XiaoMi-AI文件搜索系统
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时间表
健康访问诊所 — 09:00-16:00 为父母及其子女预约健康访问团队。通过与您的健康访问员交谈进行预约。 RO 图书手工和阅读 — 09:30-11:00 2 月 11 日 每周交替进行手工或阅读课程。非常适合有 0-5 岁儿童的家庭，让他们发挥创造力或听故事。如需预约，请致电 0121 779 1750。 Super SEN CIC — 09:30-12:00 2 月 4 日 父母可随时参加课程，为患有 ADHD 和/或自闭症的儿童或成年人寻求建议和支持。 SENDIAS — 09:30-11:30 每月第二个星期二 可随时参加课程，为有特殊教育需要和残疾的儿童和年轻人的父母提供信息、建议和支持。如需更多信息，请致电 0121 516 5173。索利哈尔生活方式服务 – 09:30-13:00 免费生活方式检查，如身高、体重、BMI、血压和心房颤动读数，包括免费的 12 周体重管理课程。如需更多信息，请致电 0800 599 9880 或直接拜访我们的顾问。
癌症成像中可解释AI的工具箱
人工智能在使用医疗图像的医疗保健任务上表现出了有希望的表现。但是，有必要了解法律，道德和故障排除目的的AI模型的决策过程。本文档概述了可解释性工具箱的开发，该工具箱旨在提高手工制作的放射组学和医学成像中深度学习解决方案的透明度。对于手工制作的放射线学，该工具箱提供了用于生成Shapley添加说明，局部解释的模型 - 不合Snostic解释以及适用于任何机器学习模型的表征反事实的工具。为了深入学习，该工具箱提供了为2D和3D分类模型创建归因地图的功能，以及生成反事实图像说明的说明性示例。此外，工具箱还扩展了反事实框架以结合层的相关性传播，从而允许将临床变量纳入决策。最后，该文档展示了一个使用Python和简化构建的示例平台，该平台旨在在临床背景下验证这些解释，从而评估其在决策过程中的可用性和价值。可解释性工具箱可在以下链接中获得：https：//github.com/zohaibs1995/radiomics_explainables_toolbox。
BRiC 墙上的艺术
多萝西·吉莱斯皮画廊 - 与博卡拉顿艺术博物馆合作，多萝西·吉莱斯皮的作品带来纯粹的视觉享受；尤其是位于 4950 大楼 JAVA 咖啡厅的《Celestial Presence》，这是一个雄心勃勃的环境，包含 350 多个手绘和手工制作的铝制星爆雕塑，色彩和图案绚丽多彩。
生成更智能的响应和解释
在最近的工作 [Wilcock 22a] 中，我们开发了可在知识图谱中搜索信息的对话式 AI 系统。我们将 Rasa 对话式 AI [Bocklisch 17] 和存储在 Neo4j 图形数据库 [Robinson 15] 中的知识图谱结合使用。最近 [Wilcock 22b] ，我们使用 Virtual Furhat 机器人 [Al Moubayed 12] 将社交机器人连接到这些系统。我们还向知识图谱添加了语义元数据，包括从 WikiData 中提取的分类 ( subclassOf ) 和部分 ( partOf ) 层次结构。我们现在旨在开发使用语义元数据生成更智能对话响应的方法。如果可能的话，如果用户询问机器人为什么给出某种响应，我们还将使用元数据生成简单的解释。使用语义元数据生成更智能的对话响应的想法并不新鲜。例如，在 2003 年 IJCAI 上，Milward 和 Beveridge 研究了“在多大程度上可以用通用对话系统组件和本体领域知识的组合来取代手工制作的对话设计” [Milward 03]。目的是从为一个特定领域手工制作的对话系统转变为更通用的对话系统，该系统不仅可以通过访问数据库中的领域事实，还可以访问每个领域的本体结构知识，从而与多个领域合作。作者提出了一系列交互示例，其中访问本体领域知识将使对话系统能够给出比没有手工制作更智能的响应。自 [Milward 03] 以来的二十年里，对话系统领域（现在称为对话式 AI [McTear 20]）和本体领域知识数据库领域（现在称为知识图谱 [Hogan 21]）都取得了很大进展。研究挑战在于如何开发对话式人工智能系统，利用知识图谱中日益丰富的特定领域语义背景。这将允许
2023 年 3 月 10 日俄勒冈州经济分析办公室 Josh ...
