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MIL-STD-421A 取代 lgs8 军用... - EverySpec
链条附件已使用多年，具有多种配置和应用，但是，附件不能从一个制造商的链条互换到另一个制造商的链条，从而限制了用户只能使用一个供应源。审查了尺寸和公差标准化的必要性，以实现滚子链附件的互换性，并于 1947 年成立了该协会滚子链技术委员会的一个小组委员会，以提出实现互换性的标准。这项工作的结果已由分部委员会 229 审查和批准。
可以钠离子电池取代锂 - 思考
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100个人工智能工具来取代你的繁琐工作
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人工智能会取代知识中心吗？评估
本研究考察了信息的历史历程，从石板和泥板开始，到纸莎草纸、羊皮纸和纸张形式，最终随着工业 4.0 和 5.0 信息技术 (IT)，即信息时代，信息转化为数字形式。IT 的发展，即计算机、网络/互联网/www，打开了一个新世界的大门。基于这些发展，信息和信息资源转化为数字形式，将其纳入计算机和网络，在全球范围内 (www) 移动，以及其可见性和可访问性彻底改变了信息世界。它打开了一个新世界的大门，其中转化为数字形式的信息与开源软件和互联网 (w2-w3) 支持的开放数据和大数据支持的认可科学研究数据一起使用，人工智能软件使信息能够自主思考、产生内容、说话并显示可操作的行为。该研究试图找到这个问题的答案：人工智能（AI）可以取代存档、处理、管理和提供对认可信息的访问并评估情况的信息中心。
重大失误：AI 将取代几乎所有东西
AI 将以惊人的速度取代白领工作。1 关于 AI 将如何影响“边缘”就业的承诺具有误导性。这将是一次直接打击，尽管所有炸弹爆炸需要几年时间。事实上，关于 AI 将产生的影响，唯一不确定的是影响何时到来。毫无疑问，它将消灭越来越多的工作。专业人士小心翼翼地向他们保证他们的工作和职业不会受到 AI 的威胁，这是欺骗性的。在最坏的情况下，它们是危险的，因为每个人都需要利用尽可能多的信息来规划他们的职业未来，而公司需要制定战略，以优化这一代人中最强大技术的应用。确信 AI 不会抢走他们的工作或商业模式，这是错误的。AI 会抢走他们所有人的饭碗。
算法何时表现得足够好以取代人类？
摘要 人工智能目前正在许多社会背景下取代人类的工作。本文的目的是思考何时算法工具应被视为表现足够好，以取代人类的判断和量刑决策。更准确地说，对于旨在提供累犯预测的风险评估算法和旨在确定个案刑事判决的量刑算法，我们考虑了哪些是算法和人类比较绩效评估的伦理合理标准。首先，有观点认为，表面上最明显的评估标准经不起伦理审查。其次，伦理合理标准以刑罚分配的伦理理论为前提，而目前该理论尚未得到充分发展。第三，目前缺乏评估标准，对于何时应在刑事司法实践中实施算法工具具有全面影响。
![MIL-PRF-55310D [振荡器，晶体控制通用规范（取代 MIL-O-55310C）]](/simg/0\07a56a081df11767571952456e8d3c65c506ede3.webp)
MIL-PRF-55310D [振荡器，晶体控制通用规范（取代 MIL-O-55310C）]
nasa.gov › MIL-PRF-55310 PDF 1998 年 3 月 25 日 — 1998 年 3 月 25 日 MIL-STD-790 - 带数字时钟的微机补偿晶体振荡器的既定可靠性和高精度的标准实践。 ..
镁取代的氧化锌薄膜中的铁电性
我们证明了具有Wurtzite结构的MG取代的ZnO薄膜中的铁电性。Zn 1-x mg x o膜通过（111）-PT //（0001）-AL 2 O 3基板在温度下为26至200°C的组合物上的（111）-PT //（0001）-AL 2 O 3底物生长，用于从x = 0到x = 0.37。X射线衍射表示C -Lattice参数的减少，并且在此组合范围内，A -Lattice参数的增加，MG含量增加，导致C/A轴向比为1.595。透射电子显微镜研究表明Zn 1 -x mg X O膜与PT电极之间的突然接口。在P O 2 = 0.025处制备时，通过原子力显微镜测量的Mg浓度> 29％，膜表面被异常定向的晶粒填充。提高P O 2至0.25消除了不良的晶粒。光学测量结果显示，随着MG含量的增加，带隙值的增加。在200°C的亚晶地上制备时，膜显示出超过100μccm-2的远程极化，当Mg含量约为30％至〜37％时，较不超过100μccm-2且胁迫场。底物温度可以降低到环境条件下，当这样做时，电容器堆栈仅显示出较小的牺牲，而对晶体取向和几乎相同的remanent极化值。但是，强制场降至2 mV/cm以下。使用环境温度沉积，我们证明了直接与聚合物亚电体表面集成的铁电容堆栈。
人工智能语言模型可以取代人类参与者吗？
特定样本 语言模型可能最准确地给出有关西方英语使用者的一般估计，因为这些人的表达方式通常用于训练模型。LLM 无法模拟其训练数据中未体现其文化的人的判断，例如坦桑尼亚的哈扎人社会。即使在美国，大多数 LLM 也未能捕捉到 65 岁以上的人和高度宗教信仰者 [15]，而且不同的模型还有其他偏见。GPT 模型倾向于过度代表自由派、高收入和受过高等教育人群的观点，而一些基础 LLM（未经过基于人工反馈的微调的模型）则更符合中等收入、低收入和新教或罗马天主教徒的观点 [15]。 “硅抽样”让研究人员能够模拟多样化的参与者群体[11]，但与特定群体的一致性差异可能会持续存在[15]。
人工智能会取代你的牙医吗？牙科诊所的未来
人工智能与牙科的结合具有诸多潜在优势。首先，它可以通过减少主观解读和识别人眼可能遗漏的细微模式来提高诊断的准确性。这可以更早地发现牙科疾病并改善治疗效果。其次，人工智能可以简化工作流程并提高牙科诊所的效率。图像分析和数据录入等自动化任务可以让牙医和工作人员腾出时间专注于患者互动和复杂病例。第三，人工智能可以根据患者的个体需求和偏好定制治疗方案，从而促进个性化护理。通过分析大量的患者信息数据集，人工智能可以识别趋势并预测治疗结果，使牙医能够做出更明智的决策。最后，人工智能有潜力改善牙科护理的可及性，尤其是在偏远或医疗服务不足的地区。由人工智能驱动的远程牙科平台可以实现远程咨询和监控，为原本难以获得治疗的患者提供专业护理。