XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System传递信息
错误链 - 弗吉尼亚飞行学校
加油。荷航 747 决定在滑行道上的 Los Rodeo 加油。与此同时，拉斯帕尔马斯机场已重新开放。加油阻塞了滑行道，使飞机无法起飞，从而导致拥堵，其他机组人员感到沮丧。滑行。由于滑行道上挤满了飞机，荷航和泛美航空不得不在跑道上向后滑行到起飞阈值，并在阈值处转 180 度。对于 747 来说，在 45 米宽的跑道上行驶非常困难。泛美航空跟随荷航沿跑道行驶。他们被指示在滑行道 3 号出口离开跑道。没有标记指示滑行道出口。出口 3 需要 145 度“向后”转弯，让泛美航空回到滑行道上等待起飞的飞机队列中。对于 747 来说，向 3 号出口转 145 度几乎是不可能完成的。天气。在两架 747 滑行过程中，由于低云，WX 恶化。报告的最大水平可视范围为 300 米。通信。塔台发出的 ATC 许可包括“起飞”一词。副驾驶复读许可并通知塔台 - “我们正在起飞”，这意味着他们已准备好起飞。塔台回应“OK”。荷航机长将此解释为继续起飞的许可并打开油门。塔台说“准备起飞 - 我会打电话给你”。此时，泛美航空意识到危险，向塔台传递信息，他们仍在跑道上滑行，阻挡了塔台呼叫荷航准备起飞许可。荷航飞行工程师
多囊泡释放对带状突触传递感觉信息的影响
囊泡释放的统计数据决定了突触如何传递信息，但经典的独立释放泊松模型并不总是适用于视觉和听觉的最初阶段。在那里，带状突触还将感觉信号编码为由两个或多个同时释放的囊泡组成的事件。这种协调的多囊泡释放 (MVR) 对脉冲产生的影响尚不清楚。在这里，我们使用纯速率代码研究了与泊松突触相比，MVR 如何影响感觉信息的传输。我们使用了泄漏积分和激发模型，结合了实验测量的斑马鱼（两种性别）视网膜双极细胞谷氨酸能突触的释放统计数据，并将它们与假设泊松输入受限于以相同平均速率运行的模型进行了比较。我们发现 MVR 可以增加每个囊泡产生的脉冲数量，同时减少脉冲间隔和第一次脉冲的延迟。综合效应是在模拟不同大小的目标神经元的一系列条件下提高信息传输效率（每个囊泡的位数）。当触发脉冲所需的收敛较少时，MVR 在具有短时间常数和可靠突触输入的神经元中最为有利。在单个输入驱动神经元的特殊情况下，如哺乳动物的听觉系统中，当脉冲产生需要多个囊泡时，MVR 会增加信息传输。这项研究表明，与泊松统计描述的速率代码相比，MVR 对囊泡的突触前整合如何提高感官信息的传输效率。
AR、VR 和沉浸式技术：新的学习模式和增强图书馆服务的关键推动因素
摘要：图书馆一直是重要的社区中心，提供资源和项目，造福公众。现代世界正在见证人们与信息和技术互动方式的快速转变。AR、VR 和其他沉浸式技术的发展为图书馆体验带来了新的维度。这些技术有可能改变图书馆与社区互动的方式，提供传递信息以支持学习的全新创新方式。本文深入探讨了 AR、VR 和沉浸式技术在图书馆中的重要性、它们的好处、成本、财务影响以及克服挑战的策略。它为有兴趣将 AR、VR 和沉浸式技术纳入其服务的图书馆提供了建议。所有这些都为如何使用它们来建设可持续社区提供了见解。它还包括新加坡各个图书馆部署此类沉浸式服务的良好记录示例及其多重好处。