XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System可见
生成的AI和可见性政治
生成AI工具的抽象支持者声称他们将补充，甚至取代文化生产的工作。这提出了有关可见性政治的问题：这些工具往往会产生哪些故事，它们通常不是什么？这些工具是否与边缘化人群和非规范性社区的代表性多样性相匹配，以确保出版和广播媒体的确保？我测试了三种广泛可用的生成AI工具，该工具的提示旨在揭示这些规范性的假设；我多次提示这些工具，以跟踪输出的多样性到同一查询。我证明，正如当前设计和培训的生成AI工具倾向于再现规范身份和叙事，很少代表较少的共同安排和观点。当它们确实产生多样性时，它通常是狭窄的，并且在不存在的情况下保持了更深层的规范假设。
三重态三重态能量转移：一种有效的可见光诱导光点击反应的简单策略
摘要：光点击反应结合了光驱动过程和传统点击化学的优势，已在表面功能化、聚合物共轭、光交联和蛋白质标记等多个领域得到应用。尽管取得了这些进展，但大多数光点击反应对紫外光的依赖性对其普遍应用造成了严重障碍，因为这种光可能会被系统中的其他分子吸收，导致其降解或发生不必要的反应。然而，开发一种简单有效的系统来实现红移光点击转换仍然具有挑战性。在这里，我们引入了三重态-三重态能量转移作为一种快速而选择性的方式来实现可见光诱导的光点击反应。具体而言，我们表明，在催化量（少至 5 mol%）的光敏剂存在下，9,10-菲醌 ( PQ s) 可以与富电子烯烃 ( ERA ) 有效反应。光环加成反应可以在绿光（530 nm）或橙光（590 nm）照射下实现，与经典的PQ-ERA体系相比，红移超过100 nm。此外，通过组合适当的反应物，我们建立了正交的蓝光和绿光诱导的光点击反应体系，其中产物的分布可以通过选择光的颜色来精确控制。
人工智能代理的可见性
越来越多地将商业、科学、政府和个人活动委托给人工智能代理（能够在有限监督下实现复杂目标的系统），可能会加剧现有的社会风险并引入新的风险。理解和减轻这些风险涉及严格评估现有的治理结构、在必要时修改和调整这些结构，以及确保关键利益相关者的责任。有关某些人工智能代理在何处、为何、如何以及由谁使用的信息（我们称之为可见性）对于这些目标至关重要。在本文中，我们评估了三类提高人工智能代理可见性的措施：代理标识符、实时监控和活动日志记录。对于每一种措施，我们都概述了在侵入性和信息量方面各不相同的潜在实现。我们分析了这些措施如何应用于从集中到分散的部署环境，并考虑到供应链中包括硬件和软件服务提供商在内的各种参与者。最后，我们讨论了我们的措施对隐私和权力集中的影响。进一步了解这些措施并减轻其负面影响有助于为人工智能代理的治理奠定基础。
I -4美国地区会议2024年议程V1.2 -KPMG LLP 追逐净零 评估重要的事情：公司生物多样性管理实施的优势 构建脱碳的路径 印度基础设施的体现碳-KPMG LLP 精准医疗新时代 气候场景分析 잠들지잠들지디지털，슬립테크의 加热 - 碳化 - 建筑... -kpmg llp 爱尔兰的气候行动计划2024 解锁UK CAM机会-KPMG LLP 再生农业 - 思想领导力 为全球生物多样性框架提供业务贡献 为ECB的新气候和环境风险要求做好准备 动员资金解决气候变化 了解气候风险报告 使自然可见 揭开东南亚的自愿碳市场 汽车脉冲 - 印度-KPMG LLP 欧洲生命科学概述概述Q3 2024 -KPMG LLP ESR基础 英国客户体验卓越报告2024/25 2024工业制造业和汽车首席执行官Outlook ETF 558-欧盟直接税收开发的更新 更改模型风险管理中的游戏-KPMG LLP 香港银行报告2023 毕业士新加坡 - 夏季实习活动2025
©2024 kpmg llp，英国有限责任合伙企业，毕马威全球独立会员公司的成员公司，隶属于毕马威（KPMG International Limited），这是一家由担保的私人英语公司，是一家私人英语公司。保留所有权利。方向 - 欢迎参加i4美国区域会议，对于i4的新移民，这将是 - 杂文Waryegor-cyberunit.techincidents.techincidents和关键业务功能的弹性。除了保护他们的暴露和对网络事件的脆弱性，技术破坏，相关的冲突。许多人期望动力学的军事行动将在本届会议上分享他对冲突后接下来几年的网络攻击的经验。他将如何继续适应身体安全的融合威胁，是网络安全专家，Cyberunit.Theberunit.techcybersecurity专家的首席执行官和共同创始人，他普及了道德的概念和法律用途，对2022年2 3021年的立法网络社会事务部的伦理 - 政治国际工作论文却在2021年的国际范围内培训，他在2021年的公共事务中均多于2021年的销量，而不是2022年的差异。乌克兰。在2022年2月24日，他帮助乌克兰部和乌克兰国家安全和委员会招募和更多的防御能力，也有助于创建一个全面的国家Dr.Aushev，从德国和
表面张力 - 操纵与可见光的光线 -
