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人工智能可解释性白皮书
- 从数据中可以了解到虚假相关性，这通常会妨碍模型的泛化能力并导致糟糕的现实世界结果。 - 失去可调试性和透明度，导致信任度低以及无法修复或改进模型和/或结果。此外，这种缺乏透明度阻碍了这些模型的采用，特别是在受监管的行业，例如银行和金融或医疗保健。 - 代理目标导致模型离线执行（通常是匹配代理指标）与部署在应用程序中时的性能之间存在很大差异。 - 由于模型从业者在有问题的情况下本地调整模型行为的能力下降而失去控制。 - 不良的数据放大反映了与我们的社会规范和原则不一致的偏见。
管理国防机构、现场活动的后续步骤...
1。PSA监督和指南1 1-10 2。客户反馈和绩效评估1 1-10 3。计划，编程，预算1 1-11 C.定价实践和计划I I I-1 D.国防改革计划（DRI）及相关商业实践计划1 1 1-12 E.人员和设施管理计划或计划或信息技术人员/信息技术人员/资源1 1-12 F. F.
白皮书 - 人工智能赋能研究
[1] 人工智能已成为主流——让我们创新和规范吧 https://www.scmagazine.com/perspective/emerging-technology/ai-has-gone-mainstrea m-so-lets-innovate-and-regulate [2] Chubb, J.、Cowling, P. 和 Reed, D. (2022)。加快步伐以跟上：探索人工智能在研究过程中的应用。人工智能与社会，37(4)，1439-1457。DOI：10.1007/s00146-021-01259-0 [3] Morris, MR (2023)。科学家对生成式人工智能在其领域潜力的看法。arXiv 预印本 arXiv:2304.01420。[4] Guice, J. 和 Duffy, R. (2000)。互联网在科学领域的未来 [5] Kitchenham, B.、Brereton, OP、Budgen, D.、Turner, M.、Bailey, J. 和 Linkman, S. (2009)。软件工程中的系统文献综述——系统文献综述。信息与软件技术，51(1)，7-15。[6] Marshall, C.、Brereton, P. 和 Kitchenham, B. (2014 年 5 月)。支持软件工程系统综述的工具：特征分析。第 18 届软件工程评估与评定国际会议论文集（第 1-10 页）。[7] Steyerberg, EW (2008)。预测模型的验证。临床预测模型，299-311。 doi:10.1007/978-0-387-77244-8_17 [8] Majid, MAA、Othman, M.、Mohamad, SF、Lim, SAH 和 Yusof, A. (2017)。定性研究中的访谈试点：操作化和经验教训。国际商业与社会科学学术研究杂志，7(4)，1073-1080。[9] 转录一小时的音频或视频需要多长时间？https://www.rev.com/blog/resources/how-long-does-it-take-to-transcribe-audio-video [10] 转录一次采访需要多长时间？ https://www.amberscript.com/en/blog/how-long-does-it-take-to-transcribe-1-hour-of-a udio/ [11] WIDODO，Handoyo Puji。访谈数据转录的方法论考虑。国际英语语言教学与研究创新杂志，第 3 卷，第 1 期，第 101-107 页，2014 年。 [12] REIS，Sofia；ABREU，Rui；PASAREANU，Corina。