XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System反应式
R22 M.Tech AI JNTUH
1. 解决基于人工智能的基本问题。2. 定义人工智能的概念。3. 将人工智能技术应用于实际问题以开发智能系统。4. 在实施智能系统时，从一系列技术中进行适当选择。第一单元简介：人工智能问题概述，人工智能问题为 NP、NP 完全和 NP 难题。强与弱、整洁与邋遢、符号与亚符号、基于知识和数据驱动的人工智能。第二单元搜索策略：问题空间（状态、目标和运算符）、通过搜索解决问题、启发式和知情搜索、最小-最大搜索、Alpha-beta 剪枝。约束满足（回溯和局部搜索方法）。第三单元知识表示和推理：命题和谓词逻辑、解析和定理证明、时间和空间推理。概率推理、贝叶斯定理。全序和偏序规划。目标堆栈规划、非线性规划、分层规划。单元 IV 学习：从示例中学习、通过建议学习、基于解释的学习、解决问题中的学习、分类、归纳学习、朴素贝叶斯分类器、决策树。自然语言处理：语言模型、n-gram、向量空间模型、词袋、文本分类。信息检索。单元 V 代理：代理的定义、代理架构（例如，反应式、分层式、认知式）、多代理系统 - 协作代理、竞争代理、群体系统和生物启发模型。智能系统：表示和使用领域知识、专家系统外壳、解释、知识获取。关键应用领域：专家系统、决策支持系统、语音和视觉、自然语言处理、信息检索、语义网。教科书：
R19M.Tech. 人工智能 JNTU 海得拉巴
解决基于人工智能的基本问题。 定义人工智能的概念。 将人工智能技术应用于实际问题以开发智能系统。 在实施智能系统时，从一系列技术中进行适当选择。 第一单元简介：人工智能问题概述，人工智能问题为 NP、NP 完全和 NP 难题。强与弱、整洁与邋遢、符号与亚符号、基于知识和数据驱动的人工智能。 第二单元搜索策略：问题空间（状态、目标和运算符）、通过搜索解决问题、启发式和知情搜索、极小最大搜索、Alpha-beta 剪枝。约束满足（回溯和局部搜索方法）。 第三单元知识表示和推理：命题和谓词逻辑、解析和定理证明、时间和空间推理。概率推理、贝叶斯定理。全序和偏序规划。目标堆栈规划、非线性规划、分层规划。单元 IV 学习：从示例中学习、通过建议学习、基于解释的学习、解决问题中的学习、分类、归纳学习、朴素贝叶斯分类器、决策树。自然语言处理：语言模型、n-gram、向量空间模型、词袋、文本分类。信息检索。单元 V 代理：代理的定义、代理架构（例如，反应式、分层式、认知式）、多代理系统 - 协作代理、竞争代理、群体系统和生物启发模型。智能系统：表示和使用领域知识、专家系统外壳、解释、知识获取。关键应用领域：专家系统、决策支持系统、语音和视觉、自然语言处理、信息检索、语义网。
基于 EEG 的脑机接口利用 Steady-...
