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HAEM：获得更高质量的分类任务...
在有限的预算下，获得固定的分类任务集的高质量结果是众包中的一个关键问题。应探索引入人工智能模型来补充该过程。然而，现有的方法很少直接解决这个问题；现有的方法是在如何使用嘈杂的众包数据训练人工智能模型的背景下提出的。本文提出了一种更直接的方法来解决在有限的预算下引入人工智能来提高人类工作者在固定数量任务中的结果的问题；我们将人工智能模型视为同事，并汇总人类和人工智能工作者的结果。提出的“人机协同 EM”（HAEM）算法扩展了 Dawid-Skene 模型，将 AI 模型视为同事，并明确计算它们的混淆矩阵以得出更高质量的聚合结果。我们进行了大量的实验，并将 HAEM 与两种方法（MBEM 和 Dawid-Skene 模型）进行了比较。我们发现，在大多数情况下，基于 AI 的 HAEM 比 Dawid-Skene 模型表现出更好的性能，并且当 AI 模型性能不佳时，它表现出比 MBEM 更好的性能。
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人工智能工作组 - 执行摘要 [内部]_分享
随着人工智能在企业内部逐渐成型，大公司员工对此持谨慎乐观态度。然而，不同级别员工的态度和行为存在差异，高级管理人员希望/知道他们需要实施人工智能，而更多初级员工不确定人工智能整合的期望和效果。
HB 4153（AI 工作组）新闻稿
虽然人工智能发展迅速，但对各州的影响仍不明朗，各州也尚未对不断变化的形势采取统一的应对措施。根据全国州议会会议 (NCSL) 的说法，术语等基本细节在利益相关者或各州之间尚未统一。希望应对人工智能的各州，无论是限制其使用还是利用其潜力，都必须首先决定采取基础步骤，例如确定术语。
工作组会议纪要 2023 年 10 月 26 日
在线出席者：Daryl Wright、Julia Weigel、Luke Miller、Thomas LeQuire、Rebecca Price、Shannon Moore、Stuart Kaplow、Margaret Evans、Bruce Zavos、Scott Falvey、Nicholas Silbergeld、Scott Zacharko、Chelsea Steffes、Nicola Tran、Michael Matthews、Dun Scott、Cliff Majersik、Jared Deluccia、Bo Cheng、参议员 Ben Kramer、Ben Adams、Karen Massey、Aaron Rice Helps、Alice Bell、Eric Coffman、Jessica Riesett、Joanna Freeman、Luke Lanciano、Les Knapp、Lindsey Humphrey、Melissa Wilfong、Michael Manen、Rick Briemann、Steve Lauria、Todd Nedwick、Zachary Rockwell、Ruth White、众议员 Marvin Holmes、Khalid Malik、Kevin Walton、Daryl Wright、Kim Pezza、Joe Francaviglia、Chris Parts、Chris Stix、Amar Shah、Mark Szybist、Ruth Ann Norton、Shan Gordon、Seth Blumen、Jose Coronado-Flores、Smita Chandra Thomas、Anuj Khanna、Frederick Hoover、Ben Roush、Jamal Lewis、Justin Barry、Lisa Ramjohn、Louise Sharrow、Michael Flatt、Michael Hindle、Michael Powell、Hannah Allen、Erica Bannerman、James Burton、Senay Emmanuel、Liz Feighner、Nathan Fridinger、Joshua Galloway、Ashita Gona、Lori Graf、James Grevatt、Joshua Kace、Sonia Khanna、Logan Dean、Mark LeBel、Kathy Magruder、Greg Ackerman、Ian Marcus、Chris Hoagland、Tyler Pullen、Kristin Mielcarek、Cherise Seals、Ryan Trauley、Ben Voight
