XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System受元
通过元...
为了处理外部世界的信息，大脑依靠处理系统的层次结构，该系统在早期的新皮层区域启动并在海马上汇聚。该层次结构的组成部分具有明显不同的计算特性，海马支持更快的可塑性并采用更稀疏的表示。在这些系统的属性上进行了广泛的工作，但尚不清楚这些系统首先出现了如何以及为什么。我们使用元学习方法探讨了人工神经网络中处理系统的层次结构的出现。随着网络对一组任务进行优化，它们同时使用的元学习超级参数可以调节层的学习率和稀疏性。我们发现，这种元学习促进了较高的稀疏度。我们证明，互补学习系统的关键方面在网络中出现，并且跨层的稀疏性和学习率的大脑样分化。此外，当经过两种途径并接受了对单个项目识别和分类需求的任务进行训练时，模型捕获了海马内途径之间的不同特性。一起，这些结果表明，大脑中异质学习系统的组织可能是由于优化控制学习率和稀疏性的生物学变量而引起的。
医疗保健领域对人工智能的接受度
3 另外，道具的展示顺序也是随机的。 4 由于10个项目中有4个被呈现，因此如果随机呈现，每个项目出现的次数可能会有所不同。因此，可以使用平衡的不完全区组设计（Louviere 和 Flynn，2010）来确保项目出现的频率相等。然而，由于本章的样本量非常大，达到 150,010（使用下面描述的计数方法），我们确定由于随机呈现而导致的出现次数差异很小。
2019年安全技术科研推广制度（第二次招聘）申报...
*1：“大学等”是指大学、技术学院或大学间研究机构。 *2：“公共研究机构”是指独立行政机构（包括国家研究开发机构）、特殊法人以及地方独立行政机构。 *3：“企业等”是指以研究为主要目的的私营企业、公益财团法人、公益财团法人、一般社团法人、一般财团法人等。
关于2019年新立项的研究项目
在这项研究中，我们将使用计算来预测材料的最佳组合和组合方法（不断改变材料成分）来简化样品制备和评估，并开发多种材料，我们的目标是建立一种新的材料。能够高效寻找和评估适合在各个波段振荡的激光材料的研发模型。
系统评价和元A
摘要：在非洲，由于包括Anaplasma，Ehrlichia，Rickettsia和Coxiella物种在内的壁虱传播病原体，tick虫仍然是改善牲畜行业的主要障碍。在这里进行了全身审查和荟萃分析，并强调了这些tick传播病原体在非洲壁虱中的分布和流行。在五个电子数据库中搜索了相关出版物，并使用包含/排除标准选择，分别在定性和定量分析中包括138和78篇论文。大多数研究都集中在罗克 - 埃特西亚（Ricktsia Africae）（38个研究），其次是埃里希氏症反刍动物（27项研究），Coxiella burnetii（20项研究）和Anaplasma缘缘（17项研究）。使用随机效应模型进行比例的荟萃分析。对于立克spp获得了最高的患病率。(18.39%; 95% CI: 14.23–22.85%), R. africae (13.47%; 95% CI: 2.76–28.69%), R. conorii (11.28%; 95% CI: 1.77–25.89%), A. marginale (12.75%; 95% CI: 4.06–24.35%), E. ruminantium （6.37％； 95％CI：3.97–9.16％）和E. Canis（4.3％； 95％CI：0.04–12.66％）。C. burnetii的患病率较低（0％； 95％CI：0-0.25％），Coxiella spp的患病率更高。（27.02％； 95％CI：10.83–46.03％）和类似Coxiella的内共生体（70.47％； 95％CI：27-99.82％）。识别了tick属，tick物种，乡村和其他变量的影响，并强调了心脏水中rhipicephalus tick的流行病学；每种立克属物种的属性，用于不同的tick属； A. Marginale，R。非洲和Coxiella的主体分布在tick虫中的内共生体和非洲硬滴答中的C. burnetii分布较低。
元条形码与
