XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System协作
协作经济在行动
这本书名为《协作经济在行动：欧洲视角》，是 COST 行动 CA16121（从共享到关爱：考察协作经济的社会技术方面，简称：共享与关爱；sharingandcaring.eu）的重要成果之一，该行动于 2017 年 3 月至 2021 年 9 月期间开展。该行动由欧洲科学技术合作组织 (COST) 资助（www.cost.eu/actions/CA16121）。COST 行动共享与关爱的主要目标是建立一个欧洲研究人员和从业人员网络，以研究协作经济模型、平台及其社会技术影响。该网络涉及学者、从业人员、社区和政策制定者。COST 行动共享与关爱帮助连接了整个欧洲的研究计划，并使科学家能够通过与同行合作来发展他们的想法。这种合作机会对参与者的研究、职业和创新潜力大有裨益。
通过设计，人机协作
1.简介 “人工智能”（AI）的概念最早是在 20 世纪 50 年代提出的，其愿景是让机器表现出类似人类的智能（图灵，1950 年）。自诞生以来，人工智能已经从早期的理论概念发展到基于规则的专家系统，并进一步发展到机器学习和深度学习。最近，我们进入了通用人工智能（AGI）时代，其标志是生成式预训练 Transformer（GPT）等大型语言模型（LLM）的迅速崛起。最先进的人工智能已经解锁了各种应用，尤其是在设计创新中的生成能力方面（Luo，2022 年）。例如，DALL-E 3（Ramesh 等人，2021 年）和 Stable Diffusion（Rombach 等人，2022 年）可以从复杂的文本描述中生成高质量的图像，并已应用于工业设计（Liu 和 Hu，2023 年）。最新的 AI 模型，包括 point-E（Nichol 等人，2022 年）和 Dream Fusion（Lan，2022 年），可以根据文本提示生成三维 (3D) 形状，具有彻底改变工程设计和制造的巨大潜力。ChatGPT（OpenAI，2023 年）等 AGI 模型擅长问答和信息摘要等任务，这些任务已被证明可有效提高概念生成的新颖性和实用性（Filippi 等人，2023 年）。随着人工智能融入劳动力队伍，一场关于人工智能在工作中的作用的争论愈演愈烈。人类和人工智能拥有独特且互补的优势：人类具有创造力、情商、泛化能力和道德决策能力，而人工智能则拥有计算能力，可实现高速可扩展的数据处理，并能够执行重复性和创造性的生成任务。学术界和工业界最近达成的共识表明，将人工智能融入人类团队是一种有望实现变革性成果的战略（Vorobeva 等人，2023 年；Luo，2023 年）。德勤研究院将人类与人工智能之间不断发展的关系分为三个阶段：“替代”，技术使以前由工人完成的任务自动化；“增强”，技术协助工人，赋能变革以实现更大的价值；以及“协作”，即技术和工人共同创新，创造有意义的转变并推动成本、效率和价值的增长（德勤，2020 年）。同样，其他研究人员从三个角度考虑人工智能的社会影响：以技术为中心、以人为中心和以集体智慧为中心，
EU4Health协作建议
16 de Mai。 de 2024 - PCM可以潜在地改善癌症的诊断和治疗结果，并为患者和幸存者提供更好的生活质量，这是... 之一16 de Mai。de 2024 - PCM可以潜在地改善癌症的诊断和治疗结果，并为患者和幸存者提供更好的生活质量，这是...
人机协作，单人操作
摘要。随着人工智能 (AI) 和基于学习的系统的最新进展，各行各业已开始将 AI 组件集成到其产品和工作流程中。在可以频繁测试和开发的领域，这些系统已被证明非常有用，例如在汽车行业，车辆现在配备了先进的驾驶辅助系统 (ADAS)，能够自动驾驶、路线规划以及与车道和其他车辆保持安全距离。然而，随着任务的安全关键方面增加，开发和测试基于 AI 的解决方案变得更加困难和昂贵。航空业就是这种情况，因此，开发必须在更长的时间内逐步进行。本文重点介绍在人类飞行员和潜在辅助系统之间创建界面，以帮助飞行员在复杂的飞行场景中导航。口头交流和增强现实 (AR) 被选为交流方式，口头交流以绿野仙踪 (WoOz) 的方式进行。该界面在飞行模拟器中进行了测试，并通过 NASA-TLX 和 SART 问卷就工作量和态势感知评估了其实用性。
预测中的人机协作
摘要 本研究调查了人为干预在人工智能/机器学习 (AIML) 驱动的预测中的作用。通过这样做，我们区分了三种不同类型的人机-AIML 协作：自动化、可调自动化和增强。我们推测预测不确定性和时间范围是预测准确性的两个关键决定因素。基于涉及零售行业约 1,888 个库存单位的 AIML 驱动需求预测的现场实验，我们依靠多值处理效果方法来衡量人机-AIML 协作对预测准确性的影响。我们的研究结果表明，在具有长期范围和低不确定性的预测中，人为干预最有效地补充了 AIML 驱动的预测（增强）。然而，在时间范围短、不确定性高的环境中，人工干预最不可能提高 AIML 预测（自动化）的有效性。我们讨论了对现有理论的影响，并提出了一个框架，概述了人工干预最有可能为人类-AIML 协作增加预测价值的条件。
人机协作：动态支持...
第 2 章 — 人机协作 (HAT) 2-1 2.1 人机团队、人机协作团队 2-1 2.1.1 简介 2-1 2.1.2 人机协作与合作 2-2 2.1.2.1 功能框架 2-2 2.1.2.2 结构功能方法 2-3 2.1.3 人机团队的特征与分类 2-4 2.1.3.1 任务相互依赖性 2-4 2.1.3.2 团队冲突解决 2-5 2.1.3.3 协调策略 2-5 2.1.3.4 进度监控/团队监控/2-6 相互评估 2.1.3.5 团队合作与团队精神 2-6 2.1.4 迈向人机协作：科学与技术挑战 2-6 2.1.4.1形式语言与自然和非语言 2-6 语言 2.1.4.2 人工和人类的推理模式，人工智能和解释 2-7 2.1.4.3 情感和情绪管理 2-7 2.1.4.4 团队中的隐性知识，团队 2-7 专业知识 2.1.4.5 共同点建设 2-7 2.1.5 人类自主团队合作和模式 2-7