XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemartifici
ME 620 人造基础
课程内容/教学大纲简介：范围；历史、趋势和未来方向。通过搜索解决问题：生产系统和人工智能；图搜索策略：无信息搜索、启发式搜索技术；约束满足问题；随机搜索方法；搜索博弈树：极小极大、Alpha-Beta 剪枝。知识表示和推理：人工智能中的谓词演算：语法和语义、表达力、统一性、解析度；解析度反驳系统；情境演算。不确定性下的推理：不确定性概念；不确定知识和推理、概率；贝叶斯网络。规划：使用状态空间搜索进行规划；规划图；偏序规划。决策：顺序决策问题、最优策略算法。机器学习：从观察中学习：不同形式学习的概述、学习决策树、计算学习理论、统计学习方法、神经网络和联结主义学习。
使用生成artifici
然后，本文介绍了法律界利益相关者对生成AI的回应。例如，多个州和国家律师协会已任命工作组来研究AI并就其使用提出建议。此外，在佛罗里达州和加利福尼亚州等州，道德机构已经发出了有关调节AI使用的咨询意见或建议，解决了诸如律师是否必须获得客户的知情同意，以便在客户的代表中使用生成AI。律师还必须面对各个律师事务所通过的AI政策以及确保其保证的法律渎职承运人。本文考虑的最终回应分析了诸如这些披露政策之类的措施的程度是对律师滥用生成AI的例子的比例反应，或者它们是否是一种过度反应 - “解决问题的解决方案”。
人工智能与科学 5‘人工智能是一种炒作......
2018 年安永和微软的一份调查显示，荷兰政府在其人工智能愿景中引用了这两家公司的数据，86% 的荷兰公司表示人工智能对其行业产生了重大影响。科学得分略低：我们对近 1,500 名科学家的调查显示，三分之二的人（强烈）同意人工智能将从根本上改变科学的说法。医学、哲学和计算机科学领域的受访者最直言不讳，平均占 75%。数学家（48%）、律师（57%）和技术科学家（61%）则稍微保守一些。更有82%的研究人员认为人工智能在他们自己的领域内有着良好的发展机遇。在所考察的学科中（见第 7 页的方框），历史学家和数学家（令人惊讶的是）认为这种可能性最小：在 1 到 5 的范围内，他们的得分分别为 3.4 和 3.7。计算机科学（4.6）、医学和天文学（均为 4.4）学科得分最高。所有接受调查的学科的受访者都对人工智能对跨学科合作的贡献持积极态度。 “我确实看到了人工智能在人文学科领域的机遇，”一位历史学家回答了一个悬而未决的问题。 “尤其是在考古学和语言学等应用更广泛的领域。然而，我对人工智能在我所在领域的价值、机遇、可用性和道德性存在严重怀疑。对人工智能提出的问题，完全取决于提出这些问题的人。’研究人员补充说，为了提高这些问题的质量，如果荷兰的研究资助和推广体系能够更加重视创造力和跳出固有思维模式，这将会有所帮助。
人工智能游客引导 | speciAlps 播客系列第 1 集 网页链接：https://soundcloud.com/cipra_international/artifici
人工智能引导游客 | speciAlps 播客系列第 1 集 网页链接：https://soundcloud.com/cipra_international/artificial-intelligence-for-visitor-guidance- episode-1-specialps-podcast-series 文字记录：CIPRA International 的 Michael Gams：大家好，欢迎收听我们的 speciAlps 播客系列“引导游客，保护自然体验”。我叫 Michael Gams，这是 CIPRA International 与阿尔卑斯社区网络 Alliance in the Alps 合作制作的该系列四集播客中的第一集。所有剧集均为英文。此外，每集还将提供阿尔卑斯语言法语、意大利语、德语和斯洛文尼亚语之一的版本。本集我们从斯洛文尼亚语开始。因此，如果您会说斯洛文尼亚语，请随意选择斯洛文尼亚语剧集。人工智能如何帮助保护敏感区域的自然环境？这就是我们将在接下来的半小时内与来自奥地利和斯洛文尼亚的几位专家讨论的内容。迈克尔：当我们探索阿尔卑斯山的自然风光时，我们会在现实世界和数字世界中留下痕迹。这些痕迹可以通过全球导航卫星系统（如 GPS）、自愿地理信息、移动设备数据、社交媒体帖子等进行追踪。在这里，人工智能发挥了作用——例如，它可以帮助引导游客远离敏感区域。但这是如何工作的？这就是我要问今天 speciAlps 播客的第一位嘉宾 Karolina Taczanowska 博士的问题。她在奥地利维也纳自然资源与生命科学大学工作。她的研究领域包括游客监控和游客管理中的数据化。欢迎您，感谢您抽出时间，Karolina！Karolina：感谢您的邀请。
