XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System同质
白皮书-2023-Final.pdf
在 SpaceChain 创建它之前，我们没有一种简单的方法可以在非同质卫星之间集中容量（以及能力）。购买容量比单独发射便宜得多，但无法做到这一点导致成本居高不下，并限制了已发射卫星的影响。因此，私人、社区、中小型企业甚至较贫穷的政府在很大程度上无法建立自己的竞争性数据基础设施——无论是用于安全支付、卫星互联网还是气候监测。随着互联网和我们使用互联网的自由越来越多地被视为人权（Regelitz 2020），去中心化的好处变得势在必行。
用于移动边缘计算任务卸载的组合客户端-主多智能体深度强化学习
最近，执行计算密集型任务的移动应用程序激增，例如视频流、数据挖掘、虚拟现实、增强现实、图像处理、视频处理、人脸识别和在线游戏。然而，平板电脑和智能手机等用户设备 (UD) 执行任务计算需求的能力有限。移动边缘计算 (MEC) 已成为一种有前途的技术，可以满足 UD 日益增长的计算需求。MEC 中的任务卸载是一种通过在 UD 和 MEC 服务器之间分配任务来满足 UD 需求的策略。深度强化学习 (DRL) 在任务卸载问题中越来越受到关注，因为它可以适应动态变化并最大限度地降低在线计算复杂度。然而，UD 和 MEC 服务器上各种类型的连续和离散资源限制对设计高效的基于 DRL 的任务卸载策略提出了挑战。现有的基于 DRL 的任务卸载算法侧重于 UD 的约束，假设服务器上有足够的存储资源。此外，现有的基于多智能体 DRL（MADRL）的任务卸载算法是同质智能体，并将同质约束视为其奖励函数中的惩罚。我们提出了一种新颖的组合客户端-主 MADRL（CCM_MADRL）算法，用于 MEC 中的任务卸载（CCM_MADRL_MEC），该算法使 UD 能够决定其资源需求，并让服务器根据 UD 的需求做出组合决策。CCM_MADRL_MEC 是任务卸载中第一个除了考虑 UD 中的约束之外还考虑服务器存储容量的 MADRL。通过利用组合动作选择，CCM_MADRL_MEC 表现出优于现有 MADDPG 和启发式算法的收敛性。
入侵物种通过使用过多的资源来改变生态系统
它们可能会损害各种对娱乐至关重要的环境服务，包括但不限于水质和数量，动植物的多样性以及物种丰度。入侵物种可能会取代当地的本地物种，除了其经济影响；外星人入侵可能会导致引入地点的生物群体的结构，组成和全球分布发生很大变化，并及时导致世界动物群和动植物的同质化以及生物多样性的丧失。尽管如此，很难明确地将灭绝归因于物种的入侵，而少数科学研究是动物分类单元的。在评估入侵物种对生物多样性的影响时，
人工智能支持 StratCom 功能
然而，以人口统计学作为细分的主要依据被描述为“错误百出，因为人口统计学和行为的实际决定因素之间的相关性并不完美。[…] 使用人口统计学的论点从根本上是基于复杂的因果关系：共同的教育、种族和文化因素等同于共同的生活经历，这些经历往往会产生相似的动机和情境约束。”4 学术研究普遍认为，单靠人口统计学变量对于识别在预期行为方面同质的受众群体价值有限。5 对于心理战，基于人口统计学的受众细分很有用。然而，为了弥补潜在的弱点，必须引入其他细分方法，例如：社会经济参数
人工智能支持 StratCom 功能
然而，以人口统计学作为细分的主要依据被描述为“错误百出，因为人口统计学和行为的实际决定因素之间的相关性并不完美。[…] 使用人口统计学的论点从根本上是基于复杂的因果关系：共同的教育、种族和文化因素等同于共同的生活经历，这些经历往往会产生相似的动机和情境约束。”4 学术研究普遍认为，单靠人口统计学变量对于识别在预期行为方面同质的受众群体价值有限。5 对于心理战，基于人口统计学的受众细分很有用。然而，为了弥补潜在的弱点，必须引入其他细分方法，例如：社会经济参数
NIST 起草 AI 指南、报告和全球计划
— 虚构（例如“幻觉”或“捏造”）。— 危险或暴力的建议。— 数据隐私，特别是生物特征、健康、位置、个人身份信息或其他敏感数据。— 由于训练 GenAI 模型的资源利用而对环境产生的影响。— 人机配置（人类与人工智能系统的安排或交互，可能导致“算法厌恶”、自动化偏见或目标错位等问题）。— 信息完整性。— 信息安全。— 知识产权。— 淫秽、有辱人格和/或辱骂性内容。— 毒性、偏见和同质化。— 价值链和组件集成（上游第三方组件的不透明/不可追踪的集成（例如，数据采集和清理、整个人工智能生命周期的供应商审查）。
战略计划2023-2025
我们目前在安全行业的12个领域进行规范，在本计划的过程中，这将延长至16个。我们预计许可证的数量将从约42,000人增加到超过50,000。该行业不是同质的，承包商的范围从在当地社区运作的低位唯一贸易商到数百万欧元营业额的大型国家和国际公司。这种多样性给监管机构带来了许多挑战，因为每个部门的运作方式和在每个部门的运作方式都不同。单个企业的规模可能需要在许可，合规性和沟通领域中采取不同的方法。
Salomix™和Scaba顶部安装的搅拌器
在厌氧消化器中处理污泥正在变得越来越普遍。污泥可能来自肥料，动物屠宰，废水处理或其他来源，但是该过程允许通过沼气产生能量，并仍将养分保持在循环中。顶部安装的搅拌器是保持有机物同质并确保温度分布的绝对最有效的方法。在Sulzer中，我们在设计如此大的自由悬挂式搅拌器方面拥有丰富的经验。 我们有效的螺旋桨和独特的设计方法可确保出人意料的低功耗。在Sulzer中，我们在设计如此大的自由悬挂式搅拌器方面拥有丰富的经验。我们有效的螺旋桨和独特的设计方法可确保出人意料的低功耗。
人工智能对非营利劳动力的影响 - 外部
例如，人工智能越来越多地被用于协助人力资源部门的招聘流程，人们非常担心这些工具本身可能对应得公平待遇的群体产生偏见和歧视。有充分证据表明，人工智能的知情程度完全取决于其构建者。3 人工智能的基础算法将包含其构建者和开发其所用数据集的人的偏见和价值观。当这些构建者来自同质群体，并且受到激励以盈利为目的而非公平时，这项技术可能会极大地延续和加深不平等。4 同样，人工智能做出的决策必须易于解释 - 即，哪些因素、特征和数据集用于决策，哪些没有，以及为什么 - 尤其是当决策涉及人时。5