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机器是军队新的最好朋友吗？
如果克劳斯维茨认为战争本质不变的因素之一是战争本质上是一种人类活动，那么《阿瑞斯与雅典娜》则要求读者思考机器在战争中日益重要的作用对这种动态意味着什么。例如，机器对战斗力道德要素中那些看似永恒的子要素有什么影响：例如信任、忠诚、感情、自豪感（包括个人和单位）、精神、正直或勇气；甚至对战斗人员的战斗或逃跑决策中如此重要的激情与逻辑之间的平衡？如果人类经常难以传达细微差别和理解，人工智能和机器将如何影响这一重要动态？所有军队都非常重视团队合作的重要性——这现在意味着什么？“领导力”又如何呢？如果人类彼此之间的联系越来越少，而与机器的联系越来越多，那么一个单位或总部的人类和社会动态将如何变化？当人工智能开始取代人类评估者和决策者时，人类直觉在决策中的作用将发生怎样的变化？如果高级决策者和政治领导人的伤亡越来越多地以机器损失而非生命损失来衡量，他们将如何改变他们的计算方式？那些天生习惯于与机器、数据和程序一起工作和互动的人如何与那些更愿意与人一起工作和互动的人和谐相处？
对象检测
教授sasikumar.b@gmail.com和naveenmeti9353@gmail.com摘要：图像识别，增强现实，自动驾驶和监视的申请，这对这项计算机视觉至关重要。在这个项目中，使用复杂的深度学习技术来完成Python中检测到的事情。它使用预训练的卷积（CNN）模型使用神经网络，在图片或视频供稿中使用Yolo（仅查看一次）或SSD（单拍的多伯克斯检测器）来定位和识别事物。使用Pytorch和Tensor Flow等流行的库，使用thepython编程语言开发，训练和实现此副本时。用于处理传入数据的预处理程序，使用带注释的数据集的模型培训以及对新鲜照片或视频帧的推断都包含在实施中。此外，该项目还研究了如何加速推理，以便实时应用可以使用它。对象识别系统进行评估需要计算重要的性能度量，例如F1得分，回忆和精度。结果表明，在各种情况下，模型能够定位和识别项目。这项工作增加了扩展的机器视觉，并提供了一份有用的手册，用于利用Python实现感情对象。实现的模块化和灵活的设计使对于不同的用例和数据集修改变得易于修改。该项目的结果证明了在实际用途中进行更多突破的可能性，鼓励在包括图像处理，自主系统和监视的领域创新。关键字：Yolo
![Cowie 诉 苏格兰消防局 [2022] EAT 121](/simg/4\44673603837dc2d356cbf483079e438fa9587566.png)
Cowie 诉 苏格兰消防局 [2022] EAT 121
在冠状病毒大流行期间，为了应对部分员工因隔离或育儿原因需要留在家中（以及在这些员工无法在家工作的情况下），被告推出了一项带薪特别假政策，规定这些员工即使无法工作，仍可继续获得工资。但是，根据该政策，享受带薪特别假的先决条件是，相关员工必须首先用完所有累积的补休和年假。在就业法庭（“ET”）面临的两起独立集体诉讼中，被告投诉称，这 (1) 相当于《2010 年平等法》（“EqA”）第 15 条规定的不利待遇，以及 (2) 根据《平等法》第 19 条对女性造成了特别不利影响。在合并审理这些诉讼后，就业法庭发现，有问题的待遇是取消了员工选择休息和年假的灵活性和选择权；根据《平等法》第 15 条，这被视为不利，并且可能构成第 19 条所规定的特定不利条件。ET 继续支持第 15 条的索赔，但发现原告没有证明任何损失或感情伤害赔偿的依据。至于第 19 条的索赔，ET 认为原告没有证明对女性造成必要的群体不利，因此驳回了间接性别歧视的投诉。原告和被告均提起上诉。
公共部门手册.pdf
执法道德规范 执法道德规范是托莱多警察局警官的一般行为标准。 “作为一名执法人员，我的基本职责是服务人类，保卫生命和财产，保护无辜者免遭欺骗、保护弱者免遭压迫或恐吓、保护和平者免遭暴力和混乱，尊重所有人享有的自由、平等和正义的宪法权利。 “我将保持我的私生活纯洁，为所有人树立榜样；面对危险、蔑视或嘲笑，保持勇敢的冷静；培养自我克制；时刻关心他人的福祉。无论是在私人生活还是在公务生活中，我都思想和行为诚实，我将模范遵守国家法律和部门规章。凡是我所看到或听到的机密信息或以公务身份向我吐露的信息，我都会永远保密，除非在履行职责时需要透露。 “我绝不会多管闲事，也不会让个人感情、偏见、仇恨或友谊影响我的决定。我不会对犯罪妥协，并会毫不留情地起诉罪犯，我会礼貌而适当地执法，不惧怕偏袒、恶意或恶意，永远不会使用不必要的武力或暴力，也永远不会接受贿赂。“我承认我的警徽是公众信任的象征，只要我忠于警察服务的道德规范，我就会把它视为公众的信任。我将不断努力实现这些目标和理想，在上帝面前献身于我选择的职业……执法。”
推荐引用 推荐引用 冯远月；李晓娜；和张荣凯，“AI主播有感情吗？AI主播积极情绪对消费者购买意向的影响”(2022)。WHICEB 2022 论文集。 31. https://aisel.aisnet.org/whiceb2022/31
本材料由 AIS 电子图书馆 (AISeL) 的武汉电子商务国际会议提供给您。它已被 AIS 电子图书馆 (AISeL) 的授权管理员接受纳入 WHICEB 2022 会议论文集。如需更多信息，请联系 elibrary@aisnet.org 。
技术接受模型对客户因素的影响...
