XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemhype
Eunika Mercier-Laurent。人工智能的未来：赋予人类力量并帮助保护地球。2023 年国际信息研究峰会，石忠植；Wolfgang Hofkirchner，2023 年 8 月，中国北京。10.3390/cmsf2023008038。hal-04346548
摘要：人工智能系统 (AIS) 已成为我们生活的一部分，许多系统甚至允许自己被基于人工智能的应用程序“编程”。然而，人工智能还可以帮助人们开展各种活动。人工智能的第三次炒作集中在对呈指数级增长的数据量的探索上，其中大部分数据都不受管理。第四次炒作会是什么？人工智能发起者追求打造比人类更智能的机器的梦想以及实现计算机能力的竞赛提出了一些问题：这与人类和地球的可持续性兼容吗？人工智能研究和应用能走多远？人工智能研究和企业未来可以采取哪些方向？本文将介绍人类与人工智能系统协同作用的观点。讨论了两个方面：通过人工智能赋予人类权力，以及利用人工智能保护地球，旨在尝试回答如何平衡研究人员的野心、贪婪的企业和可持续发展与保护地球之间的难题。
Hinton 教授演讲 - Vector Institute
– 大量炒作加上一些实际应用。• 20 世纪 90 年代：在中等规模的数据集上，其他机器学习方法效果更好。天哪！神经网络再次被淘汰。• 2009-2015 年：如果提供大量数据、大量计算能力和一些技术技巧，深度神经网络的效果会非常好。
夏季大学应用量子计算
L 学习目标 在本课程中，你将学习： • 如何实现基本的量子算法并理解其行为 • 如何使用特定于量子计算环境的平台来实现基本的应用程序 • 关于设计量子计算机的国际竞赛 • 关于荷兰、欧洲和全球的量子计算生态系统 • 辨别量子计算的现实与炒作
人工智能（AI）入门
• 尽管人工智能容易受到“炒作周期”预测的影响，但在这一领域的持续投资和实验将产生新的工具和用途，并且最有成效、最可持续的用途将随着时间的推移而显现 • 成熟的人工智能系统仍然代表狭义的人工智能（擅长特定任务的人工智能系统），而不是通用人工智能（能够在广泛任务中自我提升的人工智能系统）
人工智能 - 为善而来
关于人工智能及其对经济和社会的短期和长期影响，存在许多假设和误解。流行的叙事、科幻小说和媒体炒作往往会影响我们对人工智能的看法，但往往不切实际，缺乏细微差别。然而，人工智能为改善我们的社会经济绩效和生产力以及我们的环境和社会福祉提供了巨大的机会。
关于如何解决AI Systems中的性别偏见
将AI系统纳入支持决策过程以增强人类系统可以提供预测或脱离可能未引起人类的预测相关性的能力有很大的优势（Cummings，2004）。然而，除了围绕AI炒作的兴奋之外（Fishburne，2024），人们对其道德，社会和法律的影响越来越关注，尤其是对性别偏见。而不是仅仅试图以道德和合法的方式导航AI炒作，而是需要询问的第一个问题不是AI系统是否可以将AI系统纳入过程或产品中，而是首先应使用AI。正如加布里埃拉·拉莫斯（Gabriella Ramos，2024年）在联合国教科文组织的《女性4道德AI会议》上指出的：“如果我们能为妇女制作，我们就可以为所有人做到这一点。”性别偏见不仅与男人和女人的二进制定义有关，而且是将男性用作系统设计默认值的观点（Perez，2019），不包括其他性别，包括女性，这些性别占世界人口的一半以上。这种偏见不仅是一个道德问题，而且是一个系统性的问题，在整个AI生命周期中存在。
作为气候“解决方案”
长期以来一直将海洋描绘成气候变化的受害者，受到海洋变暖和酸化的威胁，但现在越来越多地将其作为解决气候危机的关键解决方案。特别是，正在强调海洋有希望的碳固执潜力。在本文中，我们寻求将建造海洋作为气候变化解决方案空间的统计，话语和演员的历史性化。我们概念化了有关海洋缓解潜力作为有争议的治理场所的辩论，在那里，各种演员组成了联盟和有关气候行动的不同社会技术叙事。使用一种创新的定量方法，该方法将科学计量学与文档分析，观察性实地调查和访谈相结合，我们概述了海洋碳固执史上的三个历史阶段，遵循炒作，争议和失望的经常性周期。我们认为，围绕海洋碳封存的最新炒作不是由技术突破或科学不确定性的降低而引起的，而是由新的社会技术配置和联盟引起的。我们得出结论，表明气候变化解决方案如何在议程上放置并成为合法化的是科学和政治过程，与科学如何构筑气候危机以及最终的治理有关。
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生成AI的技术飞跃导致了营销行业的激动和猜测。这加剧了一种叙述，将生成性AI作为各种营销挑战的全部方法。当前的炒作是由AI工具的有效性和几乎无限效率的承诺所驱动的，AI工具似乎能够自动化任务，包括复杂的数据分析，内容创建和客户体验的个性化。在这种热情中，出现了关键问题：
Quant Roadmap
第1章：机器学习和算法交易（教科书）。。。。。。。。。。。。。。1第2章：衍生工具和波动性交易（教科书）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5第3章：YouTube视频。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7第4章：课程。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10第5章：播客。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12第6章：交易平台和经纪公司。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13第7章：神经网络 / ml / hype。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15第8章：密钥数学概念。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18第9章：优化（确定性和随机性）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20第10章：高频交易和市场建设。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23第11章：附加的波动/派生资源。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。29第12章：编码语言评论和资源。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31第13章：项目。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。34第14章：数据。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。38第15章：GitHub存储库。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。42第16章：轻读。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。46第17章：职业。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。48第18章：套利指南。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。51第19章：市场制作指南。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。53第20章：对交易指南。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 55第21章：季节性指南。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 56第22章：动量指南。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。53第20章：对交易指南。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。55第21章：季节性指南。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 56第22章：动量指南。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。55第21章：季节性指南。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。56第22章：动量指南。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。57第23章：要阅读的博客。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。58第24章：遵循的Twitter帐户。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 59第25章：如何学习此材料。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。58第24章：遵循的Twitter帐户。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。59第25章：如何学习此材料。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。61第26章：其他路线图。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。65
人工智能在法律实践中的应用
法律行业广泛采用人工智能需要赢得法律专业人士、客户和整个社会的信任和认可。人工智能工具在支持法律专业人士的工作方面具有巨大的潜力，但除了炒作之外，我们仍然需要充分了解如何以及何时使用这项技术，以及存在哪些固有风险。解决对人工智能的可靠性、问责制、隐私、透明度和潜在偏见的担忧对于培养信任和确保人工智能技术的成功整合至关重要。