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BSA 提交关于 OSTP 人工智能权利法案倡议的意见书
本报告中的“人工智能”一词是指使用机器学习算法的系统，这些算法可以分析大量训练数据，以识别相关性、模式和其他元数据，这些元数据可用于开发模型，该模型可以根据未来的数据输入做出预测或建议。例如，开发人员使用机器学习创建了“Seeing AI”，这是一款应用程序，通过提供照片中物体的听觉描述，帮助盲人或视障人士探索世界。3 该应用程序的用户可以使用智能手机拍照，Seeing AI 描述照片中出现的内容。为了开发能够识别图片中物体的计算机视觉模型，该系统使用数百万张公开图像的数据进行训练，这些图像描绘了树木、路牌、风景和动物等常见物体。当用户输入新图像时，Seeing AI 实际上会通过将其与从训练数据中得出的模式和相关性进行比较来预测照片中的物体。
使用重叠的主题图像透过火星粉尘。 M. N. Sturdivant 1和J. E. Moersch 1，1田纳西大学，诺克斯维尔大学，系
动机：火星表面的大部分都被灰尘贴面所覆盖[1]。高反照率表面通常被解释为厚度2米的灰尘（2-40 µm）颗粒覆盖，而深色特征通常被认为具有较低的灰尘盖，但主要由沉积物组成，而不是基岩[2,3]。这些解释在热发射光谱仪（TES）仪器分辨率上，这意味着基岩跨度很少3 km，没有某些沉积物盖。在感兴趣的区域内发生的侧向异质性已显示导致热惯性的昼夜变化[4]。 此外，明显热惯性的季节变化可能是由于更深的渗透深度和垂直异质性（例如灰尘覆盖）引起的[5]。在感兴趣的区域内发生的侧向异质性已显示导致热惯性的昼夜变化[4]。此外，明显热惯性的季节变化可能是由于更深的渗透深度和垂直异质性（例如灰尘覆盖）引起的[5]。
年终业绩 – 2024 财年
Seeing Machines Limited (AIM: SEE，“Seeing Machines ”或“公司”）是一家先进的计算机视觉技术公司，致力于设计人工智能驱动的操作员监控系统以提高运输安全，该公司已发布其截至 2024 年 6 月 30 日的年度（“2024 财年”或“期间”）的审计财务业绩。Seeing Machines 首席执行官 Paul McGlone 表示：“尽管汽车行业的市场动态更加广阔，但我们的业务继续获得发展势头，并在收入和现金方面均达到预期。随着全球驾驶员和乘员监控系统市场日趋成熟，有利的监管环境为集团的业绩提供了支撑，进一步提振了我们所有目标运输行业的需求并推动了我们的增长前景。我们实现了两位数的收入增长，这得益于高利润的特许权使用费收入的增加，因为采用我们技术的上路汽车数量与前 12 个月相比增加了 100%，并且预计汽车产量将继续增加。再加上 Guardian 第三代产品的广泛推出，预计其利润率将远高于其前代产品，这种利润率增长趋势将继续下去。Seeing Machines 成功交付项目的能力也体现在我们的产量上，截至 2024 年 6 月，道路上有超过 220 万辆汽车配备了我们的技术——我们认为这是当今汽车 DMS 中最高的市场份额。这一成就直接支持了我们确保人们安全回家的核心使命，我很自豪地看到这些统计数据反映了这一承诺。我们的重点仍然是降低运营成本，因为实现现金流收支平衡是我们的首要任务，我们重申了在 2025 财年实现现金流收支平衡的预期。通过提高效率和严谨的管理方法，我相信我们将能够成功应对日益复杂的地缘政治，实现强劲的中长期业绩。该业务在 2025 财年取得了良好的开端，收入在预期范围内。”
事实说明书 - vaping-公共文件中心
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有机化学i用于假人-Web机械师
Chapter 1: The Wonder ful World of Organic Chemistry...............................................7 Chapter 2: Dissecting Atoms: Atomic Structure and Bonding....................................15 Chapter 3: Speaking with Pictures: Drawing Structures..............................................35 Chapter 4: Covering the Bases (And the Acids)...........................................................59 Chapter 5: Reactivit y Centers: Functional Groups.......................................................69 Chapter 6: Seeing in 3-D: Stereochemistr y....................................................................85 Part II: Hydrocarbons............................................... 103