安全提交消息是否具有信息量？还不够！在：第 27 届国际评估与评估会议论文集 [13] RAMTEKE，Jyoti 等人。使用 Twitter 情绪分析预测选举结果。在：2016 年国际发明计算技术会议（ICICT）。IEEE，2016 年，第 1-5 页。 [14] MITE-BAIDAL，Karen 等人。教育领域的情绪分析：系统文献综述。在：技术与创新国际会议。Cham：Springer International Publishing，2018 年，第 285-297 页。[15] ZUNIC，Anastazia；CORCORAN，Padraig；SPASIC，Irena。健康和福祉中的情绪分析：系统综述。JMIR 医学信息学，第 8 卷，第 1 期，第 e16023 页，2020 年。[16] RAMBOCAS，Meena；PACHECO，Barney G. 市场营销研究中的在线情绪分析：综述。互动营销研究杂志，第 12 卷，第 2 期，第 146-163 页，2018 年。[17] WANKHADE，Mayur；RAO，Annavarapu Chandra Sekhara；KULKARNI，Chaitanya。情绪分析方法、应用和挑战调查。《人工智能评论》，第 55 卷，第 7 期，第 5731-5780 页，2022 年。
威廉·斯蒂芬森和马歇尔·麦克卢汉传播理论的融合
斯蒂芬森或 Q 在麦克卢汉出版的作品中被提及，包括他的信件。在斯蒂芬森未发表的论文中，几页关于麦克卢汉的《机械新娘：工业人的民间传说》（1951 年）以及麦克卢汉的背景、书籍和概念的手写笔记提供了描述性评论，但没有对他的理论进行评价。此外，在密苏里大学的研究生课程讲座（1987b 年）中，斯蒂芬森讨论了麦克卢汉和他的导师哈罗德·伊尼斯与 Q 的关系，他的录像采访（1988 年）包括关于意识的评论，这些评论与麦克卢汉的个人观念产生了共鸣。然而，在《广告量子理论》中，斯蒂芬森大大扩展了麦克卢汉与量子理论、互补性原则、传递性和实质性思维、传播和意识以及游戏理论的相关性，特别是通过麦克卢汉的“热”和“冷”媒体概念、他的三种不同的媒体文化——口头、印刷和电子——以及标题所暗示的他在广告方面的工作。本文将从斯蒂芬森发表的关于麦克卢汉的评论、他的私人笔记、他的演讲和录像采访中推断，以探索麦克卢汉和斯蒂芬森的传播理论在以下四个领域的融合：（1）探索与事实；（2）自我与媒介；（3）量子理论、互补性和实质性思维与传递性思维；（4）大众传播中的传播乐趣和游戏。根据斯蒂芬森 (1986) 的说法，麦克卢汉探索了传递性思维的起源，为传播方法论蒙上了一层阴影，而其余的传播研究则以实质性思维进行。麦克卢汉和他的导师哈罗德·伊尼斯是“传播研究最深刻的两位先驱”，他们探索了口头、印刷和电子媒体的影响。在证明了口头、印刷和电子媒体在我们的文化中的普遍性之后，斯蒂芬森的核心问题是如何继续进行传递性思维而不是印刷中的实质性表达。斯蒂芬森将麦克卢汉的新认识论等同于尼尔斯·玻尔的量子理论概念，斯蒂芬森认为 Q 方法论的“核心主观性”为麦克卢汉和玻尔的认识论提供了一种新的量子力学方法论。在他的号召中，斯蒂芬森认为 Q 方法论是“麦克卢汉和尼尔斯·玻尔认识论必将迎来的第一股风”。本文将比较斯蒂芬森和麦克卢汉传播理论的核心概念，希望
制定个人精神计划：成为真实自我的 7 个初始步骤
7. 基督徒服务 我们为什么要这样做？ 圣雅各在使徒书信第二章中说道：“我的弟兄们，若有人说自己有信心，却没有行为，有什么益处呢？这信心能救他吗？ 如果一个弟兄或姐妹衣不蔽体，又缺少日用饮食，你们中间有人对他们说：‘平平安安地去吧！愿你们穿得暖、吃得饱！’却不给他们身体所需用的，这有什么益处呢？ 同样，如果没有行为，信心本身就是死的。” 我们可以追求一切美好的事物，达到圣洁的最高境界，记住关于上帝的一切知识，但如果我们不活出我们的信仰，这一切都是没有力量的。 要成为圣人，我们必须有信仰，我们必须行动，不是自相矛盾，而是在完美的精神互补中。