引用：Kobayashi M，Katayama M，Hayashi T等。通过Artifici
通过人工智能（AI）进行定量分析的抽象目标（AI）在一家急诊护理医院的医生在多模式综合护理沟通技巧培训计划之后的老年医院的沟通技巧，并定性地探索该培训计划的教育益处。设计了一项收敛的混合方法研究，包括一项具有准实验设计的干预试验，以定量分析医生的沟通技巧。定性数据是通过医师对培训后管理的开放式问卷的回答收集的。设置急诊医院。参与者共有23位医生。在4周的多模式综合护理沟通技巧培训计划中进行干预，包括视频讲座和床边教学，从5月到2021年10月，所有参与者在培训前后的相同情况下检查了模拟患者。这些检查是通过眼睛跟踪摄像头和两个固定摄像机录制的视频。然后，AI分析了视频的沟通技巧。主要结果衡量主要结果是与模拟患者的医师眼神交流，言语表达，身体触摸和多模式沟通技巧。次要结果是医生的同理心和倦怠分数。导致参与者单峰和多模式类型的通信持续时间的比例显着增加（p <0.001）。训练后的平均同理心分数和个人成就倦怠分数也大大提高。我们根据训练医生的角度训练后的六个类别开发了一种学习周期模型：多模式综合护理沟通技巧培训；对老年患者状况的变化的认识和敏感性提高；临床管理的变化；专业精神；团队建设和个人成就。结论我们的研究表明，多模式综合护理沟通技巧培训医生增加了所花费的时间
研究文章审查了2013年加纳健康专业监管机构法（第857号法案），以确定其在使用Artifici的使用中的适当性
随着人工智能（AI）工具和系统越来越多地整合到医疗保健服务中[1] [3]，加纳面临着有关法律责任，问责制和责任的新监管挑战。核心问题是关于当前框架是否可以充分控制AI以平衡创新目标与患者安全和公共卫生要求的问题。该分析专门侧重于评估2013年的加纳卫生专业监管机构法（第857号法案）及其相对于在医疗机构中人工智能的利用而获得的适当性。第857号法案建立了监督各种卫生专业的标准，道德规范，不当行为和资格的监管机构。然而，该法案是对AI技术没有明显沉思的制定的。
AALBORG UNIVERTET的机会约束...
摘要 - 本文提出了使用粒子群优化（PSO）对人工神经网络（ANN）的增强，以管理虚拟电厂（VPP）系统中的可再生能源资源（RESS）。这项研究突出了ANN-BPSO算法与原始BPSO算法的比较。在搜索隐藏层（n）和学习率（LR）中节点数量的最佳值时进行了比较。这些参数值用于微电网最佳能量调度的ANN训练中。已对涉及Ress的微电网（MG）的VPP系统进行了测试，这些方法涉及Ress，以最大程度地减少能力并优先考虑可持续资源的参与，而不是从公用事业网格那里购买电力。该模型使用马来西亚北部Perlis State记录的24小时记录的实际载荷需求进行了测试。此外，Tenaga nasional Berhad Research（TNBR）太阳能气象学记录了真实的天气状况数据，平均为1小时（例如，太阳辐射，风速，电池状态数据和燃油水平）。结果表明，与BPSO算法相比，ANN-PSO给出了精确的决策，这反过来又证明神经网的增强达到了最佳的能量调度水平。
效率发展了！利用生成AI的业务...
在今天的Com Pet It It It It It It It lan DSC猿中，Harne揭示了Generati ve artifici al Intelli gence（ge n ai）不再只是n n opti。这是一个旨在使竞争优势领先的竞争力的努力。根据国际数据公司的说法，到2027年，企业在全球在AI解决方案上的支出预计将达到1511亿美元。是否是自动化过程，内容创建，分析可行见解的数据，增强客户互动或检测欺诈，在日益数字化的世界中，拥抱AI至关重要。
利用人工智能进行自我教育
“人工智能”（AI）一词由科学家约翰·麦卡锡于 1956 年提出。他将人工智能定义为“制造智能机器的科学和工程”。目前存在的系统可以在大量数据中发现模式，并复制人类的思维和理性推理，例如概括、争论、解释和从过去学习。人们可以利用这些系统来执行各种任务，这些系统甚至可以接管某些任务。
