XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System对数
对数百个不同大脑进行长读测序，深入了解结构变异对基因表达和 DNA 甲基化的影响
1. 美国马里兰州贝塞斯达，美国国立卫生研究院，国家老龄化研究所和国家神经疾病和中风研究所，阿尔茨海默病和相关痴呆症中心 2. 美国加利福尼亚州圣克鲁斯市加州大学圣克鲁斯分校基因组研究所 3. 美国马里兰州贝塞斯达，美国国立卫生研究院，国家老龄化研究所，神经遗传学实验室 4. 英国伦敦大学学院，伦敦大学学院皇后广场神经病学研究所，神经退行性疾病系 5. 美国马里兰州巴尔的摩市约翰霍普金斯大学生物系 6. 美国德克萨斯州休斯顿贝勒医学院人类基因组测序中心 7. 美国华盛顿大学基因组科学系，美国华盛顿州西雅图 8. 美国华盛顿大学儿科系遗传医学分部 9. DataTecnica，美国华盛顿特区 10. Google LLC，美国加利福尼亚州山景城 11.美国马里兰州贝塞斯达市美国国立卫生研究院国家精神卫生研究所内部研究部人类大脑收集核心 12. 美国国家人类基因组研究所计算和统计基因组学分部基因组信息学科
公众对数据和人工智能的态度
作为英国科学、创新和技术部的一部分，负责任技术采用部门 (RTA) 负责领导英国政府的工作，利用数据和人工智能 (AI) 实现值得信赖的创新。RTA 通过开发工具、指导和标准的计划和项目帮助公共和私营部门的组织进行创新，让组织相信人工智能和数据驱动的技术能够按照他们期望的方式工作。并帮助他们以建立公众信任的方式使用人工智能和数据。我们的工作以我们创新的公众态度研究和与一系列行业、学术和法律专家的合作为基础。
了解数字化对数字贸易的经济影响
政府认识到数字贸易带来的巨大机会，并采取了措施创建基于全球规则的系统来利用机会。过去的研究讨论了数字贸易参与对经济的总体好处，以及数字贸易规则在推动数字贸易增长方面的重要性。2然而，增加对数字贸易生态系统的参与也取决于国内商业环境的准备，包括企业和消费者。已经越来越认识到这一点，因为数字经济协议（例如，数字经济伙伴关系协议（DEPA）越来越超出了支持“企业”贸易自由化的数字贸易规则，以查看经济如何共同努力以增强“落后”的“境内”功能（例如，增强数字基础贸易或支持数字贸易））。
人工智能对数字营销的影响
本研究旨在深入调查人工智能 (AI) 如何战略性地融入数字营销实践，以及其对印尼激烈竞争的商业环境产生的影响。本研究采用定量研究方法，仔细研究印尼企业现行的人工智能利用策略。本研究采用定量研究方法，分析单位是印尼公司。样本量包括通过分层随机抽样技术选出的 100 家公司。使用 SPSS 统计软件包进行数据分析。通过详细分析调查数据和先进的统计技术，研究揭示了人工智能与数字营销的整合与营销效果的提高之间存在显著的正相关关系。研究强调，在熟练利用人工智能技术的企业中，客户参与度指标显著提高，转化率显著提高，进一步加强了这种相关性。此外，研究结果表明，采用人工智能的公司对不断变化的市场动态表现出显著增强的适应性，从而增强了其竞争地位。这些富有洞察力的发现强调了在数字营销战略中利用人工智能的变革能力来维持和加强市场竞争优势的重要性。此外，该研究还讨论了人工智能对现有知识的贡献，并为印度尼西亚的营销人员和商业政策制定者提供了实际意义。
针对数字化公共治理的行动计划...
