XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemtokens
cryptovision scinterface
功能强大且安全的智能卡中间件SCInterface将智能卡或令牌连接到几乎任何启用PKI的应用程序。这是一种用户友好且方便的通用中间件，支持数十个智能卡，虚拟智能卡，不同形式的安全令牌以及所有主要的台式操作系统。
LegalRnD AI Studio 讲义：- DennisKennedy.Blog
• 标记：标记可以是单词或单词的一部分。它是 LLM 处理的最小文本单位。• 单词：构成我们在语言中理解的单词的字符集合。• LLMS 使用标记，而不是单词。将生成式 AI 视为“预测下一个单词”并不是理解正在发生的事情的准确方法，并且可能会导致混淆。生成式 AI 工具不会以任何人类的方式“理解”它们给您的答案。关键点：LLM 基于标记来计数和处理输入，这意味着它们解释和生成文本的能力受到标记限制，从而影响其输出的长度和细节。当问题在模型中运行时，它们本质上会为您提供最可能或“最适合”的答案，并带有一些随机因素、护栏和其他调整。AI 专家 Emily Bender 将这些工具称为“合成文本挤压机”，我发现这是一个有用的类比。温度 AI 模型中的温度设置会影响其响应的随机性。较低的温度会产生更可预测和保守的输出，而较高的温度则会激发创造力，产生更加多样化、有时甚至出乎意料的结果。对于法律应用而言，适中的温度通常会在可靠性和有见地的响应之间取得平衡。温度的效用有限，最好使用提示来实现您想要的结果。提示提示是精心设计输入以让 AI 生成所需输出的艺术。有效的提示清晰、具体，并提供指导 AI 生成相关和准确信息的背景。在法律工作中，提示的范围可以从要求提供判例法摘要到起草特定的法律论据。
区块链网络：代币设计和管理概述
区块链技术为在部分或零信任环境中管理数字所有权提供了一种新的软件范式。它使用代币进行交易、交换可验证数据并实现跨组织和网络的协调。这种表示的基本原理是，用户可以通过公钥加密独立控制数字钱包中的代币托管，并以点对点的方式相互交互。区块链网络在整合的、完整性保护的分布式账本中提供安全的交易对帐、链接和存储，形成相互操作的记录保存执行环境。已经定义了具有不同功能和范围的数据模型来发行代币，其他协议可以帮助管理这些代币，同时实现关注点分离。安全和恢复机制允许用户设置自托管、外部托管和混合账户托管模型。已经开发了扩展方案来适应具有延迟链上结算的链下交易，以及具有内置、可自我执行条件的存款合同，以便在没有中介的情况下交换代币，交易提交规则以适应不同的部署场景，以及隐私增强技术以保护用户机密性。软件设计模式和基础设施工具还可以使将区块链网络、钱包和外部资源集成到用户界面中变得更加容易。本文档提供了代币设计和管理方法的高级技术概述和概念框架。它围绕五个视图构建：代币视图、钱包视图、交易视图、用户界面视图和协议视图。目的是通过帮助读者理解链上和链下所涉及的构建块来降低研究、原型和集成代币相关标准和协议的门槛。
与变压器的全球和本地功能通信进行3D人姿势估计
最近，时空变压器结构已被广泛应用于3D人类姿势估计的问题，从而实现了最新的性能。这些方法中的许多方法都将单个框架中的单个关节视为令牌，并且在同一框架或相同轨迹的令牌上施加注意力。尽管这种结构可有效地计算单个关节之间的相关性，但它过于限制，因为诸如帧或轨迹之类的全局特征无法很好地传达。在本文中，我们建议Galformer解决此问题。Galformer由局部和全局变压器块组成，前者基于关节令牌，如先前的方法一样，而后者，即全局混合变压器，将所有关节混合在特定框架范围内的所有关节，以实施特征交换的电感偏见。在提出的方法中交替重复这两个变压器块，以计算关节，形状和轨迹之间的相关性。实验表明，与人类36M，MPI-INF-3DHP和HUMANEVA数据集的现有方法相比，我们的方法具有优越或至少具有竞争性能。
双手机器人操纵的3D策略扩散
图1：BI3D扩散器演员的概述。顶部：BI3D扩散器Actor是一个条件扩散模型，生成两个端效应器的3D轨迹。类似于[13]，在每个扩散步骤I中，我们的模型将机器人未来最终效应器轨迹的噪声估计值，提出RGB-D视图O和本体感受信息c。这些令牌是通过注意，使用3D相对位置信息的上下文对语言进行的，并参与语言令牌l以融合教学信息。Our model predicts the noise of left- and right-hand 3D locations ( ϵ loc θ,l ( o , l, c l , τ i l , i ) and ϵ loc θ,r ( o , l, c r , τ i r , i ) ) and the noise of left- and right-hand 3D rotations ( ϵ rot θ,l ( o , l, c l , τ i l , i ) and ϵ rot θ,r ( o , l, c r , τi，r i）。底部：在推断期间，BI3D扩散器演员迭代地将未来双手轨迹的估计值降低。
利用人工智能实现 IT 支出透明度
BERT：一种多功能的 AI 工具，可自动执行 TBM 分类法分类 从历史上看，计算机很难“理解”文本形式的语言。虽然这些机器可以非常有效地收集、存储和读取文本输入，但它们缺乏基本的语言背景或意图。幸运的是，自然语言处理 (NLP) 和自然语言理解 (NLU) 可以帮助完成这项任务。这种语言学、统计学、机器学习和人工智能的结合过程不仅可以帮助计算机“理解”人类语言，还可以破译和解释特定文本的意图。 BERT 体现了 NLP 和 NLU 的最新进展，它由 Google 开发并向公众开源。 BERT 依赖于 Transformer 模型架构 [3] 的编码器部分，该架构也是由 Google 开发的。它使用自注意力机制来捕捉单词的语义。该机制使用优雅而简单的线性代数运算来建立单词（或在 BERT 上下文中为标记）之间具有不同权重的关系。权重决定了标记之间的接近度并捕获序列的上下文。
如何设计和实施代币经济
• 制定一些规则/行为期望（把手放在自己身上，听老师的话，等等） • 为这些规则/期望提供适当的视觉支持 • 什么时候你会想取消代币经济？ • 选择适合孩子兴趣、年龄、理解水平的代币 • 制定一个儿童可以用以交换的物品/活动清单
