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尽管人工智能在开源生产中的重要性日益增加,但在如何利用人工智能来提高开源软件(OSS)团队绩效的重要问题上,人们所做的研究却很少[2, 5]。人工智能能力可以被认为是开源团队的一个独特特征,可以衡量开源团队寻求人工智能机会和资源的倾向。例如,人工智能可以以机器人的形式作为OSS团队的基础设施,以简化开源流程,如关闭拉取请求、故障排除、迎接新用户等。同时,OSS团队还可以探索人工智能的新商机,以增加项目的吸引力。由于开源社区以多种方式使用人工智能,因此尚不清楚人工智能能力如何影响OSS团队的绩效[4]。因此,我想问:
Sharffenberg, WA、Fleming, MJ,2010。水文建模系统,HEC-HMS 用户手册。美国陆军工程兵团(水文工程中心 -HEC),美国华盛顿特区。Simon, HA,1981。人工智能科学。麻省理工学院出版社,美国马萨诸塞州剑桥。Simonovic, SP,2009。水资源管理:系统方法和工具。联合国教科文组织出版社,法国巴黎/英国伦敦。Simpson, J.、Adler, RF、North, GR,1988。拟议的热带降雨测量任务 (TRMM) 卫星。美国气象学会公报 69,278-295。Skaags, RW、Khaleel, R.,1982。渗透,小流域的水文建模。美国农业工程师学会,美国密歇根州圣约瑟夫。 Smith, L., Turcotte, D., Isacks, B., 1998. 使用离散小波变换的河流流量特性和特征检测。《水文过程》12,233-249。 Southgate, D., Whitaker, M., 1994. 经济进步与环境:一个发展中国家的政策危机。牛津大学出版社。 Sprague, RH, Watson, HJ, 1993. 决策支持系统:将理论付诸实践。Prentice Hall,Englewood Clifts,NJ Tecle, A., Duckstein, L., 1994. 多准则决策制定概念,载于:Bogardi Janos J.、Hans-Peter, N. (Eds.),《水资源管理中的多准则决策分析》。联合国教科文组织国际水文计划,法国巴黎。 Tian, Y., Peters-Lidard, CD, 2010. 卫星降水测量不确定性全球图。地球物理研究快报 37,doi:10.1029/2010GL046008。Turban, E.,2007。决策支持和商业智能系统。Pearson Prentice Hall,美国新泽西州 Upper Saddle River。USDA,1986。TR-55:小型流域城市水文学。美国农业部;国家资源保护局 (NCRS),华盛顿。USDA,2004。国家工程手册,第 630 部分:水文学:暴雨直接径流估算。自然资源保护局 (NRCS),美国农业部,华盛顿特区,美国。van Ast, AJ,2000。国际河流流域互动管理;北美和西欧的经验。地球物理学和化学,B 部分:水文学、海洋和大气 25,325-328。 van Dam, AA、Kelderman, P.、Kansiime, F.、Dardona, A.,2007 年。乌干达(东非)维多利亚湖附近纸莎草湿地氮滞留模拟模型。湿地生态与管理 15, 469-480。 van der Knijff, JM, Younis, J., de Roo, APJ, 2010。LISFLOOD:基于 GIS 的流域规模水平衡和洪水模拟分布式模型。国际地理信息科学杂志 24, 189-212。 van Griensven, A., Alvarez-Mieles, M., 2009。Abras de Mantequilla 湿地和影响区域的环境监测。联合国教科文组织-IHE,荷兰代尔夫特。 van Griensven, A.、Xuan, Y.、Haguma, D.、Niyonzima, W., 2008。使用遥感数据和建模了解河流湿地集水区过程,收录于:Sánchez-Marrè, M.、Béjar, J.、Comas, J.、Rizzoli, AE、Guariso, G. (Eds.),国际环境建模与软件大会。iEMSs,西班牙巴塞罗那,第 462-469 页。Vernimmen, RRE、Hooijer, A.、Mamenun, Aldrian, E.、van Dijk,AIJM,2012 年。印度尼西亚干旱监测卫星降雨数据的评估和偏差校正。水文与地球系统科学杂志 16,133-146。 Villa-Cox, G.、Arias-Hidalgo, M.、Mino, S.、Delgado-Cabrera, L.,2011。情景描述、管理选项和相关指标:Abras de Mantequilla 案例研究情况说明书,WP7。 WETWin 项目,ESPOL 大学,厄瓜多尔瓜亚基尔。
摘要。本章探讨了如何在新闻业中形成对新抽象技术潜在用途的共同理解。我们分析了 2015 年至 2020 年的芬兰新闻文本,其中向读者介绍了区块链和人工智能 (AI),并对其进行了概念化和讨论。借鉴经典的技术接受模型 (TAM),我们讨论了新闻业如何构建和重新构建这些技术的显着属性,尤其是在感知有用性和易用性方面。此外,通过将这些推测性含义视为技术或算法想象的反映,我们研究了解释其潜在或想象应用的话语。这项研究很重要,因为技术不是作为具体的设备或程序进入人们的生活,而是最初作为概念、想象和情感实体进入人们的生活。
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