放错

2024-01-19 机构名称:

丢失物品的一种新颖的方法

1,2,3讲师，MVPS的Rajarshi Shahu Maharaj Polytechnic，Nashik摘要在快速不断发展的数字景观中，“创建” Reimagines“ Reimagines” Reimagines丢失了项目恢复。传统服务通常会在效率低下和隐私问题上挣扎。“创建”创新地结合了技术和社区参与，为用户提供了安全，以隐私为中心的解决方案。使用高级图像分析和描述匹配，它可以在使用户团聚丢失的物品时达到无与伦比的准确性。“创建”独有的是它促进社区参与，使用户积极贡献者和建立信任的能力。本研究论文探讨了平台的技术方面，方法论以及对丢失和发现的景观的影响。在数字化转型和加剧隐私问题的时代，“创建”为项目恢复提供了创新的愿景，准备以安全，以社区为中心的安全方法彻底改变失落并找到服务。关键字：丢失的项目恢复，数字景观，隐私问题，社区参与，技术集成，图像，分析，描述匹配，安全性，效率，创新。1。在一个永久的世界上，关于数字化转型的悬崖的介绍，丢失的个人物品取回的挑战仍然是无处不在且紧迫的关注点。现代存在的结构与不断扩大的小工具和财产相互交织，从必不可少的智能手机到珍惜传家宝。在这种背景下，需要动态和创新的解决方案来解决丢失物品的古老问题，这变得越来越明显。传统的丢失和发现的服务长期以来一直是对放错位置的令人痛苦的经历的回应。，尽管存在良好的存在，但这些服务通常证明是满足当今数字景观不断发展的需求的不足。普遍的局限性以低效率的形式表现出来，并且明显地缺乏对用户隐私的重视，这在面对当代期望的情况下仍未得到解决。响应于这个急性问题，“基础”作为变革性范式出现。它代表了一个开创性的愿景，它超越了丢失和找到服务的传统界限，并在一个新的检索和社区参与时代引入了。在其核心上，“创建”是一种安全，以隐私为中心和高效的解决方案。但是，真正设定的“基础”与前任不同的是它独特的培养社区参与的能力。超出项目检索的行为之外，该平台将用户团结在动态和互动社区中，他们将演变成主动的贡献者。在此模型中，每个用户不仅成为受益人，而且成为合作者，在社区中灌输了深刻的信任和统一感。

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2022-12-16 机构名称:

所用算法：人工智能企业责任劳动模型

2. Michael Chui、James Manyika 和 Mehdi Miremadi，《机器可以取代人类的地方以及目前还不能取代人类的地方》，MCK INSEY Q.（2016 年 7 月 8 日），https://www.mckinsey.com/business-functions/mckinsey-digital/our-insights/where-machines-could-replace-humans-and- where-they-cant-yet [https://perma.cc/Q24J-3RRU]（“目前展示的技术可以自动化 45% 的人类有偿活动……”）。本文几乎交替使用“机器人”和“算法”。从技术上讲，机器人有物理形态，而算法没有。就目前的目的而言，这种区别并不重要。它会影响每种机器人可能造成的伤害类型，但不会影响它们是否会造成伤害。 3. Patrice Taddonio，《人工智能的兴起是否会危及卡车司机的工作？》，PBS（2019 年 11 月 5 日），https://www.pbs.org/wgbh/frontline/article/could-the-rise-of-artificial-intelli gence-put-truckers-jobs-in-peril [https://perma.cc/ZF96-UVPH]。4. Jeffrey Dastin，《独家：亚马逊推出打包订单并取代工作的机器》，R EUTERS（2019 年 5 月 13 日），https://www.reuters.com/article/us-amazon-com-automation-exclusive/exclusive-amazon-rolls-out-machines-that-pack-orders-and-replace-jobs-idUSKCN1SJ0X1 [https://perma.cc/SF4R-FQKY]。 5. Alana Semuels，《数百万美国人在疫情中失去工作——机器人和人工智能正在以前所未有的速度取代他们》，《时代》（2020 年 8 月 6 日），https://time.com/5876604/machines-jobs-coronavirus [https://perma.cc/D3WN-9KWS]（“弗吉尼亚州的一家回收公司于 2019 年为其罗阿诺克工厂购买了四台 AMP 机器人，将它们部署在装配线上，以确保纸张和塑料流中没有放错材料。”）。 6. Will Knight，《人工智能即将取代最令人麻木的办公任务》，《WIRED》（2020 年 3 月 14 日上午 7:00），https://www.wired.com/story/ai-coming-most-mind-numbing-office-tasks [https://perma.cc/8CSN-JP6W]（“简单的软件自动化正在消除一些特别重复的工作，例如基本的数据输入……”）。7. Lauri Donahue，评论《法律行业人工智能入门》，《J OLT D IG》。（2018 年 1 月 3 日），https://jolt.law.harvard.edu/digest/a-primer-on-using-artif icial-intelligence-in-the-legal-profession [https://perma.cc/ZF56-D3D5]（“依赖于整理和分析历史数据（例如过去的司法判决，包括法律意见或评估可能的诉讼结果）的法律工作将成为人工智能的领域。”）。 8. William Baldwin，《人工智能投资者：AI 和选股的未来》，F ORBES（2019 年 12 月 9 日，上午 6:00），https://www.forbes.com/sites/baldwin/2019/12/09/connecting-a- million-dots [https://perma.cc/2ZHJ-2J8R]（“EquBot 表示，其基金是唯一使用 AI 进行主动管理的 ETF，但它不会长期独霸这一领域。IBM 正在华尔街四处兜售 AI。”）。9. Ohad Oren、Bernard J. Gersh 和 Deepak L. Bhatt，医学成像中的人工智能：从放射病理数据转向有临床意义的终点，2 LANCET D IGIT. H EALTH（2020 年 9 月），https://www.thelancet.com/journals/landig/article/PIIS2589-7500(20)30160-6/fulltext [https://perma.cc/CH6S-HECK]（“人工智能增强的阅读性能可用于识别与更糟糕结果相关的轻微结构或动态变化，从而改善干预的患者选择。”）。

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