XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System其他人
其他人工智能硬件问题
本报告是作为由美国政府机构赞助的工作的帐户准备的。既不是任何雇员，他们的任何雇员，其任何雇员，分包商或其雇员，都能对准确性，完整性或任何第三方使用或任何信息的使用结果，或代表其使用任何信息，私人或代表其使用权的保证，或承担任何法律责任或责任，或者任何第三方使用，或者没有任何信息，或代表其使用权，或代表其使用权，或代表其使用权限，或代表其使用权限。 以本文提及任何特定的商业产品，流程或服务，商标，制造商或其他方式不一定构成或暗示其认可，建议或受到美国政府或其任何机构或其承包商或其承包商或分包商的认可。 本文所表达的作者的观点和观点不一定陈述或反映美国政府或其任何机构的观点和意见。既不是任何雇员，他们的任何雇员，其任何雇员，分包商或其雇员，都能对准确性，完整性或任何第三方使用或任何信息的使用结果，或代表其使用任何信息，私人或代表其使用权的保证，或承担任何法律责任或责任，或者任何第三方使用，或者没有任何信息，或代表其使用权，或代表其使用权，或代表其使用权限，或代表其使用权限。以本文提及任何特定的商业产品，流程或服务，商标，制造商或其他方式不一定构成或暗示其认可，建议或受到美国政府或其任何机构或其承包商或其承包商或分包商的认可。本文所表达的作者的观点和观点不一定陈述或反映美国政府或其任何机构的观点和意见。
ChatGPT 和其他人工智能应用程序加速科学写作
ChatGPT（Chat Generative Pre-trained Transformer，OpenAI Limited Partnership，美国旧金山）于 2022 年 11 月 30 日推出，引发了一波热情。1,2各行各业的人们都渴望尝试这种新奇的应用，讨论也很热烈，尤其是在教育领域。3–5 相比之下，医学期刊对这个话题的讨论已经落后，6–9 大部分讨论集中在 ChatGPT 的代笔上，涉及学术伦理、原创性和作者身份。10–12 事实上，近年来，人工智能 (AI) 技术在文本中的使用日益成熟，13 极大地改变了科学写作的方式（表 1）。几十年来，英语一直是占主导地位的科学语言（通用语）。14 不可否认的是，绝大多数母语不是英语的科学家在用英语写作方面仍然有困难或不太熟练。机器翻译，尤其是使用神经网络和深度学习的自然语言处理，几乎可以帮助克服语言障碍。以下展示了三种人工智能驱动的帮助以中文为母语的人用英语写作的方法（图 1）。目前可用于写作辅助的工具，尤其是英语写作工具，远远超出了简单的语法、标点和拼写检查。它们可以提供即时同义词搜索来建议单词选择，以及释义以改变文本的语气和风格。以 DeepL Write（DeepL GmbH，德国科隆）为例，其公开测试版已于 2023 年 1 月 17 日发布。用户输入单词的那一刻，软件就会自动建议各种同义词或相关术语。一旦用户写了几个单词，软件就会提供许多额外的单词选择，可用于完成句子。对于整个句子，将有几十种不同的写法可供选择。
ChatGPT 和其他人工智能聊天机器人是否构成网络安全风险？一项探索性研究
人工智能 (AI) 的兴起为各个领域开辟了新领域，包括自然语言处理。该领域最重要的进步之一是对话代理 (即聊天机器人) 的开发，它们是旨在通过消息传递界面与人类交互的计算机程序。大型语言模型（如 ChatGPT）的出现使得能够创建高度复杂的聊天机器人，这些聊天机器人可以以令人印象深刻的准确度模仿人类对话。但是，使用这些聊天机器人也带来了必须解决的重大网络风险。本研究论文旨在调查与使用 ChatGPT 和其他类似的基于 AI 的聊天机器人相关的网络风险，包括可能被恶意行为者利用的潜在漏洞。作为本研究的一部分，进行了一项调查，以探讨与基于 AI 的聊天机器人（如 ChatGPT）相关的网络安全风险。此外，本文还提出了可用于缓解这些网络风险和漏洞的缓解方法。
教学大纲示例：使用自动写作工具 (chatGPT) 和其他人工智能工具
人工智能 (AI) 的最新飞跃性进步现已作为开放获取工具提供，以非常人性化的方式提供复杂的论文式答案，而 Turnitin 等抄袭工具无法检测到。ChatGPT 是最新的工具，它展示了对文本自动填充/建议的革命性改进。要了解有关 chatGPT 及其对传统教育评估的影响的更多信息，以及一些实用建议的链接，请参阅本文档末尾的资源。如果您查看链接或甚至只是有关该主题的好消息文章，您就会发现，新技术不仅可以影响论文式的答案或报告，还可以影响编码和其他更定量的任务。大学建议教师明确说明允许在学生身上使用自动写作工具和使用人工智能的工具。明确而明确的期望将有助于保持学术诚信。可以通过 CIETL 的资源中心找到有用的提示，以调整作业，以尽量减少使用 chatGPT 和其他工具抄袭而不被发现的可能性。使用示例：提供给 chatGPT 的提示：反对使用 chatGPT 的教学大纲指导 chatGPT 的回答：以下是反对使用 ChatGPT 或其他语言模型的教学大纲指导声明示例：“本课程不容忍抄袭，包括使用 ChatGPT 等语言模型。任何提交的作业如果被发现是由语言模型生成的，都将被视为抄袭，并将导致该作业的成绩为零分。您有责任正确引用您工作中使用的任何来源，包括由语言模型生成的文本。”
公众对难民和其他人的叙述和态度...
