XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemIDS
弥合IDS与工业4.0之间的差距
Mondragon 正在开发一种制造即服务系统，用于执行远程生产订单，该系统基于新兴 AAS 功能和 IDS 连接器的实施而构建。使用新 AAS 子模型建模的可用工业资产（压力机和激光切割机）目录通过数据空间连接器与外部各方共享。第三方公司使用相同的数据空间分析资产功能并远程启动制造订单。最后，制造协调器负责通过使用 OPC UA 通信协议在不同资产上执行生产任务来管理传入订单的生产。
ids 2935：材料对社会的影响 - 任务2
•Lisa Matthies-Barnes（lisamatthiesb@ufl.edu）•RocíoM.LópezCabral（rocio.lopez@ufl.edu）•TAS对班级至关重要。他们还负责与闯入小组合作，以促进学生进行协作的练习（在构成每个突破小组的5组中，有5个组中的5组）。TA与每个小组的工作通过四处流动，回答问题并与他们讨论他们的想法。TA负责在分组组中完成的家庭作业和课堂作业中的学生分数进行评分和记录。TA还负责帮助多种体验学习经验。他们有助于组装材料并帮助学生制作混凝土棒。TA还可以通过与学生一起执行影响测试来帮助测试混凝土棒强度的课程经验。我们
IDS 2019 特别版 - 父目录
2D FOCUS FREE 一键式 PAN 检查采用 MRT（形态识别技术）和自动最佳聚焦系统，并配备 2D PiE（全景图像增强器）滤镜，以自动和选择性的方式最大化 2D 图像产量。
ids 2935：探索我们的基因组 - 任务2
基因组学爆发了令人兴奋的发现，并产生了创新的技术发展。个人基因组学和个性化医疗保健已成为精确医学的新时代。本课程研究了促使科学家研究遗传学，行为和疾病的基本问题。这些紧迫的问题解决了关键方面：遗传学可以为我们提供哪些见解？我们如何浏览个人基因组数据的研究和分析？常见的遗传变异如何为与疾病风险，生活方式和行为有关的决策提供依据？在整个课程中，我们将把自己沉浸在基因组学领域，探索获得和解释基因组序列数据的过程。我们将了解该数据的局限性，并检查随之而来的道德，法律和社会含义。但是，我们的旅程的核心将是一个学期的指导协作式盖石项目。本课程旨在增强科学素养，同时探索您对人类基因组的利益。在本课程结束时，学生不仅将对如何解释科学手稿中发现的基因组数据有基本的理解，而且还将获得一套多功能的技能，这些技能可以在各个领域中应用。本课程欢迎来自所有专业和背景的学生。不假定先前的科学或统计/分析背景。
IDS 2935：Siri 是我的超能力：与 AI 沟通
人工智能 (AI) 时代已经到来。无论是要求 Siri 预订房间，还是使用 Google 翻译帮助您完成西班牙语作业，AI 工具已成为 21 世纪生活中无处不在的事物。但对于我们大多数 STEM 领域之外的人（甚至对于其中的一些人来说），了解 AI 是什么、它如何工作以及我们为什么要关心它似乎遥不可及。本课程旨在通过将 AI 置于更大的传统中来揭开它的神秘面纱，描述我们如何与世界上的其他人交流以及我们使用的工具。借鉴传播学、语言学、心理学、人类学和哲学（以及其他学科）的理论，我们将对 AI 的理解集中在紧迫的社会问题上：我们如何与 AI 交流？为了解决这个问题，我们通过三个相关问题（重新）审视日益复杂的 AI 能力：（1）谁是沟通者；（2）谁是调解人；（3）什么是智能？
ids 2935：评估循环食品经济体 - 任务2
我们如何知道一个特定的决定是我们（或社会）做出的最好的决定？在有关稀缺资源的决策方面，被称为农业经济学的社会科学为有关自然资源（例如水和土地使用）的知情政策决定提供了基础；或关于食品和服装等生产和制造资源的决定。农业经济学家使用各种建模工具来考虑最佳行为，包括我们如何将生产的线性生产系统重新考虑为循环和再生生态系统，称为循环经济。成本效益分析（CBA）是我们用于评估复杂项目和简单决策的一种系统思维工具，以评估和建模经济决策的利弊。CBA可以在各种各样的学科中应用，包括农艺学，工程，地理，教育，医学，法律，财务，人为因素，心理学等。CBA项目经理和社会思想家评估了对奖励（从决策或行动）以及成本（包括长期影响）的期望，以实现预期的结果。本课程解决了一个紧迫的问题：“我们如何创造和维持循环食品系统的利益，并根据我们的决策对社会产生预期和意外的影响，以优化资源稀缺资源的使用和保护效率？” CBA建模技术提供了一种机制，用于我们寻求开发可满足全球人群的再生食品系统的追求。在整个课程中，邀请学生探索在循环食品系统决策环境中对各种观点进行背景群体。作为一种经济政策工具，我们收集，分析和交流研究结果，在不同群体之间建立共识（自然会发生冲突），并致力于制定公平的解决方案。本课程的目标是通过选定的阅读和体验课堂活动来开发数据驱动的观点；通过反思获得的知识来考虑与任务相关的因素；通过简洁，集中和面向目标的分析写作分配来传达发现；参与课堂和在线讨论以分享各种各样的注意事项；并创建最终的CBA投资组合模型，该模型使每个学生可以讲述自己的政策建议的故事，以设计再生，弹性和可持续的循环食品系统元素，从而为当前和后代创造价值。
