XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System完成时间
通过动手折纸培训的机器学习增强增强现实
这项研究探讨了将增强现实（AR）与机器学习（ML）融合在一起，以通过折纸折叠来增强动手技能的获取。我们使用Yolov8模型开发了一个AR系统，以提供每个折叠步骤的实时反馈和自动验证，并为用户提供逐步指导。引入了一种新型的训练数据集准备方法，从而提高了检测和评估折纸折叠阶段的准确性。在一项涉及16名参与者折叠多个折纸模型的参与者的形成性用户研究中，结果表明，尽管ML驱动的反馈增加了任务完成时间，但它还使参与者在整个折叠过程中都感到更加认识。但是，他们还报告说，反馈系统增加了认知负载，尽管提供了宝贵的指导，但仍减慢了进度。这些发现表明，尽管ML支持的AR系统可以增强用户体验，但需要进一步优化才能简化反馈过程并提高复杂的手动任务中的效率。
战略计划 - 2025 - 2029 财年
进行远程听证导致参加听证会的德克萨斯州人比例增加，因为他们不再需要请一整天的假或承担前往 SOAH 办公室的费用。虽然数据充分证明了远程听证会的成本节约和效率提升，但 SOAH 审理的一小部分案件直接受益于一定程度的现场出席。SOAH 已经创建了一个试点混合听证室，并且正在制定混合出庭的最佳实践。最终，SOAH 将在奥斯汀部署更多的混合听证室，并在 SOAH 的七个地区办事处中各部署至少一个。这将允许证人出席 SOAH 的听证会，但地点比前往 SOAH 的奥斯汀总部更方便。除了扩展技术硬件以实施混合听证会外，SOAH 还将继续完善远程听证会流程，以充分实现其作为举行行政听证会的经济高效且公平的方式的承诺。预计完成时间：2027 年 6 月
惠蒂尔市实施计划
本实施计划将指导市议会、委员会和工作人员努力将惠蒂尔愿景总体规划的目标和政策付诸实施。实施计划的目的是将惠蒂尔愿景总体规划中规定的总体方向从一般术语转化为具体行动，以清晰和可追溯的方式。市议会通过将实施计划中的每个计划与惠蒂尔愿景总体规划的政策联系起来，认识到将长期规划考虑、预算和日常活动联系起来的重要性。每个实施计划都是一个程序、计划或研究，需要市政府单独或与非市政府组织和/或州和联邦机构合作采取行动。一些实施计划是市政府目前日常管理的流程或程序，而其他实施计划则确定了新的计划、程序或项目。实施计划单独列出，并附有详细信息，包括建议的完成时间框架、负责的市政府部门和可能的资金来源。已确定的计划的完成将受到资金限制。根据情况和需要，项目可以在时间框架之前实施。完成的时间框架大致如下：
2020 年商业计划制定时间表
里程碑 目标日期/完成时间不晚于 完成初始任务： 封面草稿、公司描述：2020 年 1 月 31 日 开始研究：2020 年 2 月 5 日 行业分析草稿：2020 年 2 月 25 日 目标市场草稿：2020 年 3 月 3 日 竞争对手分析草稿：2020 年 3 月 10 日 战略地位和风险草稿：2020 年 3 月 17 日 营销计划和销售策略草稿：2020 年 3 月 24 日 运营草稿：2020 年 3 月 31 日 管理和组织草稿：2020 年 4 月 7 日 发展里程碑和退出计划草稿：2020 年 4 月 14 日 财务部分草稿：2020 年 5 月 4 日 执行摘要草稿：2020 年 5 月 8 日 审核并完成：2020 年 5 月 19 日 重要任务 日期 参加现场入职培训并完成在线入职培训
富有远见的内部审计实践正在利用先进的生成式人工智能解决方案向前迈进。
任何技术支持项目的首要要素，或许也是最重要的要素，就是要有一个清晰的目标成果。GenAI 的部署也不例外。内部审计 (IA) 部门通常会将指标作为目标，例如“在 x% 的审计中使用分析技术”，或者设定一些模糊不清的目标，例如“提供更具洞察力的审计报告”。这些方法通常会导致结果平淡无奇，并让团队成员感到沮丧。审计主管应该明白，必须优先考虑目标成果，并做出权衡。分析技术或许可以提供更全面的业务风险图景，但部署起来需要更多时间和成本。自动化技术或许可以缩短任务完成时间，但开发和维护成本可能很高。每个 IA 部门都必须评估其组织环境，以确定如何在时间、范围和成本的三重约束下找到自己的定位。清晰地定义你的目标成果——模糊会导致平庸。富有远见的首席审计执行官 (CAE) 会做出战略性的权衡，以实现影响力最大化。
医疗准备司令部东区办公室...