本研究使用“难民和其他移民”来指代波兰境内所有外国人，使用“移民”来指代他们进入波兰的情况。“移民”一词用于反映调查问题中使用的特定措辞。“难民”一词指的是那些逃离冲突或迫害的人，无论个人是否被正式承认为难民，或是否属于更广泛的框架，如附属或临时保护。“难民和寻求庇护者”一词用于在数据集中区分那些被正式承认为难民的人和那些身份尚未确定的人。虽然本报告主要关注难民和其他移民进入波兰的流动，但在尽可能的情况下，将其置于更广泛的流动模式的背景下，包括从波兰移民。
近亲属/其他人的同意声明
1.处理上述个人资料的负责机构一般为第06号部门。 2. 上述同意声明的法律依据是欧盟 GDPR 第 6 条第 1a 款、第 7 条（如与欧盟 GDPR 第 88 条以及 BDSG 第 26 条第 2 款结合适用）。 3. 欧盟 GDPR 第 37 条第 1 款第 1a 项规定的数据保护官是德国联邦国防部联邦国防军数据保护专员，地址：Fontainengraben 150, 53123 Bonn。 4. 所收集的个人数据（保密号码 09 – 18）将仅用于通知、告知和向您传递信息的目的，并且只有德国联邦国防军才能访问。提供您的数据是自愿的。没有法律或合同义务披露此信息。这些数据不会被传递或传输到德国联邦国防军以外的地区。这些数据将一直由德国联邦国防军存储，直到您撤回您的同意。如果德国联邦国防军成员提及其他在特殊情况下应通知的人员，或者该德国联邦国防军成员离开德国联邦国防军，这些信息也将被删除。 5.作为数据主体，您对控制者拥有以下权利：
肥大细胞疾病的实践与研究：患者提出的问题和观点以及他们向科学界及其他人士提出的建议
Susan V. Jennings, PhD a , * , Celeste C. Finnerty, PhD a , b , * , Jessica S. Hobart, MPP, MPH c , * , Mercedes Mart í n-Mart í nez, PhD d , e , * , Kristin A. Sinclair f , * , Valerie M. B. ARN , Julie ARN , ARN , Cem Akin, MD, PhD h , Ivan Á lvarez-Twose, MD, PhD i , j , Patrizia Bonadonna, MD k , Angela S. Bowman, PhD a , l , Knut Brockow, MD m , Horia Bumbea, MD n , Claudia de Haro o , Jie Fok , EMBFR , FRA , Karin , q Hartmann, MD r , Nicole Hegmann s , Olivier Hermine, MD, PhD t , Monika Kalisiak, MA u , Constance H. Katelaris, MB, BS, PhD, FRACP v , w , Jacqueline Kurz s , Patrizia Marcis x , David Mayne, MA f , David Mendoza y , MD Mujja , Alaska Moj , Nicoleta Nidelea Vaia aa , Marek Niedoszytko, MD bb , Hanneke Oude Elberink, MD, PhD cc , Alberto Orfao, MD, PhD j , dd , Deepti H. Radia, MD ee , Sophie Rosenmeier z , Eugenia Ribada d , Schinhoff , Julie Schwaff , MD Siffen benhaar, MD hh , ii , Massimo Triggiani, MD, PhD jj , Giuseppe Tripodo