Rangelands的真菌促进：Arbuscular mycorrhizal Fungi是否介导了Sagebrush草原中的韧性和抵抗力？
弧形菌根真菌（AMF）可能会对牧场的生态系统弹性和入侵分析产生深远的影响。通过生态反馈机制维护植物群落结构，例如促进营养循环和寄主植物吸收，物理和化学对土壤结构稳定性的贡献，植物竞争的介导表明，AMF可能是压力大干旱环境中的重要促进者。植物-AMF相互作用可能会通过提高本地植物群落社区对干旱，放牧以及对异国植物入侵的抵抗力而影响继承。然而，侵入性的外来植物可能会从与本地AMF社区的关联以及Alter的关联中受益。此外，问题仍然存在于AMF在压力环境中的作用，特别是鼠尾草的菌根依赖性（Artemisia spp。）草原植物。在这里，我们审查了与牧场中与AMF相关的科学文献，特别关注土地管理，干扰和入侵对Sagebrush Steppe中AMF社区的影响。我们强调了与牧场有关的AMF生态学的含义，并讨论了用于测量菌根反应的方法。我们的审查发现了令人信服的证据表明，AMF对干扰和对入侵的抵抗力的适应能力随植物和真菌群落组成而有所不同，包括植物菌根的宿主状况，植物功能行为以及生理适应植物和真菌的干扰。我们通过概述了一个框架来提高对牧场入侵生态的AMF知识的框架。了解AMF在半干旱的Sagebrush草原生态系统中的作用可能需要多种研究方法，因为植物AMF相互作用的高度可变性质，弹性会议的复杂机制以及未知的阈值 - 对环境压力的响应。这可能需要从植物生物量范式中转移到评估菌根的好处，以便在Sagebrush Steppe和其他半干旱生态系统中获得对植物对AMF或缺乏植物的依赖性的更全面看法。©2019范围管理协会。由Elsevier Inc.发布的所有权利保留。
岩石技术和BMI组红色摇滚印度乐队合作伙伴，分析锂加工网站的下一步
BMI集团是一家房地产开发和振兴公司，专门从事适应性的重复使用和重新利用使用终止工业和商业物业及其从线性到循环经济体的过渡。红岩印度乐队（RRIB）是加拿大安大略省西北部的Ojibwe第一民族。理事会是省级领土组织安大略印第安人联盟的独立成员。前磨坊网站正在与RRIB合作开发，作为红岩镇和大尼皮贡地区的催化剂。米工厂重建概念计划（2022）与该镇社区发展策略的核心主题保持一致，概述了BMI对前工厂网站未来的愿望及其概念重建，包括整合未来机会，投资和商业利益的发展。https://www.thebmigroup.ca/
脱氧得分蒸馏：从嘈杂的扩散预处理到一步高质量一代
扩散模型在产生各种自然分布的高分辨率，逼真的图像方面取得了巨大的成功。但是，他们的性能在很大程度上依赖于高质量的培训数据，这使得从损坏的样本中学习有意义的分布变得具有挑战性。此限制限制了它们在稀缺或昂贵的科学领域中的适用性。在这项工作中，我们引入了DeNoising评分蒸馏（DSD），这是一种出奇的有效和新颖的方法，用于训练低质量数据的高质量生成模型。DSD首先预修了一个扩散模型，专门针对嘈杂，损坏的样品，然后将其提炼成能够生产精制，干净的输出的单步生成器。传统上将得分蒸馏视为加速扩散模型的一种方法，但我们表明它也可以显着提高样本质量，尤其是从退化的教师模型开始时。在不同的噪声水平和数据集中，DSD始终提高生成性能 - 我们在图中总结了我们的经验证据1。此外，我们提供了理论见解，表明在线性模型设置中，DSD识别了干净的数据分散协方差矩阵的特征空间，并隐含地正规化了生成器。此透视图将蒸馏片重新升级为效率的工具，而且是改善生成模型的机制，尤其是在低质量的数据设置中。