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算法素养：数据图书馆员的生成人工智能技术
简介：人工智能（AI）是一种新颖的图书馆技术。AI技术和数据图书馆员的需求是混合和共生的，因为学术图书馆必须将AI技术插入其信息和数据服务。图书馆服务需要AI来解释大数据的上下文。目标：在这种情况下，我们探讨了Openai Codex的使用，Openai codex是一种对Python代码的深度学习模型，从存储库培训，以生成数据馆员的代码脚本。本研究研究了从链接到AI GPT技术的复杂代码环境中获得代码脚本见解的实践，模型和方法。方法：提出的AI驱动方法旨在帮助数据图书馆员使用Python库和插件（例如集成开发环境Pycharm）创建代码脚本，并提供Machinet AI和Bito AI插件的其他支持。该过程涉及数据图书馆员与AI代理之间的协作，图书馆员提供了对编程问题的自然语言描述，而OpenAI Codex在Python中生成了解决方案代码。结果：提出了五个特定的Web刮擦问题。脚本演示了如何提取数据，计算指标并将结果写入文件。结论：总的来说，本研究突出了AI在协助数据图书馆员使用代码脚本创建网络刮擦任务的应用。AI可能是数据图书馆员在网络上处理大数据挑战的宝贵资源。使用AI创建Python代码的可能性非常有价值，因为AI技术可以帮助数据图书馆员使用各种类型的数据源。数据科学Web刮擦项目中的Python代码使用机器学习模型，该模型可以生成类似人类的代码，以帮助创建和改善库服务以从Web集合中提取数据。非编程数据图书馆员使用AI技术的能力促进了他们与所有类型和数据源的相互作用。Python编程语言具有人工智能模块，软件包和插件，例如OpenAI Codex，该语言在Web浏览器中序列化自动化和导航，以通过输入密码，选择Captcha选项，收集数据并创建数据集的不同数据集来模拟页面上的人类行为。
算法公平用途的限制
在本文中，我们将历史版权原则应用于文本到图像生成的不断发展的状态，并探讨了新兴技术构造对版权的公平使用学说的含义。人工智能（“ AI”）经常接受受版权保护的作品的培训，这通常涉及在没有所有者授权的情况下进行大量复制。这种复制可能构成Fira Facie版权侵权，但现有的指导表明，公平使用应适用于大多数机器学习环境。马克·勒姆利（Mark Lemley）和布莱恩·凯西（Bryan Casey）认为，当模型的输出超越其输入的目的时，通常应在公平地使用受版权保护的材料上的训练机学习（“ ML”）模型。他们的论点在AI的领域中很引人注目。然而，当代AI生成新艺术品的能力（“生成AI”）提出了一个独特的案例，因为它明确地试图模仿该表达式版权打算保护。杰西卡·吉洛特（Jessica Gillotte）得出结论，生成的AI并非违反版权侵权，因为司法指导需要遵守宪法势在必行的命令，以在技术变革模糊版权的边界时促进新作品的创建。即使确实发生了侵权，吉洛特（Gillotte）也发现合理使用将是有效的防御，因为训练AI模型会改变原始作品，并且不太可能损害原始艺术家的市场上的受版权保护工作。我们的论文通过技术细节探索特定生成的AI用例，从而偏离了先前的奖学金。最终，我们认为公平用途的第一个因素，使用的目的及其第四个因素，即对受版权保护的工作的影响，都与在生成的AI用例中合理使用的发现。但是，即使没有发现文本对图像模型具有变革性，我们也认为，单独的市场篡夺潜力足以否定了公平的使用。
机器人信息收集算法与专家地球和行星科学家的现场评估。 Z. I. Lee 1，I。Brunton2，R。C。Ewing 3，
简介：机器人越来越多地用于地球和其他行星的精确数据收集中，以便在高时空分辨率下提供高临界性的多传感器数据。随着机器人的高位，机器人主义者已经为开发机器人信息收集算法而付出了重大的效率[1,2,3]。尽管有进步，但这些算法并未在科学任务中广泛使用，大多数涉及的收集决策仍由误导科学家做出。在这里，我们提出了早期的努力来理解慢速算法吸收的原因，这是科学家对机器人信息在磁场期间收集算法的成功的看法。，我们完成了四位科学家的案例研究，以评估他们在月球模拟任务期间的两个“现成”式信息收集算法的满意度HOOD在美国俄勒冈州。HOOD在美国俄勒冈州。
新闻业如何报道人工智能和算法