x , Rocio Velazquez o , Yvon Wielink kk , Friedrich Wimazal, MD ll , Timo Yigit ff , Celia Zubrinich, MBBS, FRACP mm , and Peter Valent, oo n London United Kingdom;西班牙马德里、托莱多和萨拉曼卡；新南威尔士州的悉尼、坎贝尔敦和麦夸里港以及澳大利亚维多利亚州的博士山、克莱顿和墨尔本；法国巴黎；意大利的维罗纳、都灵和萨勒诺；德国慕尼黑、奥登塔尔、托尼斯沃斯特、曼海姆和柏林；罗马尼亚布加勒斯特；墨西哥墨西哥城；瑞士巴塞尔；波兰华沙和格但斯克；奥地利维也纳；荷兰格罗宁根和阿尔梅勒；以及马萨诸塞州斯特林；德克萨斯州加尔维斯顿；密歇根州安娜堡；以及田纳西州默弗里斯伯勒
视频人工智能系统的成本和收益如何？视频人工智能：初始成本和长期收益 投资人工智能是许多公司经常谈论的事情。但您实际上投资的是什么？成本是多少？长期收益是什么？在本白皮书中，我们将解释如何以及为何投资视频人工智能。 为什么要投资视频人工智能？主要原因是视觉图像包含非常重要的数据。通过使用这些数据，您可以作为一家公司脱颖而出，目标是为您的客户提供更好的解决方案。 通过投资视频人工智能 (Video AI)，您可以从视频数据中获得正确的智能信息。简而言之，人工智能 (AI) 以高度智能的方式识别、分类和索引镜头。在此基础上，可以搜索、编辑和量化收集和分类的数据。人工智能软件实时处理视频数据，以便您可以在发生检测警报时快速评估和响应。此外，可以轻松检索现有视频片段。因此，您可以快速搜索数千小时的镜头以查找所需的事件。当 AI 系统识别、分类和索引素材时，会产生额外的数据。从长远来看，这些收集到的元数据可以成为有价值的商业智能的额外来源。可以使用各种商业智能工具清晰地以图形方式显示这一点。当您考虑实施视频 AI 系统时，重要的是要正确评估总购置成本。换句话说，就是总拥有成本 (TCO)。当然，这些成本会根据每个组织的独特需求和情况而有所不同。本白皮书将概述系统要求、基础设施、网络和实施方面的各种实施因素和相关成本考虑因素。以及该产品可以提供的巨大长期节省。系统要求视频 AI 是一种智能软件技术，但为了使软件正常运行，外围设备必须到位。提前清楚了解所需的系统要求非常重要。IP 摄像机的数量、所需的 AI 功能以及安装类型（本地、远程或云）的组合决定了所需的系统要求。一些视频 AI 平台易于与已安装的 IP 摄像机结合使用。在销售过程中提出这一点很重要，因为它会影响初始投资。一个好的视频 AI 实施合作伙伴可以就所需的硬件为您提供建议。为了达到预期的效果，确定摄像机的类型和摄像机的位置非常重要。基础设施视频 AI 解决方案的基础设施因需求而异。有些人希望为多个位置提供集成解决方案，而其他人可能会考虑将视频 AI 用于单个位置。IP 摄像机、AI 服务器和 NVR/VMS 系统都可以位于一个物理位置本地，也可以位于多个物理位置。将物理位置上的摄像机与（公共）云中的软件相结合也是可能的。同样，正确的 AI 实施合作伙伴的作用非常重要。
视频人工智能系统的成本和收益如何？视频人工智能：初始成本和长期收益 投资人工智能是许多公司经常谈论的事情。但您实际上投资的是什么？成本是多少？长期收益是什么？在本白皮书中，我们将解释如何以及为何投资视频人工智能。 为什么要投资视频人工智能？主要原因是视觉图像包含非常重要的数据。通过使用这些数据，您可以作为一家公司脱颖而出，目标是为您的客户提供更好的解决方案。 通过投资视频人工智能 (Video AI)，您可以从视频数据中获得正确的智能信息。简而言之，人工智能 (AI) 以高度智能的方式识别、分类和索引镜头。在此基础上，可以搜索、编辑和量化收集和分类的数据。人工智能软件实时处理视频数据，以便您可以在发生检测警报时快速评估和响应。此外，可以轻松检索现有视频片段。