XiaoMi-AI文件搜索系统
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重写您的数据策略，以利用过去两年的数字投资
为什么如此庞大的数据量如此重要？在定制化成为常态而非例外的世界中，数据是企业了解客户并满足其需求的门户。更重要的是，从数据中获得的洞察力可以帮助这些公司制定新的市场进入策略，发现新的收入来源并从竞争对手手中夺取市场份额。技术、媒体和电信 (TMT) 行业处于数据创建的最前沿，因此可以获取大量数据。然而，可用性并不等于实现机会。大多数 TMT 公司尚未充分利用数据带来的机会，因为只有 29% 的公司大规模采用了全面的数据策略。同时，超过 70% 的 TMT 公司认为有效和广泛的数据使用可能会从根本上改变商业模式。
基于个性化搜索的对话式人工智能查询重写系统
查询重写（QR）是对话式 AI 系统中一个新兴的组件，可以减少用户失误。用户失误的原因多种多样，例如口语对话系统中的错误、用户的口误或语言缩写。许多用户失误源于个性化因素，例如用户的说话模式、方言或偏好。在这项工作中，我们提出了一个基于搜索的个性化 QR 框架，专注于自动减少用户失误。我们为每个用户建立一个个性化索引，其中包含不同的亲和力层，以反映对话式 AI 中每个用户的个人偏好。我们的个性化 QR 系统包含检索层和排名层。在基于用户反馈的学习支持下，训练我们的模型不需要手动注释数据。在个性化测试集上的实验表明，我们的个性化 QR 系统能够利用语音和语义输入来纠正系统错误和用户错误。
Max Life 将扩大其对 AI、ML 的使用，以承保保单
2021 年 8 月 25 日 — Max Life 将扩大其使用范围。使用 AI、ML 来承保保单。旨在在不影响客户体验的情况下管理风险。KRSRIVATS。
对话式人工智能中基于搜索的自学习查询重写系统
查询重写 (QR) 是一种越来越重要的技术，可用于减少对话式 AI 系统中的用户摩擦。用户摩擦是由各种原因造成的，包括自动语音识别 (ASR)、自然语言理解 (NLU)、实体解析 (ER) 组件中的错误或用户的口误。在这项工作中，我们提出了一个基于搜索的自学习 QR 框架：基于用户反馈搜索的查询重写系统 (UFS-QR)，该系统专注于自动减少大规模对话式 AI 代理的用户摩擦。所提出的搜索引擎在全球用户和个人用户级别上运行，将语义嵌入、NLU 输出、查询流行度和估计的摩擦统计数据用于检索和排名过程。为了构建索引并训练检索/排名模型，我们采用了一种基于自学习的方法，利用从用户历史交互中学习到的隐式反馈。我们通过对 Amazon Alexa 用户流量进行离线和在线 A/B 实验，证明了在没有任何注释数据的情况下训练的 UFS-QR 系统的有效性。据我们所知，这是第一个部署的自学习和基于搜索的二维码系统，用于对话式人工智能中自动减少摩擦的一般任务。
Mark MacCarthy 和 Kenneth Propp，《机器学习布鲁塞尔制定规则：欧盟新出台的人工智能法规》，AI-Regulation.com，2021 年 4 月 29 日，https://ai-regulation.com/machines-learn-that- brussels-writes-the-rules-the-eus-new-ai-regulation/
由于欧盟在布鲁塞尔监管机构和成员国之间固有的职责划分，监督和执行欧盟法律一直很复杂，但为人工智能设计的方案尤其复杂。国家监管机构将带头对人工智能产品进行“市场监督”，遵循欧盟通常的做法，即听从首都专家的意见。成员国无需设立新的专门的人工智能监管机构——根据其他欧盟立法已负有相关监管责任的现有机构也可以承担人工智能任务。这些机构的人工智能权力包括调查健康和安全或基本权利风险，并命令公司采取纠正措施，比如将违规系统从市场上撤下。一个成员国或欧盟委员会可能会反对另一个成员国做出的决定，从而引发欧盟范围内的磋商程序，并可能导致该决定的撤销。
出版版本引用 (APA)：Popović, M.、Dhali, M. A. 和 Schomaker, L. (2021)。基于人工智能的作者识别为死海古卷的未知抄写者生成了新的证据，以大以赛亚古卷 (1QIsaa) 为例。 《公共科学图书馆一》，16(4)，文章 e0249769。 https://doi.org/10.1371/journal.pone.0249769