一种算法负责管理 TikTok 应用程序中最重要的部分“为你推荐”信息流。在那里，你会发现一个完整的子类别，年轻人制作有关抑郁、自残或自杀的视频。BR Data 和 PULS Reportage 进行的一项实验表明，德国用户在与此类视频互动时可能会陷入过滤泡沫，TikTok 在他们的信息流中大量展示此类内容。在实验中，BR Data 的记者建立了几个测试账户，模拟了对抑郁、自残和自杀想法视频感兴趣的人的行为。结果是：不久之后，信息流几乎完全由此类内容组成。在仅大约 150 个视频或 45 分钟的使用后，平均三分之一的视频包含悲伤、抑郁、自残和自杀想法等主题的标签。
使用机器学习算法预测大脑时代-A
机器学习（ML）算法在大脑年龄估计框架中起着至关重要的作用。回归算法对脑年龄估计框架预测准确性的影响尚未得到全面评估。在这里，试图评估不同回归算法对脑年龄估计的效率。为此，基于大量认知健康（CH）个体作为训练集，建立了大脑年龄估计框架，然后是不同的回归算法。然后在由CH个体，轻度认知障碍患者以及阿尔茨海默氏病患者组成的独立测试集上量化了每个回归算象。我们的实验结果表明，大脑年龄框架的预测准确性受回归算法的影响，表明先进的机器学习算法可以导致临床环境中更准确的脑年龄预测。
小册子＃4：哮喘和吸入类固醇
“类固醇”是通常在体内生产的化学物质家族。它们用作激素 - 有助于调节人体生长和功能的化学信号。一些类固醇激素（例如睾丸激素）刺激蛋白质的形成和肌肉的生长。竞争性运动员众所周知，可以对这些“健美”类固醇的非法衍生物进行大量改善的运动表现。 类固醇激素的一种非常不同的类固醇激素是肾上腺肾上腺皮质中的类固醇激素（因此，“皮质 - ”），它们位于肾脏附近。 皮质类固醇激素对人体功能具有许多不同的影响，包括对我们使用能量储存（脂肪，蛋白质和糖）的影响以及我们如何调节身体的盐和水含量。竞争性运动员众所周知，可以对这些“健美”类固醇的非法衍生物进行大量改善的运动表现。类固醇激素的一种非常不同的类固醇激素是肾上腺肾上腺皮质中的类固醇激素（因此，“皮质 - ”），它们位于肾脏附近。皮质类固醇激素对人体功能具有许多不同的影响，包括对我们使用能量储存（脂肪，蛋白质和糖）的影响以及我们如何调节身体的盐和水含量。
从孔子到编码，从阿维森纳到算法：通过跨文化古代智慧培育合乎道德的人工智能发展 Ammar Younas 1,2,3,4,
https://scholar.google.com/citations?hl=en&user=Rl-YqPEAAAAJ 摘要：本文探讨了将东方多元文化的古代教育原则融入现代人工智能伦理课程的潜力。它借鉴了古代中国、印度、阿拉伯、波斯、日本、西藏、蒙古和韩国丰富的教育传统，强调了它们对哲学、伦理、全面发展和批判性思维的重视。通过研究这些历史教育体系，本文建立了与现代人工智能伦理原则的关联，主张将这些古代教义纳入当前的人工智能发展和教育中。拟议的整合旨在提供全面的教育，不仅涵盖基础知识，还涵盖高级学习，从而为未来的人工智能专业人士提供必要的工具，以开发具有道德责任感、文化意识并与公平、安全、透明和协作等人类价值观相一致的人工智能系统。这种方法不仅解决了人工智能协调问题，而且还促进了文化和谐和全球理解，这在日益互联互通的世界中至关重要。本文认为，古代教育体系的智慧与现代人工智能伦理相协调，可以指导对人类有益的人工智能技术的发展，确保这些进步不仅在技术上合理，而且在道德和文化上也符合要求。关键词：人工智能伦理、人工智能协调、跨文化教育、人工智能发展、人工智能课程设计 1. 引言：与人工智能系统的互动已成为必然，它们与人类价值观和利益的一致性已经受到质疑。预计人工智能系统应该
深度学习模型的合奏，用于心跳心律不齐
心律不齐是全世界死亡的主要原因之一，由于生活方式的改变，其流行率急剧上升。由于其非侵入性，ECG信号通常被用于检测心律不齐。手动技术需要很长时间，并且容易出错。利用深度学习模型早期自动识别心律不齐是改善诊断和管理的首选替代方法。本文提出了一个独特的集合深层结构化学习模型，用于分类心律不齐，以整合注意力机制，双向长期记忆和卷积神经网络。它分为五个类别：非分解（n），上室异位（S），心室异位（V），融合（F）和未知（q）。MIT-BIH和St. Petersburg数据集集成为多模型数据集，用于培训，验证和测试建议的模型。还通过F1得分，回忆，准确性和精度测试了模型的性能。基于所有这些方法的合奏，该模型准确99％。