7 K EY C ONCEPTS IN W ATER R ESOURCES P LANNING ......................................................................................... 10 1.8 H OW DO WE CONSIDER THE ENVIRONMENT ?................................................................................................... 13 1.9 W HAT IS IN THE F RAMEWORK P LAN ?.............................................................................................................. 14
人机协作中的社交感知
人工智能 (AI) 的进步预示着未来的团队将由人类和智能机器（如机器人或虚拟代理）组成。为了使人机协作团队 (HAT) 取得成功，人类团队成员需要接受他们的新 AI 同伴。在本研究中，我们借鉴了人类新人接受度的三部分模型，该模型包括三个部分：反思、知识利用和心理接受。我们假设社会感知的两个方面——热情和能力——是人类接受新 AI 队友的关键预测因素。研究 1 使用视频短片设计，参与者想象将八个 AI 队友中的一位添加到参考团队中。研究 2 在实验室团队中利用了绿野仙踪方法。除了测试感知温暖和能力对接受性成分的影响外，研究 2 还探讨了接受性成分对感知 HAT 可行性的影响。虽然两项研究都发现感知温暖和能力会影响接受性，但我们发现能力对于知识利用和心理接受尤为重要。此外，研究 2 的结果表明，心理接受与感知 HAT 可行性呈正相关。讨论了对未来 AI 队友社会认知研究的启示。
信任机器智能：军事行动中的人工智能与人类自主协作
摘要 人工智能的不断进步使得军事系统的自主性水平更高。随着机器智能作用的不断扩大，人类与自主系统之间的有效合作将成为未来军事行动中越来越重要的一个方面。成功的人机自主协作 (HAT) 需要在机器智能中建立适当的信任水平，而这种信任水平会根据 HAT 发生的环境而有所不同。有关信任和自动化的大量文献，加上较新的关于军事系统自主性的研究，构成了本研究的基础。本研究研究了三类机器智能应用中信任的各个方面。这些包括数据集成和分析、所有领域的自主系统以及决策支持应用。每个类别中与适当校准信任水平相关的问题各不相同，信任不协调的后果和潜在的缓解措施也各不相同。
2020年度报告
Red Hat是一名关键驱动力，2020年的收入增长率为18％，而积压的年底第一次最高售价为50亿美元。Red Hat，以及我们现代化的Cloud Pak解决方案，为当年提供了整体软件收入增长。全球业务服务（GBS）云收入以两位数的速度增长，因为我们专注于现代化客户的应用程序并使用AI重新构想他们的工作流量。全球技术服务帮助客户在自己的业务量中浏览了前所未有的波动性，并以强大的合同续订和新客户的增加结束了一年。与IBM系统一如既往地反映产品周期。即使在2019年下半年进行了非常成功的新产品介绍，IBM Z收入在2020年增长，Z15现在运送了该平台历史上最大的容量。
IEI 纪念品包装.cdr
一半的机构非常荣幸地提到了 M ds 和 Dever Local Centre 成功举办了 biyamaan Co ganize 这一 c se 到我们的 cants 在 Autom hat IEI 的 MCD 在 l 作者为他们的参与者 tomotive Tec 先进是一个优秀的 p
人类增强的安全性和伦理研讨会
2021 年 11 月 18 日举行的人类增强安全与伦理研讨会由 KTN 的神经技术创新网络与国家安全和国防合作伙伴合作举办，汇集了各个 HAT 领域的专家，共同探讨一系列情景下的中期影响。
一种特殊类型的氢原子转移击败了 Norrish II
摘要：最近，我们小组报告称，烯酮和酮官能团在光激发下可指导萜类衍生物中的位点选择性 sp 3 C − H 氟化。这种转变究竟是如何发生的仍然是个谜，因为人们想到了大量的机制可能性。在此，我们报告了一项全面的研究，通过动力学研究、同位素标记实验、19 F NMR、电化学研究、合成探针和计算实验描述了反应机制。令我们惊讶的是，该机制表明分子间氢原子转移 (HAT) 化学在起作用，而不是最初设想的经典诺里什氢原子抽象。更重要的是，我们发现了苯偶酰和相关化合物等光促进剂的独特作用，即它们必须通过氟化进行化学转化才能有效。我们的研究结果提供了一种不寻常的定向 HAT 形式的记录，对于定义未来方法开发的必要参数至关重要。■ 简介
企业基础模型面临的人工智能基础设施挑战
AIU 概述：• 完整的 AI 加速器，插入标准 PCIe 插槽 • 32 个第三代 AI 核心 • 针对 AI 推理进行了优化，同时支持所有微调和训练操作 • 旨在简化云集成，在 Red Hat 堆栈中启用 • 支持所有常见的神经网络类型
ga-gblup
基因组选择（GS）已成为一种有效的技术，可以通过在收集表型之前实现早期选择来加速作物杂种繁殖。基因组最佳线性无偏见预测（GBLUP）是一种可靠的方法，通常用于GS育种程序中。但是，GBLUP假定标记对总遗传差异的贡献也同样贡献，情况并非如此。在这项研究中，我们开发了一种称为GA-GBLUP的新型GS方法，该方法利用遗传算法（GA）选择与目标性状相关的标记。，我们根据AIC，BIC，R 2和HAT定义了四个适应性函数，以根据链接不平衡的原理来改善可预测性和bin相邻标记，以减少模型维度。结果表明，配备R 2和HAT健身功能的Ga-GBLUP模型对大米和玉米数据集中的大多数特征的可预测性高得多，尤其是对于遗传性较低的特征。此外，我们已经为GS开发了一个用户友好的R软件包，gagblup，并且该软件包可以在Cran（https://cran.r-project.org/package=gagblup）上自由使用。