XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System中使
然而，云计算在使用授权软件时存在限制，因此无法在云中使用 Sobek。因此，
然而，云计算在使用许可软件时存在限制，因此无法在云中使用 Sobek。因此，决定使用本地集群。但是，仅仅拥有集群是不够的，因为存在需要独立操作不同计算机的问题。因此，测试了远程控制、远程管理、虚拟网络和 telnet 等不同工具，发现性能最好的是 PsExec。与其他需要在每台计算机上安装软件或进行特殊设置的工具不同，PsExec 是一种非常轻量级的工具，可以访问网络中任何计算机的控制台。此外，它只需要在主计算机上安装一次。因此，可以远程启动任何应用程序或打开任何文件。此外，该工具的一个很大的优点是，我们可以通过用户界面交互或隐藏方式控制另一台计算机。两种方式都经过了测试，决定以隐藏的方式进行，以便其他用户可以在程序仍在运行时登录、注销并使用该计算机而不会出现问题。它通过一个简单的命令来执行，该命令指定另一台计算机的名称以及要执行的文件的路径。
在帕金森氏病患者中使用人姿势估计的暂时空间和运动学步态参数的评估：近额外和侧视图之间的比较
步态障碍是帕金森氏病（PD）患者最常见的症状之一，与临床不良结局密切相关。最近，基于视频的人类姿势估计（HPE）技术吸引了与基于标记基于标记的3D运动捕获系统更便宜，更简单的方法进行步态分析的方法。然而，尚不清楚基于视频的HPE是否是测量PD患者的临时和运动步态参数的可行方法，以及该功能如何随相机位置而变化。在这项研究中，使用运动捕获系统和两个智能手机摄像机测量了24例早期PD患者的跑步机和地面步行，并放置在受试者的近额和外侧侧面。我们比较了从3D运动捕获系统和无标记的HPE获得的关节位置数据之间的暂时步态参数和运动学特征的差异。我们的结果证实了使用HPE的PD患者的Ana-lyzing步态的可行性。尽管脚后跟和脚趾清晰可见的近额外视图对于估计时间步态参数有效，但横向视图特别适合评估空间步态参数和关节角度。，在侧面记录不可行的临床环境中，近额外的视图记录仍然可以作为运动捕获系统的实际替代方法。
有关在法国刑事诉讼中使用DNA的法规 *
抽象的DNA样本是犯罪诉讼以确定罪犯的独特证据。DNA分析以多种方式进行，包括在犯罪现场与一个人的DNA或在DNA数据库中存储的DNA轮廓的样本之间的比较。即使是执法人员进一步使用的，以找出嫌疑人，证人以及未来犯罪的受害者。出于相同的目的进行收集和分析DNA样品的所有不同方法：找出真相。就立法理由和DNA数据库的增加而言，法国是世界上世界上开创的国家之一，DNA数据库的能力不断增加，这被称为自动化国家的遗传印刷档案（Fichier National des Empreintesgénétiques或fnaeg）。随着时间的推移需求的增加，在刑事诉讼中使用DNA的范围不可避免地扩大了。因此，该立法已在不同的几年中反复修订。承认DNA样本的重要性后，它们的指数使用引起了人们对尊重私人生活的权利的一些担忧，尤其是在数据保护问题上。在此范围内，欧洲人权法院（ECTHR）对这些立法变更具有重大回响。在本研究中，法国刑事诉讼法（FCPC）在刑事诉讼中收集和处理DNA的规定将受到审查，并将提出有关土耳其立法修正案的建议。关键词：DNA，DNA数据库，分子遗传检查，刑事诉讼程序中个人数据的保护。
在K-12教育中使用人工智能的使用的上升
ai与过去的技术有很大的不同，既可以生成原始内容，又具有对新数据或未知数据做出预测性决策的能力。偏见有可能增强歧视和不同影响的模式，并且以比以前所看到的要透明的方式更快，更有效。6这些程序可以收集高度敏感的信息，例如社会情感学习指标，行为指标甚至生物识别数据，并以不成比例影响弱势社区的方式使用这些数据。即使数据汇总，也可以轻松地以3-4个数据点重新确定个人。由于机器不了解其产生的输出的基本含义或概念，因此目前不可能从算法输出中删除偏差。
研究文章 简要回顾在软件定义网络中使用机器学习进行流量工程
本评论简要探讨了在软件定义网络 (SDN) 的流量工程 (TE) 中部署机器学习 (ML)。SDN 通过将控制平面与数据平面分离来改变传统的网络管理，为灵活和自适应的流量控制开辟了新的可能性。正如我们所展示的，SDN 中的 TE 可以通过更有效地利用资源、减少延迟和减少拥塞来优化网络性能——同时响应实时条件以保持高服务质量 (QoS)。然而，充分利用这些优势需要先进的算法和实时数据分析，这在计算上要求很高。TE 还依赖于拥有准确、最新的网络信息。同时，ML 通过与边缘计算、网络功能虚拟化 (NFV) 和物联网 (IoT) 等技术集成，使 SDN 更加有效。这种组合可以实现实时分析、快速决策、智能路由、负载平衡和更强大的安全性。然而，这些集成带来了可扩展性和互操作性方面的新挑战，这意味着我们需要在基础设施和专业知识方面进行大量投资。即使迄今为止取得了所有进展，但仍存在一些障碍。 其中包括扩展、保持强大的安全性以及实时做出瞬间决策的问题。 展望未来，未来的研究应集中在自主网络、节能的 ML 技术和混合 ML 解决方案上，旨在达到网络安全和性能的新高度。
