XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemInterface
视觉任务的通才建模界面
我们提出了指示插道，这是一个将计算机视觉任务与Human指令保持一致的统一且通用的框架。与现有的方法相比，将先验知识整合并预先定义了每个视觉任务的输出空间（例如，构想和坐标），我们将各种视觉任务施加到人类直觉的图像操纵程序中，其输出空间是一个灵活的交互式像素空间。具体而言，该模型是建立在扩散过程的基础上的，并经过培训可以根据用户说明进行预测像素，例如将男人的左肩围绕红色或左右涂上蓝色面具。指示示例可以处理各种视觉任务，包括未识别任务（例如分割和关键点）和生成任务（例如编辑和增强）和在新颖数据集中胜过先前的方法。这代表了朝着视觉任务的通才建模界面迈出的坚实一步，在计算机视觉领域中推进了人工通用的intel。
统一能源接口
1.IEA 可再生能源报告，2023 年，https://www.iea.org/reports/renewables-2023/executive-summary 2.世界经济论坛：https://www.weforum.org/agenda/2024/01/energy-transition-renewables-capacity/ 3.Ember：https://ember-climate.org/insights/in-brief/tripling-renewables-and-doubling-efficiency-will-accelerate-a-fossil-phaseout/
有形用户界面在人类计算机交互中的关键作用
摘要。人类计算机的交互已从命令行演变为图形，直至有形的用户界面（TUI）。tuis代表了将物理对象纳入数字环境中的新范式，以便为用户提供更丰富，更自然和直观的互动手段。本文回顾了TUIS在认知人体工程学，教育和行业中的应用，并特别强调了TUI在减少认知负荷以及改善保留率和增强解决问题的行为方面可能产生的潜在影响。它涵盖了TUI认知益处的各种案例研究，分布式和体现的认知，可伸缩性和可访问性问题的框架，减少技术障碍以及用户不情愿的方法以及TUI与IoT合并的方式。作者还讨论了TUI如何在智能环境中的网络和控制方面看到巨大的改进。从上述内容中，尽管Tuis承诺与常规GUI有关的巨大好处，但在不同应用程序中的全面利用要求解决成本，适应性和包容性的广泛使用。
Alwasiti , HHA 和 Yusoff , MZ 2022, '使用深度卷积神经网络和 Mixup 进行脑机接口的运动意象分类
摘要 — 目标：构建一个可以在单个受试者的小型 EEG 训练集上进行训练的 DL 模型提出了一个有趣的挑战，这项工作正试图解决这一挑战。具体来说，本研究试图避免长时间的 EEG 数据收集过程，并且不组合多个受试者的训练数据集，因为这会对分类性能产生不利影响，因为受试者之间的个体间差异很大。方法：使用大约 120 次 EEG 试验对定制的具有混合增强功能的卷积神经网络进行训练，每个模型仅针对一个受试者。结果：经过修改的具有混合增强功能的 ResNet18 和 DenseNet121 模型分别实现了 0.920（95% 置信区间：0.908,0.933）和 0.933（95% 置信区间：0.922,0.945）的分类准确率。结论：我们表明，尽管本研究使用的训练数据集有限，但与同一数据集上先前研究中的其他 DL 分类器相比，设计的分类器具有更高的分类性能。
检查用户界面对信任和与生成ai
本文研究了不同的用户界面（UI）设计如何影响用户对生成人工智能（AI）工具的信任。我们采用了OZ方法的向导来测试具有不同UI CHATGPT不同UI变化的三种工具的信任水平的实验。来自不同学科的九名志愿大学学生参加了会议。我们使用问卷来评估参与者与每个工具进行交互后以及与所有工具进行交互后对信任的看法。结果表明，参与者之间的信任水平受生成AI的UI设计的影响，尤其是Avatar设计和文本字体。尽管共享相同的文本源，但大多数参与者还是将CHATGPT评为最值得信赖的工具。结果还强调了对话界面在使用生成AI系统建立信任中的重要性，参与者表达了偏爱促进自然和引人入胜的互动的接口。该研究强调了UI对信任的重大影响，并旨在鼓励对生成AIS的更谨慎的信任。
先进的航空电子设备和军用飞机人机...