摘要。脑机接口旨在从用户的大脑活动中获取命令，以便将其传递到外部设备。为此，它可以检测到所谓的“主动”BCI 中的心理状态的自发变化，或“反应性”BCI 中大脑对外部刺激的反应的瞬时或持续变化。在后者中，用户通过感官通道（通常是视觉或听觉）感知外部刺激。当刺激持续且周期性时，大脑反应会达到可以相当容易检测到的振荡稳定状态。我们关注基于 EEG 的 BCI，其中周期性信号（机械或电）刺激用户皮肤。这种类型的刺激会引起体感系统的稳态响应，可以在记录的 EEG 中检测到。表征这种反应的振荡和锁相电压分量称为稳态体感诱发电位 (SSSEP)。研究表明，SSSEP 的幅度会受到特定心理任务的调节，例如当用户将注意力集中在或不集中在体感刺激上时，从而允许将这种变化转化为命令。实际上，基于 SSSEP 的 BCI 可以从直接的 EEG 信号分析技术中受益，就像反应式 BCI 一样，同时允许自定节奏的交互，就像主动式 BCI 一样。在本文中，我们对与利用 SSSEP 的基于 EEG 的 BCI 相关的科学文献进行了调查。首先，我们努力描述 SSSEP 的主要特征和允许调整刺激以最大化其幅度的校准技术。其次，我们介绍了作者实施的信号处理和数据分类算法，以便在基于 SSSEP 的 BCI 中详细说明命令，以及他们在用户实验中评估的分类性能。
挪威农村网格中电池操作的实际经验
随着能源消耗的增加和当今可变可再生能源的增加，必须研究不断变化的能源环境中的新可能性。用作储能的电池技术是一个有前途的概念，可用于提高供应质量并避免昂贵的网格扩展。在本文中，检查了电池储能系统（BES）对电网操作的影响。为了调查此事，在挪威Trøndelag的Lierne分配系统中安装了一个1 MW / 1 MWH电池的试验箱进行了六次测试。发现通过管理电池的主动和反应式功率进给，显示了强大的电压稳定。对于反应性功率交换尤其如此，该功率交换显示了各个不同应用程序的多个积极方面，包括减少系统损耗以及减轻快速电池充电的不良E FF ECT。还发现电池系统的积极影响可以很好地渗透到22 kV系统中，在电池6公里以内的电压加强功能降低了不到15％。在整个执行的测试中，BESS被证明是分配网络中电网加强和减少损失的强大工具。根据研究的发现，电池系统显示了大大提高网格供应质量并延长分配基础设施寿命的潜力。此外，这证明可以通过电池充电可忽略的负面影响来实现。凭借独立参与者（例如峰顶塑造者）为辅助市场提供服务的能力，同时应对本地系统挑战，贝丝表现出强大的经济和技术可行性在分配系统运营中。
FHSD高中招生指南
FRANCIS HOWELL CENTRAL HIGH SCHOOL 5199 Highway N Cottleville, MO 63304 Phone: (636) 851-4600 Dr. Suzanne Leake, Principal FRANCIS HOWELL HIGH SCHOOL 7001 Highway 94 South St. Charles, MO 63304 Phone: (636) 851-4700 Dr. David Wedlock, Principal FRANCIS HOWELL NORTH HIGH SCHOOL 2549 Hackmann Road St. Charles, MO 63303电话：（636）851-4900 Jeffrey Fletcher先生，弗朗西斯·豪威尔中央学校顾问：Alexis baez a-dah女士Ashlee Brodland Dal女士Christine Russek Hem-Man / a+Plus Kris Miller Marrer Mars-Ras Marr-Ras trevor wolfe raz-ss. raz-ss. raz-ss. k. raz raz-ss.