技术白皮书制作安全决策®解决方案
Key responsibilities for managers include the following: • Identifying the best way to get front-line workers across shifts trained • Communicating the purpose, objective, value, and project plan for the implementation • Ensuring that their supervisors attend the modules • Providing time for front-line workers to attend training modules • Reinforcing messages from each module as they occur • Integrating seeing, thinking, doing, moving, and teaming prompts into safety activities • Reinforcing sustainment activities •回应成功案例•认识前线工人应用策略•利用视觉提醒•测量进度的主要指标
现代奴隶制法说明2024
看到机器的存在是为了让人们安全地回家，而这个目的是我们所做的一切。随着我们继续对运输安全产生日益增长的积极影响，今天的道路上有超过260万辆汽车和超过6.2千辆卡车以挽救生命的技术为特色，我们致力于增强对未来的影响。经过20多年的人类行为研究，看到机器现在拥有基于实际情况的世界上最先进的人工智能（AI）驱动的驱动程序和操作员安全技术。通过利用人为因素科学观察驾驶员的注意力，看到机器具有先进的技术，可以实时无缝干预以提高运输安全性。看到机器有限公司是一家澳大利亚上市公司有限公司，并在伦敦证券交易所的AIM市场上上市。看到机器（英国）有限公司是英国私人有限公司。看到机器的总部位于澳大利亚堪培拉，工作人员位于澳大利亚，美国，德国，荷兰，新西兰和日本的其他地区。我们通过这些国家中的每个国家 /地区（荷兰除外，这是我们德国子公司的一个分支）以及英国和新西兰的全球运营。看到机器依赖于高度多样化的劳动力，并吸引了具有广泛和多样化的背景和技能的人，包括销售人员，产品开发人员，客户支持，行政运营和工程师。我们的劳动力由员工和承包商组成。我们的间接劳动力支持查看机器在提供后台处理服务，工程支持服务和合同制造业中。截至2024年6月30日，See Machines的全球人数为456名员工，其中14.4％位于澳大利亚以外。0f 1我们截至2024年6月30日的财政年度的总收入为67,625,080.38。
ImageExplorer：多层触摸探索，鼓励对不完美的 AI 生成图像标题持怀疑态度
盲人用户依靠替代文本 (alt-text) 来理解图像；然而，替代文本经常缺失。AI 生成的字幕是一种更具可扩展性的替代方案，但它们经常会遗漏关键细节或完全不正确，用户可能仍然会错误地相信它们。在这项工作中，我们试图确定其他信息如何帮助用户更好地判断 AI 生成的字幕的正确性。我们开发了 ImageExplorer，这是一个基于触摸的多层图像探索系统，允许用户探索图像的空间布局和信息层次结构，并在一项有 12 名盲人参与者的研究中将其与流行的基于文本 (Facebook) 和基于触摸 (Seeing AI) 的图像探索系统进行了比较。我们发现探索通常能够成功地鼓励人们对不完美的字幕持怀疑态度。此外，许多参与者更喜欢 ImageExplorer，因为它具有多层次和空间信息呈现，而 Facebook 则因为它具有摘要和易用性。最后，我们确定了针对盲人用户的有效且可解释的图像探索系统的设计改进。
ImageExplorer：多层触摸探索，鼓励人们对不完美的 AI 生成图像标题提出质疑
盲人用户依靠替代文本 (alt-text) 来理解图像；然而，alt-text 经常缺失。AI 生成的字幕是一种更具可扩展性的替代方案，但它们往往会遗漏关键细节或完全不正确，而用户可能仍然会错误地相信这些细节。在这项工作中，我们试图确定如何通过额外的信息帮助用户更好地判断 AI 生成的字幕的正确性。我们开发了 ImageExplorer，这是一个基于触摸的多层图像探索系统，允许用户探索图像的空间布局和信息层次结构，并在一项有 12 名盲人参与者的研究中将其与流行的基于文本 (Facebook) 和基于触摸 (Seeing AI) 的图像探索系统进行了比较。我们发现，探索通常能够成功地激发人们对不完美字幕的怀疑。此外，许多参与者更喜欢 ImageExplorer 的多层次和空间信息呈现，以及 Facebook 的摘要和易用性。最后，我们确定了针对盲人用户的有效且可解释的图像探索系统的设计改进。
