XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemtrus
标准化天然柑橘提取物对生长，肠道健康，尸体质量和肉鸡福利的影响
1联合实验室ANR FeedIntech（fit：Sonas/Nor-Feed），法国Beaucouzé49070； Amine.benarbia@norfeed.net 2 Norefeed Sas，3 RueamémédéoAavogadro，49070Beaucouzé，法国3，法国3动物环境生物学系动物科学研究所，华沙生命科学大学（SGGW），Ciszewskiego 8，02--786 Wardand，warsewskiego Arkadiusz_matuszewski@sggw.edu.pl 4动物营养部，动物科学研究所，华沙生命科学大学，西斯基斯基伊戈，波兰，澳洲人8，02-786； damian_bien@sggw.edu.pl 5 Warsaw Life Sciences生物学研究所动物育种系，西斯基斯基戈（Ciszewskiego）8，02-786波兰华沙； patrycja_ciborowska@sggw.edu.pl（p.c.）; anna_zalewska1@sggw.edu.pl（a.z.）; jakub_urban@sggw.edu.pl（J.U.）; monika_michalczuk@sggw.edu.pl（M.M.）6兽医学和毒理学系，兽医学院，兽医学院，西塞维斯基哥哥8，02-786波兰华沙； marta_mendel@sggw.edu.pl（M.M.）; urszula_latek@sggw.edu.pl（U.L.）; joanna_polak@sggw.edu.pl（J.P.）7病理学和兽医诊断系，兽医学院，华沙生命科学大学，Nowoursynowska 159C，02-776，波兰华沙； malgorzata_sobczak_filipiak@sggw.edu.pl 8 Kielanowski动物生理与营养学院波兰科学学院，Instytucka 3，05-110Jabłonna，波兰，波兰； pawel.konieczka@uwm.edu.pl 9家禽科学与养主系，沃尔西亚大学和马祖里大学，oczapowskiego 5，10-719 Olsztyn，波兰 *通信 *通信：Sekhou.cisse@norfeed.net.net.net.net.net.net;电话。： +33-0-241-937-456
Aldewachi，Hasan，Al-Zidan，Radhwan N.，Conner，Matthew T.和Salman，Mootaz M.（2021）。在发现新颖的
摘要机器人可能会在我们未来成为重要的社会参与者，因此需要更类似人类的方式来帮助我们。我们指出，Humans和机器人之间的合作是通过两种认知技能来培养的：意图阅读和信任。拥有这些能力的代理人将能够推断他人的非语言意识，并评估他们实现目标的可能性，共同了解他们需要哪种类型和合作程度。出于这个原因，我们提出了一种发展性人工认知体系结构，该建筑构建了无监督的机器学习和概率模型，以使Humanoid Robot与意图阅读和信任能力相同。我们的实验结果表明，这些认知能力的协同实施使机器人能够以有意义的方式进行合作，并以正确的读取模型来实现正确的目标预测，并通过信任组成部分增强了对任务的积极成果的同样。
您可以依靠诊断。您可以信任的指导。
内联检查捕获了有关管道健康的大量信息。但是，您如何将原始ILI数据的Terabytes变成有效的现实世界策略？简单地利用了NDT Global的行业领先的诚信服务。使用高级分析工具和无与伦比的专业知识，我们将原始检查数据转换为可行的见解。我们的诚信服务可帮助您像您这样的运营商确定维修，优化维护并做出明智的决定，以确保您的资产安全和寿命。我们的无缝解决方案旨在简化您的完整性管理过程。
网络入侵检测（NID）的比较分析...