• 注意此数据使用 IPUMS 一致定义的行业和职业代码，但仍存在潜在问题 • 这就是为什么建筑业整体生产率没有提高的原因吗？同样的工作量需要更多的工人？ • 将手工工作外包给分包商或临时工，而这些分包商或临时工在其他地方被归类？（家庭调查结果与个体经营和受薪工作类似） • 项目组合发生变化？ • 监管/合规性增强？ • 其他行业特定问题？
sta314：机器学习的统计方法i
机器学习（ML）是一组技术，可让计算机从数据和过去的经验中学习，而不是要求人手工指定所需的行为。ML在统计学中作为一门学科和数据科学行业的统计数据越来越核心。本课程对常用的ML方法以及ML基础的关键统计概念提供了广泛的介绍。它是更高级课程的基础，例如STA414（用于机器学习的统计方法II）。
自动复合材料的路线图
在制造环境中使用复合材料是一种广泛认可的实践。在某些行业（汽车和航空航天）中，复合材料不仅代表了一个既定的过程，而且代表了继续成熟的过程。如果零件包含复杂的几何形状或无法达到高生产率，则制造商通常会选择行使手持上型过程。这是让熟练技术人员手工放置切割干布或预先浸渍材料的过程。使用这种手动方法可以抑制未来的计划生产时间，制造工厂的效率以及最终导致销售损失。手工创建庞大的结构根本无法跟上生产率和自动化的可重复性。因此，许多诸如波音公司（像波音公司）这样的渐进制造商已转向用于大型复合结构（例如翼梁，机翼皮肤和纵梁）的自动制造方法[8]。实施自动复合材料需要大量的资本投资以及陡峭的学习曲线。尽管有明显的优势，但成本和时间的支出都抑制了许多制造商建立自动化。本文将定义重要的术语，为采用自动复合材料提供业务案例，并在决定机器时指出注意事项。通过将灯光放在这些特定的考虑上，可以采取知情和成功的步骤来实施这种不断发展的技术。
供应链尽职调查政策
a。控制矿场，运输路线和供应链中的上游演员和/或b。在运输路线或交易点或从中介机构，出口公司或国际交易者那里的矿场通道或矿产处的税收或矿产税。6。支持根据安全和人权的自愿原则与公共或私人安全部队互动的努力，并认识到此类安全部队在矿场和/或周围地区和/或运输路线的作用应仅仅是为了维持法治。7。支持与地方当局，国际组织和民间社会组织互动的努力，以避免暴露易受伤害的群体，特别是手工矿工，在这些矿工中，供应链中的矿物质是通过手工或小规模采矿中提取的，以与安全部队，公共或私人私人场所的存在相关的不利影响。8。与上游供应商和其他利益相关者一起采取风险管理计划，以防止或减轻第4段中确定的对公共或私人安全部队的直接或间接支持的风险，如果将确定存在这种合理的风险。9。，如果第4段的暂停或终止与上游供应商的互动，以支持公共或私人安全部队进行非法活动，如果减轻风险缓解措施后的六个月内将在六个月内失败。10。不要以任何形式提供，应许，要求贿赂或回扣，包括
智能农业机器人斗牛犬（sardog）的设计和实施
摘要 - 在过去的几十年中，农业系统遇到了重大的全球挑战，包括粮食供应的短期，水的供应量下降，投入成本上升以及农业劳动力减少。近年来，农业技术的进步（AGTECH）提高了农场生产力，并取代了手动单调的任务，这些任务是不安全或无效的农场劳动工人手工做的。在本文中，我们建议开发和实施一个名为Sardog的智能农业机器人，该机器人基于农业-NG Amiga机器人框架。sardog利用先进的人工智能（AI），激光雷达，图像互联网（IoT）传感器和机器人手臂，所有这些手臂都与他们手工一起工作，以自主有效地执行多个智能农业任务。sardog能够使用LIDAR自动导航，使用机器人臂拾取水果，使用机器人执行器传感器框架测试土壤性能，它可以跟随现场的农民并为其携带农产品。sardog的目的是使多个主要的农业过程更加高效，成本效益和人性化，并执行一些未被广泛探索的新农业过程。索引术语 - 精确农业，农用机器人技术，LIDAR SLAM导航，计算机视觉，深度学习。
人工智能在化学中的应用
所有问题都可以借助机器来解决，主要是计算机使用算法，通过解释其输出数据被视为人工智能 (AI)。人工智能比手工工作更快，减少了人力，更高效、更准确，如今已应用于各个领域，并带来了更先进的技术。借助人工智能，可以以先进的方式配制和生产药物。如今，化学或制药实验室中使用的新机器非常先进，可以缩短分析时间。