XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System失败的
对复发性植入失败的病理生理学的综述
新泽西州的伊维尔马，新泽西州晒太阳；宾夕法尼亚州费城的B托马斯·杰斐逊大学； c西班牙马德里IVI RMA马德里免疫学系； D IVI基金会，西班牙瓦伦西亚La Fe卫生研究所； E哥伦比亚大学生育中心，纽约，纽约； F哥伦比亚大学欧文医学中心/纽约纽约的纽约长老会医院；俄亥俄州克利夫兰的G克利夫兰诊所生育中心； h妇产科生殖内分泌学和不育科，I妇产科，I妇产科，妇产科，伊拉斯mc MC - 苏菲亚儿童医院，索菲亚儿童医院，荷兰鹿特丹大学医学中心；和J JALE医学院的妇产科和生殖科学系，康涅狄格州纽黑文
失败的零强迫和定向图上的关键集
摘要让D为简单的Digraph（有向图），带有顶点s v（d）和弧集a（d），其中n = | v（d）| ，每个弧都是有序的一对不同的顶点。如果（v，u）∈A（d），则u被视为d中V的邻居。最初，我们将每个顶点指定为已填写或为空。然后，应用以下颜色更改规则（CCR）：如果一个填充的顶点V具有一个空的邻居U，则U将被填写。如果V（d）中的所有顶点最终都在CCR的重复应用下填写，则初始集合称为零强迫集（ZFS）；如果不是，那是失败的零强迫集（FZFS）。我们在Digraph上介绍了零强迫f（d），这是任何FZF的最大基数。零强制数z（d）是任何ZF的最小基数。我们表征具有f（d） 我们还用f（d）= n -1，f（d）= n -2和f（d）= 0表征挖掘，这导致了任何顶点是ZFS的挖掘物的表征。 最后，我们表明，对于任何整数n≥3和具有k我们还用f（d）= n -1，f（d）= n -2和f（d）= 0表征挖掘，这导致了任何顶点是ZFS的挖掘物的表征。最后，我们表明，对于任何整数n≥3和具有k
网络法律主义：失败的原因及解决方法
作者：L Kello · 2021 · 被引用 45 次 — 让安全和情报从业人员参与新兴的网络制度综合体。网络防御评论 2016；1：81–。94。46。Brantly AF。最...
无法进行明确沟通是人工智能系统失败的原因之一
人类的语言能力允许任何特定的说话者“无限地使用有限的手段” [Chomsky, 2006]。这就是说，所有可能的句子的集合是无限的，而组成它们的单词的集合是有限的。然而，歧义（即对一个表达式有多种解释）在自然语言中随处可见 [Wasow et al. , 2005]。目前尚不清楚自然语言中为何存在歧义。鉴于它会阻碍交流，人们可能认为语言会进化来避免它，然而这并没有被观察到 [Wasow et al. , 2005]。一种解释是，将一个词映射到多个含义可以节省记忆。另一种说法认为，歧义是人类偏向较短词素的结果 [Wasow et al. , 2005]。还有一种解释认为，歧义是语言进化过程中效率优化（最小努力原则）的产物。根据这种观点，歧义是语言进化到最小努力的代价 [Sol´e and Seoane, 2015]。在本文中，我们不会试图解释歧义的根本原因，而是展示它如何给人工智能系统带来问题。首先，我们将确定语音、句法和语义层面上出现的歧义类型，并注意现代自然语言处理 (NLP) 系统如何消除歧义输入。最后，我们将考虑更先进的人工智能如何利用歧义，以及不法分子如何利用此类系统来达到他们的目的。
波音 737 MAX：供应链失败的案例研究...
本文使用系统工程中起源和流行的系统之系统 (SoS) 的框架和痛点来调查波音 737 MAX 的故障。我们假设供应链可以作为 SoS 进行调查，并且 SoS 框架可用于描述其健康状况和痛点。我们试图分析波音 737 MAX 的重大故障，并找出其供应链中可能导致悲惨事故和最终停飞的潜在问题。分析提供了实用的见解，有助于恢复波音 737 MAX 供应链的健康，并有助于防止其再次经历同样的故障。关键词：系统工程、系统之系统、供应链、供应链管理、波音 737 MAX、FAA、航空公司、飞机
波音 737 MAX：供应链失败的案例研究...
