XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemifi
M.Tech手册（2024年1月）人造...
要通过任何模式进入该计划，将根据学术背景和/或门评分有初选。满足入围临界值的候选人可能需要出现书面测试和/或面试。进行测试/访谈的决定将根据申请数量做出，并在适当的时间将其传达给候选人。此外，部门保留为M-Tech申请入围的任何截止的权利。如果找不到适当的候选人，该部门有权不选择任何人。请注意，仅资格并不意味着候选人将被入围或被要求进行书面测试/访谈。
人工智能如何改变中欧的媒体和新闻业 一项关于捷克共和国新闻编辑室使用人工智能的研究，Hung
就像在任何选举中一样，媒体在影响人们的投票偏好、政客的行为以及政党之间的权力动态方面发挥着至关重要的作用。在过去十年中，技术进步从根本上改变了政治沟通。社交媒体的兴起为政治参与者提供了众多选择，可以直接与选民沟通，影响他们的意见并与选民互动。虽然互联网在很大程度上使政治辩论民主化，但它也为那些试图通过虚假信息、操纵技术和宣传来操纵意见和辩论的邪恶参与者打开了大门。媒体继续受到这些变化的影响，其商业模式受到科技公司力量的破坏，其受众转向其他信息来源。尽管如此，新闻业仍然在传播组合中发挥着重要作用。
论文 3 - 工程论证论文
北方天然气网络公司 (NGN) 是一家负责向英格兰北部家庭和企业配送天然气的公司，该地区覆盖西约克郡、东约克郡和北约克郡、东北部和坎布里亚郡北部。NGN 已委托一名顾问对其东部地区——“东海岸氢气”进行前期前端工程设计研究，以支持净零排放和小型项目 (NZASP) 重启以及后续项目阶段，例如前端工程设计研究。东海岸氢气 (ECH 2 ) 旨在将该地区的工业集群与其他供应点连接起来，例如东米德兰兹氢气创新区和该地区的用户。该项目需要一种有效的方法来实现整个英格兰北部的氢气出口，从而实现企业向 100% 氢气的无缝转换（取决于政府的决定），这是氢气最佳部署的地方。
在供应链决策支持中启用可解释的人工智能功能
抽象可解释的人工智能（XAI）在实现明智决定的过程中发挥了作用。现代各种供应链（SC）平台的出现改变了SC相互作用的性质，导致了显着的不确定性。这项研究旨在对现有的有关决策支持系统（DSS）的文献进行彻底分析，并在SC领域内对XAI功能的结合。我们的分析揭示了XAI对SC领域决策过程的影响。本研究利用Shapley添加说明（SHAP）技术使用Python机器学习（ML）过程分析在线数据。解释性算法是专门为通过为其产生的预测提供理由来提高ML模型的清醒性的。本研究旨在建立可衡量的标准，以识别XAI和DSS的组成部分，从而在SC的背景下增强决策。这项研究评估了对他们做出预测的能力，在线数据集的利用，所检查的变量数量，学习能力的发展以及在决策背景下进行验证的研究，强调了需要在不确定条件下涉及智能决策的其他探索领域的研究领域。
人工智能将改变...
临床内分泌学领域以及医疗保健，正面临着新技术的变革性变化，尤其是人工智能（AI）。AI有望大大改善我们筛选，诊断，治疗，监测和教练患者的方式（1，2）。AI工具不仅会使内分泌决策的流程更快，更可靠，因此AI的使用为针对个人患者特征量身定制的个性化治疗计划开辟了道路（3，4）。AI是涵盖机器学习（ML）的计算机科学领域。ml使用旨在做出预测或分类的数学算法。这些模型通常在已知的，标记的数据集上进行训练，并迭代地增强，以获得对看不见的数据进行准确预测的能力（5）。深度学习（DL）是ML的一个子集，使用模仿人类中枢神经系统的复杂模型。dl需要使用人工神经网络（ANN）。ANN由互连层组成，这些图层通过最小化误差（6）来传递信息并优化预测。一旦受过培训，ANN可以处理庞大而复杂的数据集，以执行预测，分类，甚至更高级的应用程序等任务，例如大型语言模型（LLMS），计算机视觉和多媒体生成，从文本输入（7-9）中生成。我们预计AI会造成临床内分泌学的前所未有的破坏。尽管如此，大多数临床医生一方面缺乏对临床AI潜力的正确理解，另一方面，缺点和警告。对AI基础的平衡理解必须最大化其利益。因此，医疗保健提供者必须熟悉这项新技术，但也必须了解其局限性。表1概述了基于AI的工具与临床内分泌学中常规方法之间的差异。本文的目的是概述AI在临床内分泌学和糖尿病领域中的潜在和未来方向。
萨克拉门托城市学院人工智能报告
根据美国劳工统计局的数据，“一项被广泛引用和效仿的研究表明，2010 年至 2030 年期间，美国 47% 的工作面临被自动化取代的风险” [2] 皮尤研究中心在 2023 年 7 月的一份报告中指出，“19% 的美国工人从事的工作最容易受到人工智能的影响，其中最重要的活动可能会被人工智能取代或辅助”和“人工智能接触程度高的工作往往是薪酬较高的领域，而大学教育和分析技能可以成为加分项” [3]。如果高等教育的主要目的是为学生的终身职业生涯做好准备，那么这些统计数据和预测就不容忽视——大学需要帮助学生为这一现实以及新的与人工智能相关的工作做好准备；许多新的工作领域和行业尚不存在。
使用人工神经网络对视觉障碍进行建模
我们提出了一种方法来弥合人类视觉计算模型与视觉障碍 (VI) 临床实践之间的差距。简而言之，我们建议将神经科学和机器学习的进步结合起来，研究 VI 对关键功能能力的影响并改进治疗策略。我们回顾了相关文献，目的是促进充分利用人工神经网络 (ANN) 模型来满足视障人士和视觉康复领域操作人员的需求。我们首先总结了现有的视觉问题类型、关键的功能性视觉相关任务以及当前用于评估两者的方法。其次，我们探索最适合模拟视觉问题的 ANN，并在行为（包括性能和注意力测量）和神经层面预测它们对功能性视觉相关任务的影响。我们提供指导方针，为未来针对受 VI 影响的个体开发和部署 ANN 的临床应用研究提供指导。
