XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System堰式
通过引入人工智能行车记录仪来提高业务效率
审查SD卡式行车记录仪录像的最快方法是花两个小时来审查八小时的操作。 由于目前的管理人员不可能对所有车辆进行检查，因此他们要么通过随机选择（基于经验和直觉）进行检查，要么通过事后响应（事故发生后检查情况并提供指导）。
成果报告便携式超紧凑型生物质气化发电系统开发
对含水量极高的食物垃圾进行碳化和造粒的成功，这在以前是没有开发过的，导致了环境部项目中这项研究成果的发展，以及在这项研究成果开辟了不仅应用于灾区，而且广泛应用于世界各地民用领域的可能性。 另一方面，即使产生的气体含有微量焦油，约1至2g/Nm 3 ，在运行约50小时后，焦油沉积在各种装置上的问题变得明显，这是从未报道过的。气化炉连续运行100小时后首次变得清晰。此外，还首次发现硬质合金球团成型时添加的粘结剂会导致球团气化时焦油生成量增加。今后，我们将明确设备长期稳定运行的对策和问题。完成了。这可以说是一个为未来研发提供指导的重大成果，是短期设备运行所无法看到的。 1.4 研究成果，如论文、专利、会议报告等。该研究成果发表在《Applied Energy》杂志上两篇文章（影响因子=7.182）、《Fuel》杂志上两篇文章（影响因子=4.601）和《Energy》 & Fuels杂志（影响因子=4.601）在著名英文期刊上共发表学术论文5篇，其中影响因子=3.091）。 此外，被聘为博士后的陆丁先生在任职期间发表了三篇学术论文，如今转行其他工作，他仍在根据这项研究成果撰写学术论文，并且参与这项研究项目对年轻研究人员的发展做出了巨大贡献。 此外，作为这项研究的结果，我们已经提交了一项专利申请，如附件 3 所示。
HEC-RAS 2D 流动面积灵活计算网格
• . • 距离（这是从桥面上游侧到桥梁外侧上游和下游外侧横截面的距离） • 沿流动方向的桥面宽度 • 过道路流量的堰系数 • 站（沿桥面/道路从左到右的距离）、桥面上游侧和下游侧的高弦和低弦高程
将电机工作记忆链接到显式和隐式运动学习
虽然已经广泛研究了显式和隐式运动学习，但在最近运动（MWM）的近期运动记忆中，对这些过程的贡献尚不清楚。先前的研究表明，视觉空间的工作记忆可能有助于明确的运动学习，但对隐式学习没有参与或有害。在这里，我们询问这些发现是否以及如何扩展到非视觉MWM。基于最近指向独立效应和效应特异性的MWM代码的工作，我们假设：（1）明确的运动学习过程将与效应无关的MWM相关，（2）隐式运动学习过程将与效应特异性MWM相关。为了检验这些假设，人类参与者既完成MWM任务又完成了视觉运动适应任务。我们的结果表明，与效应子无关的MWM质量与显式运动学习程度之间存在显着相关性，从而扩展了有关视觉空间工作记忆的先前发现。此外，我们提供了支持我们的第二个假设的证据，该假设是效应特异性MWM与隐式运动学习相关的。
社论：对话式人工智能
2023 年初，对话式人工智能出现了颠覆性的发展：ChatGPT。大型语言模型技术突然可供数百万用户使用。底层 GPT-3.5 语言模型拥有 1750 亿个参数，经过 3000 亿个单词的训练，并根据人类反馈进行了微调，显示出流畅性、风格迁移和思维链推理等突发行为。此外，其数千个标记的上下文窗口支持一种对话训练形式：通过提示进行实时监督（尽管不稳定）训练。从对话的角度来看，ChatGPT 具有跨会话的对话记忆，使其能够从对话中获取先前的交互。2023 年 3 月，GPT-4 取代了 GPT-3.5，具有更大的上下文窗口，据报道在处理事实问题方面具有更高的准确性，并将图像分析与基于语言模型的交流互动联系起来。鉴于这些重大进展，人们可能倾向于认为对话式人工智能已经成熟。然而，仍存在大量未解决的问题和研究问题。