XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System含义
数字文献的兴起及其含义
摘要：数字文献的兴起意味着讲故事的变革性转变，这是由技术进步驱动的，这些进步重新定义了文学的消费和互动。本文探讨了数字文献从互联网的出现到电子书，有声读物和在线文学平台的扩散的演变。它突出了各种讲故事形式的出现，例如超文本小说和多媒体叙事，这些叙事挑战传统的文学惯例并鼓励读者参与。社交媒体平台的增长进一步彻底改变了叙事共享，从而通过主题标签和有影响力的文化进行了实时互动和集体讲故事。，尽管数字文献使发布并扩大了对各种声音的访问，但它也带来了挑战，包括内容过多和创造力的商业化。最终，这项研究强调了数字文献对作者和读者的含义，强调了一种参与性文化文化，该文化模糊了创作者与消费者之间的界限。随着数字平台的不断发展，它们具有以深刻的方式重塑讲故事和文化表达的潜力。关键词：数字，文学，讲故事，平台，多元化，文化，崛起，象征，变革
在5G启用IoT环境中网络切片的安全含义
5G技术的出现代表了移动通信的革命性步骤，其标志是无与伦比的数据传输速率，低延迟和对大量连接设备密度的支持。高级技术（例如网络切片），可以使网络资源的动态分配以满足各种服务要求，这是这种革命性转移的基础[1]。使用网络切片，可以在单个物理基础架构上建立几个针对某些用例定制的虚拟网络[2]。网络切片是5G的关键组成部分，可以很好地满足物联网的不断扩展的需求，包括无人驾驶汽车，智能城市和医疗保健等应用程序。网络切片将物理网络通过使用虚拟化技术作为软件定义的网络（SDN）和网络功能虚拟化（NFV）[3]，将物理网络分为离散的虚拟切片。每个切片都可以自主功能，规定分配给其的资源和服务是为满足特定需求而定制的。旨在增强移动宽带（EMBB）的网络切片可能优先考虑视频流的高通量服务，而另一个支持超可靠的低延迟通信（URLLC）的切片可能会服务于任务至关重要的应用程序[4]。
论文：疼痛之谜及其心理含义：复杂区域疼痛综合征与躯体症状障碍的区别
最令人担忧的疼痛病症之一是复杂性局部疼痛综合征 (CRPS)，这是一种神经系统疾病，可能发生于创伤、手术、医疗程序或长期固定之后。其主要症状是在诱发损伤部位出现极度且持续的烧灼痛或冻痛，通常与损伤本身不成比例且持续时间比损伤本身更长。需要与 CRPS 区分开来的精神疾病是躯体症状障碍 (SSD)，它于 2013 年被添加到《精神疾病诊断和统计手册》第五版 (DSM-5) 中。它只需要一个身体（躯体）症状（可能有更多），但同样重要的是，患者还必须有明显超过其身体症状的想法、感受或行为。区分 CRPS 和 SSD 可能是一个困难的诊断挑战，但对于改善患者的福祉是必要的。两者都发生在住院和门诊环境中。对于 CRPS，诊断依赖于根据特定临床标准进行评估，因为没有明确的诊断测试。SSD 的特点是过度关注躯体症状，包括疼痛，并且也没有明确的诊断测试。由于这两种疾病都具有令人痛苦的躯体症状的特征，并且都具有重要的心理成分，因此鉴别诊断通常需要广泛的研究。为了说明它们的诊断复杂性，除了现有文献之外，我们还使用了 CRPS、SSD 以及两者结合的案例。这些案例强调了在评估和管理这两种疾病方面需要多学科合作，以解决生理和心理成分。特别是会诊联络精神科医生，他们在这两个领域都接受过必要的培训，并且可以发挥关键的协作作用，既要承认身体疼痛的程度，又要解决心理层面的问题，包括焦虑、抑郁和潜在身体不适的放大。
人工生殖技术的道德含义...
本文旨在探讨人工生殖技术的哲学和道德含义。在过去的几十年中，辅助生殖技术的进步使个人，尤其是不育夫妇以日益复杂的方式生育孩子，从而导致一系列道德问题。从功利主义的角度来看，作品将人工生殖技术程序视为人工生殖技术。功利主义是一种后果主义的一种形式，认为行为本身永远不是对与错，而是因为它们的后果。因此，它避免了带入生命的良好数量必须是最大数量的人。鉴于辅助生殖技术的功利主义姿势，一个人想知道辅助生殖技术的程序是否认识到人类尊严的尊严，不应将其视为最终的手段，而是本身的目的。在收集和分析辅助生殖的非数字数据方面采用了定性方法。本文发现，辅助生殖技术对其功利主义倾向的趋势带来了最大的好处，但它们的非理性使用威胁着脱衣服的人，并将他当作机器。研究表明，辅助生殖带来了构想与性交的分离，从而引起了婚姻价值和纽带的迷失方向，并扭曲了身份和父母身份。本文得出结论，应拒绝艺术，因为它充满了道德问题。它建议使用自然生殖技术（Naprotechnology），以有效解决人工生殖技术所带来的道德困境，以保护所有涉及各方的权利。
国际安全背景下合成数据的治理含义
1 Hao, Shuang 等人。2024 年。“人工智能中的合成数据：挑战、应用和伦理影响。”华中科技大学软件工程学院。https://arxiv.org/pdf/2401.01629；Lee, Peter。2024 年。“合成数据与人工智能的未来。”康奈尔法律评论。即将出版。https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4722162；Deng, Harry。2023 年。“探索人工智能和自主系统的合成数据：入门。”联合国裁军研究所。 https://unidir.org/wp-content/uploads/2023/11/UNIDIR_Exploring_Synthetic_Data_for_Artificial_Intelligence_and_Autonomous_Systems_A_Primer.pdf。
COP29-结果，含义和公众对...
