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儿童使用人工智能的利弊以及如何设置安全界限.docx
随着人工智能在我们的生活中发挥越来越大的作用，让孩子与科技建立健康的关系非常重要。这意味着不仅要了解如何安全负责地使用人工智能，还要知道如何以批判性和创造性的思维方式对待技术。鼓励孩子培养批判性思维技能在数字时代至关重要，因为它可以让他们评估他们在网上遇到的信息的准确性和有效性。这包括能够识别虚假新闻或错误信息，并了解人工智能算法中可能存在的潜在偏见。与技术建立健康的关系还意味着在其使用方面设定健康的界限。父母可以帮助孩子在屏幕时间和其他活动之间建立健康的平衡，例如户外游戏、与朋友和家人交往以及从事创造性活动。
以用户为中心的可解释人工智能框架...
最先进的人工智能 (AI) 技术已经达到了令人印象深刻的复杂性。因此，研究人员正在发现越来越多的方法将它们用于实际应用。但是，这种系统的复杂性要求引入使这些系统对人类用户透明的方法。AI 社区正试图通过引入可解释 AI (XAI) 领域来克服这一问题，该领域旨在使 AI 算法不那么晦涩难懂。但是，近年来，人们越来越清楚地认识到 XAI 不仅仅是一个计算机科学问题：由于它与通信有关，因此 XAI 也是人机交互问题。此外，AI 走出实验室是为了在现实生活中使用。这意味着需要针对非专家用户量身定制的 XAI 解决方案。因此，我们提出了一个以用户为中心的 XAI 框架，该框架侧重于其社交互动方面，灵感来自认知和社会科学的理论和发现。该框架旨在为非专家用户提供交互式 XAI 解决方案的结构。
建模合作者：通过LLM工具使用
从内容节制到野生动植物保护，需要模型识别细微或主观的视觉概念的应用数量正在增长。传统上，开发用于此类概念的分类器需要在数小时，天甚至数月内衡量的大量手动努力来识别和注释培训所需的数据。即使最近提出的敏捷建模技术可以快速地进行图像分类器的快速启动，但仍需要用户花费30分钟或更多的单调，重复的数据标签，以训练一个罪恶的分类器。利用了Fiske的认知灾难理论，我们提出了一个新框架，通过用自然语言相互作用代替人类标签，从而减少了由自然语言相互作用，从而减少了通过一个数量级来定义的总体努力所需的总体努力：从将2,000张标记的图像定义为只有2,000张图像到只有100张图像到100次自然语言相互作用。我们的框架利用了大型语言模型和视觉语言模型的基础模型的最新进展，以通过对话和自动标记培训数据点来雕刻概念空间。最重要的是，我们的框架消除了对人群来源注释的需求。此外，我们的框架最终生产出在成本敏感的方案中可部署的轻量级分类模型。在15个主观概念和2个公共图像分类数据集中，我们训练的模型的表现优于传统敏捷建模以及最先进的零拍模型，例如Align，clip，cupl，Cupl和大型视觉问题回答诸如Pali-X之类的模型。
告诉我们更多有关Moonshot目标＃7，PD Hirano！ - AMED
⚫建立一个技术平台，即使通过开发紧凑，快速和高敏感性的诊断和治疗设备以及技术以及技术来进一步增强医生的医疗意见和诊断能力的技术，即使提供较少的提供者，也可以适当地提供适合每个人的技术平台，即⚫建立医疗网络，以提供与正常时间相同水平的医疗服务，无论区域如何，即使在家庭中开发诊断和治疗设备，以便在家中进行简单的测试和治疗，等等。到2040此外，通过大大减少药物和医疗设备的开发期，开发用于癌症和痴呆等疾病的根治性治疗和精确医学的方法。通过2040年建立数据科学和评估系统。
11。使用RL.Docx
这项研究的结果包括一个灵活的基于RL的交易指标，具有更好的风险管理的更高回报的交易策略，以及与传统方法的彻底比较。这项研究表明，如何有效地应用高级机器学习来增强金融市场的交易。与传统的技术分析相比，该分析的重点是交易活动的统计趋势，RL提供了一种经验驱动的方法，可以适应不断发展的市场状况。基于RL的交易指标利用Q-Learning（一种无模型的增强算法学习算法）来学习最佳的动作选择策略。通过Q值的迭代更新，代理可以通过在任何给定状态下以最高的Q值选择该操作来得出最佳策略。
条例01-O-25，“健康建筑条例”修改城市法规第4-22条“建筑能源和水利用基准测试”以合并建筑物
建议采取的行动：环境委员会和公用事业委员会建议采用法令01- O-25，以创建公平的社区主导的脱碳方法。建议采取的行动：环境委员会和公用事业委员会建议采用法令01- O-25，以创建公平的社区主导的脱碳方法。建议采取的行动：环境委员会和公用事业委员会建议采用法令01- O-25，以创建公平的社区主导的脱碳方法。鲤鱼：市政业务，建筑效率，可再生能源，弹性法规，实施，问责制和合伙企业：市政运营，建筑效率，可再生能源，可再生能源，弹性法规，实施，问责制，责任及合伙企业
使用深钢筋的四倍的机器人模拟...
摘要 - 我提出了一种新颖的增强学习方法，用于在模拟环境中训练四足机器人。在动态环境中控制四足机器人的想法非常具有挑战性，我的方法提出了最佳的政策和培训方案，资源有限，并且表现出色。该报告使用RaisimgyMtorch开源库和专有软件Raisim进行模拟Anymal机器人。我的方法以训练时的机器人步行方案的评估为中心，以制定马尔可夫决策过程。使用在Actor-Critic模式下使用的近端策略优化算法来解决结果的MDP，并使用一台台式机收集了数千个状态转换。这项工作还提出了一个控制器方案，该计划在模拟环境中显示了数千个时间步骤。这项工作还为早期研究人员提供了他们喜欢的算法和配置的基础。
使用机器学习的消费者评估用于消费者购买指标的预测分析
随着当前网络平台用于在线电子商务的快速开发，除了透明的价格竞争外，买方的反馈也对消费者的购买决策也有合理的影响。今天，我们可以看到，近年来，消费者在相关网站上的反馈行为，包括著名的在线购物平台，例如亚马逊购物，Shopee Shopping和Toobao，近年来逐渐得到了增强。消费者反馈的实质性建议是否有助于其他肤浅的消费者阅读他们以改善购物习惯。在这项研究中，我们使用机器学习自动对反馈注释进行分类，并监视购物交易量的增长趋势，从而选择Shopee购物平台作为实验案例。根据评论提供的客户提供的建议已融入情感单词管理分析中，并且单词和单词分数得到了加权。最后，建造了商店销售引擎，该引擎模拟消费者的行为，使用审核管理过滤可变因素，并优化了预测消费者购物的指标。
生物修复：如何利用微生物来清理我们的垃圾 - Clare
a. 作为一名 EPA 科学家，你会如何向你的老板解释什么是生物修复，以及为什么用它来清理墨西哥湾漏油事件是个好主意？b. 我们可以使用生物修复技术来解决哪些其他环境问题？c. 生物修复技术有哪些缺点？你认为我们可以如何处理这些问题？d. 你认为生物修复技术在未来几年会变得更加普遍吗？为什么会或为什么不会？e. 北卡罗来纳州立大学的研究人员一直在研究使用附着在纳米纤维上的真菌去除水中的重金属 (Park et al., 2020)。饮用水中重金属污染的一些来源有哪些？为什么这是一个值得关注的问题？目前用于去除水中重金属污染物的技术有哪些？你认为这些研究人员为什么对使用真菌感兴趣？