在多囊卵巢综合征中使用二甲双胍和肌醇在胰岛素抵抗的治疗中：综合评论
沙特阿拉伯douibiimen@gmail.com，elaamari@ub.edu.sa摘要人工智能越来越多地重塑了财务审计的面貌，以提高欺诈检测的效率和有效性，这也可以加强利益相关者的信任。本研究研究了采用AI对审计实践的影响，这是在提高效率，欺诈检测，道德挑战，监管障碍和利益相关者信任方面的有效性。在本文中，已经使用描述性统计，相关性，回归和结构方程建模对460名专业审计师，会计师和组织利益相关者进行了分析。结果表明，AI对效率，创造价值和欺诈检测能力有积极影响，同时对利益相关者对组织的信任产生积极影响。然而，算法偏见到缺乏透明度和通过数据保护法规定相关的法规风险的道德问题也是重大障碍。因此得出的结论是，AI在革命审计实践中具有巨大的潜力，并且通过培训，透明的AI模型，道德保障和支持性的监管框架来解决这些障碍，对其广泛采用也非常重要。提出了建议和未来的研究途径，以指导AI负责任地集成到审计专业中。关键字：人工智能，财务审核，AI恢复人造Vem Remodelando cada vez Mais a Face a financeiria financeira para melhorar a efici（efici）本研究研究了AI采用对审计实践的影响，这是在提高效率，欺诈检测，道德挑战，监管障碍和利益相关者信心方面的有效性。在本文中，通过描述性统计数据，相关性，回归和建模，分析了组织的460名专业审计师，会计师和利益相关者。结果表明，AI对效率，创造价值和欺诈检测能力有积极影响，并积极影响利益相关者对组织的信心。但是，从算法偏见到缺乏透明度和与符合数据保护法相关的监管风险的道德问题也是重大障碍。因此，得出结论，AI具有彻底改变审计实践的巨大潜力，并且通过培训，透明的AI模型，道德保障和监管支持结构来接近这些障碍，对他们的采用
在工作应用中使用人工智能我们是...
•不要太依赖AI。如果您的应用程序看起来太通用或不反映您的体验，则不会脱颖而出。在采访中，我们会问您您写的内容。您需要自信谈论它。•不要与AI工具共享个人，敏感或机密信息或数据。，一旦AI帮助您完成了一般结构，就可以自行添加这些细节（如果适当）。
EFL学习者在英语学术写作中使用大语言模型的动机和接受：UTAUT模型的扩展
大型语言模型（LLMS）以CHATGPT为代表，是生成AI中最重要的技术突破之一，并已开始在EFL写作指令中应用。LLM的出现给EFL学习者带来了机会和挑战，强调了经验证据对他们在学习英语学术写作中使用LLM的动机和接受的重要性。这项研究招募了238名参与者，他们已经完成了使用LLMS进行与业务相关的英语学术写作的一个学期培训。参与者根据L2动机自我系统和技术的接受和使用理论（UTAUT）回答了问题项。部分最小二乘结构方程建模（PLS-SEM）用于检查动机，区域，以前的学习经验和UTAUT模型之间的结构关系。此外，测试了动机对四个UTAUT决定因素，行为意图和使用行为之间关系的调节作用。结果表明，预期绩效和社会影响会极大地影响学习者使用LLM的行为意图。此外，动机被证明是塑造行为意图和实际使用行为的关键因素，突出了其在学习英语学术写作技术的技术中的关键作用。
在家庭医学出版物中使用AI：期刊编辑的联合社论
Artixcial Intelligence（AI）是一个广泛的Xeld，计算机执行历史上认为需要人类智能的任务。llms是AI最近的突破，它允许计算机生成看起来像人类的文本。llms涉及语言生成，而更广泛的术语“生成AI”也可以包括AI生成的图像或XGures。chatgpt是最早且广泛使用的LLM型号之一，但其他公司也开发了类似的产品。llms“学习”以对大规模文本训练数据库中的单词序列进行多方面分析，并使用复杂的概率模型生成新的单词序列。该模型具有随机组件，因此对完全相同提示的完全相同提交的响应将不相同。llms可以生成看起来像医学期刊文章的文本，以响应提示，但是文章的内容可能准确也可能不准确。llms可能会“包容”包含虚假信息的令人信服的文本。llms不会在互联网上搜索问题的答案。但是，它们以越来越复杂的方式与搜索引擎配对。在本社论的其余部分中，我们将使用LLMS代名词的广义术语“ AI”。
NERC 可靠性标准中使用的术语表
BES 网络资产项目 2014-02 BCA 2015 年 2 月 12 日 2016 年 1 月 21 日 2016 年 7 月 1 日 网络资产如果不可用、性能下降或被滥用，则在其需要运行、误操作或不运行的 15 分钟内会对一个或多个设施、系统或设备产生不利影响，如果在需要时被破坏、性能下降或以其他方式不可用，则会影响大型电力系统的可靠运行。在确定不利影响时，不应考虑受影响设施、系统和设备的冗余。每个 BES 网络资产都包含在一个或多个 BES 网络系统中。BES 网络系统项目 2008-06 2012 年 11 月 26 日 2013 年 11 月 22 日 2016 年 7 月 1 日 一个或多个 BES 网络资产由负责实体按逻辑分组，用于为功能实体执行一个或多个可靠性任务。BES 网络系统信息