MEA 太阳能任务组支持
加利福尼亚州免除该州征收的 100% 税款。地方和地区销售税仍将适用。太阳能设备必须主要用于服务农用设备。佛罗里达州太阳能系统及其所有组件均免征该州 6% 的销售税
原始文章进行了为期8周的可行性研究，对上肢运动性能和功能性
原始文章对基于Tele的监督进行为期8周的可行性研究，以对上肢运动性能和功能能力的剧本练习，Subhasish Chatterjee。Abstrac t Background Telerehabilitation，使偏远地区的患者更容易获得康复，并且在运输挑战方面已被广泛实施，以恢复中风。随着通信技术的发展，Telerehabilitation正在成为一个更可行的选择。仍然未知，但是，这种分娩策略在中风患者的康复方面有多成功。在此前瞻性，单组，治疗性试验中的材料和方法，根据选择标准招募了12例患者。在基线签署了签署的患者同意书后，对患者进行了身体评估，并熟悉患者。患者通过现场会议，每周3天接受了基于电视的监督，每周3天，每周3天进行30分钟的监督。在切换任务之前，有30秒的休息时间。分别在基线，第4周和8周干预的基线时采取了结果指标，FMA UE和中套。计算描述性统计数据以获取基线时的人口统计信息和结果度量。为了评估数据的正态性，采用了Shapiro-Wilk测试。由于发现数据是正态分布的，因此进行了重复测量ANOVA和事后分析，以评估小组内基线，第4周和第8周的数据。Bonferroni校正用于解决多个比较。p值小于0.05被认为表明统计学上的显着差异。结果每个结果度量都表明有很大的改善（p <0.05）。根据组内分析，在FMA UE和Mesupes（p <0.001）中观察到了明显的区别。结论基于Tele的以任务为导向的练习有效地改善了中风患者的上肢运动性能和功能能力。
粒度：使用粒状材料进行机器人任务的高性能模拟
摘要 - 植物材料对行星科学，建筑和制造业中许多机器人任务的关键兴趣。但是，颗粒材料的动力学很复杂，并且通常在计算上非常昂贵。我们提出了一组方法和一个用于快速模拟图形处理单元（GPU）的颗粒材料的系统，并表明该模拟足够快，可以通过增强学习算法进行基础培训，目前需要许多动力学样本才能实现可接受的性能。我们的方法模型使用隐式时间播放方法进行多体刚性接触的颗粒材料动力学，以及算法技术，用于在粒子对和任意形成的刚体之间和任意形状的刚体之间的有效并行碰撞检测，以及用于最小化Warp Divergence的编程技术，以最大程度地构建单层构造（构建多项）。我们在针对机器人任务的几个环境上展示了我们的仿真系统，并将模拟器作为开源工具发布。
低级视觉任务的语言指南的鲁棒性：深度估算的发现
通过将自然语言纳入附加指导来实现单眼深度估计的最新进展。尽管产生了令人印象深刻的结果，但语言先验的影响，尤其是在发生和鲁棒性方面，仍未得到探索。在此过程中，我们通过量化此之前的影响来解决这一差距，并引入方法以在各种环境中基准其有效性。我们生成“低级”句子，传达以对象为中心的三维空间关系，将它们纳入其他语言先验，并评估其对深度估计的下游影响。我们的关键发现是，当前语言引导的深度估计仅通过场景级别的描述和违反直觉的效果最佳地发挥作用。尽管利用了其他数据，但这些方法对于对抗性攻击并随着分配变化的增加而对性攻击和绩效下降并不强大。fi-nally，为了为未来的研究提供基础，我们识别出失败点，并提供见解以更好地理解这些缺点。使用语言进行深度估算的越来越多的方法，我们的发现突出了需要仔细考虑在现实世界中有效部署的机会和陷阱。1
2025 现场教员及任务督导员培训.pptx
● 培训将被记录 ● 曼德尔学校信息 ● 实地教育概述 ● 实地教育的重点和意图 ● 角色和职责 ● 定位和安全 ● Tevera ● 实地教育中的课程整合 ● 基于能力的课程 ● 学习协议 ● 评估 ● 监督、指导和学生学习 ● 实地教育资源 ● 总结和评估
教务长人工智能和学习环境工作组报告
1. 持续学习人工智能：鉴于人工智能技术的快速发展，工作组建议优先考虑持续学习机会。这些可以包括入职培训计划、演讲系列和旨在提高大学社区人工智能素养的专业发展计划。2. 将人工智能主题纳入教学大纲：为了帮助学生了解人工智能在学术环境中的作用和局限性，教师应在课程大纲中纳入关于人工智能的有目的的陈述。教学与学习中心可以提供工具和建议来实现这一目标。3. 与学习成果相一致的课程评估：应修改传统的评估方法，以适应生成式人工智能带来的挑战。选项包括口试、课堂写作作业和其他形式的真实评估，这些评估无法被人工智能轻易复制。4. 政策修订：应系统地审查和更新现有政策，明确提及生成式人工智能。这将有助于学生和教职员工了解在哪里以及如何适当使用人工智能。