在分析政党支持者之间对气候变化的看法时，美国和英国之间的舆论差异也令人震惊。在英国，劳动力选民最有可能将气候变化视为最重要的问题之一，总计64％的劳动力选民，尽管仍然有47％的保守党选民也认为气候变化最大或最重要的问题之一。近三分之一的改革选民，32％的人认为气候变化一点也不重要，与1％的劳动力选民和9％的保守派选民形成鲜明对比。这是英国或美国的任何政党中最高的比例，那里有17％的共和党选民认为气候变化不是重要的问题。，但在改革选民中，将近四分之一（24％）认为气候变化是英国面临的最重要或最重要的问题之一。
AI在决策中的道德含义 - 做出
摘要：人工智能（AI）已迅速发展成为决策的关键组成部分 - 在医疗保健，刑事司法，招聘和金融等各个部门制定过程。然而，随着AI系统越来越多地做出自主决定，人们对其道德意义引起了人们的关注。本文探讨了围绕AI的道德问题 - 制定，重点是偏见，问责制和透明度。它研究了如何将偏见嵌入AI系统中，使自主系统负责的挑战以及在AI决策中透明的重要性 - 制定过程。通过审查现有文献和案例研究，本文提出了解决这些挑战并确保AI应用中的道德实践的策略。关键词：道德含义，人工智能（AI），AI决定 - 制定，AI的偏见，AI1。引言人工智能（AI）系统正在越来越多地实施，以做出影响个人生活的决策。这些系统从自动驾驶汽车到AI驱动的招聘工具，通常在没有人类监督的情况下起作用，这引发了重大的道德问题。AI承诺效率和可扩展性，但它也带来了必须解决的问题，例如偏见，问责制和透明度，以确保道德决策。本文深入研究了这些道德挑战，并提出了减轻其影响的框架。AI在决策中的作用 - 制定AI技术正在各种行业中部署，以自动化和增强决策。AI发挥关键作用的一些关键领域包括：•医疗保健：AI系统有助于诊断疾病，预测患者的结果和推荐治疗。•刑事司法：AI算法用于风险评估中，以预测再犯罪的可能性和指导假释决定。•招聘和招聘：AI驱动的系统越来越多地用于根据简历和面试响应来筛选求职者。•财务：AI用于信用评分，贷款批准和欺诈检测。在这些情况下，AI不仅简化了操作，而且还做出对个人产生重大实际影响的决策。ai偏见在决策中偏见 - 与决策中与AI相关的最紧迫的道德问题之一 - 制造是偏见的风险。AI系统从历史数据中学习，这可能反映了现有的社会偏见。当AI模型在包含历史不平等的数据集上培训时，这些偏见可以无意间加强。一些示例包括：•在招聘中进行歧视：由于有偏见的培训数据反映了某些行业中性别差异的历史，因此发现了AI招聘工具比男性候选人更喜欢男性候选人。
中立利率 - 含义，局限性和评估
中立利率最常见的定义是既不是扩张性也不是收缩的利率。这意味着实际经济处于平衡状态，通货膨胀稳定。实际经济通常由劳动力市场成果或总产出代表。如果中央银行设定的政策利率低于中立利率，那么这对经济产生了扩张的影响，因为家庭想要消费和企业想要投资，这增加了经济的总需求。高需求使公司更容易提高价格和通货膨胀。如果政策率高于中立率，则效果正在收紧，即需求将很低，通货膨胀也会很低。在这两个州之间的某个地方是政策利率，对经济没有扩张和收缩影响，即对需求和通货膨胀的影响是中性的。
人工智能 (AI) 一词具有许多预先存在的含义。在“AI”的背景下讨论生物安全，很难将特定计算方法及其训练数据集的具体好处和风险与 AI 系统更普遍的想象能力区分开来。一项建议是从经典生物信息学程序和统计模型（例如隐马尔可夫模型或随机上下文无关语法）的角度来讨论计算生物安全，以便将这些讨论的重点放在实际的当前和未来正在开发的工具上，而不是抽象的假设可能性。即使机器学习模型和底层数据集的复杂性和规模不断增长，这些模型仍然从根本上学习训练数据的统计模式，就像经典方法一样。
人工智能 (AI) 一词具有许多预先存在的含义。在“AI”的背景下讨论生物安全，很难将特定计算方法及其训练数据集的具体好处和风险与 AI 系统更普遍的想象能力区分开来。一项建议是从经典生物信息学程序和统计模型（例如隐马尔可夫模型或随机上下文无关语法）的角度来讨论计算生物安全，以便将这些讨论的重点放在实际的当前和未来正在开发的工具上，而不是抽象的、假设的可能性。即使机器学习模型和底层数据集的复杂性和规模不断增长，这些模型仍然从根本上学习训练数据的统计模式，就像经典方法一样。
应用程序\＆amp \;数据驱动分析在足球运动员估值中的含义
摘要。本文旨在探讨数据驱动分析在评估足球运动员中的不同应用和含义。目的是从有关数据驱动分析在足球运动员估值中使用的发表论文中提取关键主题，从而在数据驱动分析的背景下对当前实践，应用和未来对玩家估值的影响提供见解。采用系统文献综述来研究数据驱动分析对足球运动员估值在转会市场中的影响。本研究确定了足球分析中的关键主题，包括市场价值估计，数据分析和机器学习，AI在体育业务中的作用，足球管理中的战略分析以及足球分析中的挑战和未来方向。这些发现有助于提高足球分析知识，为有兴趣优化足球行业的球员评估过程和决策的研究人员，从业者和利益相关者提供见解。