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祖先地区 2024 白皮书
AncestryDNA 聘请了一支训练有素的科学家团队，他们拥有人口遗传学、统计学、机器学习和计算生物学背景，旨在开发一种快速、复杂且准确的方法来估计遗传祖先区域。AncestryDNA 科学团队今年改进了区域结果背后的科学和技术，提高了结果的整体准确性，并增加了可供分配的区域数量（从 88 个区域增加到 107 个）。通过添加这些新区域，我们为会员提供了更精细的信息。
亚里士多德与人工智能白皮书草案 2024 年 6 月.docx
这一集有力地概括了人工智能技术发展中当前精神核心的冲突。一方面，技术人员、科技公司和政府都在努力创造复杂的人工智能工具，以模拟越来越多的人类智能典型表现，从创作诗歌到诊断疾病。对于他们中的许多人来说，这条道路的尽头的最终目标是通用人工智能，一种涵盖人类认知能力整个范围的机器智能。另一方面，人们有一种可怕的感觉，即整个事业，尽管提高了效率并带来了其他所谓的好处，但却是对我们人性的侮辱，对我们过上真正有价值的人生前景构成了普遍威胁——用宫崎骏的话来说，这是“对生命本身的侮辱”。
K-12 教育中的生成式人工智能白皮书 2024 年 8 月更新 - 最终版
在研究和撰写本文的过程中，我们采访了 40 多人，他们从专家博士到八年级学生，应有尽有。我们还借鉴了 Common Sense 的集体智慧，过去几年来，Common Sense 在其教育、政策、研究、宣传和发展团队中积累了丰富的生成式人工智能专业知识和知识。我们试图将平时不怎么交流的人聚集在一起，将不同的观点拼凑成一个整体。在如此广泛的声音中，我们听到了同样广泛的反应——恐惧、惊愕、兴奋、焦虑和乐观——有时这些反应是同时出现的。这些反应都没有错。在 ChatGPT 发布近两年后，尽管我们对未来抱有很大的希望，但我们仍然缺乏明确的指导方针、护栏或政策。
塞缪尔·哈蒙德 - 白宫人工智能政策
5 “我们得出结论，基于计算的推断是预测人工智能能力的一种有前途的方法。”欧文·戴维。“推断语言建模基准中的表现。”在 epochai.org 上在线发布。（2023 年 6 月 9 日）。'https://epochai.org/blog/extrapolating-performance-in-language-modelling-benchmarks
白皮书：用Airscwo.Docx销毁锂离子电池电解质
抽象锂离子电池（LIB）在包括运输，电子和太阳能在内的众多主要行业中起着至关重要的作用。虽然使用量和多氟烷基（PFAS）添加剂可以提高性能和寿命，但通过电池制造和回收操作将这些添加剂的偶然释放到环境中可能会对环境，人类健康和财务成果产生负面影响。当前的电池制造和回收废物处理方法并非旨在消除PFA，从而强调了对高级解决方案的需求。超临界水氧化（SCWO）已被证明可以在各种复杂的废物流中破坏PFA，从而使其成为有前途的解决方案。374Water的AirScWo技术用于处理含有HQ-115的解决方案，该解决方案是锂离子电池中商业使用的添加剂。HQ-115，也称为BIS（三氟甲磺酰基）酰亚胺（LITFSI），是一种双氟烷基磺酰亚胺（BIS-FASIS）的一种类型秒。这些结果表明，374Water的AirScWo技术可用于快速破坏基于PFA的LIB添加剂，并可能提高一旦商业化的LIB制造和回收利用的可持续性。
白皮书 - 人工智能赋能研究
[1] 人工智能已成为主流——让我们创新和规范吧 https://www.scmagazine.com/perspective/emerging-technology/ai-has-gone-mainstrea m-so-lets-innovate-and-regulate [2] Chubb, J.、Cowling, P. 和 Reed, D. (2022)。加快步伐以跟上：探索人工智能在研究过程中的应用。人工智能与社会，37(4)，1439-1457。DOI：10.1007/s00146-021-01259-0 [3] Morris, MR (2023)。科学家对生成式人工智能在其领域潜力的看法。arXiv 预印本 arXiv:2304.01420。[4] Guice, J. 和 Duffy, R. (2000)。互联网在科学领域的未来 [5] Kitchenham, B.、Brereton, OP、Budgen, D.、Turner, M.、Bailey, J. 和 Linkman, S. (2009)。软件工程中的系统文献综述——系统文献综述。信息与软件技术，51(1)，7-15。[6] Marshall, C.、Brereton, P. 和 Kitchenham, B. (2014 年 5 月)。