IDS 2935：人工智能 + 艺术/科学/小说 - 任务 1
从艺术、科学和小说的角度研究人工智能如何有助于揭示人工智能的历史、现在、未来和影响？每周我们都将从三个角度探索人工智能的核心概念：艺术、科学和小说。在本课程结束时，您将能够区分事实和炒作，并学习如何利用小说来原型化未来。本课程向任何学生开放，无论其技术或创意背景如何。它通过综合人文视角，对人工智能的历史和实践采取跨学科的方法。我们研究散文、诗歌、美术、电影、音乐、社会、法律、政策和创意编码艺术，以了解人工智能各个领域的影响和创新。我们将讨论人工智能的关键概念和机器学习技术的创造性应用。
IDS 2935：人工智能 + 艺术/科学/小说 - 任务 1
佛罗里达大学的学生必须遵守荣誉誓言，其中规定：“我们，佛罗里达大学社区的成员，承诺遵守荣誉准则，以最高的荣誉和诚信标准要求自己和同学。佛罗里达大学的学生在提交的所有作业中，必须或暗示以下誓言：“以我的荣誉，我在完成这项作业时既没有给予也没有接受过未经授权的帮助。”荣誉准则 ( https://www.dso.ufl.edu/sccr/process/student-conduct-honor-code/ ) 规定了违反此准则的若干行为以及可能受到的制裁。此外，您有义务向相关人员报告任何助长学术不端行为的情况。如果您有任何问题或疑虑，请咨询本课程的讲师或助教。
![铁摄取调节剂（Fur）的C末端结构域结合了A [2FE-2S]](/simg/g:\will\search\icon\source\c\c903eaf948a8c6bf5be5cd11bfd902bd0d7df85c.webp)
铁摄取调节剂（Fur）的C末端结构域结合了A [2FE-2S]
建议基础模型利用大型语言模型（LLM）通过将建议任务转换为自然语言任务来推荐。它可以像传统推荐模型中直接生成项目的生成性建议，而不是为每个候选项目计算每个候选项目的排名分数，从而简化了从多阶段过滤到单阶段过滤的推荐管道。在决定要推荐的项目时，要避免产生过长的文本和幻觉推荐，请创建与LLM兼容的项目ID，以唯一地识别每个项目对于建议基础模型至关重要。在这项研究中，我们以P5为示例LLM的一个示例，从系统地检查了建议基础模型的项目ID创建和索引问题。要强调项目索引的重要性，我们首先讨论了几种微不足道的索引方法的问题，例如随机索引，标题索引和独立索引。然后，我们提出了四种简单但有效的解决方案，包括索引，协作索引，语义（基于内容）索引和混合索引。我们的研究强调了项目索引方法对基于LLM的建议性能的显着影响，而我们对现实世界数据集的结果验证了我们提出的解决方案的有效性。该研究还证明了语言建模和索引等传统IR原则的最新进展如何帮助彼此更好地学习和推论。源代码和数据可在https://github.com/wenyueh/llm-recsys-id上找到。
使用可解释的人工智能提高基于人工智能的车载入侵检测系统的可信度
摘要 车载入侵检测系统 (IV-IDS) 是用于检测针对电动或自动驾驶汽车的网络攻击的保护机制之一，其中基于异常的 IDS 解决方案在检测攻击尤其是零日攻击方面具有更好的潜力。通常，由于难以区分正常数据和攻击数据，IV-IDS 会产生误报（错误地将正常数据检测为攻击）。它可能导致不良情况，例如系统松懈加剧，或在生成警报后事件处理中的不确定性。借助复杂的人工智能 (AI) 模型，IDS 提高了检测到攻击的机会。然而，使用这种模型是以降低可解释性为代价的，可解释性这一特性在确定其他各种有价值的需求时被认为很重要，例如模型的信任、因果关系和稳健性。由于基于人工智能的复杂 IV-IDS 缺乏可解释性，人类很难信任这样的系统，更不用说知道当 IDS 标记攻击时应该采取什么行动。通过使用可解释人工智能 (XAI) 领域的工具，本论文旨在探索可以根据模型预测产生什么样的解释，以进一步提高基于人工智能的 IV-IDS 的可信度。通过比较调查，在自定义、伪全局、基于可视化的解释（“VisExp”）和基于规则的解释上评估了与可信度和可解释性相关的方面。结果表明，VisExp 提高了可信度，并增强了基于人工智能的 IV-IDS 的可解释性。关键词：入侵检测系统、车载入侵检测系统、机器学习、深度学习、可解释人工智能、可信度。