XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System或多或少
在全球环境议程21的背景下，巴西的可持续发展目标（使用SDG 15的示例）
联合国（联合国）在2015年采用的2030年可持续发展目标（SDG）如今已在许多方面塑造了国际议程。可持续发展目标表明需要采取综合方法，假设促进经济增长和解决社会问题的努力与保护环境的行动并行采取。在几种可持续发展目标中，环境议程或多或少地反映了，其中可持续发展目标6，12-15被认为是与环境保护最相关的。本文的目的是研究最紧迫的问题，并考虑可持续发展目标15的某些方面，这些方面有助于巴西的环境发展。联合国宣布为2021-2030是生态系统修复的十年，它与SDG密切相关15。巴西之所以被选为这篇评论，是因为它是世界上最富有的生物多样性的国家，拥有第二大森林地区，并且表现出多种生物群落，即尤其需要保护其自然财富。
美国版权法（《美国法典》第17章）管理版权材料的复制和重新分布。为PU
数百年来，脑解剖学和认知之间的关系一直是迷恋和难题的根源。例如，许多研究试图将大脑组织的各个方面与人类的智能联系起来。考虑到人类历史上最伟大的大脑之一，即阿尔伯特·爱因斯坦的故事。爱因斯坦显然是一个具有特殊能力的人。在他的一生中，他在原子和星星中tip脚tip脚，并以具体的数学描述的形式将他对宇宙物理学的令人难以置信的见解带入了Humankind。在给同事雅克·哈达玛德（Jacques Hadamard）的一封信中，爱因斯坦谈到自己的科学思想时说，“单词似乎没有扮演任何角色”，但涉及“视觉和肌肉类型”的“或多或少清晰的图像”（Hadamard，1945年，第IX，第IX））。
COVID -19疫苗安全
社区，尽管几种潜在的疗法似乎或多或少产生了令人鼓舞的结果（5-11）。用于包含病毒传播的方法是传统的社会距离，隔离，使用消毒剂物质以及戴着保护性口罩（12-14）。这些措施在心理和经济上都产生了不利的后果，并在医学界和政治决策者之间就其功效产生了实质性分歧（2,15,16）。与施加的限制以及防止病毒扩散的限制以及（主要）重新利用的抗病毒处理的测试是加速疫苗的发育，以防止/限制潜在的病毒损伤。已经提出了有关是否可以安全地实现加速疫苗开发的问题，不仅可以在短期内而且在中期和长期（https://smartech.gatech.gatech.edu/handu/handle/handle/handle/1853/63710）来防止潜在的不良疫苗作用。
安全挑战随着QR码和AI生成的网络钓鱼的增量
尽管QR码网络钓鱼通常是针对各种个人和组织的机会主义威胁，但高管受到这些攻击的影响不成比例。例如，来自异常安全的数据表明，执行角色的人员收到的QR码攻击是2023年下半年的QR码攻击的42倍。这并不完全令人惊讶，因为威胁性参与者长期以来一直针对具有或多或少量身定制的网络钓鱼信息的高管和高级人员，这是一种称为“捕鲸”的技术，这主要是由于这些员工通常更高的访问公司资源的访问水平。异常安全性还报告说，大约27％的恶意QR码用于模拟2/MFA通知的网络钓鱼攻击，几乎可以肯定会产生紧迫感，并促使受害者立即采取行动。
多模式话语分析和电子设备
交流本质上是多模式的。近几十年来，对该主题的研究兴趣呈指数增长，尤其是从多模式话语分析（MDA）的角度来看。在学术环境中，几项研究研究了讲师的言语和非语言特征的组合，但不一定与隐含的演讲一部分有关。我们认为，教学涉及将知识与情感以及或多或少有意识地传播给学生。这甚至可能在英语媒介教学（EMI）设置中更相关，因为英语不是讲师的主要语言。因此，我们的主要目的是从MDA的角度分析EMI教学实践的示例，但添加电子设备（一种脑电图）可以帮助我们以不同的方式改进和/或补充分析：增加客观的支持并处理情绪，可以在交付班级时传播。结果表明，这种观察和技术的组合可以潜在地丰富传统的MDA研究的结果。
重新思考服务机器人的社会状况低下
当代机器人技术景观向我们介绍了旨在安全运输人类的自动驾驶汽车，远程敏感机器人，这些机器人用作代表人类的化身，以及能够在特定语境中执行人类任务的多功能服务机器人（例如，清洁和交货）。可以说这些应用和融合在多大程度上有所不同，（1）它们代表了人类的受益人，并且与之相关但不是完全耦合，（2）他们应得到或多或少类似人类的社会地位和待遇的程度。直觉上，我们可能会建议远程呈现机器人是人类运营商的100％代表，因此应得到相同的（人类般的）状态和待遇，一个人将授予其所有者。如果机器人自主执行直接用户命令，此更改会更改吗？答案可能取决于认为对机器人的使用程度被认为是合理的。
AI-FIRST 招聘简介
通用人工智能追求的是广泛而通用的软件“感知能力”，这种能力或多或少涵盖了所有领域，可以像人类一样学习和解决问题，但速度和规模却要快得多（几乎难以想象）。有了这样的系统，用户就可以提供类似人类的查询，例如“给今年从哈佛或耶鲁毕业的所有学生发送一封电子邮件，告知他们一些关于我们公司的信息，并给他们发送一封友好的电子邮件，询问他们是否会在 7 月的某个时候参加私人招聘会”，系统将能够解析请求、理解其含义，并能够真正执行请求。虽然在这个领域已经取得了一些值得注意的工作（例如 OpenAI 的 GPT-3，这是一个在整个互联网上使用数十亿个参数进行训练的系统），但目前还没有任何 AGI 系统投入生产。如果开发/部署这样的系统，将对人类和人类生产力产生巨大影响。
迈向以学习者为中心的可解释人工智能
简介 近年来，人们对如何使人工智能系统对人类更加“可解释”或“可解释”的问题产生了浓厚的兴趣。然而，这些术语在文献中用于指代许多不同的目标 [10, 17, 19]。例如，可解释性方面的工作有时侧重于增强人类在心理上模拟和预测人工智能系统行为的能力 [16, 17, 22] 或评估反事实的能力 [27]。其他工作则探讨了帮助人类分解模型、理解其组成部分（例如参数）以及这些部分如何组合在一起的方法 [17]。从以人为本的角度来看，这些设计目标可以理解为支持不同的人类能力，每种能力在不同的现实世界环境中可能或多或少都有用。例如，在调试 AI 系统时，分解模型可能很有用。在决策环境中，识别可能影响模型可靠性的情况的能力可能更有帮助 [11, 20]。
忽视失败：德普伊将军与战间逃避主义的危险
”1 长期以来，对这一论断存在着许多有影响的误译，他们认为冲突可以简单地分为或多或少静态的“类型”（传统的、非常规的、有限的、全面的等等），而忽略了原作者所强调的政治本质和人类冲突中有机的混乱动态。正因为如此，士兵和学者们长期以来都将克劳塞维茨的告诫理解为军队必须规模合适，并为他们所认为的即将来临的特定“类型”冲突做好准备。至少，他们常常断言，在两次世界大战之间为发展或“现代化”军队所做的准备，必须使这个等式比潜在对手“更准确”。2 可以肯定的是，没有一位领导人能够完全准确地预测明天会出现什么样的挑战。然而，历史上普遍存在的一个盲点是，战争倾向于通过混乱的打击和反击，从一种“类型”根本转变为另一种“类型”，从而颠覆交战双方的事先准备。