关键词：AR、VR、沉浸式技术、NLB 1. AR、VR 和沉浸式技术在图书馆中的重要性 增强现实 (AR)、虚拟现实 (VR) 和沉浸式技术的出现彻底改变了包括图书馆在内的各个行业。这些技术改变了传统的图书馆体验，使其对顾客来说更具互动性和吸引力。AR 允许用户将数字内容叠加在物理对象上，使历史文物、灭绝的动物、书籍内容和交互式艺术品栩栩如生。这通过积极参与增强了学习和理解。VR 使顾客能够探索模拟环境，如古城或遥远的星球，培养对学习的热爱并吸引更多访客到图书馆。
美国陆军情报和安全司令部空缺公告 INSCOM- CF- NGIC-09182024 -038
- 提供操作视频制作和 AV 演示设备方面的技术知识和技能，执行 AV 前期制作、制作和后期制作方法和概念，以有效完成需要既定技术和方法的项目。- 执行成功测试的 AV 技术的试点测试和最终实施，并维护支持 AV 应用程序和接口开发和维护的软件、数据库和实用程序。- 执行持续的 AV 维护和增强工作，包括路由器、电信设备、录音机和 AV 设备。- 实施既定方法，通过 AV/电信系统传递信息，以满足业务和技术要求。- 建议客户适当使用受版权保护的财产，并确保 AV 服务符合《美国残疾人法案》和其他相关要求。- 执行视频制作中涉及的功能，包括编辑、脚本概述、摄像机操作、灯光设置和视频图形，以及现场活动和工作室摄影。- 与客户和团队成员协调，以了解分配项目的技术要求，包括后勤支持要求、根据需要准备规范以及审查责任领域。- 就适当的媒体演示格式、时间框架、成本和设备限制向客户推荐和提供建议。- 建议更改脚本、旁白和序列；协助了解目标受众和要传达的整体信息；并确定需要通过特效、声音或计算机图形强调的点。- 与主题专家协调，使用实时视频、旁白、静态视频、摄影、音乐、图形、动画和特效与最先进的计算机设备和软件整合多媒体工作。- 履行分配的其他职责。
今天该怎么办3年级（大脑事实故事）
•选择一个学生成为大脑，选择学生成为手，然后选择学生成为脚。其余的学生是大脑和身体之间的神经元。•告诉学生，作为神经元，他们将用左手作为获取信息的树突，他们将把树突跨过身体（现在是细胞体），现在是轴突，这将是轴突 - 将信息传递给下一个神经元的树突。•告诉学生您将建立您的脑体连接。在V点的大脑，手和脚处的大脑在V的每个末端设置了学生。•确保您使脑体连接在解剖学上正确。您通过使大脑手线比大脑脚线更小（学生少）来做到这一点。问他们为什么？？？？（脚远离大脑而不是手 - 因此信息可以更快。）•将其余的学生分为2行，代表“ V的武器”，一条线向手伸出，一条线向脚伸出。•直接使学生握手。如果空间允许，请将其散布。•一切准备就绪后，给大脑戴手套和袜子。当您说“ go”时，大脑将袜子伸向V的脚侧，并将手套送到V的手部。看看大脑连接的哪一侧更快。•最后，告诉学生这就像大脑通过传递信息通过信息。提醒他们大脑使用化学物质或电信号，而不是使用手套或袜子。另外，指出通信如何出错 - 如果大脑将手套传递到连接的脚侧，或者一个神经元将信息丢弃或以某种方式更改了信息。•感到兴奋，并告诉学生，了解所有这些大脑事实对于了解如何保持大脑健康至关重要。要么让学生坐在那里完成故事的位置，要么让他们回到书桌上。
人工智能将改变...
