XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System得分手
人工智能团队中缺失的得分手
本文认为，欧盟在人工智能 (AI) 领域的最新战略就像一支足球队缺少一名进球者来赢得任何一场比赛，而其他司法管辖区对版权的限制更为灵活，特别是那些允许进行强大的文本和数据挖掘 (TDM) 活动的司法管辖区。本文分析了《数字单一市场版权指令》在欧盟版权法中新引入的 TDM 限制，表明这些规定不仅未能充分考虑到基于基本信息权的研究权，而且也不会让欧盟为人工智能和数据驱动创新的发展提供竞争环境。最后，本文呼吁迅速修订欧盟和国际层面的 TDM 活动版权框架，并由成员国实施该指令，以符合欧盟的基本权利框架和欧洲政策制定者提出的目标。
通过强化学习学习像人类专家一样的平面图
摘要 - 深处增强学习（RL）已经获得了自动在现代芯片设计中生成位置的人口。但是，这些RL模型产生的平面图的视觉样式与手动布局的样式大不相同，因为RL垫片通常只采用诸如Wirelength和Routing Expestion之类的指标作为增强学习的奖励，而忽略了人类专家的复杂且细腻的布局经验。在本文中，我们提出了一个安置得分手，以评估布局的质量，并将异常检测应用于地板计划。此外，我们将该得分手的输出添加为加强安置过程的奖励的一部分。ISPD 2005基准的实验结果表明，我们提出的放置质量得分手可以根据人类工艺风格有效地评估布局，并且将此得分手添加到增强式学习奖励中，有助于与以前的电路设计相比，用更短的线长度生成较短的线长度。索引术语 - 地板，加固倾斜，异常检测，放置得分手
网站_VSA的双语IB教育向2024年IB考试成功和全球大学提供的学生提供_20240801
VSA通过强调批判性思维，分析和综合技能，向其IB全得分手中的学习充满了终生的学习热情。IB计划的跨学科方法以及学校对记忆的理解的关注使学生变得好奇，自我激励的学习者。雷克斯·李（IB Full得分手）说：“ VSA鼓励学生主动进行工作，提供自由和创造力，以探索真正感兴趣的主题。这种自主权使我能够负责自己的学习，从而使教育经历更加相关和有影响力，因为我追求我热衷的话题。”vsa还鼓励自我指导的学习，为学生做好高等教育和专业环境的自我驱动性的准备。“在我的整个PYP，MYP和DP的教育旅程中，保持一致的是鼓励发展自己的思维方式，考虑和评估不同的观点，而不是以面值接受信息，” Deirdre Chau（IB Full Scorer）共享。
检测对象提供服务机器人的帮助
本主论文的工作旨在仅使用一个摄像头来构建一个简化的对象检测系统。工作建设的动机是寻求改善医院的自主导航系统，以提高药物运输到床的安全性和影响。该系统试图在医院的环境和位置标记中检测到与机器人内部地图上的位置相等的位置标记，以寻求未来自动浏览技术准确性的方法。将来有目的是将这些技术用于皇家机器人，并在医院区域内进行药物和文件的交付，因为环境中缺乏安全性并使医生能够与患者一起在床上花费更多的时间。该方法分为数字的获得和图像处理模型，仅使用一个摄像机构建距离检测算法，以及使用检测到的距离和Quatenius转换为Euler角度的标记定位。通过混淆矩阵和图形图来验证获得数字的方法，以证明图像检测的质量，并且通过比较通过实际度量获得的结果来验证距离，从而验证了开发物的质量。结论令人满意，机器人能够通过地图创建标记，通过通过相机识别对象，在接近现实的位置，获得小于半米的得分手错误率。
在生成人工智能时代开发有效的评估
生成人工智能（GAI）具有改变教育领域的巨大潜力，因为GAI模型可以考虑上下文，因此可以接受培训以对学生学习成果进行快速而有意义的评估。但是，当前版本的GAI工具具有相当大的局限性，例如用于训练模型的数据集中通常固有的社交偏见。此外，GAI革命是在从基于记忆的教育系统中转向支持学习者发展知识和技能来解决现实世界问题并解释现实世界现象的能力的时期。使用GAI工具进行旨在促进知识应用的评分评估的挑战是确保这些算法与受过训练的人类得分手在评估学生绩效时得分相同的构造属性（例如，知识和技能）。同样，如果使用GAI工具来开发评估，则需要确保GAI生成的评估的目标与开发这些评估的学习环境的愿景和绩效期望保持一致。目前，尚未确定评估基于AI的评估和评估结果的有效性的准则。本文代表了与开发和验证基于GAI的评估和评估结果有关的问题的概念分析，以指导学习过程。我们的主要重点是调查如何有意义地利用GAI的能力来开发评估。我们提出了根据现有验证方法评估GAI产生评估和评估得分的有效性证据的方法。我们讨论了旨在建立评估基于AI的评估和评估结果的指南和方法的未来研究途径。我们以美国教育研究协会的教育和心理测试标准中概述的有效性理论进行了讨论，并讨论了我们如何在基于GAI评估的背景下建立从测试分数确定的标准建立标准。