XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemcategories
2024 年科学会议摘要类别
27.110 临床病例：心脏肿瘤学 27.111 临床病例：先天性心脏病 27.112 临床病例：重症监护心脏病学 27.113 临床病例：电生理学和心律失常 27.114 临床病例：心力衰竭和心肌病 27.115 临床病例：介入心脏病学 27.116 临床病例：肺动脉高压 27.117 临床病例：心脏瓣膜病 27.118 临床病例：血管医学 27.119 临床病例：心血管肾脏代谢和预防 27.120 临床病例：心脏产科 27.121 临床病例：外科手术 28.122 临床病例：行为医学 28.123 临床病例：脑健康、中风和神经科学
人工智能时代的社会分类危机
本文探讨了我们计算社会的方式的最新转变（Cardon 等人，2018 年）。使用计算技术来辅助决策并不是什么新鲜事。长期以来，计算方法一直被用于对个人进行排名和选择，例如，借助计算机脚本来验证表单是否符合确定性决策规则。随着机器学习 (ML) 工具的出现，这些方法为决策者在处理结合了越来越多的实体和事件列表的文件时的不确定性时产生的困惑提供了技术解决方案。面对文件提供的用于围绕不同原则进行定位的多种参考点，决策者可能会感到无助。他们的决策质量更容易受到批评（Hahn & Tetlock，2005），理由多种多样：他们优先考虑某些标准；他们的社会同质性掩盖了结构性偏见；他们没有注意到可能导致其他结果的变量的多样性；等等。面对分散而庞大的文件，引入基于机器学习模型的自动化工具来辅助决策，建议用统计概率取代不稳定的决策依据。当候选比较空间变得难以理解时，这些工具会对变量进行排序。如今，统计分数的引入方式截然不同，具体取决于领域。它有时采用的只是文件中的一条附加信息，例如在美国法官批准保释的决定中预测重复犯罪的可能性；或者它可以具有更大的自动化程度，例如将警察引导到犯罪更频繁的地方（Brayne & Christin，2020 年）。正如关于人工智能使用的立法草案所表明的那样，结果的自动化问题是监管机构寻求“让人类参与其中”的主要干预点之一（Jobin 等人，2019 年）。本文建议将计算方法的这种转变与社会对统计类别日益增长的批评联系起来，我们称之为社会类别危机。我们认为，决策向机器学习的转变得益于基于类别的方法（使用标准的规则等）无法涵盖世界事件的多样性和多样性1。最后，我们认为这种转变延续了数据空间更普遍的时空扩展。机器学习技术的出现带来了统计文化的变化，值得关注（Breiman，2001）。这些方法的特殊性之一是它们事先并不知道决策规则；它们从数据中学习。要建立这种类型的模型，必须使用由输入数据（文件）和先前决策的输出结果组成的数据集（训练数据库）来训练算法。然后通过反复试验调整模型，使基于训练的预测误差尽可能小（Goodfellow 等，2016）。如果模型是基于输入和输出数据之间的对应关系来学习的，那么决策规则就不能再以先验稳定和自动的基于标准的依据为基础。控制选择的模型是对与给定目标相关的文件变量的最佳比较方法的统计近似。传统的呈现此类模型设计的操作的方式是定义三个独立的空间（Cornuéjols 等，2018；Mitchell，1997）。输入数据构成观察空间，计算结果构成决策空间。在这两者之间，计算的设计者必须想象一个假设空间（有时也称为
类别、量子计算和群体机器人
摘要：机器人群体是人工集体智能的例子，具有简单的个体自主行为和新兴的群体效应，可以完成甚至复杂的任务。机器人群体开发的建模方法是该研究领域的主要挑战之一。在这里，我们提出了一个机器人实例化的理论框架和一个定量的算例。为了建立一个通用模型，我们首先在范畴论的启发下，勾勒出群体的图解分类，将理想群体与现有实现联系起来。然后，我们提出了一个矩阵表示来关联群体中的局部和全局行为，对角子矩阵描述单个特征，非对角子矩阵作为成对的交互项。因此，我们尝试塑造这种交互项的结构，使用量子计算语言和工具对玩具模型进行定量模拟。我们选择量子计算是因为它的计算效率。该案例研究可以阐明量子计算在群体机器人领域的潜力，为逐步丰富和完善留下空间。
在线教学方法分类 AD
PD – 主要为远程学习 当学生和教师在时间、空间或两者之间相隔时，80-99% 的课程直接教学是通过某种形式的技术进行的。（要求学生在部分课程中到校上课。）混合课程同时使用在线和面对面教学活动，面对面活动不超过 20%。
