XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System不知不觉
通过人工智能实现航空安全
几十年来，人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 技术已融入美国人的生活结构。从农业到医药、购物和社交网络（仅举几个领域），AI 和 ML 正在无形中几乎不知不觉地改变个人和社会运作的性质和质量。尽管利用 AI 和 ML 功能起步缓慢，但随着对科学的理解不断加深和必要信息基础设施的指数级增长，这种利用也在不断增长。AI 和 ML 能力的增长意味着 AI 和 ML 将应用于数量不断增加的任务，以提高性能和效率。本观点使用运输安全管理局 (TSA) 的电子行李
dsit |连接的地方研究
•最初，我们仅招募以技术为中心的角色，这些角色限制了我们的范围。最初的访谈向我们表明，负责场地 /房地产管理的专业人员还负责其组织内的连接场所项目。因此，我们在构建内部样本时扩大了相关工作角色的范围。•初步访谈还建议组织可能在不知不觉中使用连接的地方技术，例如，他们可能已经安装了人们计算摄像头的人，但并未将其视为连接的地方。因此，我们调整了招聘材料以使用特定的设备领导，而不是“连接的位置”。•与体育，文化和高等教育相比，航空和铁路组织较少。我们使用了多管齐下的方法
“人为因素”……值得考虑吗？
在开始一天的工作之前，我们可能会熨烫衬衫并打包午餐。然而，我们并没有在工作开始前花时间评估精神状态的习惯。过去几年，我养成了一个完全包含这一点的例行程序——飞行员喜欢检查表和例行程序！当我从家里开车去飞行时，我首先从头到脚检查我的制服，确保我有帽子、领带、肩章、翅膀、夹克等，然后是所有必需的文件，如护照、身份证和钱包。最后，我会快速检查是否有任何家庭干扰，并重申我实际上能够尽最大努力工作。新生儿、关系问题、财务担忧等事件以及我们日常生活中的许多其他事情可能会不知不觉地占用宝贵的大脑空间，并阻止我们充分发挥潜力。
政治传播：网民的数字民主
摘要：在不知不觉中，如今许多人进入或参与了政治交流。政治交流也被认为是重要而有趣的大众媒体的发展。作为信息n或政治交流中信息的材料的问题现在吸引了公众的注意以及参与民主。信息社会的时代不仅带来了新的人类价值观，而且还带来了新的民主水平。数字民主已成为信息社会政治，社会，经济和文化体系中的领先制度。使用数字媒体，网民可以使用数字媒体来收集支持。通过在数字媒体中传达其理性论点，他们可以说服民主的其他要素同意他们的意见。关键词：数字民主，网民政治沟通
人工智能作为增强数据完整性和数据安全性的工具
除了推动 IP（知识产权领域）的技术进步之外，由于图灵测试，我们还见证了 21 世纪人工智能应用的范式转变。人工智能领域的快速发展得益于算法的改进、网络计算能力的提高以及捕获和存储空前大量数据的能力的提高。我们潜意识中不知不觉地将人工智能融入了我们的现实世界体验和应用中，这使得人工智能成为我们日常生活的一部分。人工智能的主要特征是，一旦它开始发挥作用，就不再被称为人工智能，而是成为一种常见的计算形式。例子包括电话另一端的自动语音或根据您的偏好和先前搜索推荐餐厅或电影。这些例子集中在我们日常生活的既定方面，经常忽略语音识别、自然语言处理和自然语言理解等人工智能技术。
学校将人工智能作为一门学科的方法...
让我们从教育语境中有时会用到的一个术语开始：“深度学习”。它代表有意义的学习，与人类的表面学习和死记硬背学习 [2] 相对。人工智能中的“深度学习”是一种模仿人类大脑处理大数据以用于预测和决策的方法 [3]。它的结果以几年前无法预见的方式影响着我们的生活。我们大多数人很可能已经在不知不觉中每天使用深度学习模型了。每当我们使用互联网搜索引擎、社交媒体网站上的人脸识别系统、翻译系统或智能设备的语音界面时，几乎肯定会使用深度学习模型。因此，深度学习可以被视为机器学习子领域中最强大、发展最快的人工智能应用之一。
Peter Micheuz。人工智能作为学校教育学科的方法。计算机教育公开会议 (OCCE)，2020 年 1 月，印度孟买。第 3-13 页，�10.1007/978-3-030- 59847-1_1�。�hal-03519215�
让我们从教育领域中有时会用到的一个术语开始：“深度学习”。它代表有意义的学习，与人类的表面学习和死记硬背学习 [2] 相对。人工智能中的“深度学习”是一种模仿人脑工作方式处理大数据以用于预测和决策的方法 [3]。它的结果对我们的生活产生了几年前无法预见的影响。我们大多数人很可能已经在不知不觉中每天使用深度学习模型。每次我们使用互联网搜索引擎、社交媒体网站上的人脸识别系统、翻译系统或智能设备的语音界面时，几乎肯定会使用深度学习模型。因此，深度学习可以被视为机器学习子领域中最强大、增长最快的人工智能应用之一。
临床决策和算法不等式
基于历史数据的决策支持算法将使人们的推荐受到过去不平等影响。详细的历史健康数据包含识别人口因素，例如种族，1个社会经济地位或宗教的模式。这些因素与社会劣势有关，因此与不平等的健康结果间接相关。在此类数据上训练的机器学习或统计模型将能够识别这些模式，并将不平等的结果与这些缺陷组相关联，即使没有明确记录数据中的人口统计信息。1 2如果间接关联后来影响决策支持算法，则有可能在不知不觉中造成进一步的缺点并加剧社会不平等。2当算法的行为不透明，嵌入“黑匣子”并用来影响健康，教育，就业或正义领域的决策时，社会不平等的加强是最高风险的。3
生态系统和生物多样性（TEEB）的经济学
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