XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemalcom
ADEJO，Augustine Alhaji 博士和 MISAU，Ali Yakubu，“人工智能在尼日利亚学术图书馆中的应用”（2021 年）。图书馆哲学与实践（电子期刊）。6639。https://digitalcommons.unl.edu/libphilprac/6639
电子邮件：aliyakubumisau@gmail.com 摘要 人工智能的应用如今已渗透到生活的各个领域，教育、医疗、经济部门同样如此，在图书馆中也是如此，以确保合理利用可用资源，取得更好的产出。本研究重点研究人工智能在尼日利亚学术图书馆中的应用。采用的研究设计是定性研究方法，本研究使用说明性方法。指导本研究的研究目标是如何在尼日利亚学术图书馆中应用人工智能。回顾了与人工智能研究相关的文献。本研究的结果表明，人工智能可以应用于尼日利亚的学术图书馆服务，如参考服务、技术、索引、采集中的专家系统以及其在图书馆活动中的自然语言处理、模式识别和机器人技术中的应用。除其他外，建议尼日利亚的学术图书馆应在图书馆运营中使用人工智能，对图书馆工作人员进行人工智能在图书馆服务交付中的使用培训，以及在所有图书馆单位建立人工智能机构。人工智能支出应纳入机构的预算拨款中。尼日利亚图书馆系统中学术图书馆使用人工智能可以促进信息的轻松获取
推荐引用 推荐引用 Fazlollahtabar, Hamed (2021) “使用人工智能进行在线业务服务质量信息分析”，信息科学快报：第 10 卷：Iss。1，第 11 篇文章。网址：https://digitalcommons.aaru.edu.jo/isl/vol10/iss1/11
摘要：在线业务服务组合是面向服务架构中最重要的问题之一。为了应对大多数复杂的业务流程，可能不只是单一的服务，因此必须将多个服务组合起来才能达到合适的效果。组合服务将通过组合单个在线业务服务来生成。每个在线业务服务可能具有具有相似功能的不同实现，但服务质量是其与其他类似服务的不同之处。本研究正在研究基于 QoS 的在线业务服务组合，并提出用于自动化在线业务服务组合的架构。在该系统中，用户通过用户界面插入其功能性和非功能性需求，然后开发人工智能方法来优化在线业务服务的组合，以便在合理的时间内满足用户的需求。
推荐引用 推荐引用 He, Jonathan 和 Xin, ChunSheng (2021) “开发人工智能聊天机器人以支持中学和高中网络安全营的管理”，网络安全教育、研究与实践杂志：第 2021 卷：第 1 期，第 6 篇文章。可从以下网址获取：https://digitalcommons.kennesaw.edu/jcerp/vol2021/iss1/6
摘要 摘要 在整个互联网中，各种组织已经部署了许多聊天机器人来回答客户提出的问题。近年来，我们一直在为青少年举办网络安全夏令营。由于 COVID-19，我们的线下夏令营已改为虚拟夏令营。因此，我们决定开发一个聊天机器人，以减少电子邮件和电话的数量，以及根据我们从以前的夏令营收到的问题一遍又一遍地回答相同或类似问题的人工负担。本文介绍了我们使用 Google Dialogflow 平台为中学和高中网络安全夏令营实施 AI 聊天机器人的实践经验。我们选择了一些常见问题来构建我们的聊天机器人。我们认为，与其直接在网站上发布许多常见问题（许多人可能对此不感兴趣），不如使用聊天机器人，以互动的方式回答任何用户的疑问或询问。我们对聊天机器人的初步评估表明，聊天机器人受到了使用者的好评。29 名学生在使用聊天机器人后填写了一份简短的问卷。79.5% 的学生同意聊天机器人易于使用；89.6% 的学生同意聊天机器人的界面用户友好；89.7% 的学生认为聊天机器人效果很好，聊天机器人非常有帮助，帮助他们回答了一些营地或网络相关的问题；75.9% 的学生喜欢使用聊天机器人；总体而言，82.8% 的学生对聊天机器人感到满意。我们相信聊天机器人比问答代理更有用，它可以进一步发展成为教师和学生的高级虚拟助手。至于未来的工作，我们有兴趣将聊天机器人扩展到网络安全领域的一般问题，以便聊天机器人可以为更多与网络安全知识相关的问题提供标准化答案。
推荐引用 推荐引用 Alam, L., & Mueller, S. (2021). 检查解释对 AI 诊断系统中满意度和信任的影响。BMC 医学信息学和决策，21(1)。http://doi.org/10.1186/ s12911-021-01542-6 取自：https://digitalcommons.mtu.edu/michigantech-p/14974
