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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。
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
2008 年国防白皮书
› MediaReport › 文件 PDF 2008年12月31日 — 2008年12月31日 韩国国土部发布的每份国防白皮书 ... 第1节 先进国防资源管理 ………………………… 192.< /div>
安全协议和数据模型（SPDM）体系结构白皮书
10实施本标准或拟议标准的某些要素可能受第三方专利权的约束，包括临时专利权（此处“专利权”）。dmtf不向标准用户陈述有关此类权利的存在，也不承担承认，披露或确定任何或所有此类第三方专利权所有者或索赔人，也不对任何不完整或不准确的认同或不准确的认同或披露此类权利，所有者，所有者或索赔人。dmtf不应以任何法律理论，无论采用任何方面的任何方面或任何情况，都无法承认，披露或确定任何此类第三方专利权，或者对于该方在其产品，协议或测试程序中对标准或其成立的依赖。dmtf对任何执行此类标准的一方不承担任何责任，无论是否可以预见，对任何专利所有人或索赔人都不承担任何责任，并且如果出版后撤回或修改了标准的成本或损失，并且在出版后撤回或修改了损失，并且由任何人予以实施的任何一方无害，以任何人的索赔代理和所有所有者的索赔。
yo-yo.ai whitepaper_public_2025-03-04
●分类特征的本机处理：该模型本质地了解和过程分类数据，而无需手动一式壁炉编码或其他预处理技术。这简化了数据管道，并保留了分类变量内的关系。●使用时间数据的稳健性能：该模型有效地捕获了时间序列数据的模式和趋势，使其适合涉及预测，异常检测或序列分析的应用。●高心电图特征的有效处理：模型可以管理具有大量唯一值（高基数）的功能，而计算复杂性或内存需求的显着增加。●内置的缺少值处理：模型可以优雅地容纳缺失的数据而无需插入或删除，从而确保由于数据集不完整而不会丢失有价值的信息。●高级正则化技术以防止过度拟合：该模型结合了L1和L2正则化，辍学或早期停止以控制模型复杂性并防止过度拟合的技术，从而改善了对看不见数据的概括性能。
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。
SMA 白皮书 其他人怎么想以及我们如何...
贡献作者：Alexus G. Greenkewich 准将（DDGO，J39）、Dr. Hriar “Doc” Cabayan (JS J39)，先生。罗伯特·C·琼斯（SOCOM），Cllr。 Scott K. Thomson 博士（国防部副部长办公室（政策））； Spencer B. Meredith III (NDU)、中尉 (Dr.) Gregory S. Seese (JHU-APL)、中尉 (Dr.) Rafael E. Linera (USASOC)； Erinn McQuagge（北格鲁曼）；帕特里夏·德根纳罗 (TRADOC G2)； Randy Munch 博士（TRADOC G2）；黛安·迪尤利斯 (NDU)；詹姆斯·佐丹奴（乔治城）；伊恩·麦卡洛（约翰·霍普金斯饰）女士劳里·麦卡洛（田野）； Jason Spitaletta 博士（JHU-APL）； Nicholas D. Wright 博士（英国伯明翰大学）；玛格丽特·霍尔（UNO）；吉娜·利根（UNO）；克拉拉·布劳恩博士（UNO）；劳拉·斯特克曼（MITRE）；克拉克·麦考利（布林莫尔饰）；索菲亚·莫斯卡伦科（布林莫尔饰）；汤姆·麦考利（罗切斯特大学）；丹·福伊先生（盖洛普）；克里斯·斯图尔特博士（盖洛普）； Linda Durnell 博士（菲尔丁）；加里·黑尔（田野）； Gwyneth Sutherlin（地理服务）；马克·波利亚克（Ipsos 公共事务部）； David C. Ellis（联合特种作战大学）； Katie Ziemer 先生（益普索公共事务部）；霍华德·西姆金 (USASOC G9)；威廉·D·凯斯比尔（洛克希德·马丁公司 ATL）
白皮书 - bjustcoin-令牌
●革命区块链技术：利用区块链的力量，Justlaw确保所有法律交易和文件都是不可变的和透明的，从而促进了客户和律师之间无与伦比的信任水平。这项创新改变了法律服务的交付方式，灌输了对每次互动的信心。●尖端的人工智能：我们的高级AI算法简化了客户律师匹配过程，保证客户需求与专业知识之间的完美对齐。删除猜测使用户能够迅速有效地访问适当的法律支持。●Bjustcoin（BJC）令牌：我们平台的核心是BJC令牌，BJC令牌是一种强大的实用程序，可激发用户参与度并促进无缝且安全的交易。通过参加BjustCoin和Justlaw生态系统，投资者和用户将加入一个充满活力的社区，致力于改变法律景观，创造成长，协作和持久影响的机会。
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。