XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System意识
伪科学的意识综合信息理论
媒体报道始于公共活动，大规模对抗协作的作者分享了他们的发现，这些发现被报道为经验测试，并部分支持IIT 1-5。此消息在预印本之前直接传达给记者和公众1,2，因此在同行评审之前。这些实验似乎由不同实验室的大批学员巧妙地执行。然而，通过设计，研究仅测试了某些理论家做出的一些特质预测，这些预测与IIT 3,6,7的核心思想在逻辑上并不相关，因为其中一位作者本人也承认8。因此，这些发现并不支持该理论本身实际上经过有意义测试的说法，或者它具有“主导”，“良好的”或“领先”状态1-5,8。不幸的是，这种重要的细微差别在媒体报道1-5中丢失了。在科学界9-11中也质疑了这些主导地位的主张，但在6,8,12-16年中，IIT的支持者反复向公众广播。
意识改变状态下大脑中枢的重组
跨大脑区域分布的功能相互作用模式被认为为有意识的信息处理提供了支架，在意识丧失时观察到明显的拓扑变化。然而，要在宏观尺度的大脑网络组织和有意识的认知之间建立牢固的联系，需要直接研究意识系统性减弱过程中神经心理学相关的结构修改。在这里，我们评估了一组健康参与者在基线静息状态 fMRI 以及两种不同水平的丙泊酚诱导镇静下的脑图整体和区域干扰。我们发现了一种持久的模块化架构，但构成更广泛的富人俱乐部集体一部分的大脑中枢发生了显著的重组。此外，富人俱乐部连接强度的降低与参与者在语义判断任务中的表现显着相关，表明这种高阶拓扑特征对有意识认知的重要性。这些结果强调了大脑功能相互作用的整体和区域特性在支持有意识认知方面的显著相互作用，这与我们对意识临床障碍的理解有关。
数字组织中的高可靠性：无意识，...
面临高风险并在纯数字领域运营的组织，例如计算机安全和许多金融服务，必须满足两个相互矛盾的目标：他们需要大规模和快速地识别数字威胁，同时避免自动化处理导致的错误。对高可靠性组织的研究发现，同时实现这些目标面临多重挑战，因为自动化往往使组织的运营“盲目”，无法从容应对高风险领域不断变化的复杂情况。在数字运营中，一个特殊的挑战来自“框架问题”，即算法无法适应其开发人员最初的认知框架中未确定的环境。在一家计算机安全公司 (F-Secure) 内进行了一项探索性、理论生成案例研究，以研究在数字领域行动的组织如何通过缓解框架问题来实现高可靠性。本文探讨了数字化组织操作的认知和实用特征，以及这些特征如何应对框架问题。集体正念被认为是在这样的社会技术环境中出现的，通过精心分层的系统组合（人类）有意识和（数字）无意识的操作，而组织的核心操作仍然是数字化和算法化的。研究结果指出了迄今为止与数字化组织相关的未探索的可靠性挑战，以及克服和/或缓解这些挑战的几种相关方法。
使用基于本体的网络情境意识系统保护数字资产
鞭子用于多种马运动。从马福利的角度来看，这是激烈的争论，并将马体育社会许可放在有风险中。小跑赛车是允许使用鞭子的运动之一。鞭子用于使马加速（鼓励）和更正。该研究的目的是调查前三匹马之间的固定位置是否受鞭子使用的影响，鞭打罢工对小跑比赛结束时速度变化的影响以及鞭打的罢工是否有可能符合负强化的训练原理。种族视频，对鞭打罢工进行了注册，并将其与速度变化进行了比较，速度的变化可以读取来自同一种族的位置数据。研究了16场比赛中前三匹马（n = 48）。每匹马的罢工数量为0到16，平均为5.6。在1-3位的马匹之间收到的罢工数量没有差异，鞭打罢工最常见于减速。鞭打罢工，随后减速可能是负强化的一个例子。鞭打罢工以鼓励马匹在比赛结束时更快地奔跑，应从马福利的角度避免。需要进一步研究小跑比赛中鞭子使用的安全方面。
机器学习工程中公平意识实践的目录
