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关于人工智能安全的意义
简介 人工智能 (AI) 已深入人心。该技术现在支持日常活动，从驾驶等日常任务到临床诊断等专业决策。人工智能影响最有益的领域，包括交通、医疗和社会护理，都是安全至关重要的领域。在这些领域，人工智能故障可能会产生严重后果，造成身体、心理和社会伤害。因此出现了一个根本问题：人工智能的安全意味着什么？一个有些模糊但常见的回答是“这取决于”，例如取决于技术的使用地点和方式以及如何开发它。本文提出了人工智能安全的全面定义。然后，它探讨了影响其含义的关键概念。目的是为跨学科辩论提供信息并推进有关人工智能 1 [1] 的安全论证。
无限视野的深度加固学习...
摘要。我们介绍了旨在以统一的方式解决连续空间均值场（MFG）和平均场控制（MFC）问题的增强学习算法的开发和分析。所提出的方法通过参数化的分数函数将参与者 - 批判性（AC）范式与平均场分布的表示形式配对，可以以在线方式进行有效更新，并使用Langevin Dynamics从产生的分布中获取样品。AC代理和分数函数被迭代更新以收敛到MFG平衡或给定平均领域问题的MFC Optimum，具体取决于学习率的选择。算法的直接修改使我们能够求解混合的均值场控制游戏。使用在有限的地平线框架中使用线性界面基准来评估我们的算法的性能。
新解决方案。有意义的结果。
警告在植入之前彻底阅读手册，以避免损坏脉搏发生器和/或铅。这种损害会导致患者受伤或死亡。仅用于单身患者。请勿重复使用，重新加工或恢复。始终具有植入物和电生理测试期间可用的外部除颤设备。确保在患者需要外部救援的情况下，在植入后装置测试期间存在熟练的心肺复苏术的外部除颤器和医务人员。使用右心（RV）速度/感觉铅与此左冠状动脉速度/感觉铅时，建议使用聚氨酯隔热铅。铅断裂，脱位，磨损或不完整的连接可能会导致起搏或感应的周期性或持续丧失，或两者兼而有之。虽然柔韧，但铅的设计并不是耐受过度的弯曲，弯曲或张力。不要用其他导线扭结，扭曲或编织铅，因为这样做可能会导致铅绝缘磨损或导体损坏。当连接器工具不存在铅上时，请注意处理铅端子。不要与任何手术仪器或电气连接（例如PSA（鳄鱼））夹，ECG连接，镊子，止血和夹具直接接触铅终端。即使铅盖到位，也不要与铅端子的任何其他部分（即使端子引脚）接触。植入使用DF4-LLHH/LLHO2和IS4-LLLL3 LEAD的系统时，请确保将导线插入并固定在适当的端口中。不要将患者暴露于MRI扫描中。仅使用连接器工具将电气连接到加速系统分析仪或类似的监视器。注意获得适当的电极位置。不给患有植入脉冲发生器的患者和/或导致糖尿病，因为糖尿病可能会导致纤颤，心肌燃烧以及由于诱导的电流而对脉冲发生器的不可逆损害。
在全球土壤碳研究中忽略了无机碳
2024年10月7日，卡罗林斯卡研究所的诺贝尔议会授予了今年的诺贝尔·安布罗斯（Victor Ambrose）和加里·鲁夫库（Gary Ruvkun）的诺贝尔生理学或医学奖，“因为MicroRNA的疾病及其在转录后基因调节中的作用及其作用”（https://wwwwwwwwwwwww..nobelprize.ornice.rine/mide sime ofence oferne oferne of to MicroRNA/）。这项获奖研究发表在1993年的Back-back Compers中，在细胞中证明了Lin-4 microRNA在从较大的第二阶段通过base-pair for Attart MRNA降低了lin-14 mRNA在细胞质量中的LIN-14 mRNA的翻译和降解。当Ruvkun及其同事后来确定并描述了更加保守的Let-7 microRNA，在从小幼虫晚期到成人阶段的转录后调节作用在从软体动物到垂直阶段的动物的过渡期间起着类似的调节作用（但在植物，酵母，酵母，豆科群岛或犬科动物的发展中都没有多细胞生物的机械[1]。
劳工部的人工智能指导对计划发起人意味着什么
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推荐引用 推荐引用 Hardarson, Emil；Ivarsson, Frida；Islind, Anna Sigríður；Arnardóttir, Erna Sif；Óskarsdóttir, María，“人机协作：从可解释的 AI 到共同创造意义”（2024 年）。ACIS 2024 会议论文集。 148. https://aisel.aisnet.org/acis2024/148
随着人工智能在决策中的应用越来越广泛，了解人类和人工智能系统如何有效协作变得越来越重要。人机协作的一个方面是可解释的人工智能 (XAI)，旨在使人工智能系统做出的决策为人类所理解。本文介绍了人机协作中 XAI 的框架视角。根据这一理论，我们提出了从基于说服的 XAI（人类被动接受算法解释）向 XAI 中的共同创造（人类和人工智能协作创造有意义的解释）的转变。我们通过框架分析来推动这一转变，将传统的 XAI 开发与睡眠医学中关于 XAI 的观点的经验数据进行对比。本文通过一种更具互动性和情境感知的 XAI 方法为增强人机协作提供了新的见解。
Ron Platt董事会成员Boise Project的证词...