关键的争论围绕着大型语言模型的社会影响和 NLP 的未来、训练机制的环境影响以及大规模采用、偏见的影响和预防以及训练数据可能存在的版权侵权。对话式人工智能领域的核心研究主题在很大程度上与底层技术（包括大型语言模型）正交。本前沿研究主题涉及许多这样的主题：人类对对话代理的感知以及对话代理表现出的社交线索对人类的影响、信息呈现在混合对话系统中的作用、除了原始文本观察数据之外使用精心注释的数据，以及人机之间交流模式的出现。Blomsma 等人的论文。解决了人类对话者对具身对话代理所表现出的性格特征的感知。这些作者通过比较人与人之间和人与人工智能之间的互动，表明动态社交反馈线索（尤其是点头）与人类感知的性格特征相关。随着对话式人工智能变得越来越多模式化和嵌入式，这些发现将对行业具有实际意义，并可能有助于人类与人工智能之间更自然的互动模式。Wieland 等人的论文与这些结果相关——这些作者研究了聊天机器人通过头脑风暴产生想法的适用性，同时考虑到聊天机器人呈现的静态社交线索（姓名、身份、图片）。他们发现，与聊天机器人进行头脑风暴可以让参与者产生越来越多样化的想法
生成式人工智能在教学和
4. 版权和知识产权：用于创建数据集的材料大部分是在未经许可或知情同意的情况下获取的，而且尚未确定谁拥有其输出。目前，加拿大的生成式人工智能服务的法律地位，特别是与知识产权和版权法相关的法律地位尚未确定。5. 劳动力剥削：像我们使用的许多技术工具一样，人工智能机器人之所以能够大规模使用，是因为全球南方的劳动力报酬过低且痛苦不堪。我们需要承认这一事实，并考虑使用这些工具如何与我们的基督教价值观和道德原则相冲突。6. 环境：开发日益复杂的生成式人工智能的竞赛并不是碳中性的。鉴于我们对可持续发展的承诺，也必须考虑这个问题。
CSG 对话式 AI
35 多年来，CSG 简化了业务复杂性，提供创新的客户互动解决方案，帮助企业吸引、盈利、吸引和留住客户。CSG 在全球 120 多个国家/地区开展业务，每年管理数十亿次关键客户互动，其屡获殊荣的软件和服务套件使数十个行业的公司能够应对最大的业务挑战并在不断变化的市场中蓬勃发展。CSG 是推动数百个全球领先品牌数字创新的值得信赖的合作伙伴，包括 AT&T、Charter Communications、Comcast、DISH、Eastlink、Formula One、Maximus、MTN 和 Telstra。
生成式人工智能 - 出版物
A. 图像生成：该模型可以根据环境、主题、风格或位置等详细描述生成原始图像集合。一些可用的工具包括 OpenAI 的 DALL-E 4 和 Stable Diffusion。5 在另一种图像生成情况下，生成对抗网络 (GAN) 方法可以将低分辨率图像转换为高分辨率图像。6 此应用程序可用于医疗保健领域的患者诊断以及安全和监视目的。例如，此方法有利于创建由于成本限制而无法以高分辨率格式存储的医疗资源的顶级版本。7 在编辑方面，Google Pixel 的 Magic Eraser 8 功能使用生成式 AI 自动删除不需要的照片元素并填充空间。
生成式人工智能在工作中˚
我们利用来自 5,172 名客服人员的数据，研究了分阶段引入生成式 AI 对话助手的情况。获得 AI 帮助后，员工生产率（以每小时解决的问题来衡量）平均可提高 15%，但不同员工之间存在很大差异。不同客服人员的效果差异很大。经验较少和技能较低的员工可以提高产出速度和质量，而经验最丰富和技能最高的员工速度略有提高，质量略有下降。我们还发现有证据表明，AI 帮助促进了员工学习并提高了英语流利程度，尤其是在国际客服人员中。虽然 AI 系统会随着更多训练数据的出现而改进，但我们发现，采用 AI 所带来的收益在相对罕见的问题中最大，在这种情况下，人类客服人员的基础经验较少，但系统仍具有足够的训练数据。最后，我们提供证据表明，AI 帮助从多个方面改善了工作体验：客户更有礼貌，不太可能要求与经理交谈。