摘要：客户忠诚度是组织或公司关注的焦点，因为它极大地影响了组织的持续发展。如果客户对公司的产品或服务有好感，他们就被认为是忠诚的。忠诚的客户会通过向朋友、亲戚和同事说公司产品或服务的积极评价来表达这种感情。然而，如果客户对公司的产品和服务感到不舒服，客户就有可能从忠诚转变为不忠诚。这通常被称为客户转换。这项研究基于对在线购物应用程序可用性和易用性的影响以及导致客户从在线购物应用程序转向移动零售应用程序的因素的系统回顾。本研究的系统文献综述 (SLR) 分为三个阶段。发现的因素使用三个主要主题进行分类。这三个要素之间相互关联的是感知效用、感知易用性和行为使用意图。本研究还发现，当将 TAM 作为衡量采用在线购物应用程序意愿的新组成部分时，“信任、易用性和信息质量”是最重要的因素。通过仔细识别在线购物应用程序对业务管理的影响，本研究贡献了理论。研究结果有助于在线购物应用程序服务提供商制定合理的计划，以预见和增强客户使用在线购物应用程序的意愿。关键词：客户忠诚度、感知有用性、易用性、技术接受模型、客户转换、在线购物应用程序。
评估CRISPR-CAS9
背景：基于CRISPR-CAS9的基因编辑方法的发现为生物学和医学工程的前所未有的新潜力开放，引发了人们对CRISPR应用的潜在和危险的越来越多的公众辩论。鉴于技术发展的速度和几乎瞬时的全球新闻传播，重要的是要遵循不断发展的辩论，毫不拖延，足够详细地进行，因为某些事件可能会对公众舆论产生重大的长期影响，后来又影响了政策决策。目的：Twitter等社交媒体网络已证明是新闻传播和公共话语的主要驱动力。他们几乎实时提供大量的半结构数据，并直接访问对话的内容。由于机器学习和自然语言处理的最新发展，我们现在可以快速挖掘和分析此类数据。方法：在这里，我们使用了来自Transformers（BERT）的双向编码器表示，一种基于注意力的变压器模型，结合统计方法来分析自2013年第一个基因编辑应用以来的CRISPR上发表的所有推文。结果：我们表明，推文的平均感情最初是非常积极的，但随着时间的流逝开始下降，并且这种下降是由强烈的负面情感的罕见峰推动的。由于数据的高时间分辨率，我们能够将这些峰与特定事件相关联，并观察趋势主题如何随时间变化。结论：总的来说，这种类型的分析可以为正在进行的公开辩论提供宝贵的补充见解，从而扩展了传统的经验生物伦理工具集。
评估CRISPR-CAS9
背景：基于CRISPR-CAS9的基因编辑方法的发现为生物学和医学工程的前所未有的新潜力开放，引发了人们对CRISPR应用的潜在和危险的越来越多的公众辩论。鉴于技术发展的速度和几乎瞬时的全球新闻传播，重要的是要遵循不断发展的辩论，毫不拖延，足够详细地进行，因为某些事件可能会对公众舆论产生重大的长期影响，后来又影响了政策决策。目的：Twitter等社交媒体网络已证明是新闻传播和公共话语的主要驱动力。他们几乎实时提供大量的半结构数据，并直接访问对话的内容。由于机器学习和自然语言处理的最新发展，我们现在可以快速挖掘和分析此类数据。方法：在这里，我们使用了来自Transformers（BERT）的双向编码器表示，一种基于注意力的变压器模型，结合统计方法来分析自2013年第一个基因编辑应用以来的CRISPR上发表的所有推文。结果：我们表明，推文的平均感情最初是非常积极的，但随着时间的流逝开始下降，并且这种下降是由强烈的负面情感的罕见峰推动的。由于数据的高时间分辨率，我们能够将这些峰与特定事件相关联，并观察趋势主题如何随时间变化。结论：总的来说，这种类型的分析可以为正在进行的公开辩论提供宝贵的补充见解，从而扩展了传统的经验生物伦理工具集。
使用Python
