XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemthi
引用了本文：AkalınF。和YumuşakN。，“外显子和内含子区域的分类DNA序列上使用Sbert和Anfis AP
图。有关外显子和内含子区域的符号DNA序列瞄准了外显子和内含子区域的DNA序列上的分类。在本研究中的设计和方法论，使用基于人工智能的系统进行了DNA序列中的外显子和内含子区域的分析。独创性通常首选用于评估文本数据的聚类方法在DNA序列上使用。这种情况降低了计算成本。的发现是解决生物信息学领域越来越多的数据的解决方案，建立了基于人工智能的结构，可提供低成本。因此，研究与遗传学有关的情况变得更加容易。结论DNA结构上的外显子和内含子区域的准确率为88.88％。宣布道德标准本文的作者宣布，本研究中使用的材料和方法不需要道德委员会许可和/或法律特殊许可。
什么不是道德的不能是合法的
虽然有几种以消费者为中心的产品，但非法使用基于BCI的高级训练（思维和思想种子）技术可能会对公民社会造成很大的破坏。最糟糕的是，缺乏对某些技术及其启用工具的存在的正式认可。以及对这种工具的不同意和不受监管的使用可能是对人类的不道德到危险的任何地方。
自动威胁检测，反应和道德挑战
1。Introduction................................................................................................. 1
在存在二苯或terthihiophene的存在下硫代的电化学聚合：聚合的动力学和机制。
镍磷酸催化剂，遵循Tamao等人报告的程序。34电化学合成和环状伏安法（CV）在EG＆G PAR 273型Potentiostat/galvanostat上进行。用饱和的钙胶电极（SCE）用作参考和铂金箔作为工作和反电极，用饱和的钙胶电极（SCE）用作。 用铬酸洗涤工作电极，然后用水洗涤，并将其抛光至CA的最终平滑度。 0.1 PRM，含氧化铝抛光粉，然后用蒸馏水和乙腈彻底冲洗。 在Perkin-Elmer 1610 FTIR光谱仪上记录了聚合物-KBR颗粒的红外光谱。 使用测量电导率。用铬酸洗涤工作电极，然后用水洗涤，并将其抛光至CA的最终平滑度。0.1 PRM，含氧化铝抛光粉，然后用蒸馏水和乙腈彻底冲洗。在Perkin-Elmer 1610 FTIR光谱仪上记录了聚合物-KBR颗粒的红外光谱。使用
使用普遍数据的研究指南
2025年1月15日撰写：纳粹·安迪比（Nazanin Andalibi）（密歇根大学），大卫·丹克斯（加利福尼亚大学，圣地亚哥分校），海莉·格里芬（Haley Griffin），海莉·格里芬（计算机研究协会），玛丽·卢·马赫（Mary Lou Maher）（计算机研究协会），杰西卡·麦克莱恩（JESSICA MCCLEARN（GOOGLE），Google）健康），凯蒂·西克（Katie Siek）（印第安纳大学），塔米·托斯科斯（Tammy Toscos）（Parkview Health），Helen V. Wright（计算研究协会）和Pamela Wisniewski（Vanderbilt University）此反应来自计算机研究协会（CRA）的计算社区联合会（CCC）（CCC）和CRA-Industry（CRA-Industry）。CRA是近250个北美计算机研究组织的协会，包括学术和工业，以及来自六个专业计算社会的合作伙伴。CCC的任务是CRA的小组委员会，是为了追求创新的，高影响力的计算研究，与紧迫的国家和全球挑战保持一致。CRA的另一个小组委员会CRA-I的使命是召集行业合作伙伴计算共同利益的研究主题，并将其与CRA的学术和政府选民联系起来，以促进共同利益和改善社会成果。请注意，本材料中表达的任何意见，发现，结论或建议是作者的意见，不一定反映了作者隶属关系的观点。下面我们回答了提出评论请求的问题1-9、11和13-14。
反对AI伦理中的双重标准参数
此外，并非所有对AI透明度的担忧都是如此之高。有些担忧也更加脚踏实地。认为AI威胁要加剧当前歧视的人。担心，不透明的AI产生了促进种族主义，性别歧视和其他形式歧视的新方法，以及隐藏这种歧视的新方法。人类将继续以可预测的方式成为种族主义。这将部分归因于不透明的过程，这些过程指导了人类如何做出决定。，但是AI将创造新的种族主义方式。，它将创造新的方式来掩盖种族主义。这将是由于指导AI做出决定的不透明过程。AI可能与人类一样透明，理由是作出决定的原因。，但它的不透明性隐藏了支持和维持人类不透明度不存在的偏见的新方法。解决不透明人工智能中种族偏见的担忧，ZKMG（2019年，第673页）说：
聚噻吩和...