Abell, R.、Thieme, M.L.、Revenga, C.、Bryer, M.、Kottelat, M.、Bogutskaya, N. 等人。 (2008)。世界淡水生态区域：淡水生物多样性保护的生物地理单元新地图。生物科学, 58(5), 403 – 414。https://doi.org/10.1641/B580507 Albert, J. S., Destouni, G., Duke-Sylvester, S. M., Magurran, A. E., Oberdorff, T., Reis, R. E. 等人。 （2021 年）。科学家就淡水生物多样性危机向人类发出警告。 Ambio，50(1)，85–94。https://doi. org/10.1007/s13280-020-01318-8 Allard, L.、Popée, M.、Vigouroux, R. 和 Brosse, S. (2016 年)。减少冲击伐木和小规模采矿干扰对新热带溪流鱼类群落的影响。水生科学, 78(2), 315 – 325。https://doi. org/10.1007/s00027-015-0433-4 Allard, L.、Brosse, S.、Covain, R.、Gozlan, R.、Bail, P.-Y.L.、Melki, F. 等人。 (2017)。法国濒危物种红色名录 - 第章来自圭亚那的淡水鱼。法国巴黎：IUCN 法国委员会出版物，MNHN & Hydreco，第 154 页。 115. Baker, C. S.、Steel, D.、Nieukirk, S. 和 Klinck, H. (2018)。鲸鱼尾流中的环境 DNA (eDNA)：用于检测和物种识别的液滴数字 PCR。 Frontiers in Marine Science, 5, 133。https://doi.org/10.3389/fmars.2018.00133 Baker, C. S., Claridge, D., Dunn, C., Fetherston, T., Baker, D. N., Klinck, H. et al. (2023)。通过液滴数字 PCR 进行定量分析，通过对布氏喙鲸的环境 (e)DNA 进行宏条形码识别，并借助声学阵列进行辅助定位。 PLoS ONE,18(9),e0291187。 https://doi.org/10.1371/journal。 pose.0291187 Barnes，M.A.和Turner，C.R.（2016）。环境 DNA 的生态学及其对保护遗传学的影响。保护遗传学, 17(1), 1 – 17。https://doi.org/10.1007/s10592-015-0775-4 Biggs, J., Ewald, N., Valentini, A., Gaboriaud, C., Dejean, T., Griffiths, R. A. 等人。 (2015)。利用 eDNA 制定国家公民科学
荣获日本人工智能学会2023年度研究小组优秀奖
颁奖典礼 2023年度研究组优秀奖将颁发给2023年4月至2024年3月期间举行的日本人工智能学会年会上发表的特别优秀的研究论文。 住电株式会社通过其特殊子公司住电Friend株式会社（以下简称“Friend”），主要推进残疾人士的就业。 在本文中，我们报告了与 Friend 合作应用“残疾人参与式主动学习”的案例研究。我们已通知弗兰德的员工，他们的工作迄今为止主要集中在办公室支持任务上，他们将能够通过创建评估我们主要产品（如电线和电缆）的人工智能直接参与设计和质量评估过程。 颁发此奖是为了认可该项目在考虑“未来社会的人工智能”方面的重要性，将其作为创造一个让更多残障人士能够在公司各种任务中发挥积极作用的环境以及有效利用深度学习技术的一项新举措。欲了解更多详细信息，请参阅以下论文。 ■ 使用残疾人参与式主动学习方案对电线电缆产品进行线路追踪和详细质量评估 https://www.jstage.jst.go.jp/article/jsaisigtwo/2023/SAI-048/2023_01/_pdf/- char/ja
“社会认可”的概念分析：关于人工智能伦理
本次演讲的目的有两个。1) 通过介绍社会接受度和类似概念的概念分析和分类，促进人工智能技术等需要跨学科和跨学科研究的领域的合作与交流。2) 引入这种分类将澄清在 ELSI 和社会接受度讨论中可能没有被忽视的道德问题。为此，我们介绍了 Benham Taebi 对社会接受度和道德可接受度概念的区分，并开发了该区分的修改版本。通过在可接受度概念中引入经济和技术层面以及道德领域，可以澄清可接受度领域之间的冲突。这种澄清使人们能够更详细地讨论人工智能的道德问题。