XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System品味
大型语言模型的个性化机器人帮助
摘要 - 为了使机器人有效地个性化身体援助，它必须学习用户偏好，通常可以重新应用未来的情况。在这项工作中，我们通过机器人调查了家庭清理的个性化，这些机器人可以通过捡起物体并将其放置来整理房间。一个关键的挑战是确定适当的位置，因为人们的喜好可能会因个人品味或文化背景而变化很大。例如，一个人可能更喜欢在抽屉里存放衬衫，而另一个人可能更喜欢它们在架子上。我们旨在构建可以通过与特定人的事先互动从少数示例中学习此类偏好的系统。我们表明，机器人可以将基于语言的计划和感知与大型语言模型（LLMS）的少量摘要功能相结合，以推断广泛的用户偏好，这些用户偏好广泛适用于未来的互动。此方法可以快速适应，并在我们的基准数据集中看不见的对象达到91.2％的精度。我们还在一个名为Tidybot的现实世界移动操纵器上演示了我们的方法，该操作器成功地将85.0％的对象放在了现实世界的测试方案中。
2025 格式 - 样本测试编号 8
月：高中毕业班 分数：50 分 __________________________ I. 在答题纸上标出字母 A、B、C 或 D 以表示与每个编号空格最相符的选项 年轻人有时会批评父母，并将他们之间的大部分误会归咎于他们，这是很自然的。他们总是或多或少公正地抱怨他们的父母古板、占有欲强、支配欲强；(1)_______ ；他们谈论某些问题太多，没有幽默感，至少在亲子关系中是这样。我认为父母确实经常低估 (2)_______ 并且忘记他们自己的感受 (3)_______ 。年轻人常常因为选择的衣服和发型、演艺人员和音乐而惹恼父母。这不是他们的动机。他们觉得自己与尚未被接受的成人世界隔绝了。因此，他们创造了自己的文化和社会。然后，如果事实证明他们的音乐、艺人、词汇、衣服或（4）_______，这会给他们带来额外的乐趣。他们觉得自己至少在某种程度上是优越的，而且他们是风格和品味的领导者。如果你计划（5）_______，合作可以成为该计划的一部分。你可以用你的责任感和主动性来吸引别人，尤其是父母，让他们按照你想要的方式做事，（6）_______，这样他们就会给你权力去做你想做的事。问题 1. A. 他们不相信自己的孩子能处理好障碍
基于能量的特征和双 LSTM 神经网络用于基于 EEG 的音乐和语音分类
摘要 人类大脑通过多种方式接收刺激；其中，音频是大脑在交流、娱乐、警告等方面的重要相关刺激来源。在此背景下，本文的目的是推进对大脑对不同类型的音乐和不同性质的声音（语音和音乐）的反应的分类。为此，设计了两个不同的实验，从听不同音乐类型的歌曲和不同语言的句子的受试者那里获取脑电图信号。据此，提出了一种新的方案来表征脑信号以进行分类；该方案基于构建一个特征矩阵，该特征矩阵建立在不同脑电图通道测量的能量之间的关系和使用双长短期记忆神经网络的基础上。利用获得的数据，对基于脑电图的语音和音乐、不同音乐类型以及受试者是否喜欢所听歌曲进行分类进行评估。实验表明，所提出的方案性能令人满意。二元音频类型分类的结果成功率达到 98.66%。在四种音乐流派的多类分类中，准确率达到61.59%，音乐品味的二分类结果上升至96.96%。
通过化学微传感器阵列进行实时边缘神经形态品尝
