XiaoMi-AI文件搜索系统
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使用反事实机器人
近年来，对在线平台的批评提出了人们对推荐算法扩大有问题内容的能力的担忧，并具有潜在的激进后果。但是，试图评估推荐人的效果的尝试遭受了缺乏适当的反事实的困扰 - 在没有算法建议的情况下，用户会看待的是什么，因此无法将算法的影响从用户的意图中解散。在这里，我们提出了一种我们称为“反事实机器人”的方法，以估计算法建议在YouTube上摄入高度党派内容的作用。通过比较将真实用户的消费模式与遵循基于规则的轨迹的“反事实”机器人进行比较，我们表明，平均而言，仅依靠YouTube推荐人会导致党派消费较少，在这种情况下，这种效果最为明显。按照类似的方法，我们还表明，如果党派消费者切换到中等内容，YouTube的侧边栏建议在大约30个视频中“忘记”他们的党派偏好，而不论其先前的历史记录如何，而主页建议则更逐渐地转向中等内容。总的来说，我们的发现表明，至少自YouTube在2019年实施的算法变化以来，个人消费模式主要反映了个体偏好，算法建议在其中扮演的角色（如果有的话）是一个调节角色。
社交网络中的机器人和对... 的警告
• DDoS 攻击。在计算领域，拒绝服务攻击（DoS 攻击）是一种网络攻击，攻击者试图使其目标用户无法使用网络资源（网站），从而暂时或无限期地中断与其连接的主机的服务。拒绝服务通常是通过用无关请求淹没目标服务器或资源来执行的，试图使系统超载并阻止部分或全部合法请求得到满足。在分布式拒绝服务攻击（DDoS 攻击）中，淹没受害者的传入流量来自许多不同的来源。需要更复杂的策略来减轻这种类型的攻击，因为仅仅尝试阻止单个源是不够的，因为存在多个源。
Minecraft中的机器学习：Minecraft中面向对象检测的概念证明
使用MineFlayer，神经网络的实现提供了很大的灵活性。硬编码的行为，例如机器人的收集，移动，构建和其他行为，可以改变为程序员的愿望。可以创建一个新的数据集，可以创建并用于训练新的网络以身份洞穴；煤炭，铁和钻石等矿石上的数据集可用于训练机器人进行采矿。可以使用州机器来切换神经网络和行为，以通过理想的自主权执行更复杂的任务。参考
ChatGPT 和其他人工智能机器人在卫生政策制定中是否有应用？机遇与威胁
简介 卫生政策制定是制定和实施解决公共卫生问题和改善健康结果的政策的过程。它涉及识别健康问题、制定解决这些问题的政策和战略以及分配资源以支持这些政策。卫生政策制定还涉及与政府机构、医疗保健提供者、患者团体和倡导组织等各种利益相关者合作，制定有效、公平和可持续的政策。卫生政策制定的目标是通过解决健康的根本社会、经济和环境决定因素来促进健康和预防疾病。1,2 近年来，卫生政策制定过程面临各种挑战，这使得该过程更加复杂和困难。COVID-19 大流行对卫生政策制定产生了重大影响，突显了医疗保健获取和结果方面现有的不平等现象，导致人们呼吁制定更公平的医疗政策。3 此外，人口老龄化增加了对医疗服务的需求，特别是对慢性病的需求，给医疗资源带来了压力。 1,4 医疗成本的上升、技术的进步和心理健康问题也成为重大挑战，需要政策制定者制定政策来解决这些问题。不同人群之间的健康差距仍然存在，特别是在种族和少数民族之间，这进一步需要制定促进健康公平的政策。这些挑战要求政策制定者具有创新性、适应性并对不断变化的医疗保健格局做出反应。3-5
Estro 2024的人工智能旅程
联合研讨会：estro -fomp-虚拟临床试验11：00-12：15在1厅1结束辩论中：格子呢冲突 - 伟大的AI辩论 - 这所房子认为，放射治疗护理途径将完全由BOTS到2040年
俄乌战争案例分析——第一个星期一
在本研究中，我们研究了 Twitter 上有关俄乌战争的在线对话，并调查了机器人账户和非机器人账户之间的差异。我们使用“俄罗斯”和“乌克兰”作为关键词，使用 Twitter API 收集了 2 月 17 日至 3 月 18 日在 Twitter 上的数据。我们获得了一个大型数据集，其中包含由大约一百万个不同账户生成的超过 370 万条推文。然后，我们使用间隔抽样进行机器人检测，分析了 1% 的数据，发现大约 13.4% 的账户是社交媒体机器人，负责大约 16.7% 的推文。我们通过账户分析、文本分析和交互分析研究了有关俄乌战争的在线对话的机器人和非机器人之间的差异。结果表明，双方都存在机器人，乌克兰方面的机器人发出的声音更大，而俄罗斯方面的机器人表现出更有效的沟通。此外，在线对话行为方面，机器人与非机器人之间存在差异和相似之处，但这种差异似乎比以前的研究发现的差异相对较弱。
超系统
• Determines granular process inefficiencies • Finds, monitors, and sets up tasks for automation with bots or scripts • Extrapolates information from occurrences on a workstation or recorded from screens, creates process documentation, and automates simulation model generation • Restores or expands a model and provides process recommendations based on previous data
白皮书：fourdefai
Fourdefai中的智能交易机器人将实时市场分析与强化学习的实时分析相结合，从而可以执行交易。机器人不断地基于不断变化的市场状况，从过去的交易中学习并优化订单安置的策略。优化目标是最大化累积回报：
气溶胶微型机器人的输送和驱动
然而，在液体积聚会对下面的生物膜和上皮细胞造成运输障碍的疾病中，雾化治疗的效率和效果会显著降低。[10,11] 常见的例子包括肺炎、囊性纤维化、急性支气管炎和慢性阻塞性肺病。由于 μ 机器人具有增强体内运输的潜力，因此可以用来克服液体积聚并增强治疗效果。μ 机器人通常使用微电子行业的技术制造而成 [12]，可以由各种场提供动力和引导，包括磁场、[13] 声场、[14] 化学场，[15] 甚至光场。[16] 对于体内应用，μ 机器人最常见的控制方法是通过不会在组织中衰减的磁场 [17]，并且已经证明了定向平移
