XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System完全避免
使用语言模型的道德案例...
我们的信息和通信环境未达到网络全球通信可能服务的理想。识别其病理的所有原因很困难，但是现有的推荐系统很可能发挥作用。在本文中借鉴了计算哲学的规范工具，并由自然语言处理和推荐系统的经验和技术见解所告知，我们为另一种方法提供了道德案例。我们认为，现有的推荐人会激励质量监视，集中力量，行为狭窄的牺牲品以及损害用户代理。不仅试图避免完全避免算法，或者要对当前范式进行逐步改进，还应探索一种替代范式：使用语言模型（LM）代理来源自以自然语言表达的用户的偏好和价值观来源和策划内容。使用LM代理提出了自己的挑战，包括与候选人产生，计算效率，偏好建模和及时注入相关的挑战。尽管如此，如果成功实施的LM代理可以：指导我们通过数字公共领域而不依赖大规模监视；将电源从平台转移到用户；优化重要的事情，而不仅仅是行为代理；并脚手架我们的代理商而不是破坏它。
用...
摘要。手势确定的动态功能（GDDF）是一种有效的方法来处理人形机器人的控制问题。特别是GDDF来限制人形机器人和转向特定手势的双臂运动，以在某些条件下执行苛刻的任务。但是，该方案仍然有缺乏效率。通过实验，我们发现双臂的关节可以被视为冗余操纵器，可以在关节角度稍微超过其极限。性能直接取决于事先为GDDF设计的参数，这导致对该方法的实际应用缺乏适应性。在本文中，提出了一个考虑边缘（MGDDF）的GDDF的修改方案。此MGDDF方案基于二次编程（QP）框架，该框架被广泛应用于解决机器人臂的冗余问题。此外，在拟议的MGDDF方案中引入了三个边距，以避免联合限制。考虑到这些边缘，人形机器人机器人的操纵者的关节将不会超过其限制，并且将完全避免可能由超过限制造成的潜在损害。在MATLAB上进行的计算机模拟进一步验证了拟议的MGDDF方案的可行性和优势。
开伯尔·帕赫图赫瓦（Khyber Pakhtunkhwa）农村道路发展项目
1。简介1.1社会尽职调查简介（SDDR）1。This Social Due Diligence Report (SDDR) has been prepared by the Project Implementation Unit (PIU) with assistance of Project Management Consultants (PMC) engaged by the Communication and Works Department, (project executing agency) Government of Khyber Pakhtunkhwa to assist in the preparation and implementation of safeguard documents for the Khyber Pakhtunkhwa Rural Roads Development Project (KP-RRDP).1.2 SDDR 2的目的。社会尽职调查报告的目的是； i）全面评估和分析与项目相关的潜在社会影响和风险，ii）制定减轻负面社会影响的策略； iii），确保遵守ADB的保障政策声明（SP），以及适用的国家规则和法规； iv）在整个项目生命周期中提高问责制和透明度。1.3为避免IR撞击所采取的措施3。piu采取了以下措施遵守ADB的保障要求：i）根据贷款和ADB的保障要求（SPS）（SPS）2009。II）准备的SDDR，基于对拟议的道路段的整个长度进行的步行调查，以通过在所有潜在的相互依存效果上引起设计区域的变化。iii）从收入部门获得了通行权（ROW）所有权，确认了可用的行和C＆WD拥有和拥有该行。在行上适当签名，并进行了设计调整，以完全避免行中所有潜在的重新安置影响。4。iv）与表2和该SDDR的附件-I一致的侵略区域中，严格保留在侵略区域的可用宽度和行车道的可用宽度内。v）在为了安全或其他原因所需的道路重新调整的情况下，与保障团队协调的设计顾问确保了所需的空间在现有行中可用。遵守妥协的设计规格并监视构建/实施，并通过半年度将要提交给ADB的内部监控报告与商定的设计措施和完整的保障合规性确认。监视将由PIU或PMCSC的重新安置专家每年进行年度进行。折衷的设计可确保完全避免以下影响：i）沿着/侵占区的所有路边结构和资产。ii）所有业务活动，包括侵占行的移动供应商。iii）所有社区结构/资产，包括清真寺，墓地等。iv）包括学校在内的所有政府结构/资产。v）私人树/森林砍伐的路边切割。vi）考虑实施过程中意外影响的可能性，PIU准备了土地征用和安置框架（LARF），以指导项目在项目实施过程中发生意外影响的情况下该怎么办，以及对受影响的人提供的范围和启动的人，将对启动和实施范围启动（REP/RESTERTION/RESETION/REMETINATION）（RP）（RP）。随后，PIU将通过
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
硅基内置低暗电流光电二极管... - CDN
