XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System推断出
MOSCHIP动作识别具有姿势估计
•预估计的HRNET具有80％精度，可生成关键的人体点•通过训练和测试方法定义的动作和测试方法•用90％精确度推断出具有90％精确度的动作识别•理解HRNet姿势估计关键点并设计算法，并能够检测诸如降落，饮食和斗争的行动，诸如范围内的行动•诸如表演，围绕，围绕，围绕，围绕，围绕，围绕着斗争的行动，该算法和进行后处理以显示输出•推理在边缘AI加速器上成功执行，其快速推理时间为50 ms，速度为10 fps，用于定义的动作
引用本文：S. Lederer、D. Jost、T. Böhm、R. Hackl、E. Berg 和 SA Kivelson (2020) 测量量子材料的虚时间动力学
摘要 理论分析通常涉及虚时相关函数。根据这些信息推断实时动态响应函数非常困难。然而，正如我们在此所述，从测量的（实时）响应函数的频率依赖性计算虚时相关器非常简单。除了便于理论与实验之间的比较之外，所提出的方法还可用于从复杂数据集中提取（长时间弛豫）动力学的某些方面。我们通过对铁基超导体 Ba(Fe 1 − x Co x ) 2 As 2 的拉曼散射光谱推断出的向列响应的分析来说明这一点，其中包括一种用于识别该响应的假定量子临界贡献的新方法。
Neptun Deep
下表概述了与天然气开发基础设施和传输管道相关的温室气体排放，并提供了不同类别的分解。可以推断出气体利用基础设施（包括生产气体燃烧的排放）占项目总排放量的狮子份额（99.6％），而天然气传输管道的排放量为总计的0.4％。即使无视生产天然气的燃烧排放的排放，该管道约占与建筑，运营，退役，建筑材料相关的排放量的5％（即钢）和来自两个基础设施的逃避排放。当不考虑天然气的燃烧中的排放量时，逃犯的占总排放量的近四分之三（〜73％），运营排放（不包括逃犯）
沉积DNA和颜料显示人类世期间氰基Habs的丰度和毒性的增加
fi g u r e 3推断出的蓝细菌16S rRNA丰度（GCN/g湿沉积物）与来自三个湖泊沉积物核心的高通量测序的时间。顶部面板按顺序显示分布，中间和底部面板分别显示了怀旧和chroocococcales中存在的属。数十年来，每个核心都在每个核心内汇总了丰度数据。白线代表每个彩色条内下一个最低分类学水平的细分（例如，属于顺序）。y轴是正方形的，以更好地可视化数据。如果顺序或属未知，则指示下一个最高的分类学分配。
教室动手实践项目：选修课指南...
在最佳状态下，AI技术完成了人类难以或不可能完成的任务。虽然早期AI基于一组预编程的数据和动作做出了决定，但许多较新的AI技术使用机器学习来改进基于新的数据。经过良好的训练，AI软件能够有效地处理，识别模式并推断出各个研究领域的大数据集的结论。同样，由AI提供动力的机器人有可能完成对人类对应物的身体复杂，苛刻甚至危险的任务。本指南中的项目以及教室系列动手实践项目的其他卷中的项目向各个学科领域和年级的K-12学生揭示了这些功能。
有关AI及其应用的研究论文
这是人工智能的应用，在该应用程序中，机器人自然地学习并通过经验变得更好，而不是被明确编程以执行特定的任务。一种称为“深度学习”的机器学习亚型使用人工神经网络来分析预测。机器学习算法有多种形式，包括强化学习，监督学习和无监督学习。在没有监督的情况下，无监督学习中的算法不会对分类信息作用。在监督学习中，从培训数据（输入项目和预期输出的集合）中推断出功能。应考虑的最佳选择是通过使用强化学习来进行适当活动以增加奖励的计算机来确定的。
有关AI及其应用的研究论文
这是人工智能的应用，在该应用程序中，机器人自然地学习并通过经验变得更好，而不是被明确编程以执行特定的任务。一种称为“深度学习”的机器学习亚型使用人工神经网络来分析预测。机器学习算法有多种形式，包括强化学习，监督学习和无监督学习。在没有监督的情况下，无监督学习中的算法不会对分类信息作用。在监督学习中，从培训数据（输入项目和预期输出的集合）中推断出功能。应考虑的最佳选择是通过使用强化学习来进行适当活动以增加奖励的计算机来确定的。
人工智能政策
• 任何个人数据处理的性质、范围、背景和目的，以及个人是否可能期望此类处理活动。 • 计划的处理有哪些替代方案（人工智能和非人工智能），选择这种方法的理由是什么，以及这种方法如何公平。 • 明确指出人工智能处理和自动化决策可能对个人产生影响的地方。 • 考虑个人和分配危害（例如，如果危害是由不允许学生在 GCSE 或 A Level 上选修某门科目决定造成的）和代表性危害（例如，选择一组学生进行不同的干预会导致性别或种族偏见）。 • 通过评估对个人权利和自由的益处与风险，以及/或是否有可能采取保障措施，确定人工智能工具的使用如何是相称和公平的。 • 分析任何可能对个人造成损害的算法偏见或不准确性。 • 如果使用人工智能取代人工干预，则需要对人类和算法的准确性进行比较，以证明在 DPIA 中使用人工智能工具的合理性。 • 如果做出自动化决策，个人将如何获知此信息以及他们如何挑战这些决策。 • 系统性能的相关变化或误差幅度，这可能会影响处理的公平性（包括统计准确性），并描述决策过程是否/何时有人参与。 • 任何安全威胁的潜在影响。 • 与利益相关者已完成或计划进行的磋商的摘要。除非有充分理由不进行这些磋商，否则建议进行这些磋商。咨询您处理其数据的个人可能是合适的，因为他们是重要的利益相关者。 • 处理是有意还是无意地处理特殊类别数据——在许多情况下，会处理非特殊类别数据，但推断出特殊类别数据（例如，邮政编码推断出特定种族）。 • 考虑个人的一般权利和自由，而不仅仅是在数据保护背景下，例如《2010 年平等法案》规定的权利。
wifi 追踪技术数据控制者指南。......
• 生成随机 MAC 地址的程序不标准化，导致终端之间的行为不同。 • 终端连接到给定 AP 后，即使 MAC 地址是随机生成的，其在整个连接过程中也保持不变，因此允许将设备在整个连接过程中执行的操作关联起来，例如，将其绝对位置和相对位置与其他终端的位置关联起来。 • 据估计，目前有 5% 到 10% 的设备不使用随机 MAC 地址。 • 在许多情况下，即使移动设备使用不断变化的随机 MAC 地址，也有许多技术能够唯一地识别它们。这些是当前在 Wi-Fi 跟踪中使用的技术，基于探测请求帧中包含的（或从中推断出的）各种信息以及
评估用于网络安全任务的大型语言模型的考虑
人工智能（AI）政府和行业的政策讨论一直受到人们对根据基于大语言模型（LLM）的人工智能技术的最新进步所带来的潜在社会规模风险的担忧。一个问题是恶意用途，其中具有恶意意图的适度熟练的个人或群体可能会利用LLM来扩大自己的能力来引起混乱。其他问题反映了未来AI系统自主运行Amuck的潜力。例如，讨论者担心这种自主系统可以控制关键系统或独立协调影响力的操作。开发更实际的LLM评估可能会有助于避免不适当地推断出令人难以置信的极端情况或完全驳回LLM功能。