XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System外部信息
废水公用事业应急响应计划
使用此模板作为构建ERP的起点。由于每个废水实用程序在管理和操作其事件响应方面都有独特的挑战，因此您可能需要包括其他部分，附录或针对您效用的需求量量身定制的外部信息（例如，包括针对预处理失败的大型废水排放器的事件特定响应程序，用于预处理，附录，包含与船相关的附录程序）。您还可以使用完全不同的格式，例如州监管机构或废水协会模板。如果您已经有ERP，请使用“目录”表作为清单，以查看您是否缺少ERP中的任何项目。在开始之前，将ERP模板保存到计算机，从模板中删除EPA封面页面，并考虑以下步骤以帮助收集关键信息以开发您的ERP：
![arXiv:2007.01544v2 [cs.AI] 2021 年 9 月 20 日](/simg/g:\will\search\icon\source\5\54b080d69663555a0d382eb9d34ff207684afe01.png)
arXiv:2007.01544v2 [cs.AI] 2021 年 9 月 20 日
强化学习代理的长期目标是能够在复杂的现实场景中执行任务。使用外部信息是将代理扩展到更复杂问题的一种方式。然而，使用外部信息的不同方法之间普遍缺乏协作或互操作性。在这项工作中，在回顾受外部影响的方法的同时，我们提出了一个辅助强化学习的概念框架和分类法，旨在通过对学习过程中使用外部信息的各种方法进行分类和比较来促进协作。所提出的分类法详细说明了外部信息源与学习者代理之间的关系，强调了信息分解、结构、保留的过程，以及如何使用它来影响代理学习。除了回顾最先进的方法外，我们还确定了当前使用外部信息的强化学习流，以改进代理的性能和决策过程。这些包括启发式强化学习、交互式强化学习、从演示中学习、
Microsoft Word - WebMemoria CG 结果演示.docx
应用于农业或网络农业的人工智能从传感器、农业机械、卫星图像、无人机、智能手机、无线电信号、LORA（长距离）获取数据并将其转换为有用的信息。 Bannerjee 等人于 2018 年对 100 篇与人工智能技术应用于农业相关的文章进行了审查。 Canata 等人（2021 年）、Kumar 等人（2020 年）、Sepúlveda（2020 年）、Rojas（2019 年）和 Bannerjee 等人（2018 年）提到了人工智能在农业中的主要应用，包括：一般作物管理、害虫管理、疾病管理、杂草管理、灌溉管理、土壤管理、气候信息和天气警报、产品监测和控制、产量预测、工作监控、收获监控、运输监控、设备库存、盈利能力分析信息、可持续性分析信息、成本控制、田间书籍、田间应用程序、实时产品市场、实时产品价格、农民网络和外部信息。
生成信息检索：抹布和gar
大语言模型（LLM）的出现导致信息检索（IR）技术的显着进步，从而发展了方法，例如检索授权生成（RAG）和产生增强的检索（GAR）[4]。这些方法利用了先进的生成能力和对LLM的深刻语义理解来提高信息系统的精确性和效果。检索增强发电（RAG）旨在提高LLMS产生的响应的可靠性[5]。通过在推理过程中动态检索和集成外部信息，RAG试图将模型的响应锚定在验证内容中。此方法解决了“ hal-lucined”信息的问题，即LLMS生成的综合但实际上不正确的内容。抹布的成功取决于模型有效地使用检索到的信息的能力，该信息依赖于外部来源的质量和完整性。相反，生成增强的检索（GAR）试图通过利用LLM的生成能力来改善搜索结果。gar采用这些模型来扩展和重新搜索查询或增强文档代表[2] [6]，从而更好地将用户查询与文档语料库保持一致。此方法不仅增加了搜索结果的相关性，而且还扩大了可响应复杂查询的内容范围。粗糙集已成功应用于Web挖掘（例如Web用法挖掘和网页分类）[1] [3]。我们期望粗糙的理论可以
如何在监督驾驶的同时保持驾驶员的参与度...
