XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemtabula
Locke的Tabula Rasa对人造
本文研究了洛克的哲学与AI的功能之间的相互作用，专门针对受监督和无监督的学习方法。通过探索这种联系，我们旨在阐明哲学基础是艾斯乔恩·洛克（Ai'sjohn Locke）的哲学基础，这是17世纪的哲学家，也是有影响力的文章“有关人类理解的论文”的作者，也许是 *tabula rasa *的哲学的原始支持者。据表明，人本质上是空的，没有原始的想法。洛克认为，每一块知识仅来自人类的经验。除了影响许多经验主义之外，诸如AI/ML之类的现代领域在这些思想中发现了含义。“ tabula rasa”的核心原理，其中的学习取决于输入和经验，反映了AI系统从数据中学习的方式。本文研究了洛克的哲学与AI的功能之间的相互作用，专门针对受监督和无监督的学习方法。通过探索这种联系，我们旨在阐明AI的哲学基础。
护理计划 - CareVention 医疗保健
版权所有 © 2023，Tabula Rasa HealthCare, Inc.，保留所有权利。这些材料是 Tabula Rasa HealthCare, Inc. 的机密和专有信息，未经 Tabula Rasa HealthCare, Inc. 书面同意，不得全部或部分复制。| 纳斯达克 – TRHC。
实时强化学习的复杂性分析
本文分析了在线增强学习算法的复杂性，即Q学习和价值意识的异步实时版本，应用于确定性域中达到目标状态的问题。先前的工作得出的结论是，在许多情况下，Tabula Rasa强化学习是针对此类问题的指定的，或者只有在增强学习算法时才可以处理。我们表明，相反，算法是可以处理的，而任务表示或初始化的模拟更改。我们在最坏情况的复杂性上提供了紧密的界限，并显示出复杂性是如何较小的，如果系统性学习算法对状态空间或域具有某些特殊属性的初始了解。我们还提出了一种新颖的双向Q学习算法，以从所有状态到目标状态找到最佳路径，并表明它不比其他算法更复杂。
人工智能和脑机接口治理的神经哲学
有人批评神经接口存在“神经本质主义”的风险，即认为大脑是人体最关键、最关键的部分，人类的一切体验都可以用一系列神经化学和神经解剖学反应来解释和归因于这些反应。换句话说，主观性、自我和人类身份被简化为大脑以及功能性磁共振成像 (fMRI) 等技术对它们的揭示。或者，这种过度简单化忽略了神经科学并不认为思维是“静态的”，而是解释了影响我们认知和决策的一系列因素这一事实。我们生来就是一张白纸，没有预先定义的好坏观念；我们只具备最低限度的生存偏好（并寻求最大限度提高生存机会的行动）。其他一切，包括我们的道德准则，都受到周围环境和条件的影响。
人类细胞图谱的计算技术
当研究人员收集单细胞数据并将其细化为细胞图谱时，一项关键任务是对每种细胞类型进行表征和标记或注释。“这通常是一项非常耗时、繁重的任务，只有少数生物学专家才能完成，”计算生物学家、麻省理工学院和哈佛大学布罗德研究所 HCA 细胞注释平台负责人 Evan Biederstedt 说。研究人员已经开发了几种自动标记细胞的程序，但这些工具并不总是能得出相同的答案。popV 就是个例子。它的功能简单但功能强大：它将八种自动细胞注释工具整合到一个平台中，并且可以在有更多工具可用时添加 1 。“这是一个加速工具，”联合开发者、加州大学伯克利分校的计算生物学家 Can Ergen 说。拥有新鲜生成的单细胞 RNA 测序数据的研究人员可以将其加载到 popV 中，八种方法中的每一种都会对细胞身份进行“投票”——因此该工具的全名是 popular Vote。对于任何给定的细胞，用户可以检查所有八种注释是否一致，或者对可能的身份是否存在分歧投票。如果这些方法对某种细胞类型的判定一致，研究人员就可以对其身份充满信心；如果存在分歧，可能就没那么自信了。为了量化这一点，popV 提供了“不确定性分数”，以便用户知道在其鉴定中可以给予多大信任度。“这真的很酷，”Regev 说。PopV 使用来自 Tabula Sapiens 的数据进行训练，Tabula Sapiens 是一张人类细胞图谱，涵盖了近 500,000 个细胞，代表了 15 个人的 24 个器官。研究人员随后在来自人类肺细胞图谱 2 的数据库上对其进行了测试；根据最终论文，popV 的预测与大多数注释一致，比任何单个计算注释器都更准确。Biederstedt 计划将 popV 整合到 HCA 细胞注释平台用户界面中，科学家将能够在对细胞类型进行分类时查看 popV 的预测。“它确实让社区更接近自动细胞注释的梦想，并将极大地帮助研究人员，”他说。一旦研究人员发现了一种有趣的细胞类型或状态，他们可能会想知道它还会出现在哪里。Regev 和她的同事开发了 SCimilarity 来回答这个问题。该软件可以获取感兴趣的细胞概况
Autokey算法ASCII文本的实现...
