创建或生成新颖的内容的能力将生成的AI与其他AI区分开。相比之下,常规AI执行分类和预测任务,例如识别照片中的对象或预测风暴。一方面,创建新颖的内容会增加产出不良输出的风险,例如潜在的版权内容,进攻性文本,有偏见的输出,错误信息和明确的图像。另一方面,它在可以执行的任务广度上具有广泛的灵活性和适用性。另一个区别是,生成AI通常需要更大的数据集来培训 - 从数百万到数万亿个数据点。生成的AI模型性能通常会随着培训数据的大小或质量的增加而增加。此外,开发人员必须考虑是否将用户提示合并到培训中,以及与其他AI一样,何时以及多久更新培训数据和模型。
创造或生成新颖内容的能力使生成式人工智能有别于其他人工智能。相比之下,传统人工智能执行分类和预测任务,例如识别照片中的物体或预测风暴。一方面,创造新颖内容会增加不良输出的风险,例如可能受版权保护的内容、令人反感的文字、有偏见的输出、错误信息和露骨的图像。另一方面,它在可执行的任务范围方面具有广泛的灵活性和适用性。另一个区别是,生成式人工智能通常需要更大的数据集进行训练——从数百万到数万亿个数据点。生成式人工智能模型的性能通常会随着训练数据的大小或质量的提高而提高。此外,开发人员必须考虑是否在训练中加入用户提示,以及与其他人工智能一样,何时以及多久更新一次训练数据和模型。
虽然通常可以用一些人类可理解的规则来近似深度神经网络的输入输出关系,但双下降现象的发现表明,这种近似不能准确捕捉深度神经网络的工作机制。双下降表明深度神经网络通常通过在数据点之间平滑插值而不是提取一些高级规则来运行。因此,在复杂的现实世界数据上训练的神经网络本质上很难解释,如果被要求进行推断,则容易失败。为了说明我们如何能够信任人工智能,尽管存在这些问题,我们探索了自我解释人工智能的概念,它既提供预测,也提供解释。我们还认为,人工智能系统应该使用适用性领域分析和异常检测技术来包含一个“警告灯”,以便在要求模型在其训练分布之外进行推断时警告用户。
2022 年可持续发展目标报告描绘了实现 17 个目标的进展情况。这是经济和社会事务部与 50 多个国际和区域机构的合作成果,基于 200 多个国家和地区提供的数百万个数据点。今年的报告描绘了一幅特别令人警醒的画面。使用最新的可用数据和估计,报告显示,由于多重、连锁和交叉危机,2030 年可持续发展议程正处于严重危险之中。COVID-19、气候变化和冲突占主导地位。它们中的每一个及其复杂的相互作用都会影响所有目标,并在粮食和营养、健康、教育、环境以及和平与安全方面造成附带危机。要让世界走上可持续发展的轨道,需要全球范围内的一致行动。
我们提出了一种流程,从稀疏范围激光扫描获得的点云中重建建筑物的完整几何形状。由于室外环境的可达性有限,对建筑物的每个面进行完整、充分的扫描往往是不可能的。我们的流程处理由平面构成的建筑,并根据不完整的扫描忠实地构建一个低复杂度的多面体。该流程首先根据点云识别平面区域,然后继续计算平面交点和角 1 ,最后生成完整的多面体。在流程中,设计了几种基于多面体几何假设的算法来执行数据聚类、边界检测和面提取。我们的系统提供了一个方便的用户界面,但最大限度地减少了用户干预的必要性。我们通过模拟真实的建筑物来展示我们系统的能力和优势。
随着亚历山大市(Alexandria)的努力建立中央数据存储库,Smart Mobility Team从战略上计划从我们当前对数据点平台的依赖过渡。数据点一直在使我们能够将历史流量数据与从AI驱动的工具获得的实时数据集成在一起,但该市意识到需要完全与交通数据管理的长期愿景完全相处的解决方案。鉴于可以通过各种平台获得的各种数据,该市旨在开发中央存储库。这项倡议的核心是创建一个综合框架,该框架可确保无缝数据集成,强大的数据治理以及对未来技术进步的适应性。Smart Mobility团队计划与内部利益相关者和潜在的外部合作伙伴进行讨论,以制定策略,范围,意图和实施计划。
原文:昨天以色列对黎巴嫩南部海岸沿线的真主党进行了对真主党的进攻,部署了更多的部队,并敦促在地中海附近的平民撤离。最新的升级后,以色列底漆部长本杰明·内塔尼亚胡(Benjamin Netanyahu)的誓言与“神圣的战争”作战,直到真主党和哈马斯被击败。真主党在历史上最致命的袭击之后,真主党开设了一条阵线以支持其巴勒斯坦盟友哈马斯的阵线,在黎巴嫩扩大了业务。在与加沙的哈马斯作战时,以色列誓言要确保其与黎巴嫩的北部边界,以使真主党的跨境大火流离失所。哈马斯和真主党都保证对以色列没有任何让步,昨天真主党副局长奈姆·卡森(Naim Qassem)表示,该组织将使以色列人不可能返回北部。以色列在黎巴嫩对真主党据点发动了一波罢工,至少留下了
我们提出了一项关于65岁及65岁成年人的智能手表可视化研究的复制研究结果。老年人人口在全球范围内正在上升,这与他们对使用智能手表等小型可穿戴设备的兴趣不断增加,以跟踪和查看数据。智能手表对这个人群构成挑战:字体和可视化通常很小,本来可以看见。智能手表上的简洁设计如何与与衰老相关的感知和认知变化相互作用。我们复制了一项研究,该研究研究了可视化的类型和数据点的数量如何影响可听觉的感知。我们观察到75岁及以上参与者的差异的有力证据,引发了有关可视化研究和老年人的有趣问题。我们讨论了更好地理解和支持老年智能手表佩戴者的第一步,并反思我们与这种人口一起工作的经验。补充材料可在https://osf.io/7x4hq/上获得。
河流一直对人类很重要,世界上许多古老,最大的文明都是在河流附近建立的。河流景观已成为定居点,基础设施和生产的领域已有数千年了。Arpa河是Seonath河的主要支流,与印度中部的Mahanadi会面。Arpa河被认为是恰蒂斯加尔邦比拉斯普尔区经济寄托的核心。经济,文化,传统和生计都与河流和周围森林密不可分。一年中,阿尔帕河(Arpa River)继续使地区的农业用地更加肥沃,而比拉斯普尔(Bilaspur)为该州的年度农作物总产量做出了巨大贡献。除了其经济可行性外,Arpa河的风景优美还为该地区的旅游业提供了重大的推动力。Arpa河是地区的重要据点之一,因此它确实是比拉斯普尔的生命线。