XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System普通用户
联邦政府量子招聘研讨会总结
关于国家量子协调办公室国家量子协调办公室 (NQCO) 负责协调美国联邦政府、工业界和学术界的量子信息科学活动。NQCO 由 2018 年《国家量子计划法案》立法设立，由白宫科技政策办公室设立，负责监督 NQI 计划和 QIS 活动的跨机构协调；作为联邦民用 QIS 活动的联络点；确保各联盟和各量子中心之间的协调；开展公众宣传，包括传播国家科学技术委员会量子信息科学小组委员会和 NQI 咨询委员会的调查结果和建议；促进美国 QIS 活动产生的技术、创新和专业知识的获取和早期应用，以及让普通用户群体能够访问由工业界、大学和联邦实验室开发的量子系统。更多信息请访问 https://quantum.gov/ 关于物理科学实验室量子比特协作实验室 物理科学实验室 (LPS) 量子比特协作实验室 (LQC) 是一家国家级量子信息科学研究中心，隶属于马里兰大学帕克分校物理科学实验室。LQC 致力于颠覆性量子比特研究、创新型劳动力发展计划和深度合作伙伴关系，以解决量子信息科学和技术领域一些最难的未解问题。更多信息请访问 https://www.qubitcollaboratory.org/ 。
人工智能可以撰写新闻吗
摘要：人工智能（AI）已经融入人类生活，带来了许多创新和便利。人工智能在许多不同领域都有应用，在媒体领域也有应用，并提供了显著的优势。特别是那些比较简单、基于数字数据的任务是通过人工智能而不是人力来完成的。因此，人工智能节省了时间，加快了进程。然而，目前还不清楚人工智能能做什么，做得怎么样。在这种背景下，确定人工智能在新闻写作中的成功程度是很重要的。这项研究的目的是比较专业记者写的新闻和ChatGPT写的新闻。这项研究的目的是确定这两种新闻之间的相似程度，并在此背景下评估人工智能对准确新闻制作的贡献有多大。研究样本包括30人，其中包括10名专业记者、10名新闻专业二年级本科生和10名普通用户。这项研究是一项定性研究，采用目的抽样法确定样本组。这项研究通过调查方法收集了专业记者和 ChatGPT 分别撰写的交通事故、火灾和谋杀三个类别的新闻数据。数据是通过对参与者的深入访谈获得的。结论是，人工智能撰写的新闻不遵循 5W1H 规则，包含评论，标点符号使用不正确，表达方式与新闻格式相差很大。
人工智能 (AI) 会超越人类智能 (HI) 吗？未来商业和教育一瞥
在数字时代，人工智能 (AI) 已成为工业化国家和发展中国家的主要增长动力，引起了广泛关注。它强调开发新的人工智能信息通信技术 (ICT) 和机器人技术 (RT)。COVID-19 大流行尤其使人类更接近新技术，揭示了其重要性，抓住了优势，也感受到了后果。人们可以在日常生活中发现许多机器，但如果我们谈论的是通用计算机，它们被编程为根据特定命令运行并执行可能被认为具有智力意义的活动。一些机器可能正在玩某些游戏，偶尔会比它们的创造者更聪明。这足以证明一个时代的门槛，见证了技术将强烈影响人类的智力。然而，很少有研究将其称为弱人工智能，旨在执行特定任务，可能是人脸识别、无人驾驶汽车等等。虽然弱人工智能可能在国际象棋或解决问题等专业技能上超越人类，但通用人工智能几乎在每一项认知努力中都会胜过人类。本论文是定性研究，通过严谨的研究来展望人类智能与人工智能之间的关系，特别是在商业和教育领域，同时还提供了有关人工智能和人类智能的概念框架，并研究了它们的应用。本文特别探讨了人工智能对人类智能的感知压倒性，特别关注商业和教育领域。普通用户和计算机专业人士都将从这篇有趣的文章中受益，因为本文讨论了人工智能在这些领域将占据多大程度的主导地位。
数字现实的心理挑战