•促进信息完整性以支持基于事实的公开辩论并促进安全的数字公民空间，在这些辩论中，公民可以访问信息，表达自己，合作，组织和参与公共生活，实现民主审议，防止选举期间和超越选举期间的政治两极分化，并通过对人工智能制度进行操纵和欺骗性内容（以人工智能制度的产生方式）进行公共委员会的措施和欺骗性的措施。
2023对数字贸易的关键威胁
g澳大利亚于2019年4月修改了刑法，为互联网和托管服务建立了新的处罚，这些服务未能在合理的时间内为执法部门提供“可恶的暴力材料”的详细信息，或者“迅速”“迅速”删除并停止托管该材料。对这项立法的批评是普遍的，特别关心起草和立法过程的急需性质。排除有意义的利益相关者咨询。该立法适用于广泛的技术和互联网服务，包括基于美国的社交媒体平台，用户生成的内容和实时流媒体服务以及托管服务。但是，该法律未考虑法律范围及其在促进用户生成的内容方面的不同功能或角色的各种服务的业务模型。
dabi：使用图像的基于双边控制的模仿学习对数据增强方法的评估
摘要 - 自主机器人操纵是一个复杂且不断发展的机器人领域。本文着重于模仿学习中的数据增强方法。模仿学习包括三个阶段：从专家那里收集数据，学习模型和执行。但是，收集专家数据需要手动努力，并且耗时。此外，由于传感器具有不同的数据采集间隔，因此需要进行预处理，例如降采样以匹配最低频率。下采样可实现数据的增加，还有助于机器人操作的稳定。鉴于此背景，本文提出了使用称为“ dabi”的图像的基于双边控制的模仿学习的数据增强方法。Dabi以1000 Hz收集机器人关节角，速度和扭矩，并使用以100 Hz捕获的Gripper和环境相机的图像作为数据增强的基础。这可以使数据增加十倍。在本文中，我们仅收集了5个专家演示数据集。，我们使用非构成数据集和两种增强方法训练了双边对照模型，用于比较实验并进行了现实世界实验。结果证实了成功率的显着提高，从而证明了达比的有效性。有关其他材料，请检查：https：//mertcookimg.github.io/dabi
spirobs：对数螺旋形机器人，用于跨音阶的多功能抓握Zhanchi Wang，1 Nikolaos M. Freris，1,3， *和XI Wei 2，** 1 School
spirobs：对数螺旋形机器人，用于遍及尺度的多功能抓握Zhanchi Wang，1 Nikolaos M. Freris，1,3， *和XI Wei 2，** 1计算机科学技术学院，中国科学技术大学，中国，Hefei，Anhui，Anhui，Prc，Prc，230026。2中国科学技术大学化学与材料科学学院，Hefei，Anhui，Prc，230026 3 Lead Contact *通信：nfr@ustc.edu.cn。 **通信：wxi@ustc.edu.cn。 总结实现具有生物学上可比灵活性和多功能性的软操作器通常需要仔细选择材料和驱动以及其结构，感知和控制的细心设计。 在这里，我们报告了一类新的软机器人（螺纹），该机器人在形态上复制了在自然附属物中观察到的对数螺旋模式（例如，章鱼臂，大象躯干等）。 这允许在不同尺度和快速廉价的制造过程中建立共同的设计原理。 我们进一步提出了一个受章鱼启发的抓斗策略，可以自动适应目标对象的大小和形状。 我们说明了螺旋罗的敏捷性，以及抓紧大小的物体的能力，其大小多于两个以上的数量级，并且自重的260倍。 我们通过另外三种变体演示可伸缩性：微型抓手（MM），一个长时间的操纵器和一系列可以纠结各种物体的螺旋体。 这些附件能够具有显着的运动复杂性，并提供各种重要功能，例如猎物捕获，运动，操纵和防御。2中国科学技术大学化学与材料科学学院，Hefei，Anhui，Prc，230026 3 Lead Contact *通信：nfr@ustc.edu.cn。**通信：wxi@ustc.edu.cn。