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需求管理工具的要求 - CiteSeerX
需求是根据环境的既定事实和要实现的任务而制定的。在项目过程中，需求会变得更加具体、更加详细，也更加复杂。规范越接近原子需求，它们之间的关系就越复杂。当项目进入设计、实施和集成阶段时，需求工作并没有结束；必须处理需求变更，必须根据项目阶段更新需求状态，并建立对其他开发工件的跟踪。系统需求已经是要开发的系统的模型，它通常过于复杂，无法被人类一次捕获。为了处理复杂性，必须建立一个支持需求管理 (RM) 的系统工具。为了在本文中使用，我们将需求管理定义为：“需求管理是从
权益数据工具的决定因素
权益分析是对不同群体如何受到提议的行动影响的系统检查。进行公平分析应用于最大程度地减少意外的负面或不利后果，对拟议的预算，政策，机构实践，计划等。当前的国王县股权数据工具（DOE）的决定因素是进行股权分析的资源之一。数据工具已同意有关金县基线权益条件相对于每个股权的决定因素的指标。这种类型的基线工作将有助于指导有限资源的分配，告知县权益努力具有预期效果的程度，并支持可以实现我们社区积极变革的努力。如何进行公平分析？虽然没有一种独特的方法来进行股权分析，但以下提示是查看决策，项目设计和开发以及公共资金分配的影响（负面或正面）时应解决的一些基本问题。权益数据工具的决定因素提供了一个可靠的权益数据存储库，该存储库是15个策略域，由种族和其他人口统计学分解以支持分析。下面是一个图形，说明了权益分析的主要阶段：
律师使用人工智能工具的指南
文档组装软件旨在促进基于特定条件的模板文本文档构建的自动化。这种组装首先需要正确编写模板，并制定业务逻辑，规定在何时使用哪些文本、提出哪些问题等。当然，律师希望尽可能多地重复使用条款，否则自动化就无法实现规模经济。然而，这种通用方法需要以非常通用的方式定义文本模板。这会导致编写过程中的复杂性大大增加，也使得培训律师使用这些工具变得更加困难。文档组装工具市场是一个相对成熟的市场，自 2000 年以来，大多数律师都可以使用
对执行创新的人工智能工具的研究......
Namakkal -2 摘要 人工智能 (AI) 代表了图书馆的一个新兴趋势，它利用计算能力来执行传统上需要人类智能才能完成的任务。图书馆中人工智能的总体目标是开发具有与人类相当的认知功能的系统或机器，从而对图书馆事业产生深远影响。它的集成涵盖了各个领域，包括参考服务的专家系统、图书阅读和书架组织的机器人辅助以及通过虚拟现实进行的沉浸式学习。虽然有些人可能认为人工智能可能会疏远图书管理员与读者的关系，但其主要功能是增强而不是取代人类的角色，从而丰富服务提供。人工智能有望彻底改变图书馆运营，并在不断变化的环境中提升其相关性。本文重点介绍了不同人工智能工具在世界各地图书馆提供创新服务的作用。 关键词：机器学习、元数据、聊天机器人、人工智能。 1. 简介
分析人工智能艺术工具的使用情况......
最近，生成式机器学习模型的输出质量得到了一定程度的提高，开辟了新的使用途径。这种质量的提高导致了商业生成平台的出现，用户可以在其中创建任意的文本和图像提示，以便快速生成大量图像。这些图像有时用作完成的创意结果，有时用作进一步手动编辑或设计构思的基础。从手动草图到图像编辑器和 3D 渲染，各种传统的可视化方法每天都在建筑设计中使用。建筑师很快就对生成方法产生了兴趣，正如 AEC 杂志 (2022) 的特别版所反映的那样。这项新技术在公众中得到了广泛讨论，从其具体用例到其开发方式的伦理以及它将带来哪些变化。在本文中，我们希望利用 Midjourney 平台的开放性以定量方式分析当前的建筑用例和功能。我们通过多种方法分析了 5800 万个查询，包括 word2vec 等 NLP 方法。我们考虑了这些模型背后的相关技术部分，并将研究它们如何使现在和将来的建筑师受益。图像生成模型的当前技术基础是所谓的扩散方法。Sohl-Dickstein 等人（2015 年）首次引入了正向扩散，它会逐步破坏图像中的结构化信息，而反向扩散则试图重新生成丢失的信息。然而，由于原始图像信息已被破坏，反向扩散至少部分起作用
人工智能生成工具的课堂政策
