XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System出错
战争的另一面 - 陆军大学出版社
在极少数情况下，一本书会在恰当的时机出现。2021 年夏天，当以美国为首的联军撤离阿富汗时，牛津大学出版社出版了《战争的另一面：美国被遗忘的战争和战斗经历》。无论是出版商还是撰写这本书的四位历史学家都没有能力预见到联军驻扎的灾难性结局。很少有人——无论是参与者还是观察者——会想象到当最后一支联军部队和相对较少的阿富汗伙伴离开阿富汗时，哈米德·卡尔扎伊国际机场的情景。《战争的另一面》并没有明确解释联军的战役是如何出错的，但它确实提供了一些迫切需要的见解，说明为什么二十年的阿富汗军事行动似乎收效甚微，而且以如此混乱的方式结束。
人工智能简介 - 华盛顿特区
人工智能责任可能成为法院的问题：美国证券交易委员会主席 Gary Gensler 对人工智能模型出错的责任表示担忧，并暗示这可能会成为法律问题。在一次公民网络广播中，Gensler 质疑部署人工智能模型的个人的责任，并强调理解和保护的必要性。他强调，对人工智能算法缺乏理解是一个重大挑战，即使是善意的参与者也可能会面临潜在的法律问题。Gensler 已成为华盛顿人工智能领域的知名发言人，他预见到这些问题将在未来几年得到解决，可能是通过法律途径。他此前曾表达了对人工智能变革潜力的热情和对其风险的担忧，特别是在金融稳定和市场行为方面。（Politico Pro）
为 K-12 教育设计人机互补性
人工智能 (AI) 系统越来越多地用于支持人类在教育、医疗保健、社会工作和刑事司法等社会性背景下的工作。在这些情况下，人工智能可以自动化从业人员的日常工作，同时腾出他们的时间从事他们认为更有意义的活动 (Holstein、McLaren 和 Aleven 2019a；Patel 等人 2019；Yang、Steinfeld 和 Zimmerman 2019)。人工智能还可以帮助扩大社会服务的提供，并帮助人类做出更明智和公平的决策 (du Boulay 2016；Holstein、McLaren 和 Aleven 2018b；Patel 等人 2019)。尽管有这些好处，但现代人工智能系统还是容易出错和不完善的。如果不经过精心设计，人工智能可能会僵化地扩大实践而不考虑当地情况，加剧有害的不平等，或使有价值的人与人之间的互动自动化 (Alkhatib
Mackie Designs MS 1202 承包商规格
与其大哥 CR-1604 一样，MicroSeries 1202 由拥有 20 年专业音频经验的 Greg Mackie 设计。他的所有设计均旨在用于广播和永久 PA 应用、电视台和广播电台以及后期编辑套件中的不间断、全天候专业工作，这些工作绝不能出错。1202 也不例外。例如，它具有密封的共模旋转控制器，而不是可能受到空气中灰尘和污染影响的开放式酚醛电位计。在安装的整个使用寿命期间，1202 提供最小的旋转接触噪音（如果出现问题，电位器可单独更换）。此外，我们的安装、共模和能量吸收旋钮设计相结合，有助于防止撞击损坏。除了钢制底盘和通孔玻璃纤维电路板外，MicroSeries 1202 还具有
量子法诺不等式
我们先从经典信息论中的法诺不等式说起。一个马尔可夫链 X → Y → ˆ X，其中一个随机变量 X，以及从观测 Y 中得到的估计 ˆ X。最简单的理解是，这个马尔可夫链就是一个通信信道，其中 Y 等于噪声加上 X，ˆ X 是基于 Y 做出的估计。因此，最好的情况是 H(X|ˆ X)=0，这意味着我们的估计完全恢复了原始的 X 而没有错误，但是在大多数其他情况下这基本上是不可能的，因此我们感兴趣的是通过信道丢失了多少信息，换句话说，H(X|ˆ X)，给出了估计 ˆ X 时 X 还有多少不确定性。因为它不是理想的，所以出错是不可避免的，我们定义 P e=P(ˆ X ̸= X) 和一个新的随机变量 Z [2]。
getting-real.pdf - Basecamp
Getting Real 就是跳过所有代表真实的东西（图表、图形、框、箭头、示意图、线框等），真正构建真实的东西。Getting Real 就是少。更少的体积、更少的软件、更少的功能、更少的文书工作、更少的不必要的东西（而大多数你认为必不可少的东西实际上并非如此）。Getting Real 就是保持小规模和敏捷。Getting Real 从界面开始，即人们将要使用的真实屏幕。它从客户实际体验开始，然后从那里向后构建。这让你在软件出错之前获得正确的界面。Getting Real 是关于迭代和降低变更成本。Getting Real 是关于启动、调整和不断改进，这使其成为基于 Web 的软件的完美方法。Getting Real 只提供客户需要的东西，并消除他们不需要的东西。
整合人类的模型和机械化方法...