国家首都地区处处都洋溢着春天的气息。樱花盛开，学校春假即将开始，华盛顿国民队在首场比赛中对阵亚特兰大勇士队（不幸的是以 7-2 输掉比赛）。对于许多士兵来说，这是永久性驻地变更 (PCS) 行动的开始，部队将举行指挥变更仪式，送别即将离任的指挥官并欢迎新领导。您的 IG 办公室将忙于协助士兵解决过渡问题，并提醒新指挥团队完成时间敏感的行动，例如指挥环境调查和指挥变更清单。您可以通过成为新士兵的良好赞助者并确保您的政府财产手头收据没有错误来提供帮助。在过渡期间尽自己的一份力量将有助于建立一支获胜的团队，确保我们不会在主场首战中失败。在本期中，我们重点介绍了有关陆军身体组成计划 (ABCP)、军事育儿假计划 (TDY) 规划的指导，然后添加了强调陆军健康医学的重要性以及理解和传达不同类型界限的文章。尽情享受吧！
人工智能在儿童教育中的应用研究
Eman Salma 博士研究员，Costantena 大学，阿尔及利亚 摘要：人工智能 (AI) 及其对社会的影响在过去五年中受到了广泛关注。人工智能已经在全球范围内以关键和个人的方式影响个人，许多行业将继续经历颠覆，但仍然主要局限于高等教育中的计算机科学和信息技术。技术的最新进展尤其有希望为儿童创造和扩展个性化学习，优化学习成果策略，并增加更多不同人群的机会。我们的研究证实，目前在教育中使用人工智能会带来积极的结果，包括改善儿童的学习成果，以及增加机会、提高保留率、降低教育成本和减少完成时间。人工智能的未来用途将包括：随时随地实现引人入胜和互动的教育；个性化的人工智能导师，帮助学生确定和实现他们的目标；以及大规模个性化，让人工智能能够根据每个学生的学习风格、水平和需求进行量身定制。关键词：人工智能、人工智能、个性化学习、早期儿童教育、学业成功。
使用生成AI
摘要。本研究研究了Github Copilot和Chatgpt等生成AI工具对软件开发生产力和开发人员经验的影响。通过涉及各种任务的40个软件开发人员（例如代码文档，生成和重构）的实验，研究评估了AI在提高任务完成率和开发人员满意度方面的有效性。的结果表明，生成AI在常规任务中减少了任务的完成时间超过50％，尽管它对高复杂性任务具有更小的效果，而时间仅降低了10％。此外，AI将高复杂任务的成功率提高了28.57％，证明了其在解决复杂问题方面的价值。开发人员还报告说，工作满意度，重点和进入“流”状态的大幅提高，表明对幸福感产生了积极影响。AI为常规和中等复杂的任务提供了显着的好处，但需要进一步的研究来评估其对更复杂的软件开发过程的长期影响。本研究通过促进创新，提高效率和促进开发人员的福祉来支持生成AI在推进可持续软件开发中的作用，并与可持续发展目标保持一致（SDG 8和SDG 9）。
通过数据驱动的共享控制方法降低机器人群的认知负载
摘要 - 多种机器人系统在医学，环境监测等各种领域的多种影响都增加了。尽管有明显的优势，但群体的协调对人类运营商带来了重大挑战，尤其是关于有效控制机器人所需的认知负担。在这项研究中，我们提出了一种新的方法，可以使人类操作员有效控制多个机器人的运动。利用共享控制数据驱动的方法，我们使单个用户能够控制与群体的姿势和形状相关的9度自由度。我们的方法是通过在模拟的3D环境中进行的实验运动进行了评估的，该环境具有狭窄的圆柱路径，可以代表例如血管，工业管道。使用经验后的问卷评估了认知载荷的主观测量，并比较了系统的不同级别的自主权。结果表明，与传统的远程操作技术相比，操作员认知负载的大幅减少，伴随着任务绩效的提高，包括减少完成时间和与障碍的接触实例更少。这项研究强调了我们方法在增强人类机器人相互作用和提高多机器人系统中运行效率方面的效率。
整合脑电图和EMG以减少身体需求
摘要 - 我们提供了一个混合脑机界面（BMI），该界面（BMI）整合了基于视觉诱发电位（SSVEP）的脑电图和面部EMG，以改善多模式控制并减轻辅助应用中的疲劳。传统的BMI仅依赖于脑电图或EMG具有固有的局限性 - 基于EEG的控制需要持续的视觉焦点，导致认知疲劳，而基于EMG的控制会随着时间的流逝引起肌肉疲劳。我们的系统在脑电图和EMG输入之间动态交替，使用EEG检测9.75 Hz的SSVEP信号，以及从脸颊和颈部肌肉中检测到14.25 Hz和14.25 Hz和EMG，以根据任务需求优化控制。在虚拟乌龟导航任务中，混合系统达到了与仅EMG的方法相当的任务完成时间，而90％的用户报告说减少或相等的物理需求。这些发现表明，多模式BMI系统可以增强可用性，减少应变并改善辅助技术的长期依从性。索引术语 - 基于EEG的接口，EMG处理和应用，脑机界面