辅导员Shannon Harting女士教育支持辅导员Francis Howell高中辅导员：Chelsea Reilmann A-Con夫人 / A+加上Brett Griffin coo-Hal先生Jennifer Eagen Ham-loo夫人Jennifer Eagen ham-loo夫人Sandra Sandra Sandra Davenport Lop-Pot夫人Lop-Pot夫人Kristin Adams Pou-Schu lauren Julius Schwifif-ss julius schwif-s Mrss Mr.教育支持辅导员弗朗西斯·豪威尔北部学校的辅导员：凯尔·哈里斯（Kyle Harris）新生辅导员洛林·史密斯夫人大二辅导员库尔特·劳勒（Kurt Laughman）辅导员库尔特·劳德曼（Kurt Laughman）初级辅导员丽莎·伍德鲁姆（Lisa Woodrum）高级顾问莉萨·伍德鲁姆（Lisa Woodrum）高级辅导员安·赫尔曼（Ann Herman）反应式服务顾问顾问顾问辅导员斯蒂芬妮·约翰逊（Stephanie）夫人史蒂芬妮·约翰逊（Stephanie Prosport）
引用Yadetie F，Zhang X，Reboa A，Noally GSC，Eilertsen M，Fleming MS，Helvik JV，Jonassen I，GoksøyrA和Karlsen OA和Karlsen OA（2025）转录组分析
雌激素调节鱼和其他脊椎动物中的许多生殖过程。在鱼类中，大脑，垂体和肝脏是脑垂体 - 甲状腺肝轴雌雄同体的主要作用部位。在脑因子的影响下，垂体合成促性腺激素，在雌性鱼类中，促促性蛋白刺激雌二醇的合成，从而刺激肝脏中的卵巢生成（1，2）。雌激素还通过大脑和垂体中的反馈机制来调节促性腺激素的合成并释放（3-5）。因此，作用在雌激素靶组织（例如肝脏和垂体）上的雌激素化合物有可能干扰鱼类的生殖过程。在过去的几十年中，环境中的内分泌破坏化学物质（EDC），尤其是模仿人为化合物（Xenostrogens）的雌激素，引起了人们对它们对人类和野生动植物健康的潜在影响的担忧（6，7）。工业化合物，例如增塑剂双酚A（BPA）和药物雌激素乙基甲二醇（EE2），是在环境中无处不在的内分泌干扰物中广泛研究的（8-12）。BPA是一种高生产量工业化学化学化学物质，主要用于制造塑料产品和使用的环氧树脂，例如，食品包装金属罐的表面涂层（13）。BPA已被证明具有雌激素作用，也可能导致代谢破坏（14、15）。最近的研究还报道说，许多BPA替代方案具有与BPA相似的内分泌干扰作用（13，16）。ee2用于避孕药中，经常在家庭污水中检测到，并可能污染水生环境（17 - 19）。ee2是一种有效的雌激素，许多研究都记录了其内分泌干扰作用，例如卵黄蛋白的合成增加，男性鱼类女性化，生育率降低和人口下降（12，20 - 20 - 26）。大多数研究都研究了这些EDC在鱼类中的分子效应，主要使用有限的生物标志物（例如植物生成素）（27，28）。虽然雌激素反应式生物标志物在暴露于雌激素方面具有丰富的信息，但它们提供了有限的有关影响的潜在目标和过程的信息。最近的一些基于转录组的研究表明，OMICS确定可能提供更多见解
参考术语 - 开发ICT Hub.pdf
hub/ActionAid国际变革性影响基金项目背景行动aid利比里亚（AAL）一直在利比里亚运营，以解决社会经济和结构性不平等现象的权力不平等，而生活在贫困中。AAL是利比里亚关于妇女权利和性别平等的主要组织之一。我们目前的国家战略论文（CSP）2019-2023，《平等与正义行动》（CSP II），坚持我们作为盟友的承诺，以谋杀妇女，年轻人，边缘化群体以及生活在利比里亚贫困中的社区，以实现和保护其基本人权和自由。我们继续将基于人权的方法和交叉女权主义分析的应用中心解决，以应对根深蒂固的父权制，文化和宗教信仰，以促进性别差异，歧视，性暴力和妇女，女孩和性少数民族的经济边缘化。