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我们需要讨论人工智能有多好
第三，新闻媒体需要更好地向非专家解释人工智能的进展。记者——我承认我在这方面有罪——经常依靠过时的科幻速记来向普通观众解释人工智能领域正在发生的事情。我们有时会将大型语言模型与天网和 HAL 9000 进行比较，并将有希望的机器学习突破平淡无奇，变成令人恐慌的“机器人来了！”标题，我们认为这会引起读者的共鸣。偶尔，我们会通过用基于硬件的工厂机器人的照片来说明基于软件的人工智能模型的文章，从而暴露我们的无知——这种错误就像在关于自行车的故事上贴上宝马的照片一样令人费解。
汽车行业的可持续发展目标：告诉他人你有多好
referênciasbibliográficas[1] Asante，D。等。2022。取消策略，以消除加纳可再生能源采用和发展的障碍：一种评论家模糊的Topsis方法。可再生能源，195。[2] Caliskan，A。等。2022.根据Promethee和Vikor方法，根据可持续性报告对负责任的汽车制造商进行范围。高级可持续系统，6（6）。[3] Chen，Y-H。等。2011。使用模糊的Promethee进行的战略决策是外包。具有应用程序的专家系统，38（10）。[4]联合国。2021. 17个进球。联合国经济和社会事务部。
基于深度学习的光流有多好？
本文探讨了基于深度学习的模型与Orb-Slam3框架的深入估算的整合，以应对单眼同时位置和映射（SLAM）的挑战，并与纯旋转运动有关。这项研究正在研究使用激发通用网络进行这些网络的深度估计和混合组合的可能性，以取代传统的深度传感器并改善SLAM系统中的规模。使用定制的相机阵容进行了一系列实验，旨在隔离纯旋转运动。分析包括评估每个模型对SLAM过程的影响以及对深度估计和结果的定量性能指标（CPI）。结果显示了深度估计值的准确性和SLAM性能之间的联系，这强调了模型在改进SLAM系统中的深度估计潜力。这些发现有助于理解单眼深度估计在与污泥集成中的作用，尤其是在需要精确空间意识的应用中。
2D 晶体管有多好？特定应用的基准研究
图 2. 使用宽度归一化导通电流除以源漏电场与栅极场感应载流子浓度，对 HP 晶体管类别中的一组 2D FET 演示进行性能基准测试。1L：单层。>3L：厚度超过三层。2020 IRDS HP：IRDS 预计的 5 纳米节点高性能逻辑晶体管规格。2020 IRDS HD：IRDS 预计的 5 纳米节点高密度或低功耗逻辑晶体管规格。带有叠加“×”的数据点表示 I Max /E SD 是从输出特性（I DS 与 V DS ）的线性区域中提取的情况，因此与来自饱和状态的其他点相比可能被夸大。插图：底部栅极 2D FET 的示意图（添加了顶部栅极，在某些报告的设备中使用），其中突出显示了关键参数。 12,51,53-65
目前的肾上腺皮质癌模型对于新药研发有多好？
在过去十年中，肾上腺皮质癌 (ACC) 发病和进展的分子机制定义取得了重大进展。通过对 ACC 肿瘤进行广泛的分析，确定了这种恶性肿瘤的几种遗传和分子驱动因素，从而更好地了解了 ACC 肿瘤的发生。不幸的是，由于缺乏能够概括 ACC 异质性、分子特征、肿瘤微环境和对现有治疗的敏感性的体外和体内临床前模型，新的治疗方案的开发受到了阻碍。最近建立和实施了新的 ACC 细胞系、基因工程小鼠模型、小鼠患者来源的 ACC 异种移植 (PDX) 和新兴的临床前体内模型，为药物发现提供了新的实验可能性。
良好实践指南第 16 号 测试算法和软件
在不知道测试算法细节的情况下（使用现成的商业软件时很常见），所能做的就是调查测试软件在提供计算目标指定问题的解决方案方面有多好。在这种情况下，软件被视为黑盒，其测试解决了“测试软件在解决数学模型方面有多好？”的问题。与黑盒测试相反，使用算法或实现知识来设计测试，但仅通过其输入和输出与软件交互的测试称为灰盒测试。基于对软件的内部访问的白盒测试不属于本指南的方法论。
广告牌-1933-01-07.pdf
借助扩音系统，你可以听到正在发生的事情，但有时这需要努力。然而，无论听觉效果有多好，你的记者谦虚地表示，当人们需要望远镜才能获得舞台的模糊远景时，他们无法享受演出。至于演出本身，它试图混合所有已知的媒介
核电站控制室系统设计
概念化、设计、制造或改装发电厂控制室系统。它也对负责审查或评估现有发电厂控制室系统设计和设施的人员有用。然而，该出版物的最终价值将取决于它能多好地支持其用户。欢迎读者向国际原子能机构核电司提供评论和意见。如果合适，该报告随后将重新发布，并考虑到这些反馈。
机器学习
这些讲义是信息学和商业硕士学位课程的基础，以及应用科学大学Südwestfalen的Wirtschaftsingenieurwesen（工商管理和工程），校园Hagen。机器学习为术语是炒作。有很多好的文学作品，无休止的许多教科书 - 那么为什么要注意这些讲座？好吧，正是因为有很多好的文学和资源。设计本课程的主要问题之一是以一个学期可以涵盖的方式收集材料。另一个问题是将完全不同的学校和学科的许多方法带入统一的形式主义。后者听起来很简单 - 但事实并非如此。一个关于机器学习的一个学期课程只能提供对广阔领域的首次见解。尽管如此，从一开始就将这个主题传达给学生的目标是目前在商业和科学中至关重要的，并且在将来将变得越来越重要。首先，要实现这一目标，有一些理论要在一定程度上被教导。漫长而乏味的文献研究对于介绍而言无效；该理论应尽可能精确，简洁，但尽可能多地提出。为了提出材料，重点也被放在统一的形式上。魔鬼在这里的详细信息中，毕竟，在数据分析中常用的形式主义中，变量可能与时间序列分析中使用的形式主义完全不同。1因此，这些讲义！作为读者，最后判断它是否成功。