总结实现具有生物学上可比灵活性和多功能性的软操作器通常需要仔细选择材料和驱动以及其结构，感知和控制的细心设计。在这里，我们报告了一类新的软机器人（螺纹），该机器人在形态上复制了在自然附属物中观察到的对数螺旋模式（例如，章鱼臂，大象躯干等）。这允许在不同尺度和快速廉价的制造过程中建立共同的设计原理。我们进一步提出了一个受章鱼启发的抓斗策略，可以自动适应目标对象的大小和形状。我们说明了螺旋罗的敏捷性，以及抓紧大小的物体的能力，其大小多于两个以上的数量级，并且自重的260倍。我们通过另外三种变体演示可伸缩性：微型抓手（MM），一个长时间的操纵器和一系列可以纠结各种物体的螺旋体。这些附件能够具有显着的运动复杂性，并提供各种重要功能，例如猎物捕获，运动，操纵和防御。关键字柔软的机器人，对数螺旋，多尺度设计，软机器人握把介绍某些动物具有细长，灵活的附属物，范围从海马长度的几厘米和Chameleons的前尾尾巴1,2到超过一米的章鱼臂和大量的off臂和大头臂和大头脑trunks trunk trunks trunks 3，4。通过利用软材料或合规机制5-7，这是设计和构建柔软连续操作器的灵感来源。尽管机器人已经成功地重现了此类机器人系统中的柔性变形，并且在处理脆弱或不规则形状的物体8，安全的人类机器人互动任务9-11，医疗应用12,13等方面表现出了巨大潜力，但生物学示例在脱氧和敏捷性方面仍然超过了特大工程。例如，大象树干可以包裹直径为3厘米的胡萝卜，而它也可以抓住和堆叠300千克的树桩，直径超过直径14。章鱼手臂可以伸出手，并在次秒时间尺度上捕获鱼。
数字时代非技术教育者采用 AI 工具的障碍 Rohit Reddy Chananagari Prabhakar cprohit1998@gmail.com 摘要：人工智能工具与教育的结合有望带来显著的益处，从个性化学习到管理效率。然而，非技术教育者面临着阻碍他们采用此类技术的障碍。本文通过混合方法研究了这些障碍，结合文献综述以及对来自不同学术背景的教育者进行的调查和访谈。确定的关键障碍包括缺乏技术培训、抵制变革、基础设施缺陷、对数据隐私的担忧以及对 AI 特定资源的有限访问。还探讨了其他挑战，例如 AI 工具与课程需求不一致、对工作流失的担忧以及 AI 与传统教学法结合的复杂性。该研究的结果强调需要有针对性的专业发展、资源配置和基础设施改进，以促进 AI 工具在教育环境中的有效整合。关键词：人工智能工具采用、非技术教育者、人工智能集成的障碍、教育数字化转型、人工智能驱动的教学法、教育技术、教育者的技术培训、人工智能采用的阻力、教育基础设施挑战、教育数据隐私、传统教学法中的人工智能、教育人工智能的伦理问题、人工智能集成的专业发展、人工智能与数字鸿沟
数字时代非技术教育者采用 AI 工具的障碍 Rohit Reddy Chananagari Prabhakar cprohit1998@gmail.com 摘要：人工智能工具与教育的结合有望带来显著的益处，从个性化学习到管理效率。然而，非技术教育者面临着阻碍他们采用此类技术的障碍。本文通过混合方法研究这些障碍，结合文献综述以及对来自不同学术背景的教育者进行的调查和访谈。确定的关键障碍包括缺乏技术培训、抵制变革、基础设施缺陷、对数据隐私的担忧以及对 AI 特定资源的有限访问。还探讨了其他挑战，例如 AI 工具与课程需求不一致、对工作流失的担忧以及 AI 与传统教学法结合的复杂性。该研究的结果强调需要有针对性的专业发展、资源配置和基础设施改进，以促进 AI 工具在教育环境中的有效整合。关键词：人工智能工具采用、非技术教育者、人工智能集成的障碍、教育数字化转型、人工智能驱动的教学法、教育技术、教育者的技术培训、人工智能采用的阻力、教育基础设施挑战、教育数据隐私、传统教学法中的人工智能、教育人工智能的伦理问题、人工智能集成的专业发展、人工智能与数字鸿沟