液体分析是跟踪食品、饮料和化学制造等行业是否符合严格的工艺质量标准的关键。为了在线并在最感兴趣的点分析产品质量，自动监控系统必须满足小型化、能源自主性和实时操作方面的严格要求。为了实现这一目标，我们介绍了在神经形态硬件上运行的人工味觉的第一个实现，用于连续边缘监控应用。我们使用固态电化学微传感器阵列来获取多变量、随时间变化的化学测量值，采用时间滤波来增强传感器读出动态，并部署基于速率的深度卷积脉冲神经网络来有效融合电化学传感器数据。为了评估性能，我们创建了 MicroBeTa（微传感器味道测试），这是一个用于饮料分类的新数据集，包含 3 天内进行的 7 小时时间记录，包括传感器漂移和传感器更换。我们实现的人工品味在推理任务上的能效比在其他商用低功耗边缘 AI 推理设备上运行的类似卷积架构高出 15 倍，在 USB 棒外形尺寸中包含的单个英特尔 Loihi 神经形态研究处理器上实现了比传感器读数采样周期低 178 倍以上的延迟和高精度（97%）。
NCAA 的广告和促销指南有效……
NCAA 的广告和宣传标准旨在鼓励那些支持 NCAA 理想的广告和广告商，并排除那些似乎不符合高等教育和学生运动员最佳利益的广告和广告商（以及希望与 NCAA 活动相关的其他人）。与 NCAA 活动相关的广告、广告商和其他人员（例如，参加 NCAA 冠军赛粉丝盛会的实体）应普遍支持 NCAA 的价值观和属性，并且/或者不与 NCAA 的使命和基本原则相冲突。在制定这些广告和宣传标准时，NCAA 审查了其主要电视合作伙伴的广播实践和标准文件（即 CBS 电视网广告指南和 ESPN 国内商业指南）。在某些情况下，NCAA 采用了这些指南中的具体标准。总体而言，NCAA 认识到这些网络指南有助于维持和确保 NCAA 冠军赛电视转播中适当广告的标准。 NCAA 将与其每个业务合作伙伴（包括 CBS、Turner、ESPN 和高尔夫频道）合作，在 NCAA 决定这些标准应如何适用于任何特定情况之前，提前审查广告（例如那些可能被视为有辱人格或品味低下的广告）或其他与 NCAA 存在可疑关联的广告。NCAA 保留根据情况灵活处理的权利。原则
人工智能对审美标准的影响及其潜在社会困境研究
摘要：人工智能 [1] 在美学领域的出现正在改变美的概念，并重新激发革命性的社会正义观点。由大数据驱动的机器学习工具决定了美本身，从而否定了长期主导话语的文化和历史解释。为了反驳这些论点，人工智能对美的量化提供了一个“公平”的解决方案；尽管如此，人工智能将复制当前的偏见。例如，人工智能在面部分析和照片编辑中的应用只会增强种族主义和性别歧视，从而引起人们对外表和描绘美的标准的许多焦虑。它直接将共同的文化差异的前景置于危险之中，这令人担忧，因为它削弱了多样性的概念。此外，人工智能赋予公众而不是专家权力，将普通人的品味和偏好神圣化，从而限制了创造性和创新过程，以利于大众的大众文化标准。人工智能在这些美学领域的精神和政治是一个敏感领域，应该谨慎处理，因为它延续了社会不公。当这些偏见被消除，并为人工智能设定更好的学习标准时，人工智能就有可能提升审美领域和整个社会。本文批判性地分析了人工智能审美标准制定的后果，并呼吁以更谨慎的方式实施人工智能，以改善社会的丰富多样性，而不是消灭它。
通过化学微传感器阵列进行实时边缘神经形态品尝
液体分析是跟踪食品、饮料和化学制造等行业是否符合严格的工艺质量标准的关键。为了在线并在最感兴趣的点分析产品质量，自动监控系统必须满足小型化、能源自主性和实时操作方面的严格要求。为了实现这一目标，我们介绍了在神经形态硬件上运行的人工味觉的第一个实现，用于连续边缘监控应用。我们使用固态电化学微传感器阵列来获取多变量、随时间变化的化学测量值，采用时间滤波来增强传感器读出动态，并部署基于速率的深度卷积脉冲神经网络来有效融合电化学传感器数据。为了评估性能，我们创建了 MicroBeTa（微传感器味道测试），这是一个用于饮料分类的新数据集，包含 3 天内进行的 7 小时时间记录，包括传感器漂移和传感器更换。我们实现的人工品味在推理任务上的能效比在其他商用低功耗边缘 AI 推理设备上运行的类似卷积架构高出 15 倍，在 USB 棒外形尺寸中包含的单个英特尔 Loihi 神经形态研究处理器上实现了比传感器读数采样周期低 178 倍以上的延迟和高精度（97%）。