单体类别，表示差距和密码学
是公开的。然后党A选择私人a∈Z，而党B选择私人b∈Z。party a通信g a，b发送g b，常见的秘密是（g b）a = g ab =（g a）b。第三方C可以访问N，G，G A和G B，但是从已知数据中找到G AB很困难，只要P -1在其因素中包含很大的素数。有很多想法，并且有广泛的文献来构建来自非交通性群体和单体的加密协议（Monoids gen-gen-generallents of consemains of of toce of ofers of of ofers ofers of ofers of ofers ofers of ofers of ofers ofers of ofers ofers of ofers ofers of ofers of ofers of ofers ofers ofers of ofers ofers of ofers ofers of ofers of ofers of of tosepsss，我们从现在开始说），请参见例如。[msu08]，[msu11]及其中的参考。此类示例是Magyarik – Wagner公共密钥协议[WM85]，Anshel – Anshel – Goldfeld密钥交换[AAG99]，KO – Lee等。密钥交换协议[KLC + 00]和shpilrain – zapata公共密钥协议[SZ06]。在文献中，协议中使用的单体s通常称为平台组/单体。在[MR15，第4节]中有大量各种协议和平台单体列表，包括但不限于上述列表。有时这些限制在组或基质组中，有时可以使用一般的单体。本文的一个典型示例是Shpilrain -Ishakov（SU）密钥交换协议，例如[MSU08，第4.2.1节]，其工作如下。公共数据是一个单体s，两个集合的通勤元素和g∈S的a，b。party a选择私人a，a'∈A，而party b选择私人b，b'∈A。party a通信Aga'，B发送BGB'，常见的秘密是ABGB'a'= baga'b'。不使用通勤元素的另一个示例是Stickel的秘密钥匙交换（ST）[ST05]。g，h∈S带有gh̸= hg是公开的，party a pick a，a'∈Z≥0，p partion b picks a，a'∈Z≥0，a发送g a h a'，b sends g a h a'，b sends g b h b b'，常见的秘密是g a g b b b b b b b b b b b'h a'''= g b g a a h a h a h a h a h h a'''。 请注意，在这些协议中，S可以是任意的单体。 S的复杂性决定了从公共数据中找到共同秘密的困难。 如Myasnikov和Roman'kov [MR15]所示，也基于早期的作品，SU和ST协议以及其他精神，上面包括的两个段落，如果S承认S小型非平地代表，则可以成功地受到攻击。 简称这称为线性分解攻击或线性攻击。 线性攻击的后果之一是，有限的非交通性群体可能不适合加密目的，因为它们承认了中等大小的非平凡代表。 在玩具示例中，对称组S N具有N！ 元素，但承认忠实的（n-1）维度表示。 该代表的维度在组的大小上小于对数，而对称组对于各种标准非交通性组协议来说将是一个糟糕的选择。 同样，有限的简单谎言类型组通常会接受（通常）与大小相比的（通常）小维度的表示。 少数例外，包括与经典和宽容的协议有关的主要阶阶循环群，对于其他有限的简单组也是如此。g，h∈S带有gh̸= hg是公开的，party a pick a，a'∈Z≥0，p partion b picks a，a'∈Z≥0，a发送g a h a'，b sends g a h a'，b sends g b h b b'，常见的秘密是g a g b b b b b b b b b b b'h a'''= g b g a a h a h a h a h a h h a'''。请注意，在这些协议中，S可以是任意的单体。S的复杂性决定了从公共数据中找到共同秘密的困难。如Myasnikov和Roman'kov [MR15]所示，也基于早期的作品，SU和ST协议以及其他精神，上面包括的两个段落，如果S承认S小型非平地代表，则可以成功地受到攻击。简称这称为线性分解攻击或线性攻击。线性攻击的后果之一是，有限的非交通性群体可能不适合加密目的，因为它们承认了中等大小的非平凡代表。在玩具示例中，对称组S N具有N！元素，但承认忠实的（n-1）维度表示。该代表的维度在组的大小上小于对数，而对称组对于各种标准非交通性组协议来说将是一个糟糕的选择。同样，有限的简单谎言类型组通常会接受（通常）与大小相比的（通常）小维度的表示。少数例外，包括与经典和宽容的协议有关的主要阶阶循环群，对于其他有限的简单组也是如此。也就是说，这些群体相对于它们的顺序承认了小维度的非平凡表示。因为任何有限的G级别都可以在某些有限的简单组上，从而减少了问题
