XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemHarm
时间谐波最佳控制问题的确切而近似的Schur补体方法
在[1，7]中的时间依赖性通过截短的傅立叶膨胀来处理，这使我们能够为每个频率获得单独的线性系统。在那里，提出了有效的求解线性系统的预处理方法，其中预核心是具有区块 - diagonal的，并且是较低的三角形形式。在[2]中使用了完整的两二个块结构的预处理，进一步称为PRESB，在续集中定义。[3]中的研究提供了不同结构的预处理（遮挡型，块 - 三角形和PRESB形式）之间的比较。比较是根据相应预处理矩阵及其数值性能的光谱正确的。数值实验表明，相对于正则化参数的频率范围，问题大小和值，PERB形式的预处理更加健壮。可以在[10]中找到对这些预调节器和一些修改形式的信息。[9]研究中的工作又是块形式形式的另一个预处理，并分析了双重预处理，适合于离散状态的向量形式。在[8]中考虑了（2）的非线性形式，其中为线性化问题提出了完整的两乘两块形式的预处理，可以将其分解和解决，以块 - 二进制预处理的成本，并且相对于问题大小和测试频率的范围是可靠的。
欧盟 HTA 法规和欧盟数字医疗设备（包括人工智能）协调评估
尽管数字健康技术有望改变医疗保健（人们正在持续努力以准确定义这些技术并制定分类法），但它们在临床实践中的应用非常有限，其监管环境仍在发展中，覆盖决策缺乏或不完整 1,2。本反思论文的重点是数字健康技术的一个子集，称为数字医疗设备 (DMD)，根据医疗器械法规 (MDR) 和体外诊断医疗器械法规 (IVDR) 的要求进行 CE 标志是获得欧盟营销授权的强制性步骤 3,4。为了在各种护理环境中增加 DMD 的采用，必须了解其全部价值和影响。然而，目前还没有标准化的评估方法或通用语言来帮助解决投资数字健康技术的不确定性。虽然存在一些评估 DMD 和通知报销的框架，但这些框架的范围仍然过于严格，无法为所有 DMD 提供解决方案。例如，缺乏对 AI 的关注，并且供医疗保健专业人员使用的 DMD 通常不在范围内。
克服人造的民主危害种族危害...
摘要：尽管美国变得越来越多样化，但生成的人工智能和相关技术威胁到破坏真正的代表性民主。剩下的，AI将加剧现有的现有挑战，例如种族两极分化，文化焦虑，反民主态度，种族投票稀释和抑制选民。合成视频和音频（“ Deepfakes”）受到大多数流行的关注，但只是冰山一角。对种族量身定制的虚假信息，自动选举管理中的种族偏见，种族针对性的网络攻击以及AI驱动的监视的微靶向，这使种族正义声称只是AI如何威胁民主国家的一些例子。不幸的是，现有法律（包括《投票权法》）不太可能应对挑战。但是，如果政策制定者，激进主义者，
各向异性第三谐波涡流梁产生与超薄锗砷叉式光栅
光涡流具有通过利用轨道角动量的额外自由度来增加数据容量的巨大潜力。另一方面，各向异性2D材料是对未来综合偏振敏感光子和光电设备的有希望的构建块。在这里，用在超薄2d仙境植物燃料上构图的叉全息图证明了高度各向异性的第三谐波光学涡流束的产生。表明，各向异性非线性涡流束的产生可以独立于叉形方向相对于晶体学方向而实现。此外，2D叉全息图旨在产生具有不同各向异性反应的不同拓扑电荷的多个光学涡旋。这些结果铺平了迈向基于2D材料的各向异性非线性光学设备，用于光子整合电路，光学通信和光学信息处理。
和谐与个性：分析ai-aged Music偏好与个人特质之间的联系
