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打击人工智能社区中的反黑人情绪
“你是怎么破产的？！”比尔问道。“两种方式，”迈克说。“逐渐，然后突然”——海明威 [ 11 ]。这句经常被引用的短语恰如其分地描述了需要很长时间才能形成的重大变化如何似乎一下子就发生了。乔治·弗洛伊德、布伦娜·泰勒、阿莫德·阿布雷、托尼·麦克达德等人的法外处决，再加上管理不善、对黑人社区造成不成比例损害的疫情，火上浇油，呼吁我们真正解决美国和国外反黑人系统性种族主义的严重程度。通过这个视角，人工智能社区中的许多人都在问：“我能做些什么来对抗系统性的种族不公正？”。这项工作的目的是帮助社区成员更好地识别和理解我们人工智能社区内反黑人偏见的规模和范围，并说明成员可以采取的一些具体步骤，以帮助缓解这些问题并建立一个更加公正的社区。总结我们的贡献，我们首先确定了认识反黑人的规模和范围的必要性，以及它如何渗透到我们所有的机构中。然后，我们确定学术界中反黑人被放大或强化的领域，并建议教师、研究生和会议采取行动，以尽量减少这些不足之处。
情景规划悖论
摘要 十多年来，未来研究学者在学术贡献的开端不断重复这样的观点：没有足够的理论来支持混乱的情景方法论。这种策略是公式化的，其净效应很奇怪，作者将其称为情景规划悖论。贡献新理论据称是为了解决理论的“惨淡”状态，而贡献新的类型学据称有助于给方法论混乱带来秩序。随着时间的推移，这种贡献策略就会失效。解决理论和方法论问题的努力最终会失败，而这首先促使人们重新陈述这一主张。事实上，该领域已经远离了其所谓的目标。理论的“惨淡”状态鼓励学者采用不一定与共同核心挂钩的理论，而这无助于未来研究中形成共同的基础理论视角。感知到的混乱让位于类型学，而随着类型的增加，它们会加剧它们本应解决的混乱。最终结果是理论仍然惨淡，方法仍然混乱，这并非任何人所期望的。该领域的这一方向是站不住脚的，也是站不住脚的；要么该领域接受这一说法作为真理陈述，而解决办法是大大增强经验主义，要么拒绝这一说法，并将该说法产生的赏金重新解释为理论和方法的丰富性，而不是隐含的匮乏
基本频率：将声音感知理论扩展到扩展现实的协作环境
有人建议，教学法中的媒体和技术有效性是一个神话。干预并非仅仅因为新干预而自动有效。，通常，最初的炒作经常导致期望和随后的失望。虚拟和增强现实，使用越来越广泛的数字平台的元式和协作虚拟学习环境都在此叙述中均出现了。但是，最初的失败无法满足期望，尤其是在理所当然的价值时，不应谴责这些技术被驳回。具有异性设计的新兴机会（异步和不对称角色，任务，接口平台，用户功能等）他们的技术能力和教学潜力太显着。的需求是通过有意义的经验进行更深入的学习，而后者是通过用户体验因素所带来的情感和认知参与来促进的，这些因素包括存在，流动和自我效能感。本文的核心断言是，通过以用户为中心的软件设计，可以大大增强这些学习技术的有效研究，这些软件设计的重点是唤起这些因素。硬件配置和软件设计应提供基于研究信息的互动设计构建的培训场景。这里的转折是，在本文中，我们将寻求经常被低估的听觉感知领域，特别是与人类与人类与数字技术的互动有关，以提出一套新颖的交互设计原理，目的是增强扩展现实的协作。
情景规划悖论
被 Futures 接受 2017 年 9 月 5 日 摘要 十多年来，未来研究学者在学术贡献的开端一直重复声称没有足够的理论来支持混乱的情景方法。该策略是公式化的，净效应很奇怪，作者将其称为情景规划悖论。贡献新理论据称可以解决理论的“惨淡”状态，而贡献新的类型据称有助于给方法论混乱带来秩序。随着时间的推移，贡献策略会崩溃。解决理论和方法问题的努力最终失败了，而这首先促使重新陈述这一主张。实际上，该领域与其声称的目标相距甚远。理论的“惨淡”状态鼓励学者采用不一定与共同核心挂钩的理论，这无助于未来研究中形成共同的基础理论视角。感知到的混乱让位于类型学，而随着类型的增加，它们会加剧它们本应解决的混乱。最终结果是，理论仍然惨淡，方法仍然混乱，这并非任何人的本意。该领域的这一方向是站不住脚的，站不住脚的；要么该领域接受这一说法作为真理陈述，解决方案是大大增强经验主义，要么拒绝这一说法，并将该说法产生的赏金重新解释为理论和方法的丰富性，而不是它们现在经常代表该领域的隐性匮乏、贫困和不完美
休息区突袭行动逮捕 3 名涉嫌贩毒者“我很自豪......