摘要：光引起的n = n双键异构化的偶氮元素位于众多应用的核心，从催化，能源储存或药物释放到光遗传学和光电学。While efficient switching between their E and Z states has predominantly relied on direct UV light excitation, a recent study by Klajn and co-workers introduced visible light sensitization of E azoarenes and subsequent isomerization as a tool coined disequilibration by sensitization under confinement (DESC) to obtain high yields of the out-of-equilibrium Z isomer.这种宿主 - 阵线方法仍在高级多组分分子系统中的适用性和功能有限的小型，最小取代的偶氮烯酸含量仍然存在。在此，我们扩展了DESC概念，以引导表面活性剂超分子在空气水接口处。利用可拍摄的芳基唑吡唑两亲物利用我们的专业知识，我们通过可逆的E -Z同源化引起了表面张力和表面过量水的实质性改变。在研究了带电和负电荷的表面活性剂与宿主的结合后，我们发现两种异构体的可见光照射时表面活性差异的程度与直接UV光激发观察到的态度相当。该方法在较大的浓度（从µm到M m）上进行了证明，并且可以使用绿色或红光同样激活，具体取决于选择的敏化剂。在复杂的分子网中，可见光的光电开关敏化的直接实现 - 展示了DESC如何改善现有光响应系统的改善，并允许开发新型应用程序，专门用可见光驱动。
通过高效可见光固化实现柔性显示屏的紫外光可剥离光学透明粘合剂
随着人们对可持续性的关注度不断提高，对易于拆卸和重复使用的产品的需求也随之增加。最初设计用于粘合的粘合剂现在面临着选择性去除的需求，从而实现各行业的快速组装拆卸和高效维护。这种需求在显示器行业尤为明显，因为可折叠设备的兴起需要专门的粘合剂。本文介绍了一种用于可折叠显示器的新型光学透明粘合剂 (OCA)，具有独特的紫外线刺激选择性去除功能。该方法将二苯甲酮衍生物掺入聚合物网络中，便于在紫外线照射下快速脱粘。该方法的一个关键特点是巧妙地利用可见光驱动的自由基聚合来制造 OCA 薄膜。该方法与各种单体表现出显著的兼容性，并对二苯甲酮表现出正交反应性，使其成为大规模生产的理想选择。所得 OCA 不仅具有高透明度和均衡的弹性，以及出色的抗反复折叠性，而且在暴露于紫外线照射时还表现出显著降低的粘附性。通过将这种定制配方与战略性集成的紫外线响应元素相结合，我们提供了一种有效的解决方案，可提高可持续电子产品和显示器这一快速发展的领域的制造效率和产品可靠性。这项研究还有助于环保设备制造，满足新兴技术需求。
ZnO/CuO纳米复合材料的制备和表征，用于高效可见光光催化的斜叶粉染色</div>
化学浴沉积（CBD）用于在玻璃基板上生长ZnO纳米棒。种植的Zno纳米棒被浸入含铜三水合物中[Cu（no 3）2 .3 H 2 O]在90℃的溶液30分钟，然后在400°C下在400℃退火1 h，以将Cu 2 +离子转换为CU 2 +离子以Cuo Nanoparticles转换为Zno/coopompompompompots，并形成Zno/Cuopompomps shiocompompssip。从田间发射扫描电子显微镜（FESEM）获得的图像表明，ZnO结构由Cuo纳米颗粒中涂层的纳米棒组成。ZnO NRS和ZnO/CuO纳米复合材料的光吸收均被强烈边缘，能量间隙分别为3.26和3.21 eV。在不同的pH条件下，在室温下研究了制成的ZnO NRS和ZnO/CuO纳米复合材料薄膜针对尖脂素染料的光降解速率。通过增加暴露于溶液的光和/或pH的时间来增加染料的光降解速率。随着pH值从4增加到4，在330分钟后，pH值从4增加到12，在可见光照射下的光降解速率范围从36％到100％，pH值从4增加到4，pH值为12，pH值为12，pH值为12，pH值减少到78％。此外，还进行了ZnO/CuO纳米复合材料的acriflavin Degra dation的反应性物种的捕获实验
3D可见性 - 可见的可通用的神经辐射场，用于相互作用的手
神经辐射场（NERFS）是场景，物体和人类的有希望的3D代表。但是，大多数措施方法都需要多视图输入和每场培训，这限制了其现实生活中的应用。此外，熟练的方法集中在单个受试者的情况下，留下涉及严重障碍和挑战性视图变化的互动手的场景。为了解决这些问题，本文提出了一个可见的可见性 - 可见性的NERF（VA-NERF）框架，用于互动。具体来说，给定相互作用的手作为输入的图像，我们的VA-NERF首先获得了基于网格的手表示，并提取了相应的几何和质地。随后，引入了一个功能融合模块，该模块利用了查询点和网格顶点的可见性，以适应双手的特征，从而可以在看不见的区域的功能中进行重新处理。此外，我们的VA-NERF与广告学习范式中的新型歧视者一起进行了优化。与传统的分离器相反，该官员预测合成图像的单个真实/假标签，提议的判别器生成了一个像素的可见性图，为看不见的区域提供了精细的监督，并鼓励VA-NERF提高合成图像的视觉质量。互惠2.6m数据集的实验表明，我们所提出的vanerf的表现明显优于常规的nerfs。项目页面：https：//github.com/xuanhuang0/vanerf。