XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System人使
小型托管人使用人工智能的指南
熟悉 AI 技术的工作原理非常重要。HI 或 PI 的处理是否仅用于提供护理和计划人员配备，还是有次要目的，例如强化 AI 系统的学习、系统技术诊断和 AI 的性能、识别销售或营销机会等？您可能没有系统服务提供商提出的某些目的的合法权限。一旦知道了这些关于目的的信息，您必须确保您有权针对每个已确定的目的收集、使用和披露 PI 和 HI。如果您没有针对某个目的的权限，则需要与技术提供商合作，定制所提供的服务或限制出于次要目的使用或披露信息，以确保您履行 HIA 和 PIPA 规定的义务。
对新南威尔士州警察嫌疑人使用针对儿童和年轻人的管理计划的调查
我们指出，新南威尔士州警察部队担心，青年司法联盟报告是基于不完整的，可能是过时的信息，因为相关的STMP政策不在公共发行中。但是，如下1.4所述，委员会确实可以访问适用的STMP政策，准则以及一系列文件和其他信息，包括存储在新南威尔士州警察局的警察数据库中（计算机化的操作性策略系统，警方记录其操作活动）。该信息直接来自新南威尔士州警察部队，并允许我们分析如何在STMP下管理年轻人。虽然青年司法联盟的报告强调了担忧，但委员会在整个调查中对这些担忧进行了评估。
AI聊天机器人使用指南1.
生成式人工智能 - 能够对查询做出类似人类的响应，生成式人工智能聊天机器人可以更进一步，生成新内容作为输出。这些新内容可能看起来像高质量的文本、图像和声音，具体取决于它们所训练的 LLM。聊天机器人与生成式人工智能交互，可以识别、总结、翻译、预测和创建内容以响应用户的查询，而无需人工交互。
生成文本人工智能：走向个人使用伦理
任务：就生成文本 AI 的使用写一份个人立场声明。您的声明应为一页，单倍行距。您不需要重新讨论生成文本或艺术平台的机制，但您需要思考人们如何看待这项技术的使用（一般来说，同学、学术界、教授、您自己等——具体说明您选择谈论哪些群体），以及您自己使用生成 AI 平台的（当前）参数。您的声明后面应附上一份特别有助于您思考的资料来源书目，采用 MLA 格式，特别是如果其中包括您在班级一起阅读的文章之外找到的文章。
批量射击罪犯的定量比较，他们先发制人使用社交媒体
这篇论文是由Scholarworks的Walden论文和博士研究收集到您的免费和公开访问。它已被授权的学者管理员所接受的沃尔登论文和博士研究。有关更多信息，请联系Scholarworks@waldenu.edu。
仅供个人使用
图像1：根据协议条款，在开车日的Taurus Prime Mover卡车的照片，将为纯氢分配现有贷款和HDI的义务，总计约220万美元。要获得其在HDI中的60％股权，Pure Hydrogen将签发股份等同于未偿还的贷款和义务的价值。发行价格将使用在交易完成日期之前的纯氢共享的5天体积加权平均价格（“ VWAP”）计算。完成后，纯氢已同意将额外的营运资金部署到HDI中，以协助近期开发和分销计划，这将取决于销售。纯氢已经开始与潜在的资助者进行讨论，目的是在短期内确保租赁设施支持卡车的出售。纯氢具有多种权利，包括在现有的HDRIVE股东提议退出的情况下，拒绝的第一个权利。HDI将保留现有的管理团队。
cerenergy® 电池项目更新 - 仅供个人使用
2022 年 9 月 14 日，Altech 与世界领先的德国电池研究所 Fraunhofer 签署了合资股东协议，以将 Fraunhofer 革命性的 CERENERGY ® 钠氧化铝固态 (SAS) 电池商业化。2022 年 10 月 26 日，Altech 任命领先的德国公司 Leadec Automation & Engineering GmbH (Leadec) 为其 CERENERGY ® 100MWh 电池项目的最终可行性研究的首席工程师。2022 年 11 月 7 日，Altech 宣布已设计并推出了专为可再生能源和电网存储市场设计的 CERENERGY ® SAS 60 KWh 电池组 (ABS60)。从那时起，CERENERGY ® 项目取得了显著的进展和进步。在此期间，于 2022 年 10 月 13 日至 14 日和 2022 年 12 月 8 日在德国 Schwarze Pumpe 的 Altech 工厂举行了两次重要的专家研讨会。Altech 人员、Leadec 的工艺和自动化工程团队以及 Fraunhofer CERENERGY ® 专家电池团队参加了研讨会。研讨会由董事总经理 Iggy Tan 主持和领导，目的是提出详细的设计要求以及高效的工业生产工厂设计。该团队最终确定了 100MWh 电池的设计基础，每年生产 60 千瓦时 (KWh) ABS60 电池组 1,666 个。Fraunhofer 专家参与了技术信息传递，以确保最佳生产流程和 60 KWh ABS60 电池组的渐进式热建模，以优化电池组外壳设计和电池管理系统。领先的工程公司 Leadec 目前正在制定技术规范，供潜在供应商报价。电池厂和场地布局的初步规划已经完成。在很短的时间内取得了重大里程碑。
©2022 IEEE。允许个人使用本材料。对于所有其他用途，无论是在现有还是未来的媒体中，都必须获得 IEEE 的许可，包括
摘要 — 在能源和资源受限的可穿戴设备上自动识别健身活动消除了激烈健身期间的人机交互要求 - 例如轻触敲击和滑动。这项工作提出了一个微型且高精度的残差卷积神经网络，它在毫瓦微控制器中运行，用于自动锻炼分类。我们在三个资源受限的设备上评估了带量化的深度模型的推理性能：两个带有 ARM-Cortex M4 和 M7 内核的来自 ST Microelectronics 的微控制器，以及一个 GAP8 片上系统，后者是来自 Green-Waves Technologies 的开源多核 RISC-V 计算平台。实验结果表明，在全精度推理下，十一项锻炼识别的准确率高达 90.4%。本文还介绍了资源受限系统的权衡性能。在保持识别准确率（88.1%）和最小损失的同时，每次推理仅需要 3 s。得益于 8 个 RISC-V 集群核心，GAP8 上每次推理只需 2 毫秒。我们测量发现，它的执行时间比 Cortex-M4 和 Cortex-M7 核心快 18.9 倍和 6.5 倍，表明基于所述数据集以 20 H z 采样率进行实时板载锻炼识别的可行性。在最大时钟频率下，GAP8 上每次推理消耗的能量为 0.41 m J，而 Cortex-M4 上为 5.17 m J，Cortex-M7 上为 8.07 m J。当系统使用电池供电时，它可以延长电池寿命。我们还引入了一个开放数据集，该数据集由从十个受试者收集的 50 个 11 个健身房锻炼课程组成，可公开获取。索引术语 — 锻炼识别、健身房识别、锻炼分类、边缘计算、TinyML、PULP