CSP II还强调负责任的政府作为主要职责人，并增加了基本社会经济服务的公共融资，以确保所有利比里亚人都能充分获取并获得优质的性别反应式服务，并获得平等的机会，以获得更好，尊严的生活。我们还认识到有必要与私营部门以及传统和宗教领袖等其他参与者互动，以认识到他们在维护利比里亚人的基本人权中的作用，并让他们互动解决妨碍这些权利的行为。最终该项目旨在确保妇女和年轻人将享受食物和营养安全以及气候韧性生计。AAL正在与尼日利亚的ActionAID和ActionAID塞内加尔合作实施了一个3年的项目，名为：西非的农业生态和气候正义战略伙伴关系（SPAC -West -West -West Africa）。在中级，该项目旨在确保（i）410、500名小农（SHWF）和年轻人之间的有效农业生态学实践，（ii）可持续农业实践的农业生态学和多元化的生计的公共融资数量和质量增加。在利比里亚，该项目将在四个县实施，邦，Gbarpolu和Montserrado，并与农业部，环境保护局，国家灾难管理机构，全面的非洲农业发展计划非国家参与者，ECOWAS非国家行为者，非国家非国家行为者，非国家妇女工会，农民工会，农民及农民工人（RWFFF）'' （ROPPA），妇女和青年社会企业和活动家。
基于突发 c-VEP 的 BCI：优化刺激设计，以最少的校准数据增强分类并改善用户体验
利用代码调制视觉诱发电位 (c-VEP) 形式的非周期性闪烁视觉刺激代表了反应性脑机接口 (rBCI) 领域的一项关键进步。c-VEP 方法的主要优势在于模型的训练与目标的数量和复杂性无关，这有助于减少校准时间。尽管如此，现有的 c-VEP 刺激设计可以在视觉用户体验方面进一步改进，同时实现更高的信噪比，同时缩短选择时间和校准过程。在本研究中，我们介绍了一种创新的代码 VEP 变体，称为“突发 c-VEP”。这种原创方法涉及以故意缓慢的速率呈现短暂的非周期性视觉闪光，通常每秒闪光两次到四次。这种设计背后的原理是利用初级视觉皮层对低级刺激特征的瞬时变化的敏感性来可靠地引发一系列独特的视觉诱发电位。与其他类型的快节奏代码序列相比，突发 c-VEP 表现出良好的特性，可以使用卷积神经网络 (CNN) 实现高按位解码性能，从而有可能在需要更少校准数据的情况下实现更快的选择时间。此外，我们的研究重点是通过减弱视觉刺激对比度和强度来降低 c-VEP 的感知显着性，以显著提高用户的视觉舒适度。通过涉及 12 名参与者的离线 4 类 c-VEP 协议测试了所提出的解决方案。按照因子设计，参与者被指示关注 c-VEP 目标，其模式（突发和最大长度序列）和幅度（100% 或 40% 幅度深度调制）在实验条件下被操纵。首先，全幅突发 c-VEP 序列表现出更高的准确度，范围从 90.5%（使用 17.6 秒的校准数据）到 95.6%（使用 52.8 秒的校准数据），而 m 序列的准确度为 71.4% 到 85.0%。两种代码的平均选择时间（1.5 秒）与之前研究报告相比更为有利。其次，我们的研究结果表明，降低刺激强度仅会稍微降低突发代码序列的准确度至 94.2%，同时会显着改善用户体验。总之，这些结果证明了所提出的突发代码在性能和可用性方面推进反应式 BCI 的巨大潜力。收集的数据集以及所提出的 CNN 架构实现均通过开放存取存储库共享。
基于突发 c-VEP 的 BCI：优化刺激设计，以最少的校准数据增强分类并改善用户体验