人工智能（AI）在过去几十年中取得了进步，以至于能够产生创意作品，其中一个领域是音乐。先前的研究表明，人类倾向于对AI艺术表现出负面的偏见，尽管与人类是否能够准确区分AI艺术家与人类艺术家的结果存在对比的结果。先前的研究表明，在5巨头人格特征，年龄人口统计学，创造性的身份和对AI技术的熟悉程度中具有不同特征的人对AI的视觉艺术作品有所不同。但是，没有研究在AI生成的音乐领域调查了这一现象。因此，本研究旨在检查音乐组成领域中的个人特征与AI感知之间的关系。我们假设年轻人将能够比老一辈更好地区分AI-和人类生成的音乐。此外，我们假设在开放和愉悦的人方面得分很高的人对AI生成的音乐的负面态度较小，而在神经质和尽职尽责的人中，对AI生成音乐的负面态度更高。在对在线调查做出回应的31个参与者的样本中，我们发现了感知到的作曲家身份与参与者的偏好之间的显着相关性，而我们没有发现个人特征与参与者的准确性和偏好之间的任何显着相关性。讨论了对我们对AI生成的艺术品的理解的影响。
理解反言论以减轻网络伤害
摘要 反言论通过挑战仇恨肇事者和支持受辱骂者，直接反驳仇恨言论。它通过贡献更多积极的在线言论，而不是试图通过删除来减轻有害内容，为内容审核和去平台化等更具争议性的措施提供了一种有希望的替代方案。大型语言模型开发的进步意味着，通过自动化生成反言论，可以提高反言论的生成效率，从而实现大规模的在线活动。然而，我们目前缺乏对反言论缓解仇恨效果的几个重要因素的系统理解，例如哪些类型的反言论最有效，实施的最佳条件是什么，以及它能最好地改善仇恨的哪些具体影响。本文旨在通过系统地回顾社会科学中的反言论研究，并将方法和发现与自然语言处理 (NLP) 和计算机科学在自动反言论生成方面的努力进行比较，来填补这一空白。通过这种多学科视角，我们确定了两个领域未来的光明方向。
云雷达：医疗保健行业报告
数据质量是一个重要的问题，并且在所有组织中都陷入困境，这些组织使用数据分析来得出智能和明智的业务决策。不幸的是，这是整个行业和领域的，大多数数据源都充满了各种不准确性，使它们不可靠，并且在潜在的风险或危险中更糟。
附录：2025/26 至 2027/28 年度预防和减少赌博危害战略：提案文件
新西兰的赌博业受《2003 年赌博法》（简称《法案》）和《2020 年赛马业法》（简称《赛马法》）监管，这两部法案均由内政部 (DIA) 管理。附录二提供了有关 DIA 作用的更多信息。该法案有多种目的，将在下文讨论。该法案还包括要求政府制定“综合问题赌博战略”。《赛马法》专注于赛马业，并确立了 TAB NZ 为新西兰赛马和体育的唯一博彩提供商。新西兰四个主要受监管的赌博行业是 Lotto NZ、TAB NZ、赌场和非赌场游戏机。目前有两个主要的赌博活动领域尚未受到立法的约束——在线赌博和游戏融合。政府最近同意通过许可制度来监管在线赌场赌博，该制度旨在最大限度地减少危害、支持税收并为新西兰人提供消费者保护。该制度预计将于 2026 年生效。
起草预防和减少赌博危害的策略...
• 国际学生被视为面临巨大伤害风险的群体，但在减少伤害的优先群体中却代表性不足。一些有生活经验的利益相关者观察到赌博伤害对国际学生的影响。这些利益相关者强调了国际学生与支持网络隔绝、身处异国他乡、容易赌博以及语言障碍等多重影响。一位利益相关者不止一次指出，他们目睹的大量国际学生在赌场输掉数十万美元。
协调人工智能治理法规和神经信息学：隐私和数据共享的观点
在快速发展的神经信息学领域，人工智能 (AI) 与神经科学的交叉既带来了前所未有的机遇，也带来了巨大的道德挑战（Ienca 和 Ignatiadis，2020 年；Dubois 等人，2023 年；Parellada 等人，2023 年；Scheinost 等人，2023 年）。随着人工智能技术越来越多地支撑神经科学研究，建立强有力的治理框架至关重要，该框架不仅要与这项研究的雄心勃勃的范围相匹配，而且还要遵守严格的隐私和数据共享要求（Eke 等人，2022 年；Jwa 和 Martinez-Martin，2024 年；Yuste，2023 年；英国政府，2018 年）。本文探讨了协调人工智能治理法规与神经信息学实践的迫切需要，特别关注数据共享和隐私领域。这篇评论文章基于对 4,000 多篇研究文章和 AI 监管文件的全面分析，并引用了 100 多篇关键文章和文件。它对当前的 AI 治理框架以及 AI 与神经信息学交叉领域存在的挑战进行了批判性分析。1