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entaction的五个支柱是共同创造人工智能的理论框架
本文提出了ENACTION的认知科学范式，作为共同创造性艺术智能（AI）的理论框架。eNACTION描述了通过在感知过程中与环境的相互作用与环境的相互作用出现的含义。eNACTION与信息处理（IP）认知理论不同，因为它不采用计划，而是精通和定位的含义构建过程。本文认为，可以用作设计，评估和描述共同创造的AI系统的理论基础。描述了五个支柱：自治，感知，实施，出现和经验。每个类别都应用于共同创造的AI，以创建一个描述性框架，以分类和系统地描述共同创造的AI系统。通过文献进行了20个共同创造的AI系统，包括Chatgpt，稳定扩散和Google的双子座。为每个颁发类别提供了设计建议。
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5年/100,000公里的动力总成有限保修不适用于用于某些商业用途的车辆。有关详细信息，请参见您的零售商。+混合动力汽车由5年或100,000公里的完全可转让的动力总成有限保修（以先到者为准。某些条件可能适用）$ 0免赔额加24小时的路边援助，以及8年或160,000公里的完全可转移的高压电池和混合系统有限保修（以第一为例为准。某些条件可能适用。）+电池电动汽车由8年或160,000公里的完全可转移的高压电池和电子通行有限保修（以先到者为准。某些条件可能适用）$ 0免赔额，以及5年或100,000公里的24小时路边援助。+ SRT车辆由3年或60,000-®
掌握斐波那契 - 市场运动中的隐藏顺序
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量子大厅和2D拓扑半学中的光响应橙皮中新型生物复合材料的合成及其用于从水溶液中去除双氯芬酸的应用：评估吸附特性
摘要。这项工作旨在合成和表征橙皮（OP）易于回收的磁复合材料（Orange Peel复合[OPC]），并将其用作e efff fromedscorembent，以从批处理模式下从水性溶液中清除工业药物（diclofenac（dfc））。OP和OPC通过各种技术进行表征，包括傅立叶变换红外，扫描电流显微镜与能量分散光谱，X射线di ff raction，Brunauer-Emmett – Emmett – Emmett – Emmett – Emmett – Emmett-thermogravimetric分析表明，OPC具有有趣的物理学物质性质，可与许多其他许多其他相比。发现OPC的DFC去除是时间依赖性的，并且在90分钟后获得平衡状态。此外，在30°C的温度下，该磁性材料的DFC吸附能力估计为37.0 mg·g -1，高于各种吸附剂。此外，热力学研究结果表明，DFC的去除是可行的，放射的和自发的过程。所有这些结果证明，在广泛的实验条件下，可以将磁化的OP废物视为从水溶液中除去DFC的有前途的材料。
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引用出版的版本：Shepherd，MJ，Horton，JS＆Taylor，TB 2022，'Pseudomonas荧光症中的近确定性突变热点是由多个相互作用的基因组特征构成的”，《分子生物学和进化》，第1卷。39，否。6，MSAC132。https://doi.org/10.1093/molbev/msac132https://doi.org/10.1093/molbev/msac132
gt alert_virginia准备成为第二个国家，以制定全面的AI立法
HB 2094对AI开发人员和部署者履行义务，以减轻与算法歧视相关的风险并确保透明度。它为高危AI系统开发人员建立了护理，披露和风险管理要求，以及消费者披露义务和对部署的影响评估。开发人员必须记录AI系统中已知或合理已知的限制。必须使用行业标准的工具可识别和可检测到来自生成AI高风险系统的生成或经过实质修改的合成内容，并符合可行的适用可访问性要求，并确保在发电时识别合成内容，并在发电时识别出异常，并且具有低风险或创造性的应用程序，以使其“不阻碍显示或享受此类工作或程序或程序的享受”。”该法案参考建立了AI风险框架，例如NIST AI RMF和ISO/IEC 42001。
电弧炉（EAF）转换
绿化免责声明：本文档中介绍的预计的碳排放减少是基于从旧数据中得出的计算。这些预测利用国际标准和基准进行电弧钢制造（EAF）及相关过程。虽然已竭尽全力确保准确性，但这些计算可能无法完全反映最新的技术进步，操作变化或实时排放数据。碳排放的实际减少可能会根据特定地点的因素，新的创新和不断发展的行业实践而有所不同。此信息不应被解释为对未来环境绩效或可持续性结果的确定保证。
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©作者2025。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问h t p p：//c r e a t i v e c o m m o ns。or g/l i c e n s e s/b y/4。0/。Creative Commons公共领域的奉献豁免（H T P：//C R E A T I V E C O M M M M M M M M O M M M M M O M M M O M M M O R G/P U B/P U B L I C D O M A I N/Z E R O/1。0/1。0/）适用于本文提供的数据，除非在该文章中提供的数据可用。
统一框架用于实施量子符号人工智能模型中的知识不正确
符号AI构建了智力行为的计算模型，重点是世界的象征性表示，然后使用逻辑和搜索来解决问题。这些AI模型由声明知识组成，这些事实描述了现实世界和程序知识，这些事实指定了声明知识的不同元素如何相关。这些符号模型中的推理是通过建立由通过程序知识（节点之间的连接）连接的声明知识（节点）形成的知识图来构建的。这些知识图被视为逻辑规则，或者更普遍地为基于规则的系统（RBS）。使用符号AI模型时出现的问题之一是，现实世界中的知识很少完全准确。在本文中，我们假设可能以两种不同的方式存在不准确性：（1）当它与声明性知识相关联时，即对给定事实的描述有多准确。（2）当它与程序知识相关联时，即与证据有关的不确定性