Sasikumar B和Naveen Kumar M计算机申请硕士系Raja Rajeswari工程学院，班加罗尔，印度卡纳塔克邦，印度卡纳塔克邦，Prof.sasikumar.b@gmail.com和Naveenmeti9353@gmail.com摘要：与图像相同的应用程序，并在现实中进行了自动驾驶，并在现实中进行了验证计算机视觉。在这个项目中，使用复杂的深度学习技术来完成Python中检测到的事情。它使用预训练的卷积（CNN）模型使用神经网络，在图片或视频供稿中使用Yolo（仅查看一次）或SSD（单拍的多伯克斯检测器）来定位和识别事物。使用Pytorch和Tensor Flow等流行的库，使用thepython编程语言开发，训练和实现此副本时。用于处理传入数据的预处理程序，使用带注释的数据集的模型培训以及对新鲜照片或视频帧的推断都包含在实施中。此外，该项目还研究了如何加速推理，以便实时应用可以使用它。对象识别系统进行评估需要计算重要的性能度量，例如F1得分，回忆和精度。结果表明，在各种情况下，模型能够定位和识别项目。这项工作增加了扩展的机器视觉，并提供了一份有用的手册，用于利用Python实现感情对象。实现的模块化和灵活的设计使对于不同的用例和数据集修改变得易于修改。关键字：Yolo I.II。 CVPR 2016已发布。II。CVPR 2016已发布。CVPR 2016已发布。该项目的结果证明了在实际用途中进行更多突破的可能性，鼓励在包括图像处理，自主系统和监视的领域创新。引言该项目的目标是利用流行的深度学习框架和Python来开发实时对象检测系统。在计算机视觉中，对象检测至关重要，因为它可以使计算机分析在图片或视频流中找到东西。主要文章是该模型的“发展”的准确和有效的对象，可以用于各种环境，例如智能环境，自动驾驶汽车和监视。查找和检测以识别图形或电视框架的事物是PC视图中对象感情的问题。在这项技术中有几种用途，包括安全性和监视，自动驾驶汽车和医疗成像。文学调查“您只看一次：统一，实时对象检测” Joseph Redman，Santosh Davila，Ross Airsick和Ali Faradic是作者。可以在此处找到指向纸的链接。摘要：在实时对象识别中Yolo（您只看一次）体系结构的效率被突出显示。“更快的R-CNN：它是带有区域建议网络的实时对象检测”[链接：更快的R-CNN论文] [作者：浅滩跑步，瞄准He，Ross Airsick，Jain Sun] [Jain Sun] [发布：NIPS：NIPS 2015] [摘要：摘要：较快的R-CNN方法均可使用该网络的准确性，该网络均可在ARTIME INDERS中介绍。ECCV 2016是出版年。“单镜头多食探测器”纸质概要：介绍SSD，一种用于完成“移动视觉应用程序卷积性感性网络：一种有效的方法“移动网”的技术检测技术。
利用人工智能表征肾脏肿瘤
我们正处于第四次工业革命时代，其特点是信息和通信技术的融合。在第四次工业革命的要素中，人工智能（AI）是最大的组成部分，是指机器模仿和执行人类认知任务的计算能力。这些发展已经影响到我们生活的许多方面，例如购物、音乐、艺术、自动驾驶和医疗领域。人工智能可以在不带个人感情的情况下提供一致的结果，节省时间和金钱，并通过自动化减少人力劳动。机器学习使用算法来分析数据，从数据中学习，并根据所学内容做出明智的决策。深度学习是一种创建人工神经网络的技术，该神经网络可以自行学习，并通过将算法组织成层来做出智能决策。可以通过堆叠多个数学建模的人工神经元来创建人工神经网络。深度学习中的“深度”一词并不意味着您获得了任何深刻的见解。相反，它只是代表了在连续层中学习的概念，通过这些层，可靠性会增加。训练有素的人工神经网络可以快速而强大地执行复杂的数据处理。深度学习的成功归功于克服现有神经网络局限性的算法的发展，以及图形处理单元和大数据等硬件的改进。如今，人工智能已应用于医学和医疗保健领域，以改善临床决策。肾细胞癌 (RCC) 是一种异质性肿瘤，其每种亚型都有相关的生物学行为、临床病程和对治疗的反应。近来，基于人工智能的肾肿瘤表征应用和研究显著增加，显示出诊断、预后和预测的准确性。