摘要。这项工作旨在组织建议，以在人类监督驾驶自动化期间保持人们的参与，鼓励安全和可接受地引入自动驾驶系统。首先，使用人为因素、人体工程学和心理学理论的启发式知识来提出解决人类监督控制持续注意力问题的解决方案领域。绘制了驾驶和非驾驶研究示例来证实解决方案领域。汽车制造商可以 (1) 完全避免这种监督角色，(2) 以客观的方式减少它或 (3) 改变其主观体验，(4) 利用条件学习原理，例如游戏化和/或 20 选择/训练技术，(5) 支持内部驾驶员认知过程和 21 心理模型和/或 (6) 利用有关驾驶员、驾驶任务和驾驶环境之间关系的外部信息。 23 其次，对有影响力的人机交互研究进行了跨领域文献调查，以了解如何在监督控制中保持参与度/注意力。从独立评估者对研究建议的分类中发现，解决方案领域（通过数字主题代码）可靠地应用。约 70% 或更多的研究中涉及领域 (5) 和 (6)，约 50% 的研究中涉及领域 (2) 和 (4)，而领域 (3) 和 (1) 分别不到约 20% 和 5%。pres
如何在监督驾驶自动化的同时保持驾驶员的参与度？文献调查和六个解决方案领域的分类
摘要 这项工作旨在组织建议，以便在人类监督自动化驾驶期间保持人们的参与度，鼓励安全和可接受地引入自动驾驶系统。首先，利用人为因素、人体工程学和心理学理论的启发式知识来提出解决人类监督控制持续注意力问题的解决方案领域。绘制了驾驶和非驾驶研究示例以证实解决方案领域。汽车制造商可以（1）完全避免这种监督角色，（2）以客观的方式减少它或（3）改变其主观体验，（4）利用条件学习原理，例如游戏化和/或选择/训练技术，（5）支持内部驾驶员认知过程和心理模型和/或（6）利用有关驾驶员、驾驶任务和驾驶环境之间关系的外部信息。其次，对有影响力的人机交互研究进行了跨领域文献调查，以了解如何在监督控制中保持参与度/注意力。独立评估者对研究建议的分类表明，解决方案领域（通过数字主题代码）可靠地应用。 大约 70% 或更多的研究涉及领域 (5) 和 (6)，大约 50% 的研究涉及领域 (2) 和 (4)，而不到 20% 和 5% 的研究涉及领域 (3) 和 (1)。 本贡献提供了一个指导组织
MLC(IV)24-245 - 美国陆军驻日部队
担任指挥部内部和外部信息和社区参与计划的信息、通信和消息传递的助理顾问和顾问，以进一步促进美国、当地社区和日本代表之间的关系，包括最高级别，以适当影响公众利益、态度以及指挥部各部门与日本当地社区和东道国的关系。为公共参与首席和副首席提供建议和协助，以规划、协调、促进、开发和维护社区参与计划和战略，以促进和维持 USAG 日本、租户单位和日本公众与政府机构之间的友好关系，并充当这些关系的日常联络点。通过与公共参与首席和副首席指定范围内的日本县和市政府机构的联系，保持积极和专业的关系。与日本机构进行有效协调，参加非正式和正式的社区参与会议。计划、协调和准备 USAG 日本与日本各组织之间的双边联合项目。协调、准备和执行社区参与计划和战略，包括慈善项目、参观、节庆和体育活动，以及教育、福利和公共信息领域中具有社区参与重要性的其他活动。2. 处理来自周边日本居民和政府机构的投诉、询问和请求。向社区提供建议
基于社会背景信息融合异构网络的新闻立场歧视
摘要：具有党派倾向的媒体通过发布新闻文章支持自己倾向的政党来引导舆论方向，因此发现新闻文本中的政治偏见对国家选举预测和舆情管理具有重要的现实意义。一些带有偏见的新闻往往表述晦涩、文风模棱两可，而依靠新闻语义信息进行立场判别的方法绕过语言模型，准确率较低。本文提出一种基于社会背景信息融合异构网络的新闻立场判别方法，该方法从外部信息和基于新闻语义的细粒度主题拓展了创作者和话题者对新闻立场的判断能力。节点的多属性特征丰富了节点的特征表示，异构网络的联合表示可以降低立场判别对新闻语义信息的依赖。为了有效处理新新闻的立场判别问题，将多属性融合异构网络的设计扩展到归纳学习中，避免了重组带来的模型训练成本。本文基于 Allsides 数据集，扩展了作者的社会背景信息，并与基于新闻内容的政治立场判别模型进行了比较。实验中，最好的传导属性融合异构体
心理学研究的道德标准：评论
抽象的心理学研究是对人类对自己思维和行为方式的自我感知的研究，以及对他们如何感知外部信息以及如何内在化的心理和行为模式的研究。与该研究企业的完整性和信誉不可或缺的一致性是遵守研究参与者权利，福祉和尊严的道德标准。随着人类思想的科学探索不断发展，指导研究人员寻求知识的道德框架也在发展。本文深入研究了心理学研究中道德标准的多方面性质。通过审查历史先例，当代准则和新兴挑战，这种探索旨在阐明道德考虑在塑造心理学研究方法，实施和解释方面所发挥的关键作用。本文首先介绍了心理学研究中道德问题和道德准则的历史轨迹。其次，提出了心理学研究中的道德困境，强调了追求知识与保护研究参与者的权利和福祉的责任之间的复杂相互作用。此外，数字时代的出现为心理学研究带来了一系列新的道德挑战。人工智能（AI）和心理学研究的融合为数据分析，模式识别和复杂心理现象的探索打开了变革性的可能性，算法偏见的问题不容忽视。简介最终得出的结论是，心理学研究中的道德标准是专门用于揭示人类思想复杂性的学科的伦理骨干，并且需要积极解决新兴的挑战。
数据交换策略
数据交换策略1.0。语句1.1。信息技术办公室（OIT）采取了所有必要的措施，以确保符合所有相关联邦和州法律的数据交换，以及隐私和安全的行业最佳实践。2.0。背景2.1。缅因州的公民通过大量的数据来信任其政府。对于国家来说，这是至关重要的。2.2。质量信息对于有效的政府决策和履行政府对公民的义务至关重要。这通常需要在各种代理信息资产以及外部信息来源之间交换数据。必须遵守所有相关的联邦和州法律，法规，法规和规则，以及行业最佳隐私和安全实践。2.3。代理商是他们交易的数据的看护人。OIT处理技术细节时，代理商业务部门仍然是其数据的受托管家和保管人。3.0。定义3.1。临时数据交换：任何偶发和/或偶尔的数据交换。为这种交易设置自动化过程是不经济的。3.2。授权的托管人：由联邦或州法律，法规，法规或规则授权的机构人员，以资产该机构交易的特定数据的资产管理。3.3。批量数据传输：这是将整个传输数据捕获到预定义结构文件中的地方。此外，转移机制涉及通过压缩，阻塞和缓冲来优化传输时间。