计算机科学的一个分支被称为“形式化方法”（FM），它专门使用数学逻辑形式对自动化系统的行为进行建模，这些逻辑可以使用机械化定理证明器和模型检查器进行非常强大的分析。有限状态机是 FM 中使用的形式化方法之一，该领域的研究人员最近开始将其方法应用于驾驶舱自动化。例如，Butler 等人 [2] 检查自动驾驶仪设计的一致行为，Leveson 等人 [11] 寻找被认为特别容易出错的构造，Rushby [15] 将自动驾驶仪描述与合理的心理模型进行比较。Leveson 和 Palmer [10] 以及 Rushby、Crow 和 Palmer [16] 展示了如何使用他们的方法预测 MD-88 自动驾驶仪 [12] 中已知的自动化意外。
一种用于自动零照片数据标签的生成人工智能方法，以支持战术零信任体系结构实现
摘要：实施军方为零信任体系结构（ZTA）实施的一个重大挑战是，当前的数据标记方法是手动完成的，这是一个耗时且容易出错的过程，破坏了网络安全测量的效率和有效性。本文介绍了一种创新方法，该方法利用生成人工智能（AI）来自动数据标记，以支持军事任务命令系统（MCS）中的战术ZTA实现。具体来说，我们开发了生成的AI零信任标签（GEASEL）工具，该工具使用了微调的大型语言模型，并根据预定义的访问控制类别对自动化的MCS消息数据进行了自动零摄像标记，从而简化了敏捷和强化的网络美食的路径。
人类的大脑为何会产生错误记忆？
人类记忆会不断调整和塑造自己以适应世界。现在，一个艺术项目希望强调我们的记忆是多么容易出错。我们所有人都会产生虚假记忆，艺术家 AR Hopwood 一直在“收集”这些记忆。在过去的一年里，他要求公众提交虚假记忆的轶事，然后他将其转化为艺术作品。这些记忆从吃活老鼠的信念到小时候能飞的记忆，不一而足。一位写信的男子错误地认为他的女朋友有一个妹妹在看牙医时去世了。他的信念如此坚定，以至于他对自己看牙医的所有情况都保密。他写道：“一天吃饭时，她说她下周要去看牙医。餐桌上一片寂静，我妈妈说，发生了那件事后，她去看牙医一定很难。”
使用传感器进行边缘 AI 数据收集
瑞萨电子的 Reality AI 软件为使用传感器构建产品和内部解决方案的研发工程师提供解决方案套件和工具。Reality AI 软件使用加速度计、振动、声音、电气（电流/电压/电容）、雷达、射频、专有传感器和其他类型的传感器数据，识别事件和条件的签名，将签名的变化与目标变量关联，并检测异常。由于数据收集和准备是任何机器学习项目中成本最高的部分，也是大多数失败项目出错的地方，因此 Reality AI 软件包含功能来保持数据收集正常进行，协助其进行预 ML 处理，并使用合成增强技术充分利用数据。本白皮书介绍了我们推荐的数据收集规划、执行和收集后处理方法。