XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemIntroductory
BADGER BOOK 入门培训
投票簿的印刷件（备份） 不合格选民名单 寻址辅助材料（选区地图、地址范围报告等） 补充投票名单 (EDR) 检查员声明 选举观察员日志 临时选票和有争议的选票表格
沉浸式技术入门指南
什么是XR？扩展现实（XR）是指使用沉浸式技术，这些技术扩展了现实并在某种程度上合并了物理和虚拟世界。XR用作包含虚拟现实（VR）和增强现实（AR）的雨伞术语。什么是VR？虚拟现实（VR）是一种计算机产生的现实幻觉，通过使用专用硬件并吸引视觉，音频甚至有时触觉感官，将用户浸入模拟环境中。通常可以由用户探索并与之交互。模拟环境可以基于真实环境的录像，完全计算机生成的图像或两者的组合。硬件通常包括带有或没有集成的声音/耳机，手持式控制器的头部安装显示器，有时可能需要使用笔记本电脑，平板电脑或其他智能设备。什么是AR？增强现实（AR）是现实世界环境的增强，交互式版本。它使我们能够在我们面前看到现实生活中的环境，但是通过全息技术通过数字视觉元素，声音和其他感觉刺激增强了现实环境。AR使用这些数字增强功能，实时交互以及对虚拟和真实对象的准确3D标识来改变用户体验。硬件可以像Microsoft Hololens这样的智能手机或专业AR眼镜一样简单。
ALP4AI：基于代理的入门学习平台...
摘要：我们开发了 ALP4AI，一个基于代理的入门级人工智能学习平台。ALP4AI 是一种基于图形的工具，适用于教授入门级人工智能，强调动手学习，并提供结果可视化。我们开发的工具适用于解决状态空间搜索问题域中的问题。它提供不同的环境建模，包括包含障碍物或无障碍物、单代理或多代理以及包含单个或多个目标的环境。学生还可以使用 ALP4AI 进行实验并报告结果。该项目有望提供一种简单但理论扎实的动手学习工具的新领域，该工具具有可视化功能，可帮助人工智能教育并提供大量资源，造福学术界。
使用 Pac-Man 教授人工智能入门知识
简介 由于当今人工智能 (AI) 领域的范围非常广泛，入门级 AI 课程通常包括各种主题和技术。 因此，AI 课程可能会让学生觉得内容不连贯，他们可能很难理解不同 AI 主题之间的关系。 我们发现，布置一系列紧密集成的编程项目可以为学生提供一个解决多种不同类型 AI 问题的通用平台，从而使我们的 AI 课程更加统一。 在本文中，我们描述了一系列使用 Pac-Man 作为问题解决环境的项目，用于教授状态空间搜索、对抗搜索、马尔可夫决策过程、强化学习和概率跟踪。 我们选择 Pac-Man 有几个原因。 首先，它玩起来和看起来都很有趣，因为它激发了学生对电子游戏和复古流行文化的热情。 其次，我们寻找一个可以支持确定性、随机性、部分知情和对抗性问题设置的领域。最后，我们希望环境既直观又丰富。Pac-Man 直观的意思是它由在网格上移动的物体组成，学生可以轻松地将这种设置映射到搜索问题和马尔可夫决策过程的一般定义上。Pac-Man 丰富之处在于它会产生非常具有挑战性的 AI 问题；用尽可能少的步骤吃掉所有的食物点是一个非平面旅行商问题。1
信息热力学简介
信息论与热力学相结合的研究领域的起源可以追溯到麦克斯韦的思想实验“麦克斯韦妖”[1]。这一概念可以表述为，通过基于热涨落水平测量的反馈控制来减少系统的总熵[2][3]，这似乎与热力学第二定律相矛盾[4][2][3]。关于这个问题的理论讨论在过去十几年里进展迅速[2]，具体地说，已经发现将信息的概念[5][6]纳入非平衡统计力学[7][8][9]的研究结果中，可以完全准确地理解“妖”与热力学第二定律[2][5]之间的一致性。此外，对“妖”的研究实验最近也开始取得进展[2]。具体而言，“妖怪”实际上已经通过实验实现[10]，这得益于测量微观热力学系统并通过反馈控制它们的实验技术的进步[2][3][10]。这样，将信息论与热力学相结合的研究形成了新的研究领域，可以称之为信息热力学[5][11][12]。信息热力学的研究不仅解决了“麦克斯韦妖怪”的问题，还揭示了更加丰富的发现[2]。例如，人们发现“妖怪”所能获取的功的上限和测量所需能量消耗的理论下限都与“信息量”定量相关[12]。本综述旨在最简洁地介绍信息热力学。本综述组织如下：后で付け足す我们只考虑经典系统[13]。
标准化Meddra查询的入门指南（...
SMQ是出于公认的Meddra用户社区的需求，以帮助识别和检索安全数据。原始的Meddra特殊搜索类别（SSC）是出于类似目的而用于类似目的的，但是经过数年的使用，生物制药社区（监管机构和行业）得出结论，这些工具没有充分满足需求。在响应中，MEDDRA维护和支持服务组织（MSSO）于2002年初开始开发MEDDRA分析组（MAGS）。mags被定义为从MEDDRA层次结构的任何级别（通常是LLT）以及与MAG名称定义的医疗状况或感兴趣的领域相关的任何级别的术语集合，包括符号，症状，症状，身体发现，实验室和其他物理学测试数据以及与医疗状况相关的情况或与医疗状况相关的领域。
将生成AI与入门编程集成
1。liffiton等。2024。codeHelp：在编程类中，使用带有护栏的大型语言模型来扩展支持。koli称'23。2。Kazemitabaar等人。 编码：评估平衡学生和教育工作者需求的基于LLM的编程助理的课堂部署。 CHI 2024。 3。 DENNY等人。 AI教育助理的理想特征。 Iticse2024。 4。 Villegas Molina等。 在入门CS课程中利用非母语英语的LLM辅导系统。 arxiv：2411.02725 5。 Krause-Levy等。 对计算中学生教师互动的探索。 Iticse 2022。Kazemitabaar等人。编码：评估平衡学生和教育工作者需求的基于LLM的编程助理的课堂部署。CHI 2024。3。DENNY等人。 AI教育助理的理想特征。 Iticse2024。 4。 Villegas Molina等。 在入门CS课程中利用非母语英语的LLM辅导系统。 arxiv：2411.02725 5。 Krause-Levy等。 对计算中学生教师互动的探索。 Iticse 2022。DENNY等人。AI教育助理的理想特征。Iticse2024。4。Villegas Molina等。 在入门CS课程中利用非母语英语的LLM辅导系统。 arxiv：2411.02725 5。 Krause-Levy等。 对计算中学生教师互动的探索。 Iticse 2022。Villegas Molina等。在入门CS课程中利用非母语英语的LLM辅导系统。arxiv：2411.02725 5。Krause-Levy等。对计算中学生教师互动的探索。Iticse 2022。