不仅是技术进步引起了我的注意 - 就业策略同样令人震惊。乌克兰人正在将伏击无人机降落在敌人领土深处的道路上，这些道路可以在出现时被激活以攻击装甲的交通。他们使用“载体无人机”（较高的升降机单元，这些单元将载有四个或更多的FPV无人机进入战争空间，以针对多个目标部署。他们正在使用重型无人机诱饵来绘制抗Drone火，然后用较小的攻击单元击中源。他们已经在高空部署了高级激光引导的弹药。它们是保护操作员免受反火的完善技术。他们正在通过发现体内的热量来打击爆炸物，从5,000英尺直接从5,000英尺处出来。不再有“与地形融合在一起” - 这是无关紧要的。丢失无人机的成本可以忽略不计，零损失
Adam N. Elmachtoub
我们在市场上研究持续的时间平均变化投资组合选择，这些市场是由可观察的因素驱动的股价扩散过程，这些因素也是扩散过程，但这些过程的系数尚不清楚。基于最近开发的扩散过程的强化学习理论（RL）理论，我们提出了一种通用数据驱动的RL算法，该算法直接学习了预先合同的投资策略，而无需尝试学习或估计市场系数。对于没有因素的多股黑色 - choles市场，我们进一步设计了一种基线算法，并通过在Sharpe比率方面获得了Sublinear后悔来证明其性能保证。为了提高性能和实践实施，我们将基线算法修改为四种变体，并进行了广泛的经验研究，以与许多共同指标相比，将其绩效与大量广泛使用的投资组合分配策略在S＆P 500成分上进行比较。结果表明，连续的RL策略始终是最佳的，尤其是在动荡的熊市中，并且果断地超过了基于模型的连续时间对应物的大幅度利润率。
增强游戏设计项目中的评估和反馈：增强游戏设计项目中的评估和反馈：利用生成式 AI 进行高效且有意义的评估 利用生成式 AI 进行高效且有意义的评估
摘要 将生成式 AI 工具融入游戏设计教育，为简化通常劳动密集型的评分、评估和反馈流程提供了有希望的方法。在游戏设计课程中，教师经常处理各种文件格式，包括 3D 模型、可执行原型、视频和复杂的游戏设计文档。传统的评估和反馈方法主要是基于文本的，难以为学生提供及时、可操作的见解。此外，只有一小部分优秀学生持续复习并运用反馈，导致效率低下。本文探讨了生成式 AI 工具如何通过自动化评分、生成更加个性化和有意义的反馈以及解决文件格式审查的耗时性来改进这些流程。各种各样。讨论了关键策略，包括使用定制的评分标准进行基于人工智能的评估，自动提示叙述驱动的作业，以及人工智能在审查复杂项目构建中的应用。目标是为教师创造更多时间参与现场指导和实践学习活动，研究表明这样做更有效。它
人工智能 (AI) 对 SNAP 意味着什么？
在各州探索如何将 AI 融入 SNAP 管理的同时，一些州已开始使用聊天机器人和虚拟代理来自动化某些管理流程。各州已经在使用美国农业部 (USDA) 所称的“机器人流程自动化”(RPA)，这些机器人使用“结构化输入和基于规则的非自由逻辑”提供输出。2 截至 2023 年，九个州正在使用 RPA，包括通过部署聊天机器人与客户沟通以收集更新信息和输入数据来协助重新认证处理，从而使州绩效工作人员可以专注于资格确定和其他更复杂的流程。3（绩效工作人员是无党派的公共服务雇员，他们接受了广泛的培训，以指导 SNAP 申请人完成整个流程，进行 SNAP 认证面试，并就 SNAP 资格和福利做出最终决定。）RPA 系统与 AI 不同。联邦政府将人工智能定义为“一种人工系统，能够在没有大量人工监督的情况下，在不同且不可预测的情况下执行任务，或者能够在接触数据集时从经验中学习并提高性能。”4,5