XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemPrerequisites
课程先决条件
电化学反应和细胞，大量分析（实用） - 腐蚀原理，滴定技术，确定酸度（实际） - 金属和腐蚀性环境，确定碱度和氯化物（实际） - 腐蚀形式（腐蚀形式） - 腐蚀形式 - 腐蚀形式以及硬性裂纹，沟通和差异（实用性和差异） - 硬性和差异性（实用性和差异）形式，确定溶解氧（实用） - 大气和侵蚀腐蚀，分光光度计分析（实用） - 涂料和抑制剂作为保护方法，确定亚硝酸盐和硝酸盐（实际）（实用） - 天主教 - 保护磷酸盐和磷酸盐和硅（实用）的确定（燃料的燃料，确定）的确定（实践） - 确定（实用） - 实践，实践，实践 - 确定燃料，确定的效果，实践，实用性，实践，实用性，将氟和氯（实用） - 空气供应和废气，浊度（实用）的确定 - 润滑剂优势的分类和不同类型的缺点，油分析粘度和T.B.N（实用）（实用） - 润滑剂和添加剂的性质，添加剂的特性，对不溶性和盐水效应的确定 - 柔软的水和耐水性的效果<
正式培训前提条件
5. 教员候选人将到达 ATS 接受教员升级培训，培训合格且当前驾驶其单位指定飞机，符合 AFMAN11-2KC-135V1 第 5.5.6.1 段的规定。 （*应由您的 SARM 和/或培训店验证 *） 6. 在课程开始日期前 2 周将以下所列项目上传至 TrackVia 6 a. 飞行记录：ARMS IDS 和 ARMS ITS。（不接受 excel/go no go/本地版本） 6 b. 由 Sq/CC 或授权代表（DO、培训店等）签署的此已填妥清单和通用清单的副本 6c. 随身携带此物品（请勿通过电子邮件发送）AF 表格 4022（GTIMS 培训文件夹）用于出勤前培训和 Sq/CC 签署的出勤前工作簿。注意：根据 AFMAN11-2KC-135 V1，第 5.5.6.2.3 段，过时的工作簿将不被接受。当前工作簿可在以下位置找到：https://usaf.dps.mil/teams/12679/Aircrew%20Pubs%20Library/Forms/Better.aspx?viewpath=%2Fteams%2F12679% 2FAircrew%20Pubs%20Library%2FForms%2FBetter%2Easpx&noAuthRedirect=1&id=%2Fteams%2F12679%2FAircrew%20Pubs%20Library%2FMaster
![验光博士[OD]先决条件](/simg/g:\will\search\icon\source\a\aadc2e930c854226ac3e103fed9ca0399d131cb6.webp)
机电一体化工程 - 入学先决条件
颗粒和刚体的物理学运动学（位置，线性和旋转运动中的速度和加速度）；颗粒和刚体的动力学（力和力矩，牛顿运动定律）；刚体的平衡；拉格朗日方程；节能原则（工作，能源和权力）；热力学；热运输（传导，对流，辐射）；电磁学（Coloumb的法律，生物 - 萨瓦特法律，高斯法律，麦克斯韦法律）。
牙科卫生计划先决条件列表
多元文化MCS 105或CMST 203或Bus 103或Decun 117或GWS 284或同等的3-5个学分（多元文化理解/多样性需求人际关系BUS 104或BUS 105或BUS 105或同等的2-5个学分（在工作场所进行交流）（在工作场所进行交流）注意：该清单不能保证从其他设施的课程接受。如果您在其他机构上了课程，请审查课程对等指南或填写课程等效表格的审查。可以在www.shoreline.edu/dental
人类对人工智能信任的前提、原因和目标
信任是人与人工智能互动的核心组成部分，因为“不正确”的信任程度可能会导致技术的误用、滥用或废弃。但人工智能中信任的本质究竟是什么？信任的认知机制的先决条件和目标是什么？我们如何促进它们，或评估它们在特定互动中是否得到满足？这项工作旨在回答这些问题。我们讨论了一种信任模型，该模型受到社会学家定义的人际信任（即人与人之间的信任）的启发，但并不完全相同。该模型基于两个关键属性：用户的脆弱性；以及预测人工智能模型决策影响的能力。我们纳入了“契约信任”的形式化，即用户与 AI 模型之间的信任是某种隐性或显性契约将持有的信任，以及“可信度”的形式化（与社会学中的可信度概念不同），以及“有根据的”和“无根据的”信任的概念。我们将有根据的信任的可能原因归结为内在推理和外在行为，并讨论如何设计值得信赖的 AI，如何评估信任是否已经体现，以及信任是否合理。最后，我们使用我们的形式化来阐明信任与 XAI 之间的联系。
人类对人工智能信任的先决条件、原因和目标
信任是人与人工智能互动的核心组成部分，因为“不正确”的信任程度可能会导致技术的误用、滥用或废弃。但人工智能中信任的本质究竟是什么？信任的认知机制的先决条件和目标是什么，我们如何促进它们，或评估它们在特定互动中是否得到满足？这项工作旨在回答这些问题。我们讨论了一种信任模型，该模型受到社会学家定义的人际信任（即人与人之间的信任）的启发，但并不完全相同。该模型基于两个关键属性：用户的脆弱性；以及预测人工智能模型决策影响的能力。我们结合了“契约信任”的形式化，即用户与 AI 模型之间的信任是某种隐性或显性契约将持有的信任，以及“可信度”的形式化（与社会学中的可信度概念不同），以及“有根据的”和“无根据的”信任的概念。我们将有根据的信任的可能原因描述为内在推理和外在行为，并讨论如何设计值得信赖的 AI，如何评估信任是否已经体现，以及信任是否有必要。最后，我们使用我们的形式化阐明了信任与 XAI 之间的联系。