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JRDB-Social：一个多方面的机器人数据集，用于理解社会群体内人类互动的上下文和动态
了解人类的社会行为对于综合愿景和机器人技术至关重要。微观的观察（例如，分裂行动）不足，需要采取一种全面的方法来考虑个人行为，组内动态和社会群体层次，以彻底理解。要解决数据集限制，本文引入了JRDB-Social，JRDB的扩展[2]。旨在填补跨室内和室外社会环境的人类理解的空白，JRDB-Social提供了三个层次的注释：个体属性，组内侵入和社会群体环境。该数据集旨在增强我们对机器人应用的人类社会动态的理解。利用最近的尖端多模式大型语言模型，我们评估了我们的基准，以表达其破译社会人类行为的能力。
跨学科方法来理解人工智能......
计算是技术专家的领域的日子早已一去不复返了。我们生活在一个计算技术（尤其是人工智能）渗透到我们日常生活的方方面面的世界，在各种情况下发挥着增强甚至取代人类决策的重要作用。人工智能技术可以通过处理错误模式来适应您孩子的理解水平；人工智能系统可以利用传感器输入的组合来选择和执行汽车的制动动作；具有人工智能功能的网络浏览器可以根据您过去对搜索的观察进行推理，以推荐新地点的新美食。人工智能的创新主要集中在“什么”和“如何”的问题上——例如，用于在网络搜索中查找模式的算法——没有充分关注可能的危害（例如隐私、偏见或操纵），也没有充分考虑这些系统运行的社会背景。在一定程度上，这是由科技行业的激励和力量推动的，在该行业中，更注重产品的重点往往会淹没对潜在危害和错误框架的更广泛的反思性担忧。 1 。但这种对“是什么”和“如何”的关注在很大程度上反映了计算机科学以工程和数学为重点的训练，这种训练强调工具的构建和计算概念的开发。由于这种严格的技术重点以及其在全球范围内的迅速应用，人工智能带来了一系列意想不到的社会技术问题，包括以种族或性别偏见的方式行事的算法、陷入延续不平等的反馈循环，或实现前所未有的行为监控，挑战自由民主社会的基本价值观。
丰富航空网络规划数据，真实了解旅客需求
案例研究、比较、统计数据、研究和建议均按“原样”提供，仅供参考，不应作为运营、营销、法律、技术、税务、财务或其他建议的依据。Visa Inc. 不对本文件中信息的完整性或准确性作出任何保证或陈述，也不承担因依赖此类信息而产生的任何责任或义务。本文中包含的信息不作为投资或法律建议，鼓励读者在需要此类建议时寻求有能力的专业人士的建议。在实施任何新战略或做法时，您应咨询您的法律顾问，以确定哪些法律和法规可能适用于您的具体情况。任何建议、计划或“最佳实践”的实际成本、节省和收益可能会因您的特定业务需求和计划要求而异。就其性质而言，建议并非未来业绩或结果的保证，并且受难以预测或量化的风险、不确定性和假设的影响。所有品牌名称、标识和/或商标均为其各自所有者的财产，仅用于识别目的，并不一定表示产品认可或与 Visa 有关联。
对理解花生种子开发法规景观的进展
花生（Arachis hypogaea）是一种以其独特的发育过程而闻名的精油作物，其特征是空中浮动，其特征是地下水果的发展。该作物是多倍体，由A和B亚基因组组成，这使其遗传分析变得复杂。OMICS技术的出现和进步 - 包括基因组学，转录组学，蛋白质组学，表观基因组学和代谢组学 - 显着提高了我们对花生生物学的理解，尤其是在种子发育以及种子相关性状的调节的背景下。在完成花生参考基因组完成后，研究利用OMICS数据来阐明与种子重量，油含量，蛋白质含量，脂肪酸成分，蔗糖含量和种子外套的颜色以及调节性机制的定量性状基因座（QTL）。本综述旨在总结基于参考基因组指导的OMICS研究的花生种子发展调节和性状分析的进步。它概述了在理解花生种子发育的分子基础中取得的显着进步，从而洞悉了影响关键的农艺特征的复杂遗传和表观遗传机制。这些研究强调了法律数据的重要性，以深刻阐明花生种子发育的调节机制。此外，它们为未来与性状相关功能基因的研究奠定了基础，强调了综合基因组分析在促进我们对植物生物学的理解方面的关键作用。
了解运输选择对前往Amersa年会的气候影响。Docx
运输对我们单独生产的温室气体（GHG）的量比其他任何东西都多。对运输做出不同的选择是我们减少碳足迹的最重要方法之一。1大大减少旅行年度会议的气候影响的一种方法是使用一种气候影响较低的旅行形式。可能很难对各种活动产生的碳排放量进行确切的估计，除了选择主要运输之外，这会因其他因素而异（例如，您是否需要从目的地朝相反的方向开车才能到达机场或火车站？路线是直接的，还是您的飞机或火车穿过为您的行程增加数英里的轮毂吗？）。某些气候影响计算为碳排放，而其他计算则试图考虑其他气候影响（例如，其他气体的排放，空中旅行中的冷凝道径对气候的不利影响）。
了解人工智能自动化个性化如何推动 B2B 营销的价值
2.2. 价值................................................................................................................................................ 18
人工智能用于理解圣训
建立圣训语料库之后，提取圣训来研究表示其含义的不同方法。主要测试了两种方法：基于知识的方法和基于深度学习的方法。为了应用前者，列举了现有的伊斯兰本体，其中大多数是用于《古兰经》的。由于《古兰经》和《圣训》属于同一领域，因此使用基于语料库的评估来检查这些本体对《圣训》的覆盖程度。结果表明，最全面的《古兰经》本体仅涵盖了 26.8% 的圣训概念，并且扩展它的成本很高。因此，通过构建和评估各种深度学习模型来研究第二种方法，该模型用于二元分类任务，该任务用于检测《圣训》和《古兰经》之间的关联性。结果表明，当前模型达到人类水平理解此类文本的可能性仍然有些难以捉摸。
“对日本的AI和版权的一般理解”
《版权法》第30-4条（法案号1970年的48年）（无目的无目的享受在作品中表达的思想或情感），在以下任何情况下，以任何方式，以任何方式利用一项作品，或者在任何其他情况下，或者在任何其他情况下都不是一个人的目的，以使某人的目的享受或让另一个人享受或使其他人享受这项工作表达的思想或观点；但是，前提是，如果该诉讼会根据工作的性质或目的或其剥削情况不合理地损害版权所有者的利益：i。如果它用于测试，以开发或投入到与作品或其他此类剥削的声音或视觉效果相关的实际使用技术； ii。如果将其用于数据分析（意味着从大量作品或大量其他此类数据中的构成语言，声音，图像或其他元素数据的提取，比较，分类或其他统计分析；在第47-5条第47-5条，第（1）段中，该数据相同，项目II II）； iii。如果它在计算机数据处理过程中被利用或以其他方式不涉及人类感官所感知的作品所表达的内容（对于计算机编程的作品，则这些利用不包括在计算机上执行工作），而不是前面两个项目中所设置的。