XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System不透明度
不透明度，透明度和情感计算的伦理
摘要 - 人类不透明度是人类在机器方面的固有质量。可以使用不透明的透明关系来阐明人类和机器之间人类和机器之间的描述性关系。这种关系使我们能够描述并进行规范评估人类和机器可能不透明或透明的一系列不透明范围。In this paper, we argue that the advent of Affective Computing (AC) has beguntoshifttheidealpositionofhumansonthisspectrumtowards greater transparency, while much of this technology is shifting towards opacity.我们探讨了这种转变对人类情感信息的含义，以及AC系统对人不透明度的威胁如何产生各种不利影响，例如侵犯人的自主权，欺骗，操纵和焦虑症。也有分配后果使脆弱的群体暴露于不合理的负担，并将其减少到单纯的文件中。我们进一步评估了当前的AC技术，该技术遵循了人类与机器之间的描述性关系，从不透明度和透明度的角度来看。最后，我们预见并解决了我们主张的三个可能的异议。这些是交流系统的好处，它们与隐私的关系以及捕获人类影响的限制能力。通过这些论点，本文旨在从不透明度和透明度的角度引起人类与机器之间的本体论关系，同时强调因其对人类不透明度的威胁而引起的道德关切的严重性。
利用机器学习，以准确处理一般循环模型中重叠的不透明度物种
要了解系外行星和棕色矮人的高精度观察结果，我们需要详细且复杂的一般循环模型（GCM），这些模型（GCM）结合了水动力学，化学和辐射。在这项研究中，我们专门研究了GCMS中化学和辐射之间的耦合，并比较了相关化学中不同化学物种在相关性假设中混合的不同方法，当无法假设平衡化学时。我们提出了一种基于DeepSet（DS）的快速机器学习方法，该方法有效地结合了单个相关性-K的不相差（K-table）。我们与其他已发表的方法（例如自适应等效灭绝（AEE））以及与重新融资和求职（RORR）的随机重叠一起评估了DS方法。我们将这些混合方法集成到我们的GCM（Expert/MitGCM）中，并评估了它们的准确性和性能，以热木星HD 209458 b的示例。我们的发现表明，DS方法既适合GCM使用率准确又有效，而RORR太慢了。此外，我们观察到AEE的准确性取决于其特定的实现，并可能在实现辐射转移解决方案收敛时引入数值问题。然后，我们在简化的化学不平衡情况下应用了DS混合方法，在那里我们建模了Tio和Vo的雨水，并确认TIO和VO的雨水会阻碍平流层的形成。为了进一步加快GCM中一致的不平衡化学计算的发展，我们提供了文档和代码，用于将DS混合方法与相关-K辐射传递求解器耦合。DS方法已进行了广泛的测试，足以适合GCM。但是，可能需要加速大气检索的其他方法。
人工智能系统不透明度的分类
可解释人工智能（XAI）研究项目旨在提供减少不透明性和使人工智能系统更易于人类理解的工具和方法。不幸的是，大多数 XAI 学者实际上是通过将一个系统与传统的人工智能系统（如线性回归模型或基于规则的系统）进行比较，将一个系统归类为或多或少不透明的，而这些系统通常被认为是透明系统的原型。在这样做的过程中，不透明度的概念仍然无法解释。为了解决这个问题，我们将不透明度视为一个概念，其含义取决于应用的环境以及用户的目的和特征。基于此，在本文中，我们区分了访问不透明度、链接不透明度和语义不透明度，从而为人工智能系统不透明度概念的分类奠定了基础。
不透明度和深度学习困境的两个维度
在本文中，我将通过争论以下三个论文来对这个问题提供细微的回答：（i）对深度学习（DL）模型（适当地解释）在特定意义上具有重要意义，它使他们与许多（尽管并非全部）传统科学模型（包括计算机模拟（CSS））区分开来。（ii）XAI涉及两种不同种类的黑盒子，或不透明度，而减少一个则不必有助于减少另一个。这些可能被视为DL不透明度问题的两个维度 - 我将在下面进行确切的概念。（iii）这种不透明度和工具性的独特组合意味着我们通常不能期望了解数据成功的数据（决定性模式）的基本机制（决定性模式），并通过DL算法完全认可和预测。3特别是，当共同满足某些条件时，DL很有可能允许新发现，科学家将很难理解。本文的主要目标是从科学的观点哲学中，对DL革命或不断变化的科学的主张是有道理的。建立（i） - （iii）需要一些概念上的努力。首先，我将区分DNN是模型的三种感觉（2.1），并区分适合我的目的的含义。随后（Sects。2.3和2.4），然后我将确定相关的工具意识，以及为什么它使DL模型不言自明。在教派中。4，然后我将展示DNNS的工具性和不透明度如何导致发现与解释之间前所未有的差距。第3节将定义概念，并主张存在，并为DL的不透明度提供了两个维度；这意味着DNN是不透明的，而CSS的（知名）不透明度无法降低。，与DL在处理大数据方面的前所未有的成功一起，我称之为DL困境。
海洋透明度、潜艇不透明度和战略...
13 Peter R. Beckman 编，《核困境：21 世纪的核武器》，第 3 版（新泽西州 Upper Saddle River：Prentice Hall，2000 年）；Thomas S Burns，《海洋深处的秘密战争：苏美争夺海洋霸权的竞争》（纽约：Rawson Associates Publishers，1978 年）；Jacob Darwin Hamblin，《海洋学家与冷战：海洋科学的追随者》（西雅图：华盛顿大学出版社，2005 年）；Austin Long 和 Brendan Rittenhouse Green，《追踪安全的第二次打击：情报、反击力量和核战略》，《战略研究杂志》第 38 卷，第 1 期。 1–2 (2015 年 1 月 2 日)：38–73，https：//doi.org/10.1080/01402390.2014.958150。
不透明度/灰尘密度变送器
中性密度滤光片插入调零夹具/滤光片支架，并放置在 OPM 2001 收发器外壳窗口前面，以检查透射仪的运行情况。收发器上的开关和指示灯允许一个人检查操作系统。开关将智能电子设备设置为其过滤器检查周期。指示灯指示操作员何时安装和拆卸过滤器。然后，操作员可以检查 HART 275 通信器上的 VIEW EPA DATA 菜单。电子设备存储最近的 30 个过滤器读数以及测量时间。零夹具也可用于模拟“离线”零校准。过滤器值的自动存储允许一个人在不到一小时内完成 EPA 过滤器审核！