激发顾客对艺术画廊兴趣的营销策略
目的：通过战略营销，艺术画廊可以帮助在高度城市化的世界中保留艺术价值，同时也提供一种展示艺术品试图描绘的理想信息的方式。本研究的目的是根据先前的营销理论分析艺术画廊的营销策略。研究设计、数据和方法：关于在艺术画廊商业计划中应应用哪些营销理论要素来实现客户满意度，目前的研究很少。因此，本文作者建议，对于在艺术画廊开展业务规划战略的从业者，应使用四种传统营销理论制定更具体的营销策略。结果：本研究提出了艺术画廊成功商业计划的综合模型，并发现通过营销组合和 SWOT 分析，两个不同的细分市场是理想的，因为这样更容易满足游客的审美品味，同时仍能实现组织目标。结论：与所有其他企业一样，艺术画廊必须适应生存，通过创新营销组合的一些组成部分来创造竞争优势。它还需要一种将定位和细分与营销组合相结合的策略来获得竞争力。关键词：营销策略、顾客满意度、美术馆、艺术观众 JEL 分类代码：M31、L10、L83
人工智能及其对网上零售的影响
收到日期：2024 年 8 月 14 日 审核日期：2024 年 8 月 16 日 接受日期：2024 年 8 月 19 日 摘要 随着数据隐私法规的发展，零售商面临着适应的压力。采取行动确保您的数字营销和衡量仍然有效现在至关重要。幸运的是，您可以让 Google AI 为您工作，帮助衡量结果、接触和转化有意识的客户，并创造引人入胜的购物体验。隐私不仅是购物者的首要考虑，它也为企业提供了发展的机会。一项亚太地区调查发现，十分之八的人确认在线隐私很重要，十分之七的人会因为品牌违反他们对数据的信任而停止与品牌互动。人工智能监控客户的选择、偏好、品味和购买模式、购买频率以及指定期间内的平均消费金额。它为电子商务公司提供详细的客户信息。因此，这些信息使企业能够根据客户的特定需求和偏好定制产品和服务。通过提供各种产品推荐、折扣和多种优惠策略，人工智能可以帮助客户选择和购买最佳建议/推荐的产品和服务。关键词：降低运营成本、增加收入、吸引客户参与、增强决策能力、提高信用评分。
美国课程手册（计算机科学课程）- CentraleSupelec |
讲师：Guillaume Mainbourg 部门：DÉPARTEMENT INFORMATIQUE 教学语言：英语、法语 校区：巴黎校区 - 萨克莱、雷恩校区、梅斯校区 工作量（HEE）：60 现场小时数（HPE）：36,00 说明 SIP 课程旨在培养未来的工程师理解和掌握他们在职业生涯中会遇到的 IT 工具和信息系统，以及正确设计和编写程序的能力。 该课程由两部分组成：信息系统和编程，使用 Python 语言。 在编程和算法方面，三门连续的课程帮助学生培训。 这是第一门 SIP 课程，接下来是两周的编程（编码周）和算法与复杂性课程。 一年级学生在这些领域的水平差异很大，因为他们之前的课程（预备班包括“MP Option Info”、其他大学等）和个人编程品味不同（有些学生已经参加过编程竞赛）。本课程不要求任何算法方面的高级概念。但是，所有学生必须验证最低共同水平，最先进的学生将能够进一步学习。学生在三门课程结束时能够编写的程序将对 CS 的其他课程、实验室有用，而且在第一级，对校园和公司的学生俱乐部也很有用。季度编号 SG1 先决条件（就 CS 课程而言）无先决条件