在本课程中，您可以完全不受限制地使用基础模型（ChatGPT、GPT、DALL-E、Stable Diffusion、Midjourney、GitHub Copilot 以及之后的任何模型），用于任何目的，不会受到任何惩罚。但是，您应该注意，所有大型语言模型仍然倾向于编造不正确的事实和虚假引用，代码生成模型倾向于产生不准确的输出，而图像生成模型有时会产生极具攻击性的产品。无论最初来自您还是基础模型，您提交的任何不准确、有偏见、冒犯或其他不道德的内容都将由您负责。如果您使用基础模型，必须在提交的论文中承认其贡献；如果您未经承认就使用基础模型，您将受到惩罚。尽管有这些免责声明，我们还是鼓励使用基础模型，因为它可以让您在更短的时间内提交更高质量的作业。
高中生对人工智能工具的使用及印象
人工智能是一种快速发展的技术，已广泛应用于教育的各个领域，包括教学、学习、评估和管理 (Chiu et al., 2023)。最近，生成式人工智能工具发展迅速。这些工具建立在大型语言模型 (LLM) 之上，这些模型允许它们识别和预测大型数据集中的模式；然后这些工具可以生成新内容或输出，例如文本和图像 (ISTE, 2023)。这些生成式人工智能工具的一个例子是 ChatGPT。到 2023 年 3 月，ChatGPT 已经作为大型基于语言的人工智能聊天机器人公开发布几个月，并在教育领域引起了广泛关注。一些关注是负面的：由于担心学生可能存在学术不诚实行为，美国一些最大的学区禁止使用 ChatGPT (例如，参见 Jimenez, 2023)。其他反应是积极的：例如，一项调查报告称，88% 的教师和 79% 的使用过 ChatGPT 的学生认为它对教学和学习产生了积极影响 (Impact Research, 2023a)。此外，ChatGPT 在撰写大学入学论文方面的潜力在该工具出现后不久就引起了人们的注意，一位 K-12 和高等教育作者表示，“ChatGPT 不仅可以写出清晰的论文，还可以编造自己的个人细节和修饰，这可能会增加学生被录取的机会，而且很难核实”(Whitford, 2022)。
机载电子硬件工具的资格
注意 本文件由美国运输部赞助发布，旨在交流信息。美国政府对其内容或使用不承担任何责任。美国政府不认可产品或制造商。此处出现的贸易或制造商名称仅仅是因为它们被认为对本报告的目标至关重要。本报告中的调查结果和结论均为作者的观点，并不一定代表资助机构的观点。本文件不构成 FAA 政策。有关其使用，请咨询技术文档页面上列出的 FAA 赞助组织。本报告可在联邦航空管理局 William J. Hughes 技术中心的全文技术报告页面：actlibrary.tc.faa.gov 以 Adobe Acrobat 便携式文档格式 (PDF) 获得。
虚拟仿真SAFEDI工具的开发与应用...
确定飞行包线极限所需的测试，该极限是风速和风向的函数。舰载飞行操作必须应对海洋环境特有的挑战，例如船舶运动和船舶上层建筑产生的尾流湍流。船舶尾流影响飞机性能和操纵品质特征，进而影响飞行员的工作量。船舶尾流特征因船舶而异，甚至同一艘船的不同相对风角也不同。在模拟环境中评估船舶尾流严重程度的能力使得在设计过程中解决与尾流相关的设计考虑因素，例如船舶几何布局和飞机飞行控制设计。NAVAIR 开发了一种桌面尾流分析工具，用于模拟飞机在受到计算流体力学 (CFD) 创建的精确船舶尾流速度时操纵特性。该工具已应用于多种船舶配置，以评估尾流对旋翼和固定翼飞机的影响。这项工作描述了构成尾流评估工具的实时飞机飞行动力学模型和 CFD 尾流模型，总结了验证和确认工作，并描述了用于评估船舶尾流严重程度的比较过程（针对示例船舶配置）。
在线映射工具的用户指南
首次启动映射工具时，您将在左侧显示弹出窗口。请阅读弹出窗口，然后单击“确定”。请注意，由于该平台可详细查看的数据量，层可能需要一些时间来查看 - 取决于互联网速度和计算机规格，最多可能需要2分钟，因此请耐心等待。如果它延伸了2分钟，则值得刷新页面。任何访问该工具的问题，请发送电子邮件至makingspacefornature@kent.gov.uk，一旦单击确定，您将访问映射平台。通过使用本指南中详细介绍的各种映射功能，您将能够使用在线平台查看：•所有映射的潜在措施。•对于生物多样性特别重要的领域