XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System使用方法
tiscc：陷阱离子处理器的表面代码编译器和资源估计器
我们介绍了Trapped-ION Surface Code Compiler（TISCC），这是一种软件工具，该软件工具可根据本机捕获 - 离子门集生成一组通用表面代码补丁操作的电路。为此，TISCC管理着被困的离子系统的内部表示，其中捕获区域和连接处的重复模式被安排在任意大的矩形网格中。表面代码操作是通过在网格上实例化表面代码贴片来编译的，并使用方法对数据量量的横向操作，对稳定器plaquettes进行误差校正和/或相邻贴片之间的晶格手术操作进行了横断面。除了实现基本的表面代码仪器集之外，TISCC还包含角移动功能和单独使用离子运动实现的补丁翻译。在后一种情况下，所有TISCC功能都可以扩展到类似网格的硬件体系结构。TISCC输出已使用Oak Ridge Quasi-Clifford Simulator（ORQC）验证。
脊髓增生性肿瘤诊断测试
该程序对任何基于任何基于DNA的方法开放。基于RNA的方法，因为它们增加了其他不必要的复杂性，并且定量结果不能直接与DNA评估中已发表的数据的财富进行比较；因此，将不常规提供RNA。UK NEQAS LI不认可任何特定的测试方法；但是，如果特定的输入材料或方法可能会增加错误结果的机会，我们将在试用报告中对此进行交流。在可能的情况下，请确保您将样品视为常规标本，遵守标准操作程序和本地质量控制（QC）。所使用方法的详细信息应包含在您的结果提交中。请注意，（如果适用）所有方法的结果均由绩效统计，而不是通过单个方法论方法进行监控，但是，可以通过表和图中的方法来考虑结果。从外部质量评估（EQA）材料中提取核酸可能会受益于您当前方法的最低适应性（请参见下面的指南）。在此EQA材料测试期间，没有需要考虑特定的环境条件。
采用人工智能技术的放射影像诊断支持软件
最近，已有数款图像诊断支持软件产品根据日本《药品和医疗器械法》获得批准或认证。 它还可用于临床环境中的高级医疗治疗。预计未来将有更多影像诊断软件被引入临床。然而，在实际临床中使用这些技术时，不仅需要根据需要遵守《医药品及医疗器械法》规定的使用说明，还需要管理软件的质量（包括因重新学习而导致的性能变化）和对用户进行教育等各种问题。本指南对该类软件临床使用的注意事项及管理方法提出了一定的看法。
orca-a*：一种混合相互碰撞的回避和路线计划算法在密集的城市地区
摘要 - 无人机（或无人空中系统）的快速发展及其在城市地区的潜在部署带来了许多安全问题。一定程度的自动化对于确保在城市环境中安全有效执行的UAS任务很可能是必要的。在大量不合作，非交流的UA会在密集的城市地区飞行，自然而然地想到的分散和自动方法。在这种方法中，每个代理都会在建筑物之间导航，同时避免其他流量。orca（最佳的相互碰撞避免）是一种最新的机器人碰撞避免使用方法，可以用作检测并避免在板上UAS上进行逻辑。最初是为自动机器人的2D运动而设计的，需要进行一些适应才能以应用于城市环境中的飞行物体。特别是，ORCA是一种短期避免碰撞，不是为复杂的城市环境中的路径规划而设计的。在这项研究中，我们引入了一种混合方法，将Orca与A ∗路径平面算法相结合，并表明Orca- A ∗
人工智能和辐射防护。改变游戏规则还是带来更新？
摘要。——人工智能（AI）被视为本世纪最具颠覆性的技术之一，具有无数应用。这对辐射防护意味着什么？本文介绍了基于机器学习（ML）方法的基础知识，并介绍了在辐射防护不同领域的首次应用。预计人工智能在辐射防护中的使用将会增加。因此，本文探讨了一些好处以及可能出现的潜在障碍和问题，包括道德问题。本文提出，辐射防护专业人员和数据科学家专家之间的合作可以加速和指导算法的开发，以获得有效的科学和技术成果。摘要。——人工智能（IA）是世纪之交革命性最强的技术，其应用范围无限。对放射防护有什么影响？在了解自动学徒技术的实际操作后，本文介绍了在不同辐射防护领域的首次应用。这是可能的技术以及使用方法。这篇文章探讨了 IA 的好处、潜在的潜力和问题、道德规范以及外科医生的好处。这篇文章是辐射防护专业协会和算法专家协会的文章。关键词：人工智能/机器学习/创新/数据科学 1. 简介
控制儿童的屏幕时间
摘要 - 在当今的数字时代，儿童的屏幕时间越来越关注。该项目旨在为父母开发一种用户友好的解决方案，以有效地管理和监视孩子的屏幕时间。该系统提供了个性化的建议，时间银行系统，实时监控以及用户友好的界面。目标是赋予父母能力，养育更健康的屏幕时间习惯，并确保在日益数字世界中的孩子的福祉，教育和社会发展。解决方案识别每个孩子的独特性，并通过动态建议促进负责任的屏幕时间使用情况。它试图在技术的利益和弊端之间取得平衡。通过培养透明度和直观的用户体验，该项目使家庭拥有有效的工具，可在屏幕时间挑战中挑战并促进平衡的技术使用方法。关键字 - 屏幕时间控制，子屏幕时间管理，家长控制，动态建议，时间银行系统，奖励系统，实时监控，用户友好的接口，负责任的技术使用，屏幕成瘾预防，数字育儿，积极的增强。