本文使用系统工程中起源和流行的系统之系统 (SoS) 的框架和痛点来调查波音 737 MAX 的故障。我们假设供应链可以作为 SoS 进行调查，并且 SoS 框架可用于描述其健康状况和痛点。我们试图分析波音 737 MAX 的重大故障，并找出其供应链中可能导致悲惨事故和最终停飞的潜在问题。分析提供了实用的见解，有助于恢复波音 737 MAX 供应链的健康，并有助于防止其再次经历同样的故障。关键词：系统工程、系统之系统、供应链、供应链管理、波音 737 MAX、FAA、航空公司、飞机
好的系统，坏的数据？：对人工智能炒作和失败的解释
人工智能经过几十年的发展，如今已成为一个著名且成熟的学术领域（Stone 等人，2016 年）。专注于领域知识表示和使用的符号人工智能是人工智能研究的早期领域（Ribes 等人，2019 年）。最近的许多创新都发生在统计机器学习领域，包括使用人工神经网络的深度学习方法，包括自然语言处理、计算机视觉和机器人等领域的应用（Stone 等人，2016 年）。现代人工智能特别依赖于处理大型数据集，以一定程度的自主性进行处理和加权，并提供概率性而非确定性的结果。人工智能的伦理、政策和法律问题尚未明确界定。数据的多样性和数量以及算法驱动的分析通常违反直觉的输出使得预测危害变得更加困难。用于支持人工智能的数据来自大量来源，包括可能甚至不知道数据是为此目的而收集的人们。然而，将人工智能应用于这些异构数据得出的结论往往具有知识的分量，而没有对其不确定性进行有意义的说明。这一领域的一个关键挑战是试图理解和主张“黑箱”分析技术（Fleischmann & Wallace，2005，2009）的责任时出现的问题——尤其是当使用这些技术进行的研究结果用于指导政策、指导资源和应对紧急情况时（Lehr & Ohm，2017）。关于人工智能成功和失败的流行描述并非没有话语权。在讨论“坏”人工智能时，往往很难不去想 HAL、天网或其他类似的媒体对人工智能失败的描述（事实上，当我们的采访对象被问及人工智能的潜在负面后果时，他们经常会提到这些流行的描述）。同样，对人工智能的正面评价往往无法解释这些系统的缺陷和局限性，或者无法透明地表示它们的运作或范围。克兰兹伯格（1986）的《技术第一定律》认为，“技术既不是好的也不是坏的，也不是中性的”（第 547 页）。过度夸大人工智能的积极或消极影响的极端例子属于将人工智能视为纯粹的好或坏的阵营。然而，同样重要的是要注意，人工智能并不是中性的，一些人工智能系统对特定社会或整个社会的不同成员有一些好的影响和一些坏的影响。因此，挑战在于确定哪些因素影响了人工智能的“好”或“坏”。坏数据是坏人工智能的一个常见替罪羊。现代人工智能的特点是它与广泛的异构数据收集和分析机制的关系以及对它们的依赖。算法分析提供了处理
Karina Kasztelnik* 利用人工智能子集数据分析预测美国国家银行财务失败的创新经验模型
摘要：本研究的主要目的是调查 2008 年经济大衰退对国家银行股权投资估值的影响，并创建一个预测美国国家银行财务失败的实证模型。研究的重点时期为 2009 年至 2012 年，使用公共数据来源。尚不清楚国家银行的股票价值投资在多大程度上基于股本回报率。这项因果比较研究探讨了国家银行的市盈率价值投资对其股本回报率的影响程度，以及这些银行的股息收益率方面的股票价值投资对其股本回报率的影响程度。我们使用统计建模和机器学习模型来查找输入数据中的隐藏模式。本研究的主要发现是，2012 年的每股收益中位数和 2009 年的股息收益率明显高于 2009 年和 2012 年的股本回报率中位数。此外，2012 年的股息收益率明显低于 2012 年的股本回报率中位数。这些发现有助于我们更好地理解银行如何利用人工智能的新机器学习功能来预测财务失败，从而通过创新的风险测量工具建立预警系统。