XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemHuman
人类智能（HUMINT）：
人力情报 (HUMINT)：全人类、全心全意、无时无刻 Robert David STEELE Vivas 自 20 世纪 70 年代以来，人力情报 (HUMINT) 在美国一直处于停滞状态，因为美国急于用技术取代思考（情报生产者），用党派之争取代言论（情报消费者）。我对人力情报的定义包括反情报 (CI)、安全、分析师和消费者。在过去的几十年里，我们摧毁了秘密的人力情报，同时也忽视了反情报和安全，贬低了开源情报 (OSINT)1（占人力情报可收获基础的 80%2），也忽视了我们的士兵、3 分析师和消费者的教育需求。今天，可以合理地认为，只有美国总统从每年 750 亿美元的美国情报界 (US IC)4 获得决策支持（充其量也只是平庸之作），而内阁官员和国会委员会则一无所获。国防官员从秘密来源和方法中获得的信息“最多”5 为他们需要了解的 4%，对四年期国防评估 (QDR) 或其他整体政府规划几乎没有用处。在本文中，我只关注 HUMINT 作为一项广泛的多学科工作，而不是关注已知的美国 IC 缺陷或全球数据病理和美国 IC 或美国政府 (USG) 尚未解决的信息不对称。HUMINT 被定义为十五个不同的子学科专长
人类与机器智能（MORS 950）
人工智能 (AI) 是一项变革性技术，相当于人类文明早期的火。它是一种可用于解决复杂问题、做出预测、自动执行任务和提高生产力的工具。但就像火一样，它具有双重性质，既可能带来好结果，也可能带来坏结果。本课程不需要任何技术知识，专为希望领导在现实世界中部署 AI 系统、管理数据科学和设计团队以及建立和投资 AI 公司的人士而设计。本课程的目标是建立对 AI 可以做什么、机器学习如何工作、这些工具成功和失败的地方以及如何应对其道德影响的直觉。我们将探索广泛的商业应用，研究包括 ChatGPT、Midjourney、DeepBlue、Watson、AlphaZero、Twitter 和 TikTok 背后的推荐系统等在内的工具，并讨论在这些工具的帮助下管理人类团队的最佳实践。本课程是一门基于讲座的课程，包括基于案例的讨论、个人作业、期中考试和期末小组项目。最后，您应该成为识别有前景的用例、评估当前的局限性和识别潜在陷阱的专家，以便您能够应用人类和机器思维伙伴关系来发展新业务并颠覆任何领域的大师。
受人类情感感知机制启发的情感导向预训练探索
深度卷积神经网络（DCNN）的预训练在视觉情绪分析（VSA）领域起着至关重要的作用。大多数提出的方法都采用在大型物体分类数据集（即 ImageNet）上预训练的现成的主干网络。虽然与随机初始化模型状态相比，它在很大程度上提高了性能，但我们认为，仅在 ImageNet 上进行预训练的 DCNN 可能过于注重识别物体，而未能提供情绪方面的高级概念。为了解决这个长期被忽视的问题，我们提出了一种基于人类视觉情绪感知（VSP）机制的面向情绪的预训练方法。具体而言，我们将 VSP 的过程分为三个步骤，即刺激接受、整体组织和高级感知。通过模仿每个 VSP 步骤，我们通过设计的情绪感知任务分别对三个模型进行预训练，以挖掘情绪区分的表示。此外，结合我们精心设计的多模型融合策略，从每个感知步骤中学习到的先验知识可以有效地转移到单个目标模型中，从而获得显着的性能提升。最后，我们通过大量实验验证了我们提出的方法的优越性，涵盖了从单标签学习（SLL）、多标签学习（MLL）到标签分布学习（LDL）的主流 VSA 任务。实验结果表明，我们提出的方法在这些下游任务中取得了一致的改进。我们的代码发布在 https://github.com/tinglyfeng/sentiment_pretraining 。
人机交互中的用户表征
摘要 光标、头像、虚拟手或工具以及其他渲染的图形对象使用户能够与 PC、游戏机或虚拟现实系统等计算机进行交互。我们从用户的角度在“用户表征”的统一概念下分析这些不同对象的作用。这些表征是虚拟对象，它们人为地延伸了用户的身体，使他们能够通过执行不断映射到其用户表征的运动动作来操纵虚拟环境。在本文中，我们确定了一组与不同用户表征相关的概念，并对用户表征的控制和主观体验背后的多感官和认知因素进行了多学科回顾。这些概念包括视觉外观、多模态反馈、主动感、输入法、近体空间、视觉视角和身体所有权。我们进一步为这些概念提出了研究议程，这可以引导人机交互社区从更广泛的视角了解用户如何通过他们的用户表征进行感知和交互。
Similac® 母乳强化剂深度水解...
中链甘油三酯）、改性玉米淀粉、大豆油、椰子油、M. Alpina 油*、Schizochytrium Sp.油†、L-酪氨酸、L-亮氨酸、单甘油酯、M-肌醇、L-色氨酸、结冷胶、L-肉碱、叶黄素、矿物质（磷酸三钙、氯化镁、柠檬酸钾、氢氧化钾、柠檬酸钠、氯化钾、硫酸锌、硫酸亚铁、硫酸铜、硫酸锰）、维生素（抗坏血酸、氯化胆碱、烟酰胺、D-α-生育酚乙酸酯、D-泛酸钙、维生素 A 棕榈酸酯、盐酸硫胺素、盐酸吡哆醇、核黄素、维生素 D3、叶酸、D-生物素、叶绿醌、亚硒酸钠、β-胡萝卜素、氰钴胺素）和需要：磷酸二氢钾。 * ARA 的来源。
超人类的直觉和算法条件......