摘要 - 机器学习在决策过程中的广泛采用引起了人们对公平性的担忧，尤其是对敏感特征和对少数群体的潜在歧视的治疗。软件工程社区的反应是开发面向公平的指标，经验研究和方法。但是，在整个机器学习生命周期中，理解和分类工程公平的做法仍然存在差距。本文介绍了一种新颖的实践目录，以解决从系统的映射研究中得出的机器学习中的公平性。该研究确定并分类了现有文献中的28种实践，将它们映射到机器学习生命周期的不同阶段。从该目录中，作者提取了可操作的项目及其对软件工程研究人员和从业者的影响。这项工作旨在提供全面的资源，以将公平考虑因素整合到机器学习系统的开发和部署，增强其可靠性，问责制和信誉。
在提高意识的框架内社区服务活动
提高公众对糖尿病前和糖尿病的认识，并具有教育和疾病的早期发现2。PKM合作伙伴名称：Yayasan Kalam Kudus II Jakarta 3。提议者团队的主席A。名称和标题：Siufui Hendrawan博士，MBIOMED b。 NIK/NIDN：0311047204/10402011 c。位置/目标。：永久讲师d。研究计划：医学学士学位e。教师：医学院f。专业领域：化学和分子生物学科学g。手机/电话号码：08161970590 4。PKM团队成员a。成员人数（学生）：2人b。学生和NIM的名称：Anggita Tamaro（405200120）c。学生名字和NIM：CSIA Angelina（405180124）d。学生和NIM的名称：5。合作伙伴活动的位置a。米特拉地区：杜里·科桑比（Duri Kosambi），坎加伦（Cengkareng）b。摄政/城市：西雅加达c。省：雅加达d。 PT到Mitra的距离位置：10公里6。实施方法：吸引7。输出：《国家社区服务杂志》的出版，
意识到26万亿美元经济的潜力
这种增长是由印度总部和全球IT公司驱动的。此外，其他全球公司还通过其在印度的能力中心利用印度人才，该中心雇用了超过500万人1。最初的成本套利现在已成为高质量人才和领先创新的关键来源。印度的1,500个全球能力中心（GCC）占全球海湾合作委员会的45％，这是一个承认，这些中心是可扩展的，可以访问新技术的人力熟练，同时坚持最高质量和效率的业务流程。所有这些都汇聚在一起，使印度有机会成为公司的“世界办公室”，因为他们希望在全球范围内采用技术。
纸肥皂进行培训以提高意识
抽象的环境卫生性会引起各种疾病，其中一种是一种疾病，是由生活在卫生环境较差的环境中的微生物感染引起的，例如腹泻，斑疹伤寒或皮肤刺激。我们邀请合作进行这项活动的合作伙伴是南雅加达的Bukit Duri Aisyiyah Aisyiyah（PCA）分支机构。此PCA位于人口稠密的环境中，靠近卫生条件不好的区域，因为有一些时间/水通道会闻起来，靠近公共交通基地，这些基地仍然有很多垃圾和气味。这项活动的目的是传达良好的环境卫生性的重要性，对肥皂（CTPS）的洗手意识的重要性，其中一种使用纸皂作为芳香疗法产品之一，我们将使我们更具吸引力，实用，可以随身携带，易于储存，因此毫不犹豫地使用肥皂洗手。Mitra还说，以前没有人在其地区进行类似的活动。此活动由显示帖子结果的预测试和后测试支持 - 与预测试结果相比，所有问题中的测试都更高。这些结果表明，伴侣对卫生知识的见解和我们提供的纸张的创作的增加。这项活动也通过在线大众媒体发表，即在YouTube频道上上传的教育新闻网站和视频实施中。
Deep Video Compression的任务意识编码器控制
对机器任务的深视频压缩（DVC）的事先研究通常需要为每个特定任务培训一个独特的编解码器，从而规定每个任务的专用解码器。相比之下，传统视频编解码器采用了flex ible编码器控制器，从而通过模式预测等机制使Single编解码器适应了不同的任务。从中汲取灵感，我们引入了一个创新的编码器控制器，以用于机器的深度视频压缩。此控制器具有模式预测和一组图片（GOP）选择模块。我们的AP-ARACH在编码阶段集中控制控制，从而允许跨不同任务（例如检测和跟踪）进行适应性的编码器调整，同时与标准的预训练的DVC解码器保持合理性。示例证明我们的方法是在具有各种现有预训练的DVC的多个任务中适用的。此外，广泛的实验表明，对于不同的任务，我们的方法比以前的DVC比以前的DVC大约25％，只有一个预先训练的解码器。