因此，您可以快速搜索数千小时的镜头以查找所需的事件。当 AI 系统识别、分类和索引素材时，会产生额外的数据。从长远来看，这些收集到的元数据可以成为有价值的商业智能的额外来源。可以使用各种商业智能工具清晰地以图形方式显示这一点。当您考虑实施视频 AI 系统时，重要的是要正确评估总购置成本。换句话说，就是总拥有成本 (TCO)。当然，这些成本会根据每个组织的独特需求和情况而有所不同。本白皮书将概述系统要求、基础设施、网络和实施方面的各种实施因素和相关成本考虑因素。以及该产品可以提供的巨大长期节省。系统要求视频 AI 是一种智能软件技术，但为了使软件正常运行，外围设备必须到位。提前清楚了解所需的系统要求非常重要。IP 摄像机的数量、所需的 AI 功能以及安装类型（本地、远程或云）的组合决定了所需的系统要求。一些视频 AI 平台易于与已安装的 IP 摄像机结合使用。在销售过程中提出这一点很重要，因为它会影响初始投资。一个好的视频 AI 实施合作伙伴可以就所需的硬件为您提供建议。为了达到预期的效果，确定摄像机的类型和摄像机的位置非常重要。基础设施视频 AI 解决方案的基础设施因需求而异。有些人希望为多个位置提供集成解决方案，而其他人可能会考虑将视频 AI 用于单个位置。IP 摄像机、AI 服务器和 NVR/VMS 系统都可以位于一个物理位置本地，也可以位于多个物理位置。将物理位置上的摄像机与（公共）云中的软件相结合也是可能的。同样，正确的 AI 实施合作伙伴的作用非常重要。
核研究所。和物理研究的方法，粒子... 设计和添加剂制造用于储能应用的优化电极 二极管TM的高能操作：YLF激光 运输和电力系统通过电动汽车充电-A服务的整合：对技术经济和社会福利的评论 使用热量和功率组合的可再生能源系统优化设计和调度 脉冲激光诱导的硅原子层 其他人工智能硬件问题 观察√snn中的Hypernuclei 3_H和4_H的有向流= 3 量子退火时间的下限 对盐水合的实验筛选用于建筑物的热化学能量存储 b''
模式识别算法通常用于简化亚原子物理实验中轨道重建的挑战性和必要步骤。在歧视相关相互作用的帮助下，模式识别旨在通过隔离感兴趣的信号来加速轨道重建。在高碰撞率实验中，这种算法对于确定是否保留或从给定相互作用中保留或丢弃信息至关重要，甚至在数据传输到磁带之前。随着数据速率，检测器的解决，噪声和效率低下的增加，模式识别在计算上变得更具挑战性，激发了更高效率算法和技术的发展。量子关联记忆是一种方法，旨在利用量子机械现象以获得学习能力的优势，或者可以存储和准确召回的模式数量。在这里，我们研究基于量子退火的量子关联记忆，并将其应用于粒子轨道分类。我们专注于基于量子关联记忆模型（QAMM）召回和量子内容 - 可调地理内存（QCAM）召回的歧视模型。我们使用D-Wave 2000Q处理器作为测试台将这些方法的分类性能表征为函数检测器分辨率，模式库的大小和效率低下。使用溶液状态能量和分类标签嵌入了溶液状态中的歧视标准。我们发现，基于能量的QAMM分类在较小的模式密度和低探测器效率低下的状态下表现良好。相比之下，基于州的QCAM可实现相当高的准确性回忆，以实现大模式密度和对各种检测器噪声源的最大回忆精度的鲁棒性。
颞顶皮层参与建模自己和其他人的注意力
摘要在传统观点中，在社会认知中，注意力等同于目光，人们通过追踪他们的目光来追踪别人的注意力。在这里，我们使用fMRI来测试大脑是否以更丰富的方式表示注意力。人们阅读了描述代理商（自己或其他人）的故事，以两种方式指向对象的注意：内部定向（内源性）或外部引起的（外源性）。我们使用多毒素模式分析来检查心形网络中的大脑领域如何编码注意力类型和代理类型。左颞顶连接（TPJ）中的大脑活动模式显示出有关内源性和外源性注意的信息的显着解码。左TPJ，左上颞沟（STS），前胸骨和内侧前额叶皮层（MPFC）显着解码剂类型（自我与其他）。这些发现表明，大脑构建了一个人自己和其他人注意状态的丰富模型，可能是有助于心理理论。