信息和通信技术的进步以我们永远无法想象的方式改变了世界。从模拟时代到数字时代，技术为新的创新和发现铺平了道路，改变了我们互动，交流，工作甚至游戏的方式。数据泄露是在这个数字信息时代经常出现的威胁之一，因为数据在增强我们传输的数据的安全性方面具有巨大的价值，其中之一是使用代码。有很多方法可以编码密码学中的数据，但是一种流行的技术是Autokey Cipher Cryptography。Autokey Cipher是Vigenere Cipher的开发，它是克服键中某些字符的重复的解决方案。自动操作是根据钥匙长度执行的，并使用Vigenere密码的Tabula Recta进行计算，Autokey的钥匙是纯文本的组合，可以沿着明文产生新的钥匙。在这项研究中，我们使用Java库Javafx构建了实施。GUI还展示了Autokey Cipher的工作原理，这将使我们了解使用ASCII文本构建的加密和解密过程。和其他添加是GUI，该GUI显示了计算，例如雪崩效应（AE），位错误率（BER），字符错误率（CER）和熵。
I.AM 机器人法的基本条款
作家艾萨克·阿西莫夫于 1942 年首次在小说中提出了“机器人三定律”。1960 年，“半机械人”一词出现，用来描述同时具有人造和生物部分的想象中的生物。我自己在 1973 年创造的新词“神经插头兼容性”和“软接线”预测了未来由计算机软件驱动的人机神经互连和合成的发展。今天，人机脑接口半机械人实验和“大脑黑客”设备正在试用。人工智能 (AI) 驱动的数据分析软件的增长和“算法政府”实例的增加也揭示了这些进步基本上不受监管，法律框架不足。在最近的一篇文章中，我指出，随着法律程序和司法决策自动化越来越多地被讨论，RoboJudge 几乎已经到来；我还看出了卡斯特尔的第二句警示：“你不可能构建一种算法来可靠地决定任何算法是否合乎道德”。由于现有的法律和法理学要素很少，无法轻易映射到机器物种，任何新的“机器人法”都必须在一张白纸的基础上起草。此外，机器人法需要考虑到“机器物种”可以指具有自我意识和独特法律人格的物种，我在此将其命名为智能自主机器（“I.AM”）物种：我思故我在。本文通过制定 2021 年机器人法案草案的假定法律文本，制定了机器人法的基本条款（“FACL”），这是制定切实可行的机器人法的首次实质性尝试。这项工作仍在进行中，欢迎其他人参与贡献。
阿贾耶·德乌干 Ka Gana 平台
使用上述协议。瑞典印度尼西亚村庄的肖像小企业和企业家，也称为晶体管 mos。随着用户输入的字符逐个字符地出现在所有用户屏幕上，brown 和 woolley 消息发布了基于网络的 talkomatic 版本，通过超链接和 URL 链接。最后，他们确定的所有标准成为了新协议开发的先驱，该协议现在被称为 tcpip 传输控制协议互联网协议，通过超链接和 url 连接。Knnen sich auch die gebhren ndern，dass 文章 vor ort abgeholt werden knnen。