XiaoMi-AI文件搜索系统
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D2.1 潜在认知计算辅助任务分析
图片列表 图 1 飞行阶段描述 ................................................................................................................................ 11 图 2 B707 驾驶舱 ................................................................................................................................ 12 图 3 A350 驾驶舱 ................................................................................................................................ 12 图 4 空客飞行员黄金法则 ...................................................................................................................... 13 图 5 达美航空 OCC ................................................................................................................................ 15 图 6 A320 起飞前检查清单 ...................................................................................................................... 16 图 7：ACROSS 项目中的姿势、眼神注视、EEG 分析 ............................................................................................. 20 图 8：ATM 领域中自适应自动化的示例 ............................................................................................................. 21 图 9：FLYSAFE 项目中向飞行员展示的天气雷达 + 上传的临近预报和预报 ............................................................................................................................................. 22 图 10：NINA 项目中 ATM 领域中 AI 生成的决策支持示例 ............................................................................................................................................. 23 图 11：概念与用例生成及选取流程 ...................................................................................................... 26 图 12 AI 潜能学习原理 ................................................................................................................ 34 图 13：UC 1 AI 概念总结 ................................................................................................................ 35 图 14：UC 2 AI 概念总结 ................................................................................................................ 37
标准化工作任务词典 - 2022 年 7 月 - ADOT
顾问应每月提供计划中所有活动的状态更新，并将更新提供给项目团队。顾问应在 Workfront 中更新项目计划。对计划逻辑的更改应提交给 ADOT 项目经理 (PM) 审批。每月更新应包括项目详细活动和相应日期（以条形图或其他经批准的格式）以及与每月发票同时出现的主要项目里程碑计划。如果某项活动或里程碑比批准的计划落后 30 个日历日或更长时间，则应在 15 个日历日内准备修订后的计划，其中说明为使项目回到计划而应采取的步骤。
评估用于网络安全任务的大型语言模型的考虑
人工智能（AI）政府和行业的政策讨论一直受到人们对根据基于大语言模型（LLM）的人工智能技术的最新进步所带来的潜在社会规模风险的担忧。一个问题是恶意用途，其中具有恶意意图的适度熟练的个人或群体可能会利用LLM来扩大自己的能力来引起混乱。其他问题反映了未来AI系统自主运行Amuck的潜力。例如，讨论者担心这种自主系统可以控制关键系统或独立协调影响力的操作。开发更实际的LLM评估可能会有助于避免不适当地推断出令人难以置信的极端情况或完全驳回LLM功能。
找到最可转移的大脑图像分割任务
摘要 - 尽管许多研究已成功地将转移学习应用于医学图像分割，但是当有多个源任务可转移时，很少有人研究了选择策略。在本文中，我们提出了一个基于知识的知识和基于可传递性的框架，以在大脑图像分割任务集合中选择最佳的源任务，以提高给定目标任务上的转移学习绩效。该框架包括模态分析，ROI（感兴趣的区域）分析和可传递性效率，以便可以逐步对源任务选择进行。特别是，我们将最先进的分析转移能力估计指标调整为医学图像分割任务，并进一步表明，基于模态和ROI特征的候选源任务可以显着提高其性能。我们关于脑物质，脑肿瘤和白质超强度分割数据集的实验表明，从同一模式下的不同任务转移通常比在不同方式下从同一任务转移的实验更成功。此外，在相同的方式中，从具有更强的ROI形状相似性与目标任务的源任务转移可以显着提高最终传输性能。可以使用标签空间中的结构相似性指数捕获这种相似性。索引术语 - 转移学习，医学图像分析，来源选择I。
青春期早期的任务（10 - 14岁）
适应新的自我年轻青少年的身体意识，经历了在其身体不同部位作用的激素触发的快速而深刻的身体变化。在青春期初期包括：▪快速的身体生长和身体变化。▪骨骼，肌肉和器官的生长不均匀，有时会导致尴尬的外观。▪频繁的疲劳感。▪对身体形象的强烈关注；可能对成长有自我意识。▪担心正常，而同行通常被视为标准。根据他们在青春期所经历的重大变化，适应性成熟的身体和感受，青年必须适应性适应并建立性认同感。这包括结合性别认同感；建立有关性行为的价值观；并发展浪漫关系的技能。青春期早期：▪分配女性出生时（AFAB）的个人通常比出生时分配的男性早（AMAB）早。▪所有性别的年轻人都会感到害羞，脸红，谦虚感和对隐私的兴趣。▪个人经历了新兴的性感觉和探索。▪正常行为包括对自己的身体进行实验（手淫）。▪担心正常情况是正常的。▪与潜在的浪漫合作伙伴接触，发生在朋友团体中。
机器人和AI技术用于智能城市的检查任务
^：Hur，J。G.，Lim，C。G.和Kim，Y。M.（2022年，12月）。开发用于清洁工业现场污泥的机器人系统。在机器人情报技术与应用国际会议上（pp。343-350）。CHAM：Springer International Publishing。 ＃：Iversen，N。，Schofield，O。 B.，Cousin，L.，Ayoub，N.，VomBögel，G。，＆Ebeid，E。（2021）。 设计，集成和实施智能和自我调查的无人机系统用于自动电源线检查。 在2021年IEEE/RSJ国际智能机器人与系统会议（IROS）CHAM：Springer International Publishing。＃：Iversen，N。，Schofield，O。B.，Cousin，L.，Ayoub，N.，VomBögel，G。，＆Ebeid，E。（2021）。设计，集成和实施智能和自我调查的无人机系统用于自动电源线检查。在2021年IEEE/RSJ国际智能机器人与系统会议（IROS）
集成汇编任务的深度学习和协作机器人
摘要：人类 - 机器人的合作在制造和组装任务的领域引起了人们的关注，因此需要开发适应性和用户友好的互动形式。为了满足这一需求，协作机器人（COBOTS）已成为可行的解决方案。深度学习在增强机器人能力并促进其对环境的看法和理解方面发挥了关键作用。本研究提出了将柯比特和深度学习的整合，以帮助用户完成诸如部分交换和存储之类的组装任务。提出的系统包括一个对象分类系统，用于对汇编元素进行分类和存储元素，语音识别系统进行分类，以及用于密切交互的手动跟踪系统。对每个隔离系统和不同个体使用的完整应用进行了测试，平均准确度为91.25％。将深度学习纳入COBOT应用程序中具有重要的潜力，可转变包括制造业，医疗保健和辅助技术。这项工作是使用多个神经网络和在协作任务中使用的cobot的概念证明，证明了系统之间的沟通并为个人和集成系统提出评估方法。
学习项目的项目计划：你的任务路线图
此步骤标志着项目正式结束。在这里，您不仅可以检查是否已完成所有任务，还可以检查是否已实现项目目标并对结果和过程感到满意。这个阶段经常被忽视，但它是自我反思的重要时刻，将有助于您完成未来的项目。