摘要 - 聚噻吩和多吡咯是两个知名的导电聚合物，具有多种特性，并且在电子，传感器和能量存储等扇区中进行了多种潜在应用。本文进一步研究了聚噻吩和多吡咯的合成和分析。息肉吡咯和聚噻吩。分析这些聚合物所采用的方法包括光谱（UV-VIS，FTIR），热分析（TGA，DSC），显微镜（SEM，TEM）和电化学分析（环状伏安法）。研究了多吡咯和聚噻吩的几种特征，并与它们的电化学，热，形态和结构特性有关。我们还讨论了这些导电聚合物如何由于其表征所揭示的独特性能而在电气设备，传感器和能源存储系统中使用。聚噻吩和多吡咯烷现在可以在广泛的高科技应用中使用，因为它们的合成和特性是更众所周知的。
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。
AI转向道德文学批评
摘要：人工智能（AI）工具，利用先进的语言模型，获取和模仿人类文学创作。这些工具具有迅速产生大量多种多模式文学作品的能力，符合个性化的读者偏好，并与读者进行互动交流，从而促进了人类与AI之间的协作创造范式。在AI时代，作者，文学作品，读者和批评家的角色将经历重大的转变。AI文学对定义文学中传统概念的现有文学理论提出了挑战，因此需要重新建立和进步文学批评。及其跨学科属性的道德文学批评（ELC）致力于使用科学的理论方法研究文学创造的机制及其道德意义。在其原始理论框架上建立了，ELC积极解决了AI文献研究引起的问题和需求。 nie Zhenzhao对语言和文本的定义有助于研究未来的文学类型及其意义。 AI文献的叙述，美学和教育方面也将成为ELC进一步创新和发展的焦点和领域。 科学选择阶段代表了AI时代，并且随着AI转弯，ELC经历了重大的转换。 关键字：AI转；道德文学批评；科学选择； AI文献作者：Lyu Hongbo是江南大学外国研究学院讲师（中国Wuxi 214122）。，ELC积极解决了AI文献研究引起的问题和需求。nie Zhenzhao对语言和文本的定义有助于研究未来的文学类型及其意义。AI文献的叙述，美学和教育方面也将成为ELC进一步创新和发展的焦点和领域。科学选择阶段代表了AI时代，并且随着AI转弯，ELC经历了重大的转换。关键字：AI转；道德文学批评；科学选择； AI文献作者：Lyu Hongbo是江南大学外国研究学院讲师（中国Wuxi 214122）。她目前的研究兴趣是儿童图画书和道德文学批评（电子邮件：lyuhongbo@qq.com）。Fang Wenkai（通讯作者）是江南大学外国研究学院教授（中国Wuxi 214122）。 他的学术兴趣是道德的文学批评和美国CLI-FI批评（电子邮件：fangwenkai@jiangnan.edu.cn）。Fang Wenkai（通讯作者）是江南大学外国研究学院教授（中国Wuxi 214122）。他的学术兴趣是道德的文学批评和美国CLI-FI批评（电子邮件：fangwenkai@jiangnan.edu.cn）。
Adoption of AI, Blockchain and other emerging technologies within the European public sector
Figure 1. Virtual Worlds' continuum Figure 2. Evolution of the PSTW database from previous publication Figure 3. PSTW composition by technology type Figure 4. Distribution of cases according to their starting date Figure 5. Distribution of cases according to administrative level of application Figure 6. Cases across levels of administration, by technology Figure 7. Distribution of cases according to administrative level and e-government interaction Figure 8. Distribution of cases according to level of administration and status of development Figure 9 . Public value assessment of the cases Figure 10. Public value assessment by type of technology Figure 11. Public assessment subcategories for Improved Public Services Figure 12. Public assessment subcategories for Improved administrative efficiency Figure 13. Public assessment value for Open government capabilities Figure 14. Distribution of AI cases by status of development Figure 15. Distribution of cases by type of e-government service and level of administration Figure 16. Distribution of AI cases by process type and level of administration. Figure 17. Distribution of cases across type of services and functions of government Figure 18. Distribution of AI cases according to application type and function of government. Figure 19. Distribution of AI cases according to technology subdomain. Figure 20. Distribution of Generative AI cases by status of development Figure 21. Geographic distribution of the Generative AI cases and their responsible organisations Figure 22. Distribution of Blockchain-based cases by status of development. Figure 23. Distribution of Blockchain-based cases by level of administration. Figure 24. Blockchain-based cases by e-government type of interaction and level of administration. Figure 25. Blockchain-based cases across type of interaction and function of government. Figure 26. Blockchain-based cases by type of application and function of government. Figure 27. Distribution of AI and Blockchain cases by cross border sector feature Figure 28. Distribution of AI and Blockchain cases by cross sector border feature Figure 29. Distribution of cases of other emerging technologies across functions of government. Figure 30. Cases of emerging technologies by type of service and level of administration.