网络入侵检测系统 (NIDS) 是现代网络安全框架的重要组成部分，旨在检测和缓解网络内的恶意活动。本研究探索了人工智能 (AI) 技术（包括机器学习 (ML) 和 DL）的应用，通过准确的入侵检测来提高网络安全。使用 CIS-CICIDS2017 数据集，采用了全面的预处理流程，包括数据清理、基于 SMOTE 的平衡、最小-最大规范化和特征选择。随机森林 (RF) 模型表现出优异的性能，准确率为 99.90%，精确率为 97.78%，召回率为 97.08%，F1 得分为 97.41%。与决策树 (DT)、堆叠 LSTM 和 AdaBoost 模型的比较分析突出了 RF 在检测和分类网络流量方面的稳健性。未来的研究旨在优化特征工程并探索混合 AI 模型，以改进动态网络环境中的实时入侵检测。
引用 Schepman, A., & Rodway, P. (2023)。《对人工智能的一般态度量表 (GAAIS)：确认性验证以及与个性、企业不信任和一般信任的关联》。《国际人机交互杂志》，39(13)，2724-2741。https:// doi.org/10.1080/10447318.2022.2085400
摘要 个人心理相关因素可能预测人们对人工智能 (AI) 的接受程度，本文对此进行了研究。研究 1 报告了对人工智能总体态度量表 (GAAIS) 的确认性验证，此前已在其他地方进行了初步验证。验证性因子分析证实了双因素结构（积极、消极），并显示出与相关量表的良好收敛和发散效度。研究 2 测试了心理因素（五大人格特质、企业不信任和一般信任）是否能预测对 AI 的态度。内向者总体上对 AI 的态度更为积极，可能是因为他们欣赏算法。尽责性和随和性与对 AI 消极方面的宽容态度有关。企业不信任程度越高，总体上对 AI 的态度就越消极，而一般信任程度越高，对 AI 的好处的看法就越积极。普遍信任与企业不信任之间的分离可能反映了公众对人工智能利弊的归因。结果与理论和先前的发现相关。
完整标题（最多 200 个字符）：知识并不是建立对医疗保健领域使用人工智能的信任所需的全部
作者摘要（最多 200 字）：近年来，人工智能 (AI) 及其应用在医疗保健领域引起了公众的极大兴趣和兴奋。然而，人工智能在医疗保健领域的成功整合和使用将取决于患者和用户的采用。因此，如果用户的担忧没有得到认真解决，并且患者没有接受有关这些技术如何工作的教育，那么人工智能工具在医疗保健领域的应用可能会受到限制。虽然已经有关于临床医生和医疗保健专业人员对人工智能的态度的研究，但人们对公众对医疗保健环境中人工智能的看法知之甚少。我们的研究通过分析 2021 年加拿大数字健康调查的数据来解决文献中的这一空白，以了解加拿大人对人工智能的态度与各种社会经济和人口因素之间的关系。我们的研究结果发现，老年加拿大人、受教育程度较低的加拿大人和女性需要更好地了解人工智能的安全和负责任的使用，并保证良好的数据安全实践，然后他们才能广泛接受它。此外，信任因素可能是导致中年加拿大人对人工智能感到不适程度更高的一个因素。
原始引文 Thummadi, BV (2021) “人工智能 (AI) 能力、信任和开源软件团队绩效”，收录于 Dennehy, D.、Griva, A.、Pouloudi, N.、Dwivedi, YK、Pappas, I. 和 Mäntymäki, M. (eds) 为道德和包容的数字化社会提供负责任的人工智能和分析。I3E 2021，爱尔兰国立大学高威分校，9 月 1-3 日。计算机科学讲义，第 12896 卷，第 629-640 页。Springer：Cham。doi：10.1007/978-3-030-85447-8_52
尽管人工智能在开源生产中的重要性日益增加，但在如何利用人工智能来提高开源软件（OSS）团队绩效的重要问题上，人们所做的研究却很少[2, 5]。人工智能能力可以被认为是开源团队的一个独特特征，可以衡量开源团队寻求人工智能机会和资源的倾向。例如，人工智能可以以机器人的形式作为OSS团队的基础设施，以简化开源流程，如关闭拉取请求、故障排除、迎接新用户等。同时，OSS团队还可以探索人工智能的新商机，以增加项目的吸引力。由于开源社区以多种方式使用人工智能，因此尚不清楚人工智能能力如何影响OSS团队的绩效[4]。因此，我想问：
个人对 AI 建议的干预措施的信任度较低，更愿意接受人类健康专家的相同建议
领导这项研究的南洋理工大学南洋商学院 (NBS) 助理教授 Hyeokkoo Eric Kwon 表示：“尽管人工智能具有提供更高质量干预措施的潜力，但我们发现，人们对仅由人工智能建议或源自人工智能的健康干预措施的信任度低于他们认为基于人类专家意见的干预措施。我们的研究表明，即使健康干预措施越来越多地由人工智能引导，与情绪和态度相关的情感人类因素仍然很重要，并且这种技术在补充人类而不是取代人类时效果最佳。”
对话式人工智能的双重人性和信任
这是一篇在接受后经过改进的文章的 PDF 文件，例如添加了封面和元数据，以及格式化以提高可读性，但它还不是最终的记录版本。此版本在以最终形式发布之前将经过额外的文字编辑、排版和审查，但我们提供此版本是为了让文章尽早可见。请注意，在制作过程中，可能会发现可能影响内容的错误，并且适用于期刊的所有法律免责声明均适用。
经济正义司反垄断局 – 纽约市……
纽约州总检察长办公室 (OAG) 正在招募律师加入纽约市反垄断局，担任助理总检察长 (AAG)。OAG 致力于通过严格执行保护消费者、工人和企业并禁止企业滥用的州和联邦法律来保护纽约人。选定的律师将直接参与反垄断局关键且持续的执法工作，从而促进纽约州的经济正义。反垄断局的使命是代表纽约及其公民执行联邦和州反垄断法，并促进和保护竞争过程和纽约经济。反垄断局参与各种反垄断问题，包括价格操纵、串通投标、横向和纵向限制、垄断和合并。此外，反垄断局还与其他州反垄断执法机构就具有地区或国家影响的事务以及美国司法部和联邦贸易委员会密切合作。职责：