临床内分泌学领域以及医疗保健，正面临着新技术的变革性变化，尤其是人工智能（AI）。AI有望大大改善我们筛选，诊断，治疗，监测和教练患者的方式（1，2）。AI工具不仅会使内分泌决策的流程更快，更可靠，因此AI的使用为针对个人患者特征量身定制的个性化治疗计划开辟了道路（3，4）。AI是涵盖机器学习（ML）的计算机科学领域。ml使用旨在做出预测或分类的数学算法。这些模型通常在已知的，标记的数据集上进行训练，并迭代地增强，以获得对看不见的数据进行准确预测的能力（5）。深度学习（DL）是ML的一个子集，使用模仿人类中枢神经系统的复杂模型。dl需要使用人工神经网络（ANN）。ANN由互连层组成，这些图层通过最小化误差（6）来传递信息并优化预测。一旦受过培训，ANN可以处理庞大而复杂的数据集，以执行预测，分类，甚至更高级的应用程序等任务，例如大型语言模型（LLMS），计算机视觉和多媒体生成，从文本输入（7-9）中生成。我们预计AI会造成临床内分泌学的前所未有的破坏。尽管如此，大多数临床医生一方面缺乏对临床AI潜力的正确理解，另一方面，缺点和警告。对AI基础的平衡理解必须最大化其利益。因此，医疗保健提供者必须熟悉这项新技术，但也必须了解其局限性。表1概述了基于AI的工具与临床内分泌学中常规方法之间的差异。本文的目的是概述AI在临床内分泌学和糖尿病领域中的潜在和未来方向。
人类与移动应用界面交互时的注意力分配
摘要 随着智能手机的普及和移动应用程序的普及，人们，特别是年轻人，花越来越多的时间与智能手机上各种各样的应用程序进行交互。这引出了一个问题：人们在使用应用程序时如何分配注意力到界面上。为了解决这个问题，我们在本研究中设计了一个包含两个会话的实验（即会话1：浏览原始界面；会话2：浏览去除颜色和背景后的界面），并结合眼动追踪系统。在被试浏览应用程序界面时，用眼动追踪仪记录被试的注意注视时长。将智能手机的整个屏幕划分为四个均匀的区域以探究注视时长。结果显示，与其他区域相比，被试在会话中对左下方区域的总注视时长明显更长（1）在会话2中，被试在底部的总注视时长得以保留，但左侧和右侧之间没有显著差异。与总注视时长类似，首次注视时长也主要集中在界面的底部区域。此外，通过评估手机操作的熟悉度和准确性来量化手机使用技能，并研究其与注视时长的关系。我们发现，在会话 1 中，左下角区域的首次注视时长与智能手机操作水平呈显著负相关，但在会话 2 中，两者之间无显著相关性。根据比率探索的结果，在两个会话中，感兴趣区域之间的首次注视时长与总注视时长之比并没有显著差异。本研究的结果为浏览应用程序界面时的注意力分配提供了见解，并且对应用程序界面和广告的设计具有启发意义，因为可以根据注意力分配来优化布局，以最大限度地传递信息。
我们应该寻找可塑性突触还是信息
近 70 年前，卡尔·拉什利 (Karl Lashley) 开始寻找印迹。此后，人们学到了很多东西，但分歧依然存在。在当代学习和记忆的神经生物学中，有两种截然不同的概念在竞争：联想/联结 (A/C) 概念和计算/表征 (C/R) 概念。这两种理论都建立在这样的信念之上：心智是从物质大脑的属性和过程产生的。这些理论的不同之处在于它们对记忆的神经生物学基础是什么以及它在大脑中的位置的描述。记忆的 A/C 理论强调需要将记忆认知与记忆印迹区分开来，并假定记忆认知是通过印迹回路路由的模式化神经活动的一种新兴属性。在这个模型中，学习重新组织突触关联强度以指导未来的神经活动。重要的是，本文所提倡的 A/C 理论认为突触变化不是象征性的，尽管通常是必需的，但对于记忆认知来说并不够。相反，突触变化提供了恢复神经活动符号模式的能力和蓝图。与假设记忆出现在电路层面的 A/C 理论不同，C/R 概念表明记忆表现在细胞内分子结构的层面。在 C/R 理论中，这些细胞内结构传递信息，其特性与大脑计算利用读/写存储器的观点相一致，功能类似于计算机中的读/写存储器。新的研究激发了双方的热情，并强调了进行新讨论的必要性。本文介绍了这两种理论、每种理论尚未解决的关键问题以及几种潜在的发展路径。
对古印度测试和吠陀经的分析