利用代码调制视觉诱发电位 (c-VEP) 形式的非周期性闪烁视觉刺激代表了反应性脑机接口 (rBCI) 领域的一项关键进步。c-VEP 方法的主要优势在于模型的训练与目标的数量和复杂性无关，这有助于减少校准时间。尽管如此，现有的 c-VEP 刺激设计可以在视觉用户体验方面进一步改进，同时实现更高的信噪比，同时缩短选择时间和校准过程。在本研究中，我们介绍了一种创新的代码 VEP 变体，称为“突发 c-VEP”。这种原创方法涉及以故意缓慢的速率呈现短暂的非周期性视觉闪光，通常每秒闪光两次到四次。这种设计背后的原理是利用初级视觉皮层对低级刺激特征的瞬时变化的敏感性来可靠地引发一系列独特的视觉诱发电位。与其他类型的快节奏代码序列相比，突发 c-VEP 表现出良好的特性，可以使用卷积神经网络 (CNN) 实现高按位解码性能，从而有可能在需要更少校准数据的情况下实现更快的选择时间。此外，我们的研究重点是通过减弱视觉刺激对比度和强度来降低 c-VEP 的感知显着性，以显著提高用户的视觉舒适度。通过涉及 12 名参与者的离线 4 类 c-VEP 协议测试了所提出的解决方案。按照因子设计，参与者被指示关注 c-VEP 目标，其模式（突发和最大长度序列）和幅度（100% 或 40% 幅度深度调制）在实验条件下被操纵。首先，全幅突发 c-VEP 序列表现出更高的准确度，范围从 90.5%（使用 17.6 秒的校准数据）到 95.6%（使用 52.8 秒的校准数据），而 m 序列的准确度为 71.4% 到 85.0%。两种代码的平均选择时间（1.5 秒）与之前研究报告相比更为有利。其次，我们的研究结果表明，降低刺激强度仅会稍微降低突发代码序列的准确度至 94.2%，同时会显着改善用户体验。总之，这些结果证明了所提出的突发代码在性能和可用性方面推进反应式 BCI 的巨大潜力。收集的数据集以及所提出的 CNN 架构实现均通过开放存取存储库共享。
学习与评估中的生成人工智能快速指南（教师指导）
本快速指南首先从人工智能 (AI)/生成式 AI 的广义定义开始，然后为 UCD 教职员工提供一些关于如何将其用于高等教育学习和评估的建议。简介：什么是人工智能？人工智能始于 20 世纪 50 年代中期，当时科学家和哲学家训练和编程机器来模仿人类行为。从那时起，人工智能已经发展出几种不同的形式，例如机器学习、深度学习、自然语言处理、反应式、自我意识等等。早期或“传统”人工智能系统和机器被训练来识别模式并做出预测，例如手机聊天中的预测文本，或者当您致电帮助中心并必须浏览一系列自动回复时。虽然生成式人工智能在过去几十年中一直在研究和开发，但由于最近的重大技术改进，它最近成为讨论的焦点。生成式人工智能是一种创建新文本、图像或音频的人工智能。生成式 AI 的一种形式 Chat GPT 已成为许多学术讨论和辩论的主题。重要的是要知道 ChatGPT 并不是唯一的生成式 AI 工具 - 其他工具包括 Bing Search、GPT-4 和 DALL·E 2，而且每天都有更多工具出现。教育中的人工智能 (AIEd) 更具体地说，在教育领域，Hwang 等人 (2020) 提出了教育中的人工智能 (AIEd) 的总体描述性定义，指出“AIEd 是指在教育环境中使用 AI 技术或应用程序来促进利益相关者（例如学生、讲师和管理员）的教学、学习和决策过程”(第 1 页)。目前，高等教育领域的教师和学生都使用各种类型的 AI 工具。例如，以学生为中心的 AI 工具可能包括；智能辅导系统、人工智能辅助应用、人工智能辅助模拟、支持残障学习者的人工智能、自动论文写作、聊天机器人、自动形成性评估和人工智能辅助学习/研究助理（Holmes & Tuomi，2022 年）。常用的以教师为中心或以机构为中心的人工智能工具示例可能包括：抄袭检测软件、学习材料的智能管理、课堂监控、自动总结性评估、人工智能教学助理和电子监考（Holmes & Tuomi，2022 年）。在混合和在线学习环境中，人工智能应用程序（例如智能辅导系统、教学机器人、学习分析仪表板、自适应学习系统）已用于吸引学生、提供更个性化的学习途径并监控学生的学习体验和进度。显然，目前高等教育中使用的人工智能工具和应用程序有多种变体，虽然许多都提供