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bevfastline：自动停车申请的单拍快速BEV线检测
摘要：在自主停车场景中，准确的近场环境感知对于平稳操作至关重要。停车线的检测与富有理解的车道检测不同，由于缺乏方向，位置和色彩，图案和背景表面的各种外观的空间一致性而提出了独特的挑战。因此，依赖锚和偏移的车道检测的最新模型并非直接适用。本文介绍了BevFastline，这是一种新颖的端到端线条标记鸟类眼视图（BEV）空间中的架构，该空间是为360◦多相机感知应用而设计的。bevfastline将我们的单发线检测方法与先进的反视角映射（IPM）技术集成在一起，尤其是我们的快速分裂技术，以在各种空间上下文中有效地检测线条标记。此方法适用于3级自动化车辆中的实时硬件。BEVFastline准确地将停车线定位在BEV空间中，最高为10厘米。我们的方法，包括更快的快速SPLAT和单杆检测，超过LSS及其准确性，达到80.1％的精度，90％的召回率，几乎使基于BEV的分段和多线线模型的性能翻了一番。这种简化的解决方案在复杂的，动态的停车环境中非常有效，在自我车辆周围10米以内的高精度定位。
德国的生成AI
生成的AI在最近引起了感觉。原因是生成AI投资可以独立生成文本，图像，编程代码或视频等内容，这些内容通常很难与人类创建的内容区分开。对于生成AI而言，通常是公众感知中的特定应用，是对德国互联网考试查询和报纸文章的分析。 但是，也受益于AI的一般利益。 对在线招聘广告的评估，另一方面表明，公司不仅对生成AI表现出兴趣，而且越来越多地确定公司中的具体用例，并且正在寻找适当的技能。 ChatGpt在2023年上半年也起着至关重要的作用，并塑造了许多工作的能力。 但是，下半年的重点越来越多地消除了公司的需求。 相反，公司采用其他应用程序或应用领域以及生成AI的基础模型。 您想开发自己的应用程序，这些应用程序是针对公司的各自需求和业务模型量身定制的。 尽管如此，Chatgpt具有无创新的效果，有利于这一发展。 例如，可以看出趋势，例如，大型公司尤其想开发个性化的封闭解决方案，其中数据不会离开公司网络。通常是公众感知中的特定应用，是对德国互联网考试查询和报纸文章的分析。也受益于AI的一般利益。对在线招聘广告的评估，另一方面表明，公司不仅对生成AI表现出兴趣，而且越来越多地确定公司中的具体用例，并且正在寻找适当的技能。ChatGpt在2023年上半年也起着至关重要的作用，并塑造了许多工作的能力。但是，下半年的重点越来越多地消除了公司的需求。相反，公司采用其他应用程序或应用领域以及生成AI的基础模型。您想开发自己的应用程序，这些应用程序是针对公司的各自需求和业务模型量身定制的。尽管如此，Chatgpt具有无创新的效果，有利于这一发展。例如，可以看出趋势，例如，大型公司尤其想开发个性化的封闭解决方案，其中数据不会离开公司网络。这可能表明德国的公司越来越多地处理了与生成AI相关的成本和风险。生成AI的使用提出了版权，责任法和数据保护问题，这些问题尚未最终澄清。同样，最近采用的AI法案的影响仍然在很大程度上不清楚。从区域上看，该公司在西南城市以及柏林以及附近的周围地区的需求特别高。在慕尼黑，斯图加特，卡尔斯鲁赫和海德堡以及科隆和波恩周围的地区也可以看到类似的clus效应。尤其是来自技术领域和车辆建设的公司以及研究统一指示，有许多有关生成AI的招聘广告。在柏林和慕尼黑 - 如果许多AI初创企业，则是生成AI的需求。
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