引言“人工智能”(AI)一词是英文。人工智能（AI）在上个世纪中叶被引入科学界，并首先被科幻小说作家、随后被记者所关注，很快就超出了科学论述的范围。随着科学以及技术的发展，该术语的内容发生了重大变化。人工智能最初被理解为一种科学抽象（艾伦·图灵），到 2022 年已经转变为一种真实的（尽管是虚拟的）软件产品，为全球数百万人使用。2022年11月，人工智能领域取得了质的突破，当时“Open AI”公司推出了其人工智能聊天机器人“ChatGPT”的第一个版本。我们从孤立的应用程序转向将 AI 工具全面应用到我们的生活还并不遥远。继Open AI之后，IT行业巨头也开始奋起直追。微软首先宣布并推出了其互联网搜索引擎 Bing 的人工智能功能。2023年2月，谷歌还宣布将AI引入其Chrome搜索引擎。在这些公告的背景下，几乎每天都有关于使用人工智能创建新工具的报道：从基于文本描述创建图像的服务，到分析、审查和复述科学文章的能力用简单的话来说。与此同时，人工智能并没有成为仅仅大公司的专利：得益于这种形式，普通用户已经能够将此类工具引入到他们的生活。开发数据流管理软件的初创公司 Landscape 1 的创始人乔·珀金斯 (Joe Perkins) 告诉 Vice，他需要为下一个项目编写代码，并引入了 ChatGPT 来帮忙。据 Perkins 介绍，AI 做得非常出色，它不仅能编写代码本身，还能提供如何使用这段代码的详细说明。
社论：人机系统中的解释
自动驾驶汽车、社交和工业机器人、基于图像的医疗诊断、基于语音的知识和控制系统（例如 Alexa、Siri）以及推荐系统是一些应用领域，其中 AI/ML 辅助数字工件已经支持日常惯例和活动。可解释人工智能 (XAI) 和可解释机器学习 (IML) 都是关注用户为应对自动化系统渗透社会、经济、工业和科学环境的激增而创造的术语。例如，当自动驾驶汽车发生碰撞时，有什么好的解释？当 Alexa 被要求解释为什么英国的通货膨胀率如此之高，而通常的回答却非常不合适时，有什么好的解释？当社交媒体巨头为粉丝提出建议并向普通用户投放广告时，有什么好的解释？这些问题，特别是在任务关键型或影响生命的系统中，是由此类系统日益复杂的情况所引发的，在解释和解释其决策、结果或行为时，这些系统不可避免地会变成“黑匣子”。尽管已经采取了一些有趣的算法方法和实现（例如 LIME、IBM Protodash 和 SHAP（SHapley Additive exPlanations））来应对这一挑战，以看透“黑匣子”并理解其行为，但这些方法和实现主要由 ML 开发人员推动，旨在改进 ML 模型，而不是为系统消费者提供结果的某种解释或解释。在更广泛的多学科背景下，“什么是对外行用户的良好解释”这个问题的答案变得更具挑战性，正如我们呼吁的那样，从哲学到社会学、经济学和计算机科学。在此背景下，XAI 应该涉及需要解决的另一个层次的讨论：我们作为人类与 AI 系统的关系。尽管如此，“解释”一词源自拉丁语动词“explanare”，字面意思是“使水平”。因此，讨论和科学
从零的角度考虑数字平台政府
6月，他宣布了零信托城堡Suk -do dell，并为五个核元素提出了一个零信托商店Uiseong Sukdo模型的模型[3]。Diva是将DPG引入DPG的摘要，该DPG是基于赶到白银的五个核因素的引入。•身份：在DPG中，机构，企业和人们在数据中非常擅长数据，这些数据是数据中的数据，但他们无法访问所有数据。示例，普通用户可以收紧所需的公共数据，但是它将能够使用具有较高皇马柿子的数据（对于大量的公共信息和个人信息）。在访问服务过程中使用的另一个服务访问过程（DID），耕种和金融书籍的DID，私人SS O和K ISA的DID以及可用于推断磷流行系统的系统。•设备：连接到DPG集线器的所有术语都可能是内部攻击的一个小点，因此有必要准备使用连续术语和蚊子环（如ED RE）（E ndpoint r Esponese）进行连续术语和蚊子环的网络攻击。•n etWorks：要连接到DPG集线器，直接通过由DPG指定的安全和加密的D N S服务器连接。另一个，即使网络受到攻击，JOE中的其他环境也不应受到攻击，但必须用作岩石微分割和SDP [4]。•应用程序＆W ORKLOAD：DPG枢纽将能够适应或连接到应用程序的应用，或者很难提前对所有安全性发表评论。为此，很可能会选择一家公司进行安全款项，并吹嘘诸如bug奖励黄金之类的脆弱漏洞。•数据：需要数据管理和安全指南，建议使用CSAP的安全证书和该国韩国公司的云。