死海古卷是圣经古代抄写文化的有力证据。本研究采用创新的古文字学方法（研究古代手写体）作为了解这种抄写文化的新切入点。古文字学的问题之一是在书写风格近乎统一的情况下确定作者的身份或差异。大以赛亚书卷（1QIsa a）就是一个例子。为此，我们使用模式识别和人工智能技术对古文字学进行创新，并开拓个人抄写员的微观层面，以开放了解圣经古代抄写文化。我们报告了该古文字学系列栏目中出现断点的新证据。在没有事先假设作者身份的情况下，基于降维特征空间的点云，我们发现手稿前半部分和后半部分的列最终位于这种散点图的两个不同区域，特别是对于一系列数字古文字工具而言，每个工具都涉及脚本样本非常不同的特征方面。在二次独立分析中，现在假设作者存在差异并使用另一种独立特征方法和几种不同类型的统计测试，在列系列中发现了一个切换点。在第 27-29 列中出现了明显的相变。我们还展示了距离方差的差异，因此手稿第二部分的方差更高。鉴于两半之间存在统计学上的显著差异，我们通过目视检查字符热图和脚本中最具区分力的 Fraglet 集，进行了第三级事后分析。这项研究表明，两位主要抄写员（各自表现出不同的书写模式）负责抄写《以赛亚书卷》，该研究通过提供新的、切实的证据，揭示了圣经的古代抄写文化，证明古代圣经文本并非仅由一位抄写员抄写，而是多位抄写员在仔细模仿另一位抄写员的书写风格的同时，可以就一份特定的手稿密切合作。
如何编写摘要：有效地将您的赠款申请传达给非专家
•成功的沟通是战略沟通。•确定您最想要或需要了解您正在展示的工作的特定非专家组。例如授予管理员，患者群体，临床医生的专业团体，幼儿的父母•如果可能的话，请问您知道这个目标群体中的人或不知道您的工作以阅读摘要草稿的人。
人工智能能否重新编程新闻编辑室？自动化新闻中的信任、透明度和道德 计算机程序能否撰写引人入胜的新闻报道？路透社最近发布的《技术趋势与预测》报告中显示，在接受调查的 200 名数字领袖、编辑和首席执行官中，78% 表示投资人工智能 (AI) 技术将有助于确保新闻业的未来 (Newman, 2018)。然而，探索这些新的报道方法给那些已经在努力理解人类记者和计算工作之间复杂动态的人们带来了一系列无法预料的道德问题。在新闻编辑室实施自动化叙事向记者提出了一些问题：如何保持和鼓励报道的准确性和公正性，以及对他们所服务的受众的透明度。新闻编辑室的人工智能已经从一个想法发展成为现实。 1998 年，计算机科学家 Sung-Min Lee 预测人工智能将在新闻编辑室得到应用，届时“机器人代理”将与人类记者一起工作，有时甚至代替人类记者工作 (Latar, 2015)。2010 年，Narrative Science 成为第一家利用人工智能将数据转化为叙事文本的商业企业。Automated Insights 和其他公司紧随 Narrative Science 之后，通过自动叙事将 Lee 的“机器人代理”带入新闻编辑室。虽然当今的新闻编辑室正在使用人工智能来简化各种流程，从跟踪
人工智能可以重新编程新闻编辑室吗？自动化新闻中的信任、透明度和道德 计算机程序可以编写引人入胜的新闻故事吗？在路透社最近的一份技术趋势和预测报告中，接受调查的 200 名数字领导者、编辑和首席执行官中，78% 表示投资人工智能 (AI) 技术将有助于确保新闻业的未来 (Newman, 2018)。然而，探索这些新的报道方法，为那些已经在努力理解人类记者和计算工作之间复杂动态的人带来了一系列无法预见的道德问题。在新闻编辑室实施自动化叙事向记者提出了如何保持和鼓励报道的准确性和公正性以及对他们所服务的受众的透明度的问题。新闻编辑室中的人工智能已经从一个想法发展成为现实。1998 年，计算机科学家 Sung-Min Lee 预测人工智能将在新闻编辑室得到应用，届时“机器人代理”将与人类记者一起工作，有时甚至代替人类记者 (Latar, 2015)。2010 年，Narrative Science 成为第一家使用人工智能将数据转化为叙事文本的商业企业。Automated Insights 和其他公司紧随 Narrative Science 之后，通过自动化讲故事的方式将 Lee 的“机器人代理”带入新闻编辑室。虽然当今的新闻编辑室正在使用人工智能来简化各种流程，从跟踪突发新闻、收集和解释数据、核实在线内容，甚至创建聊天机器人来向用户推荐个性化内容，但自动生成文本和视频故事的能力促使整个行业转向自动化新闻，或“使用软件或算法自动生成新闻故事而无需人工干预的过程”(Graefe, 2016)。《福布斯》、《纽约时报》、《华盛顿邮报》、《ProPublica》和彭博社只是当今在新闻报道中使用人工智能的部分新闻编辑室。《华盛顿邮报》的“内部自动化叙事技术”Heliograf 只是新闻编辑室利用人工智能扩大其在体育和金融等严重依赖结构化数据的领域的报道的众多例子之一，“让记者专注于深入报道”（Gillespie，2017 年）。人工智能有可能让新闻编辑室和报摊的记者都变得更好。通过自动化，现在可以进行大量的新闻报道新闻智库 Polis 在其 2019 年新闻 AI 报告中透露，新闻编辑室使用人工智能的主要动机是“帮助公众应对新闻过载和错误信息的世界，并以便捷的方式将他们与与他们的生活相关、有用和有益的可靠内容联系起来”（Beckett，2019 年）。