与传统体硅相比，绝缘体上硅（SOI）衬底具有许多优势，包括低漏电流、低电容、低功耗、更好地抵抗短沟道效应（SCE）和卓越的缩放能力[1 – 4]。这使得SOI衬底不仅适用于传统的MOSFET，而且由于天然的衬底隔离[5 – 8]和更简单的多栅极设计，它也对新型半导体器件具有吸引力，例如TFET和Z2-FET。此外，建立在SOI平台上的光电探测器（PD）也表现出优异的光电性能。高工作速度、高抗辐射和低寄生电容的优势使基于SOI的PD在电子和光子集成电路（EPIC）、光通信系统和航空航天等许多应用领域中极具竞争力[9 – 16]。为了在 SOI 薄膜中形成 pn 光电二极管，通常使用常规离子注入来掺杂 Si 沟道 [17]。然而，离子注入会损坏并降低 Si 的质量，这个问题在缺乏种子层以促进再结晶的超薄 SOI 薄膜中尤其严重。此外，用于激活掺杂剂的高温退火可能会引起应力和损坏，并进一步降低器件的性能。为了克服这些缺点，可以使用电场诱导的静电掺杂 [18,19] 来形成 pn 结并完全避免离子注入。之前，我们已经证明在
史蒂文斯 - 约翰逊综合症来自联合素醇和血管紧张素转换酶抑制剂：叙事评论
Stevens-Johnson综合征（SJS）是一种严重且潜在的与药物使用有关的皮肤反应。别嘌醇和血管紧张素转换酶（ACE）抑制剂通常是针对全球普遍健康状况的普遍处方药，其与SJS相关的相互作用需要进一步研究。进行了全面的文献搜索，以调查病例，因为与同时使用别嘌醇和ACE抑制剂的患者中有关SJ的研究。我们确定了案例报告和研究，详细介绍了包括SJS的高敏反应，这些反应归因于别嘌醇和ACE抑制剂的组合。尽管药物相互作用或患者人群中缺乏药物相互作用，但没有明确的证据表明别嘌醇和ACE抑制剂之间的药代动力学相互作用。我们只能找到一份案例报告，专门详细介绍了患者在联合ACE抑制剂和别嘌醇中的SJS。虽然相互作用的确切机制尚不清楚，但报道的严重超敏反应病例表明，先前肾功能受损的病史是SJS发展的诱人因素。与ACE抑制剂和别嘌醇共同给药的潜在风险是医生应该意识到的药物相互作用。此主题需要额外的注意，以确定某些患者是否应完全避免这种药物组合。
是我错了，还是自动评分器错了？人工智能评分错误对学习的影响
人工智能评分和反馈中的错误通常有一系列难以解决的原因，而且从本质上讲，很难完全避免。由于不准确的反馈可能会损害学习，因此需要设计和工作流程来减轻这些损害。为了更好地理解错误的人工智能反馈影响学生学习的机制，我们进行了调查和访谈，记录了学生与简答人工智能自动评分器的互动，以解决“用简单的英语解释”代码阅读问题。使用因果模型，我们推断出将错误答案标记为正确（假阳性，FP）和将正确答案标记为错误（假阴性，FN）对学习的影响。我们进一步探讨了对学习影响的解释，包括影响参与者参与反馈和对其答案正确性的评估的错误，以及参与者在课堂上的先前表现。FP 对学习的损害很大程度上是由于参与者未能发现错误。这是因为参与者在被标记为正确后没有注意反馈，而且一旦被标记为正确，他们显然不愿意承认自己的答案是错误的。另一方面，错误错误只会损害调查参与者的学习，这表明受访者更高的行为和认知参与度保护了他们免受学习损害。基于这些发现，我们提出了帮助学习者检测错误错误的方法，并鼓励对错误错误进行更深入的反思，以减轻人工智能错误对学习的损害。
Hulda Regehr Clark 博士：治愈所有疾病 PDF
本书中表达的观点和结论均为我个人观点，除非另有说明，否则仅代表我个人观点。本文表达的观点基于我的科学研究以及涉及我的患者的具体案例研究。请注意，每个人都是独一无二的，对本书中描述的治疗方法的反应可能不同。有时我们会在适当的情况下提供剂量建议。再次提醒，我们每个人都是不同的，任何新的治疗方法都应谨慎、符合常识地应用。本文概述的治疗方法并非旨在替代其他形式的传统医疗方法。请随时咨询您的医生或其他医疗保健提供者。我在本书中指出了食品和其他产品中存在污染物。这些污染物是使用我发明的一种称为 Syncrometer 的测试设备识别的。TM 本书包含有关构建和使用此设备的完整说明。因此，任何人都可以重复所述测试并验证数据。Syncrometer 比现有的最佳测试方法更准确、更通用。还介绍了一种确定精确度的方法。但是，此时它只能产生阳性或阴性结果，而不能量化。假阳性或假阴性的几率约为 5%，可以通过重复测试来减少。当单一产品的一瓶对严重污染物的检测呈阳性时，了解这一点符合公众利益。如果确实如此，最安全的做法是完全避免使用该产品的所有瓶子，这也是我反复建议的。这些建议应被理解为警告和保护公众的意图，而不是提供具有统计意义的分析。这是我热切的
国际太空光学会议 - ICSO 2022
量子密钥分布（QKD）实现了由物理定律保证的加密密钥的隔热交换。QKD广泛部署的最后剩余障碍之一是光子的地面分配中经历的很高的损失，这限制了交流方之间的距离。解决此问题的可行解决方案是避免通过光纤维完全避免光子的陆地分布，而是通过卫星链路传输它们，在卫星链路上，损失由差异主导，而不是吸收和散射。第一个专用的卫星任务证明了这种方法的可行性，尽管其安全速度相对较低。为了使QKD变得在商业上可行，未来卫星任务的设计必须集中于在较低的系统成本下实现更高的密钥利率。当前的卫星任务已经以几乎最佳的系统参数运行，这几乎没有空间来通过当前部署的技术提高关键速率。取而代之的是，从根本上讲，需要新的技术才能大大降低两个遥远各方之间的每个秘密位成本。基于纠缠的协议提供了最高级别的安全性，并通过利用基本量子相关性来提高关键率的多种途径。在此贡献中，我们审查了可在自由空间链接上实现的基于纠缠的QKD方面的最相关进展，从而可以从轨道上分配安全密钥。众所周知，卫星任务的发展是漫长的。因此，应尽早审查新一代量子有效载荷的可能的候选人，以提高用于空间应用的量子技术的开发。