必须强调整个系统中人与机器的能力之间的差异——人与机器都可以被视为具有巨大但非无限智能的复杂系统；机器的控制性能快速且可重复，而人的控制性能缓慢且多变；两者在压力下都容易发生故障；人的决策能力缓慢但灵活，机器的反应迅速但受到其可容纳程序范围的限制。发展的
使用生成式人工智能检查用户界面对信任和交互的影响
本论文研究了不同的用户界面 (UI) 设计如何影响用户对生成式人工智能 (AI) 工具的信任。我们进行了一项实验，采用绿野仙踪方法测试了三种具有不同 ChatGPT UI 变体的工具的信任级别。来自不同学科的九名志愿大学生参加了实验。我们使用问卷来评估参与者在与每种工具交互后以及与所有工具交互后的信任感知。结果表明，参与者之间的信任水平受到生成式 AI 的 UI 设计的影响，尤其是头像设计和文本字体。尽管共享相同的文本源，但大多数参与者认为 ChatGPT 与其他工具相比最值得信赖。结果还强调了对话界面在与生成式 AI 系统建立信任方面的重要性，参与者表示更喜欢促进自然和引人入胜的交互的界面。该研究强调了 UI 对信任的重大影响，旨在鼓励对生成式 AI 更加谨慎的信任。
ProbeInterface：细胞外电生理学中探针处理的统一框架
使用穿透式细胞外多通道电极阵列（通常称为神经探针）记录神经元活动是探测神经元活动最广泛的方法之一。尽管有大量可用的细胞外探针设计，但尖峰分类软件要求的电极通道顺序和相对几何形状的映射这一耗时过程总是留给最终用户。因此，这个手动过程容易出现错误映射，进而导致不良的尖峰分类误差和效率低下。在这里，我们介绍了 ProbeInterface，这是一个开源项目，旨在通过消除在尖峰分类之前手动进行探针映射的步骤来统一神经探针元数据描述，以分析细胞外神经记录。ProbeInterface 首先是一个 Python API，使用户能够以任何所需的复杂度级别创建和可视化探针和探针组。其次，ProbeInterface 有助于以可重现的方式生成任何特定数据采集设置的全面接线描述，这通常涉及使用记录探头、探头、适配器和采集系统。第三，我们与探头制造商合作编译了一个可用探头的开放库，可以使用我们的 Python API 在运行时下载。最后，使用 ProbeInterface，我们定义了一种用于探头处理的文件格式，其中包含 FAIR 探头描述的所有必要信息，并且与神经科学中的其他开放标准兼容且互补。
脑机接口翻译伦理指南...
脑机接口研究中采集的神经数据或实验样本反映了受试者的心理状态、生理健康、人格特质、财富信息等，属于隐私数据。采集数据的范围和人员的访问权限应经伦理委员会批准。应制定适当的处理和管理方案，并根据信息安全管理相关法律法规和技术标准，在数据或样本的采集、存储、使用、处理、传输、发布等全过程中对其进行保护。遵守《中华人民共和国个人信息保护法》《中华人民共和国数据安全法》等法律法规，加强风险监测，防止数据或样本泄露，保障数据安全和受试者的隐私及个人信息安全。
由单体/水界面稳定与胶体纳米粒子
纳米颗粒在接口处。没有纳米颗粒，系统将在系统中发生宏观分离，这两个阶段将根据其密度而定。[5,6] 2000年代初期证明了Bijels生产的第一个程序。第一个实验成功的方法是所谓的热旋缺失分解。[7]在2015年，Haase和同事改善了这种方法，开发了一种导致旋律分解的方法，该方法依赖于从三元混合物中去除溶剂的方法。[8]在这种情况下，将两个易碎的液体与溶剂混合在一起，该溶剂具有使它们相互溶于的能力。将所谓的混合物注入能够提取溶剂的连续相中，其突然去除会诱导两个剩余流体的旋律分解。最近，Clegg Research Group定义了一种越来越简单，更快的生产协议，涉及所涉及的组件之间的直接混合。[9]以这种策略分散到两种不混溶的液体中，需要一些表面活性剂。以这种方式，可以偏爱面部表面的不同局部曲率并稳定结构。与旋律分解不同，这里的比杰尔是通过应用高剪切速率形成的，因此，在初始阶段，产生了二元混合物的液滴。去除剪切物后，粗糙的过程开始将颗粒[1]在接口处捕获[1]，直到融合融合为止。最近的Huang等人。同时，表面活性剂施加了液态液接触表面的局部曲率，有助于形成特征性的双连续结构。[1,2,10]仅使用简单的涡流混合简化了生产方法。这样做，他们采用了不同的分子量表面活性剂的组合来稳定不同的局部曲率，以与两个液相之间的界面稳定。在这种情况下，形成比耶尔的唯一必要条件是使用具有不同分子量的聚合物的混合物和足够高的颗粒来形成双连续性的互面膜间堵塞的乳胶凝胶。在最近几年中，比杰尔（Bijels）在许多工业领域表现出了有希望的应用，例如电池，燃料电池和许多其他领域，其中具有控制结构的多相材料引起了任何关注。[11]从医学角度来看，使用Bijels的主要优势居住在可能获得系统