Alleyn 的 AI 价值观
● 透明度：我们将在使用和限制人工智能工具方面保持透明和负责。 ● 理解人工智能：我们将致力于理解人工智能工具的工作原理和正确使用方法。 ● 人工智能的准确性和偏见：我们将注意识别人工智能所反映或造成的偏见。 ● 人工智能的局限性：在认识到人工智能的力量的同时，我们也将注意它的局限性。 ● 心理健康：我们将警惕人工智能对心理健康产生积极和消极影响的可能性。 学校中人工智能的适当使用（针对学生） 本政策涵盖任何生成性人工智能工具，无论是独立产品还是集成到生产力套件中的产品，例如 Microsoft 365 和 Google Workspace。本政策涉及所有内容创作，包括文本、艺术品、图形、视频和音频。 基于年龄的限制 我们致力于探索人工智能在教育领域的应用所提供的丰富可能性。然而，我们也致力于确保人工智能能够增强和支持学生的学习，而不是提供阻碍学习重要知识和练习基本技能的捷径。因此，考虑到许多人工智能技术生产商设定的年龄限制，我们对学生使用人工智能实行以下年龄限制：
人工智能应用的定性研究
S.N.Premnath 和 A. Arun Christ（被视为大学），拉瓦萨，浦那，印度 摘要 人工智能 (AI) 在过去几年中突飞猛进，成为世界各地组织必不可少的工具，通过进入其各种功能并提高其效率，为通往智能未来的道路铺平道路。然而，印度的公司在采用这项技术方面犹豫不决，进展缓慢，这种犹豫在该组织的人力资源职能中表现得非常明显。本文的主要目的是探讨印度背景下人力资源管理中人工智能的应用、集成优势和挑战，以及局限性。本研究的答复是通过多种形式的访谈从各种顶级人力资源专业人士那里收集的。使用的抽样方法是目的抽样。该研究是一项探索性研究，利用通过访谈收集的数据来确定人工智能在人力资源功能中的各种使用方法、技术实施过程中面临的问题以及使用人工智能的好处。这项研究与寻求通过利用人工智能的力量来提高人力资源管理职能有效性和效率的组织相关且有益。
Md Sahil Ali 1 , Tracy Suchiang 2 , Tushar Pratim Saikia 3 , Danish Gulzar 博士 4* 1,2,3,4* 印度旁遮普邦洛夫利专业大学社会科学学院 *通讯作者：Danish Gulzar 博士 *印度旁遮普邦洛夫利专业大学社会科学学院 引用：Danish Gulzar 博士等人 (2024)，高等教育中人工智能融合的益处与担忧：来自印度的见解，教育管理：理论与实践，30(5)，656-668 Doi：10.53555/kuey.v30i5.5122
文章信息摘要技术创新给人类生活带来了根本性的改变。技术在社会存在的方方面面都留下了足迹。该研究采用混合方法，主要旨在全面了解印度高等教育中使用人工智能工具的利弊。从研究中得出的关键推论是，人工智能已经引领了高等教育机构的系统整合。从教育角度来看，学生们熟练掌握了这些工具的使用方法。然而，关键结论表明，学生使用人工智能工具方面存在差异。与本科生相比，研究生更容易使用人工智能工具。此外，与最后一年的学生相比，学生使用人工智能设备的可能性较小。尽管在教育人工智能领域取得了积极进展，但仍存在可及性差距、成本效益以及对人工智能工具缺乏认识。研究中占据核心地位的更大问题是，在教育目的上合理和学术地使用这些工具时所面临的伦理困境。关键词：人工智能、发展、伦理、技术、转型
perbandingan metoda k-nn，随机森林dan 1d CNN untuk
摘要 - 机器学习方法/机器学习的使用对于开发人眼状态的识别非常重要，尤其是脑电图（EEG）信号处理的问题以识别眼睛状态。在先前的研究中，所使用的方法可以是监督学习和无监督学习之间的一种组合方法，以及使用监督学习的单一方法。在这项研究中，脑电图的分类使用一种具有监督学习的方法，使用方法：k-neartemest neghbors（k-nn），随机森林和1D卷积神经网络（1D CNNS）。使用四种尺寸（即精度，回忆，精度和F1得分）测量三种分类方法的性能。从实验结果中获得的是，与所使用的四种尺寸的其他两种方法相比，K-NN方法具有最佳性能，其中每个尺寸的值为：准确性= 82.30％；召回= 82.30％；精度= 82.36％； F1得分= 82.30％。k-nn比其他两种方法更适合分类脑电图，因为数据集中的所有输入属性都有实际数字数据类型。