摘要 早期吠陀经经常提到某些神灵，如雷神因陀罗和阿耆尼，他们通过火祭在人类和诸神之间传递信息。其中一些神灵在后来的印度教中仍然存在，而其他神灵则随着时间的推移而减弱或转变为其他神灵。理解书籍在我们生活中的重要性的另一个重要方面是，书籍是最具创造性的艺术形式之一。我们阅读的每本书都有能力将我们带入一个充满几个惊人人物的不同世界。大数据、云计算、人工神经网络和机器学习的出现使工程师能够创造出能够模拟人类智能的机器。本研究将能够感知、识别、学习、反应和解决问题的机器称为人工智能 (AI)。人工智能提高了人类努力的速度、精度和有效性。在金融机构中，人工智能技术可用于识别哪些交易可能存在欺诈行为，采用快速准确的信用评分，以及自动执行手动密集型数据管理任务。“第一代”人工智能可以通过应用基于规则的专家知识来支持人类的智力工作，“第二代”人工智能可以通过统计/搜索模型找到最优解决方案，而“第三代”人工智能将基于大脑模型大幅提高识别性能。奥义书和 Advaita Siddhanta 中存在的现代科学元素以及玛雅的本质与现代科学意识相似。这种意识进一步用于理解人类的心理过程及其建模方式，为人工智能的自然语言理解领域做出贡献。关键词：人工智能的起源、古印度文献中的人工智能、印度人工智能的来源、人工智能中的吠陀经和梵文、人工智能的介绍 书籍在每个学生的生活中都扮演着重要的角色，它们将学生带入思想世界，提供有关外部世界的信息，促进阅读、写作和交流，提高记忆力和洞察力。书籍在我们生活中的重要性不容小觑，因为它们不仅帮助我们扩展视野，而且还充当我们与周围世界之间的门户。它们让我们忙碌和消遣，充当生存工具。您是否对古代智慧与现代智慧之间的关系感兴趣？您是否曾经想过古代书籍对当今社会的智慧有多重要？阅读本文是为了了解古代印度文本和其他解释在现代智慧背景下的重要性。要了解这意味着什么，我们必须首先阐明书籍在我们日常生活中的作用。书籍在我们的生活中如此重要的最大原因之一是它们是我们最亲密的朋友。朋友是我们生活中的重要组成部分。我们无法想象没有好朋友的生活。同样，书籍就像最好的朋友；它们不断激励我们成为最好的自己。书籍就像好朋友，用知识充实我们的心灵。愿意从书籍中学习很多东西，它们帮助我们克服挫折并发展我们的思维。关于书籍在我们生活中的重要性，我们应该了解的另一件重要的事情是，书籍是最美丽的事物之一。我们读过的每本书都有能力将我们带到一个充满伟大人物的另一个世界。这本书开启了我们的创造力，成为我们逃离现实生活烦恼、进入梦想世界的大门。这些读物包括自然界传授的诗篇和礼仪文字，并将它们用作其他现代印度教徒最深刻信仰的基础。早期的吠陀经中提到了托尔、因陀罗和阿耆尼等神灵，他们点燃火焰来在人类和神灵之间传递信息。此后，一些神灵继续存在于印度教中，而其他神灵随着时间的推移而减少或被其他神灵取代。吠陀经被认为是永恒的启示和永恒的真理，构成了当今许多印度教教义的基础。（参考：https://www.khanacademy.org/Humanities）虚假洞察力的一部分大数据、云计算、神经系统和机器学习的兴起使工程师能够制造机器人来重现洞察力。这种基于这项技术并能够看到、知道、学习、反应和理解事物的功能被称为人工智能（AI）。虚假洞察力，提高速度，
基于人工智能的演示文稿创建器，提供定制的音频内容交付
摘要 — 在本文中，我们提出了一种架构来解决一个新问题，该问题最近因 COVID-19 大流行导致对虚拟内容交付的需求增加而更加突出。所有教育机构、工作场所、研究中心等都在尝试通过使用在线内容交付来弥合这些社交距离时期的沟通鸿沟。现在的趋势是创建演示文稿，然后使用各种虚拟会议平台进行交付。我们试图通过本文减少和消除创建和交付演示文稿所花费的时间，本文旨在使用机器学习 (ML) 算法和自然语言处理 (NLP) 模块自动从文档创建基于幻灯片的演示文稿，然后使用最先进的语音克隆模型以所需作者的声音传递内容。我们将结构化文档（例如研究论文）视为必须呈现的内容。首先使用 BERT 摘要技术对研究论文进行总结，并将其浓缩为幻灯片中的要点。 Tacotron 启发式架构具有编码器、合成器和基于生成对抗网络 (GAN) 的声码器，用于以作者的声音（或任何自定义声音）传达幻灯片内容。世界正面临一场大流行，人们不得不在生活方式上做出重大改变以适应它。现在几乎所有的学习都已转移到在线模式，工作专业人士现在都可以舒适地在家中工作。由于目前的情况，教师和专业人士已转向演示来帮助他们传递信息。在本文中，我们旨在通过自动化此过程并随后以自定义语音传递此演示文稿来减少创建演示文稿所需的大量时间，使用可以使用短音频片段克隆任何声音的内容传递机制。索引术语——语音克隆、生成对抗网络、摘要、自然语言处理、机器学习、Tacotron、Transformers。