摘要背景：人工智能有可能彻底改变医疗保健，它越来越多地被用于支持和协助医疗诊断。人工智能的一个潜在应用是作为患者的第一个接触点，在将患者送往专家之前取代初步诊断，使医疗保健专业人员能够专注于治疗中更具挑战性和关键性的方面。但是，要使人工智能系统成功扮演这一角色，仅提供准确的诊断和预测是不够的。此外，它还需要提供（向医生和患者）关于诊断原因的解释。如果没有这一点，准确和正确的诊断和治疗可能会被忽略或拒绝。方法：评估这些解释的有效性并了解不同类型解释的相对有效性非常重要。在本文中，我们通过两个模拟实验来研究这个问题。对于第一个实验，我们测试了重新诊断场景，以了解局部和全局解释的效果。在第二个模拟实验中，我们在类似的诊断场景中实施了不同形式的解释。结果：结果表明，解释有助于提高关键重新诊断期间的满意度指标，但在重新诊断之前（进行初步治疗时）或之后（当替代诊断成功解决病例时）几乎没有影响。此外，关于该过程的初始“全局”解释对即时满意度没有影响，但改善了对人工智能理解的后期判断。第二个实验的结果表明，与没有解释或仅基于文本的原理相比，结合视觉和基于示例的解释与原理相结合对患者满意度和信任的影响明显更好。与实验 1 一样，这些解释主要影响重新诊断危机期间的即时满意度指标，在重新诊断之前或成功解决诊断后几乎没有优势。结论：这两项研究帮助我们得出关于面向患者的解释性诊断系统如何成功或失败的几个结论。基于这些研究和文献综述，我们将为医疗领域的 AI 系统提供的解释提供一些设计建议。
推荐引用 推荐引用 Mantel，Matthias Richard，“坐标测量机：制造业的现代检测工具”（1993 年）。论文。1246。https://digitalcommons.njit.edu/theses/1246
在法律规定的某些条件下，图书馆和档案馆有权提供复印件或其他复制品。这些规定条件之一是，复印件或复制品不得“用于除私人学习、学术或研究以外的任何目的”。 如果用户请求或随后将复印件或复制品用于超出“合理使用”范围的目的，则该用户可能要承担侵犯版权的责任，
推荐引用 推荐引用 Alexander Reus，《司法自由裁量权：美国、英国和德国不方便法院原则的比较》，16 Loy. L.A. Int'l & Comp. L. Rev. 455 (1994)。可从以下网址获取：https://digitalcommons.lmu.edu/ilr/vol16/iss2/10
详细概述了美国不方便法院原则的兴起，并分析了该领域目前的具体发展，包括最近对 Piper Aircraft Co. v. Reyno 的判决。1 第二部分进一步考虑了美国境内根据 28 U.S.C. 进行美国境内审判地转移的平行发展。§ 1404(a)，及其对不方便法院原则的影响。然后，第二部分最后分析了该原则的现状及其在美国的适用性。接下来，第三部分探讨了英国的不方便法院原则，包括其历史和教条发展，并批判性地分析了上议院在 Spiliada Maritime Corp. v. Cansulex .Ltd.2 案中的裁决的影响。第四部分和第五部分指出了美国和英国在涉及德国当事人的案件中实际应用不方便法院原则的差异。第五部分还介绍了海牙公约
阿格拉瓦尔（Ranjana）阿格拉瓦尔（Agrawal），玛纳西·阿努普（Manasi Anup）；库尔卡尼，苏切塔；科特查，凯坦；以及 Walambe, Rahee，“早产儿视网膜病变人工智能研究的定量分析”（2021 年）。图书馆哲学与实践（电子期刊）。 5342. https://digitalcommons.unl.edu/libphilprac/5342
阿格拉瓦尔（Ranjana）阿格拉瓦尔（Agrawal），玛纳西·阿努普（Manasi Anup）；库尔卡尼，苏切塔；科特查，凯坦；以及 Walambe, Rahee，“早产儿视网膜病变人工智能研究的定量分析”（2021 年）。图书馆哲学与实践（电子期刊）。 5342. https://digitalcommons.unl.edu/libphilprac/5342
推荐引用 推荐引用 Fok, Ernest，挑战国际趋势：美国人工智能发明案例，19 S ANTA C LARA J. I NT'LL. 51 (2021)。网址：https://digitalcommons.law.scu.edu/scujil/vol19/iss1/2
本文认为，通过承认发明人工智能的人为发明人，美国专利制度有望打破全球经济激励与社会成本之间的平衡。本文将探讨美国专利商标局的发明人要求所带来的问题、发明人工智能背后的技术及其创造能力，以及主要国际专利制度中人工智能发明人的现状。随后，本文将讨论尽管全球反对授予计算机此类权利的趋势，但为什么人工智能发明人对美国来说仍然有意义。美国准备推动宪法目标，即推动“科学和实用艺术的进步”，以造福社会。最后，本文将简要讨论承认发明人工智能的人为发明人将带来的一些主要挑战，以及缓解这些问题的潜在解决方案。
探索骁龙 888 移动平台的 AI 功能 作者：Jeff Gehlhaar，Qualcomm Technologies 技术副总裁和 Hsin-I Hsu，Qualcomm Technologies 高级产品经理
我们第六代 Qualcomm AI Engine 的核心是 Qualcomm Hexagon 处理器。今年，我们推出了 Hexagon 780 处理器。它经过了完全重新设计，具有我们多年来在架构和性能方面的最大飞跃。我们称之为融合 AI 加速器架构。在过去的几代中，我们使用标量、矢量和张量加速器。对于这一新一代，我们消除了加速器之间的物理距离并将它们融合在一起，因此现在它位于一个大型 AI 加速器上。我们还在三个不同的加速器之间添加了专用的大型共享内存，以便它们可以高效地共享和移动数据。共享内存比其前代产品大 16 倍，因此加速器之间的交接时间在纳秒范围内令人印象深刻——在某些用例中速度可高达 1000 倍。