不同人工智能评估类别的评估简介
类别 1：禁止 在大多数情况下，禁止在评估中使用人工智能既不可取，也无法强制执行。学生需要学会在学生和职业生涯中有效、合乎道德和批判性地使用这些工具，并且在条件不受控制的评估中“禁止”使用人工智能更有可能引发未公开的使用，而不是强迫学生不使用它，并且可能包括您不反对学生使用的工具（例如某些语法和拼写检查器）。但是，在封闭条件考试中，禁止使用人工智能可能是必要的，也许是因为它被外部认证机构禁止。
残疾类别 - 构想法案-Oklahoma.gov
俄克拉荷马州职业和技术教育部并未根据种族，颜色，宗教，国籍，性别/性别，年龄，残疾或退伍军人身份进行区分。有关应用此政策的询问，可以转介给ODCTE，ODCTE，合规协调员，1500 West Seventh Avenue，Stillwater，OK 74074-4364、1-800-522-5810或（405）3777-2000。
AI和算法公平中的种族/种族类别
种族多样性在AI和算法公平文献中越来越多地讨论，但是很少关注的重点是证明种族类别的选择并了解人们如何将人们种族化为这些选择的种族类别。对种族类别的转变以及种族ization过程的变化的关注更少，具体取决于数据集或模型的上下文。对谁包括选择的种族恋爱以及人们如何将种族化的人纳入这些类别的不清楚的理解可能会导致对这些类别的不同解释。当对种族类别的理解和种族化过程的理解与所使用的实际种族化过程和种族类别失错时，这些不同的解释可能会导致伤害。危害。在本文中，我们做出了两种贡献。首先，我们证明了如何具有不清楚的假设和几乎没有理由的种族类别会导致不同的数据集，而这些数据集代表了不良的群体，而这些群体被给定的种族类别和在这些群体上表现不佳的模型所掩盖或没有代表。第二，我们开发了一个框架，循环表格，用于记录选择种族类别的选择和求职者，以及将种族化的过程和这些类别的种族化过程，以促进透明度在选择数据集或建模过程中所做的过程和假设时，在选择或使用这些种族类别时。
新生市场类别顾问的时间工作
摘要市场类别和临时工作的文献需要有限的关注中介机构在新生市场类别中的代理作用。通过对量子计算的归纳分析，我们探讨了管理咨询公司如何在这种情况下执行时间工作。我们发现，管理咨询公司通过从事三种类型的时间工作来构建知识市场。首先，它们将未来的市场类别带入了当前的存在，从而使其成为行动的对象。第二，他们构建了最终的不确定性和歧义，因此需要外部知识。第三，它们为立即市场参与创造了紧迫感。 我们的发现阐明了管理咨询公司在新生市场类别中的积极中间角色，使他们能够很早就利用新颖的市场。第三，它们为立即市场参与创造了紧迫感。我们的发现阐明了管理咨询公司在新生市场类别中的积极中间角色，使他们能够很早就利用新颖的市场。
t-t结构带有肌肉函数类别的Grothendieck Hearts
摘要我们研究了三角结构中t结构的核心与coproducts的类别是AB5或Grothendieck类别。如果满足棕色的可表示性，则t结构具有一个AB5心脏，具有单位性cogenerator和coproduct的相关同源函数，并且只有当Coaisle具有纯粹的注射性t -opentive t -openerative对象。如果d是标准生成良好的标准，那么这样的心脏自动是肉眼类别。对于紧凑的t结构（在与coproducts的任何环境三角类别中），我们证明心脏是局部有限呈现的Grothendieck类别。我们使用函子类别，证明依赖于两种主要成分。首先，我们表达任何三角形类别中的任何t结构的心脏，是对过道或共同辅助子类别的适当选择，我们分别调用t -generation或t -cogenerated openeratient openerated子类别。其次，我们研究了从d到完成AB5 Abelian类别的共同赋予的同源函数，并根据D中的纯注射对象将其分类为所谓的计算等效性。这使我们能够证明，任何标准生成的三角形类别d都具有这种通用性的同源性同源函数，以开发纯度理论，并证明在此类三角类别中始终在这种三角形类别中始终结构t结构。