XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemTRUTHS
![横向阅读 [pdf]](/simg/g:\will\search\icon\source\e\e9f15781d2d987ec8433f2a7383873404e0f4ed8.png)
横向阅读 [pdf]
我们生活在一个网上信息泛滥的时代。过去，新闻和观点在新闻和电视上是分开呈现的，但今天，大多数人从社交媒体获取新闻，观点和事实以主观的方式一起呈现为“真相”。因此，很难区分事实和虚构。任何人都可以在网上发布信息，他们可以按照自己希望真相被感知的方式来扭曲事实和真相。当您搜索网站、收听播客或观看视频以了解有关特定主题的更多信息时，您看到和消费的结果将是公正和有偏见来源的组合。本讲义将向您介绍横向阅读的概念，这是事实核查人员用来检查来源有效性的一种技术。
国际民航组织 - 通告
1. 飞机维护是支持全球航空业的航空系统的重要组成部分。随着空中交通的增长和商业航班时刻表的严格要求对飞机利用率提出了更高的要求，对按时执行维护操作的压力也将继续升级。这将为人为错误和随后的系统安全网故障打开更多机会之窗。毫无疑问，飞机维护中的人为错误是导致多起航空公司事故的一个因素。同样毫无疑问的是，除非航空业从这些事件中吸取教训，否则与维护相关的安全故障将继续发生。从人为因素的角度来看，在调查这些事件的过程中发现了重要的事实。
欢迎来到人工智能的心理政治
这种形式的人工智能心理政治会导致一种深入骨髓的疲惫。主体被源源不断的信息轰炸，其中大部分是相互矛盾或不可靠的，主体会发现自己不知所措、迷失方向。这不仅仅是精神上的疲劳，更是求知欲的更深层次的枯竭。当你只是一个及时的骑师，而每一次反应都是一个统计平均值，而这个平均值也可能是其他的，那么对真相的基本兴趣就会开始减弱。这种侵蚀并非偶然；它是人工智能制度的设计特征。通过破坏共享真相的可能性，它使集体行动变得困难，甚至不可能。它将个人孤立在他们自己的认知孤岛中，每个人都对自己的真相非常确定，但与他人的真相却更加脱节。集体政治曾经是谈判和争论的场所，现在却变得支离破碎、两极分化，最终陷入瘫痪。
Simon Rippon | CEU PEOPLESimon Rippon | CEU PEOPLE
ba（荣誉）哲学和神学，1997年，关于道德响应依赖性的认识论论点摘要，我们如何最好地说明道德原因和要求的客观性和规范性？一个共同的答案是非自然主义的道德现实主义，它认为不可否认的规范性属性，事实或真理是与思想无关的世界的特征。我对这种观点产生了新颖的认识论反对意见，表明，如果我们把它们奉献给这种事情，我们永远无法理性地决定接受我们的普通道德信念。i然后检查我们如何有针对非道德类型的原因和要求，包括与游戏玩法相关的原因。i展示了这些原因和要求是如何作为我们构建的规范实践的构成部分出现的。该模型被扩展为解释器乐，认知和道德规范性真理。
基于 2 型模糊集和深度图卷积网络相结合的脑电信号自动测谎模型
摘要：近几十年来，许多不同的政府和非政府组织将测谎用于各种目的，包括确保犯罪供词的真实性。因此，这种诊断是用测谎仪来评估的。然而，测谎仪有局限性，需要更可靠。这项研究介绍了一种使用脑电图 (EEG) 信号检测谎言的新模型。为实现这一目标，我们创建了一个包含 20 名研究参与者的 EEG 数据库。本研究还使用六层图卷积网络和 2 型模糊 (TF-2) 集进行特征选择/提取和自动分类。分类结果表明，所提出的深度模型可以有效区分真话和谎言。因此，即使在嘈杂的环境中 (SNR = 0 dB)，分类准确率仍保持在 90% 以上。所提出的策略优于当前的研究和算法。其卓越的性能使其适用于广泛的实际应用。
对控制，机器人技术和自治系统的年度审查安全过滤器：自主系统中安全 - 关键控制的统一观点
物理学中很少有普遍的真理。氢动力行为就是其中之一。任何物质在高温下的运动遵循流体动力学定律。在其原始上下文中的流体动力学描述了水的粘性运动。然而，其原理适用于更广泛的环境：在恒星和星际物质的物理学中，以及等离子体的磁性流体动力学，也是在软活动物质的动力学中。也可以在应用学科中遇到它，包括工程：海洋动力学，天气建模，航空，气体通过管道或交通流量的动力学，仅举几个例子。流体动力行为甚至适用于早期宇宙的物理：在足够高到足以熔化质子和中子的能量时，组成夸克形成了夸克 - gluon等离子体。当粒子对撞机创建此状态时，它只有一秒钟的一小部分。然而，在短期内，它根据流体力学定律移动。
基于本体的检索增强发电（RAG）用于Genai支持的添加剂制造
常规数据分析通常无法捕获添加剂制造（AM）过程的复杂背景，从而导致尖锐的解决方案和次优的分析结果。生成人工智能（Genai）模型（例如大语言模型（LLM））的性能在很大程度上取决于它们整合和背景培训的大量数据的能力。但是，情境化通常是由消耗的数据直接驱动的，而不一定基于基本真理。为了解决这个问题，提出了一种基于本体的检索增强发电（RAG）方法，以增强Genai产生相关提示和答案的能力。Genai通过利用结构的本体论来识别和应用相关背景，从而产生准确而有见地的解释。用例展示了拟议的基于本体的RAG框架如何运作以提供上下文感知的AM数据分析，这些数据分析可以通过执行AM数据分析时通过基本真理来促进分析透明度。