摘要 在图灵的“通用机器”之后，本文将直觉作为一个生成性概念和镜头来展现战后跨大西洋文化中人机关系的有效谱系。作为一种超越理性分析的感知、认识、预测和驾驭世界的方式，直觉对于适应我们当代的“算法条件”至关重要，在这种条件下，机器学习技术正在积极地重新分配人类和机器之间的认知，改变（非）人类经验的性质，并重新表达文化价值和欲望的问题。本文关注三个关键的历史时刻，使我们能够回顾性地瞥见英国和北美对我们与“新”技术不断变化的关系的兴趣和紧迫感的新兴凝聚—— 1） 20 世纪 50 年代：人工智能和控制论的诞生； 2）20 世纪 80 年代：个人电脑和软件文化的兴起；3）2010 年代：算法生活的开始。在每个时期，直觉的特定方面都表现出重要的作用，激发了我们与计算技术的情感和文化纠葛。虽然直觉在特定的历史关头获得了有效的牵引力，既是“人类”的本质定义，也是非人类的本质定义，但我认为，解决当前机器学习架构所引发的感官、社会政治、文化和伦理问题，需要适应内在的人机算法纠葛以及它们所居住和不断重塑的技术社会生态。
飞机维护和检查中的人为因素问题...
1.讨论的任何其他主题都比以沟通为中心的建议更多。显然，航空业结构的变化已经破坏了早些年存在的通信网络。这些网络在传播维护信息方面非常有用。因此，建议 FAA 至少再举行一次此类会议，以审查后续建议中提到的具体主题。2.FAA 应考虑鼓励或开发有关维护技术、程序和问题的行业信息数据库的方法。存在许多单独的数据库。这些应该合并和扩展。3.应尽可能加快对第 147 部分的当前审查。结果应包括将专业化培训作为经批准学校课程的高级部分。还应审查航空电子技术人员的许可程序。4.受过培训的维护人员供应不足。FAA 应鼓励或开发有关维护作为职业的宣传材料。5.在任何未来由 FAA 赞助的会议上都应广泛讨论“培训技术的进步”。6.“登机时间”的压力是一个持续存在的问题。各方应考虑如何将检查员与生产和其他维护工作隔离开来。7.美国联邦航空局应考虑对机械师表现和检查员表现进行任务分析或修改。这为任何工作重新设计和改进提供了关键信息。8.一个可以详细研究维护概念的研究中心或项目将具有很大的价值。这可能存在于美国联邦航空局技术中心或民用航空医学研究所。9.有效的维护需要适当的维护信息。美国联邦航空局应审查维护手册的准备和交付，以确保维护人员尽快获得最新和最合适的维护数据。应特别注意有关磨损极限、损坏极限、维修方案和飞机接线图的信息。10.许多组织正在开展与维护性能相关的研究活动。应建立渠道，以便这些活动的详细信息可以定期输入建议 2 中提到的数据库。此外，任何未来的会议都应包括一个专门讨论“维护信息准备和交付的要求和改进”的完整会议。
面向情感 XAI：通过面部情感分析来理解可解释的人机交互
随着机器学习方法越来越多地用于增强人类决策能力，可解释人工智能 (XAI) 研究探索了将系统行为传达给人类的方法。然而，这些方法往往无法解释人类在与解释互动时的情感反应。面部情感分析研究人类面部的情绪表达，是了解用户如何参与解释的一个有前途的视角。因此，在这项工作中，我们的目标是 (1) 确定人们与 XAI 界面交互时哪些面部情感特征会很明显，以及 (2) 开发一个多任务特征嵌入，将面部情感信号与参与者对解释的使用联系起来。我们的分析和结果表明，当参与者未能有效地使用解释时，面部 AU1 和 AU4 以及唤醒的发生和值会增加。这表明面部情感分析应该纳入 XAI，以根据个人的互动风格个性化解释，并根据执行任务的难度调整解释。
知识表示和人类机器人互动领域知识的互动学习
本文介绍了在人机协作背景下代表，推理和交互式学习领域知识的综合体系结构。答案集Prolog是一种非单调逻辑推理范式，用于用不完整的comsense域知识来表示和理由，为任何给定目标计算计划并诊断出意外的观察。基于ASP的推理还用于指导以前未知的动作的互动学习以及编码负担能力，动作前提和效果的公理。此学习将主动探索，反应性动作执行和人类（口头）描述的输入观察以及学习的动作和公理用于后续推理。在模拟机器人上评估了架构，该机器人协助人类在室内域中。
学习多维人类对文本对...
文本对图像模型的当前指标通常依赖于不足以代表人类真正偏好的统计指标。尽管最近的工作试图通过人类注释的图像来学习这些偏好，但它们将人类偏好的丰富挂毯降低到单个总分。然而，当人类评估不同方面的图像时，偏好会有所不同。因此，为了学习多维人类偏好，我们提出了多维偏好评分（MPS），这是评估文本对图像模型的第一个多维偏好评分模型。MPS引入剪辑模型上的偏好条件模块，以学习这些不同的偏好。它是根据我们的多维人类偏好（MHP）数据集进行了训练的，该数据集包括607,541图像的四个维度（即美学，语义一致性，详细信息，详细质量和整体评估）的918,315个人类偏好选择（即，美学，语义一致性，细节质量和整体评估）。这些信息是由各种最新的文本对图像模型生成的。MPS在4个维度上的3个数据集上优于现有的评分方法，从而使其成为评估和改进文本对象的有希望的指标。该模型和数据集将被公开使用，以促进未来的研究。项目页面：https：//wangbohan97.github.io/mps/。