XiaoMi-AI文件搜索系统
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为人工智能研究准备数据字典
• 确定目标人群并相应地选择训练和测试集 • 在社会经济多样化的医疗保健系统中构建和测试算法 • 确保与种族、性别等相关的关键变量。在适当的情况下被捕获并包含在算法中 • 在整个处理过程中测试算法是否存在潜在的歧视行为 • 开发反馈循环以监控和验证输出和有效性
未知组织准备您的
从每周安全简报到排级认证，领导者可以强化他们的信息和指挥氛围。在为未知的任务做准备时，拥有积极的氛围是有益的，因为它允许组织作为一个团队来完成任务。这种既定的氛围为成员提供了一种舒适、自信和真正的保证感，使他们能够做出决定并运用他们的判断，这些都受到领导者灌输的培训和价值观的影响。保证使解决问题变得更容易。相反，当指挥部发现组织的气氛正在发生不利的变化时，它必须立即采取行动纠正不足之处。不采取行动不可避免地会给组织及其新领导者带来痛苦的未来。总而言之，积极的指挥氛围和灌输学习和自我完善的文化为组织在任何任务中取得成功的能力奠定了基调。此外，专门的领导者发展计划可以强化这些属性并灌输所需的价值观。
为法庭做好迎接人工智能的准备
利用您的团队及其对 AI 的学习/知识来定义您组织的 AI 目标和道德规范。目标和道德指导 • 从您要解决的问题的角度出发，并确定 AI 是否是解决方案之一。 • 有哪些数据隐私和安全保护措施，它们是否满足该人群和您的法院的需求？ • 预测法律行业使用（AI）可能出现的道德问题。考虑律师的《司法行为示范准则》（MCJC）和《职业行为示范规则》（MRPC）。
为儿童做好迎接人工智能的准备
图片：https://unsplash.com/photos/a-computer-screen-with-a-bunch-of-code-on-it-ieic5Tq8YMk
制定项目计划的说明
说明：填写上面的表格。这些信息是评估项目是否有资格获得资助、资助比例和资助类型（贷款/补助金）所必需的。研究项目通常由补助金资助，其他项目则由贷款资助。在由补助金资助的研究项目中，至少 50% 的费用必须与研究工作相关（TRL 2-4）。结果利用的准备工作最多可以覆盖 20% 的费用。对于每个工作包，评估所谓的技术就绪水平或项目是否会产生新知识（=工业研究）或应用现有知识（=实验开发、产品开发）。工业研究水平与技术就绪水平 (TRL) 的关系如下： 基础研究 • TRL 1 – 发现基本原理 工业研究（产生新知识） • TRL 2 – 制定技术概念 • TRL 3 – 实验验证技术概念 • TRL 4 – 在实验室条件下验证技术 实验开发（知识的应用） • TRL 5 – 在真实环境中验证技术 • TRL 6 – 在真实环境中演示的技术 • TRL 7 – 在操作环境中演示的原型 • TRL 8 – 系统启动并运行 解决方案完成 • TRL 9 – 在操作环境中验证功能，准备进行工业制造 有关工业研究和实验开发的更详细定义，请参阅附录 2。
为人工智能的未来做好准备
国家科学技术委员会 (NSTC) 是行政部门协调联邦研发 (R&D) 机构各实体的科学技术政策的主要手段。NSTC 的主要目标之一是为联邦科学技术投资制定明确的国家目标。NSTC 制定旨在实现多项国家目标的研发方案。NSTC 的工作由五个委员会组织：环境、自然资源和可持续性；国土和国家安全；科学、技术、工程和数学 (STEM) 教育；科学；和技术。每个委员会都监督专注于科学技术不同方面的小组委员会和工作组。更多信息请访问 www.whitehouse.gov/ostp/nstc。
准备和审查申请的指南...
工作人员完成文件章节后，以草案形式发布，供公众评论。工作人员评估了相关方的评论，并将其中一些评论纳入文件中。这些评论未导致文件发生任何重大变化，但工作人员利用这些评论澄清了文件。根据评论修改了草案文件，并对文件进行了编辑，使各章节之间的写作风格保持一致。工作人员向所有对草案文件发表评论的人发送了工作人员对其评论的分析，并指出了根据评论对文本所做的任何更改。评论和 NRC 回复都放在公共文件室。
WSC'22准备手稿
数字双技术正在迅速发展，提供虚拟表示，该虚拟表示形式并将复杂的物理系统连接起来，以进行仿真，监视，维护和优化等各种目的。与限于模拟特定物理过程的传统方法相反，数字双胞胎中的模拟包括精确描绘大型系统的多态性环境。这些数字双胞胎通过实时数据和反馈循环连接到其物理对应物。虽然实施数字双胞胎的好处很多，但所需的资源，精力和投资对于每种用例可能会有所不同。制造商通常必须评估投资回报率（ROI），然后才能制定这些计划。然而，数字双胞胎复杂的多维性质在准确评估其ROI时构成了挑战。本研究评估了开发数字双胞胎对制造系统的经济影响，并提出了评估ROI的实用框架。这种系统的方法可以帮助利益相关者增强数字双胞胎项目的财务可行性。
WSC'22准备手稿
本文介绍了课程交织在一起的在线行为克隆（IOBC），作为一种培训代理进行军事行动的方法，不仅应对复杂和动态的战斗场景所带来的挑战，还解决了军事教义和策略如何转移到这些代理商中。它突出了传统强化学习（RL）方法的局限性，并提出了与课程学习结合结合的在线行为克隆，作为增强RL代理培训的解决方案。通过利用基于规则的代理进行培训期间的指导，IOBC可以加速学习并改善RL代理的表现，尤其是在培训和复杂场景的早期阶段。该研究使用Lealegsim（一种以增强性学习为中心的模拟环境）进行了实验，证明了我们方法在增强剂性能和可伸缩性方面的有效性。结果表明，IOBC在没有指导的情况下明显胜过RL代理，为在具有挑战性的环境中提供了稳定的学习基础。这些发现突显了IOBC在现实世界中的军事应用中的潜力。
为合作做准备：超大规模战略
在医疗保健行业，与超大规模技术公司的合作越来越普遍。虽然这些合作的目标各不相同，但许多都基于利用数据分析和工具从每天生成的大量医疗保健数据中挖掘见解。梅奥诊所与谷歌的合作就是最近的一个例子。通过利用谷歌的自然语言处理工具和功能，梅奥诊所可以更准确、更高效地从电子健康记录中构建患者数据。结构化数据使临床医生能够更轻松地搜索和分析数据，这些功能使医院能够找到理想的临床试验患者并运行预测工具，以便尽早识别患病风险较高的患者。1 对于梅奥诊所来说，与谷歌的 10 年合作旨在成为“数字化转型的基石”，并将以一种重新定义医疗保健服务的方式将提供商和消费者聚集在一起。2