支持软件工程系统综述的工具：特征分析。第 18 届软件工程评估与评定国际会议论文集（第 1-10 页）。[7] Steyerberg, EW (2008)。预测模型的验证。临床预测模型，299-311。 doi:10.1007/978-0-387-77244-8_17 [8] Majid, MAA、Othman, M.、Mohamad, SF、Lim, SAH 和 Yusof, A. (2017)。定性研究中的访谈试点：操作化和经验教训。国际商业与社会科学学术研究杂志，7(4)，1073-1080。[9] 转录一小时的音频或视频需要多长时间？https://www.rev.com/blog/resources/how-long-does-it-take-to-transcribe-audio-video [10] 转录一次采访需要多长时间？ https://www.amberscript.com/en/blog/how-long-does-it-take-to-transcribe-1-hour-of-a udio/ [11] WIDODO，Handoyo Puji。访谈数据转录的方法论考虑。国际英语语言教学与研究创新杂志，第 3 卷，第 1 期，第 101-107 页，2014 年。 [12] REIS，Sofia；ABREU，Rui；PASAREANU，Corina。安全提交消息是否具有信息量？还不够！在：第 27 届国际评估与评估会议论文集 [13] RAMTEKE，Jyoti 等人。使用 Twitter 情绪分析预测选举结果。在：2016 年国际发明计算技术会议（ICICT）。IEEE，2016 年，第 1-5 页。 [14] MITE-BAIDAL，Karen 等人。教育领域的情绪分析：系统文献综述。在：技术与创新国际会议。Cham：Springer International Publishing，2018 年，第 285-297 页。[15] ZUNIC，Anastazia；CORCORAN，Padraig；SPASIC，Irena。健康和福祉中的情绪分析：系统综述。JMIR 医学信息学，第 8 卷，第 1 期，第 e16023 页，2020 年。[16] RAMBOCAS，Meena；PACHECO，Barney G. 市场营销研究中的在线情绪分析：综述。互动营销研究杂志，第 12 卷，第 2 期，第 146-163 页，2018 年。[17] WANKHADE，Mayur；RAO，Annavarapu Chandra Sekhara；KULKARNI，Chaitanya。情绪分析方法、应用和挑战调查。《人工智能评论》，第 55 卷，第 7 期，第 5731-5780 页，2022 年。
诺克斯网络白皮书2025年1月
签名块一个递归链接列表结构，可提供公共密钥，哈希，时间戳和以前的签名块。在最新的签名块中的哈希分别由先前的所有者和授权者的钥匙签署，以创建授权和转让签名。这些签名块位于每个唯一的FBDA中。创世纪签名块 - FBDA（n = 0）的根签名块转移签名块 - 随后的FBDA（n> 0）的签名块
语音人工智能白皮书
执行摘要 语音 AI 结合了语音理解（语音转文本）和对话式 AI（自然语言理解和生成）功能，帮助公司通过电话或即时通讯等语音渠道为现有或潜在客户提供服务。语音 AI 应用程序可让公司减少客户或潜在客户的等待时间，同时降低为他们提供服务的成本。但是，如果语音机器人无法理解用户意图，则可能会降低客户满意度。有效的语音机器人至少应该足够智能，能够理解它们何时不理解用户意图或何时无法有效地为用户提供服务。这将允许它们将对话转交给人工操作员。我们建议公司确定客户服务领域，以便快速测试语音 AI 解决方案，同时跟踪 NPS 等重要指标。由于该领域的最新进展，您对 2018 年语音技术的评估可能与当前技术大不相同。通过快速测试供应商并采用成功的解决方案，公司可以提高客户满意度，同时降低客户服务成本：这是每个企业的圣杯！本白皮书中包含的文章应该可以帮助您识别业务中的语音 AI 用例、选择语音 AI 解决方案的关键标准，并在充分了解语音 AI 生态系统的基础上开始搜索。
能源白皮书.docx
- 家庭能源评级系统 (HERS) 是衡量家庭能源效率的行业标准。它也是全国公认的检查和计算家庭能源性能的系统。 - 为了计算家庭的 HERS 指数分数，经过认证的 RESNET HERS 评级员会对您的家庭进行能源评级，并将数据与“参考住宅”进行比较 - 参考住宅是与实际住宅大小和形状相同的设计模型住宅，因此您的分数始终与您居住的房屋的大小、形状和类型有关。 - 经过认证的家庭能源评级员使用能源评级指数来评估家庭的能源效率，为其分配相对性能分数。数字越低，家庭的能源效率越高。 - 能源评级指数 - ERI