实用的网络操作基础 - 计算机科学
的理由计算机和通信技术已纳入了许多应用中，并从根本上改变了人类活动的许多方面。不幸的是，这些变化也引起了新的问题，从间谍到窃取数据，计算机病毒和蠕虫，破坏数据，支持网络的武器，再到可以禁用公司甚至国家（例如Stuxnet）的网络战争。所有这些问题都与计算机安全有关。由于其至关重要，计算机安全不仅是一个学术研究领域。许多安全产品都安装在典型的计算机上；在美国，有多个致力于计算机安全的联邦机构。计算机安全是一个数十亿个行业，估计会稳定增长。与计算机安全有关的问题在软件开发公司中已得到广泛认可。随着计算机安全技术随着产品的改进和新的服务机会的不断发展，计算机安全将是并且在可感知到的未来以及新的职业机会中仍然是一个重要而宝贵的领域。由于黑客和恶意用户的主动性质以及确保系统中的弱点（例如网络钓鱼电子邮件和社会工程攻击目标是毫无戒心的用户），因此不可避免地会被恶意软件感染，有些计算机会被侵入和损害；根据一项新的研究，所有用户中有38.3％的用户在上网时受到攻击，总共23％的计算机去年至少受到一次攻击一次。此外，为了防止这种攻击，可能必须了解恶意团体使用的进攻技术。当感知到此类活动时，网络安全专业人员必须迅速而准确地行动，因为关闭所有服务器都会影响许多普通用户，而不会尽早停止网络攻击，这在数据和其他损失方面可能会产生严重的后果。此外，无效的攻击可能涉及许多实际的网络安全技能，而安全课程未涵盖。本课程旨在涵盖解决网络安全挑战的基本原理和技术，涵盖密码学，网络，二进制反向，
应用人工智能技术实现智能社会
人工智能（AI）技术作为社会变革和创新源泉的重要性被人们认识到已经十多年了。我担任所长的人工智能研究中心（AIRC）于2015年在日本产业技术综合研究所成立，同年NEDO以人工智能为核心的大型项目也启动。该大型项目的目标是打造“嵌入现实世界的人工智能”，摆脱局限于网络空间的传统人工智能技术，转向为解决医疗、护理、制造和城市设计等社会问题做出贡献的人工智能技术。该方向旨在开发积极发挥日本在广泛领域拥有优秀人才和技术的独特优势的人工智能技术，使人工智能成为实现日本政府5.0社会愿景的核心。 现实世界的人工智能旨在有机地循环人工智能在社会中的应用以及发现和研究新的技术问题。虽然该项目在启动之初很难获得理解，但现在它已经成为了充分发挥日本独特特色的AI技术方向被广泛接受的愿景。作为这一愿景的体现，2018年启动了一系列以“实现智能社会”为主题的项目，重点关注人工智能技术的社会化和商业化。本手册列出了这些项目的成果。这些成果是五年来我们不断挑战和真诚尝试应对各个领域的挑战并开发解决这些挑战的人工智能技术的结果。 当然，解决各类社会问题并将其转化为新事业并非易事。 与大型IT企业主导的面向普通用户的AI应用相比，解决各类社会问题的AI技术具有高度的个性化，且依赖于社会问题，导致市场碎片化、细分化。然而随着各大IT公司的AI业务面临各种困难和限制，不少玩家开始探索“现实世界的AI”作为下一代AI技术。我们希望本手册中项目所取得的成果有助于确定AI技术的下一步方向。
在Bbox之外思考：无约束的生成对象合成
生成的AI模型和社交媒体的兴起引发了图像编辑技术的广泛兴趣。现实且可控的图像编辑现在对于内容创建，营销和娱乐等应用是必不可少的。在大多数编辑过程中的一个关键步骤是图像合成，无缝地将前景对象与背景图像集成。然而，图像构成的挑战带来了许多挑战，包括结合新的阴影或反射，照明错位，不自然的前景对象边界，并确保对象的姿势，位置和刻度在语义上是连贯的。以前关于图像合成的作品[5,30,32,59,61]专注于特定的子任务，例如图像融合，协调，对象放置或阴影一代。更多的方法[9,36,50,62]表明，可以使用扩散模型同时处理一些单独的组合方面（即，颜色协调，重新定位，对象几何调整和阴影/反射生成）[18,46]。这种方法通常以自我监督的方式进行训练，掩盖地面真相图像中的对象，并将蒙版的图像用作输入[9,62]，或者在反向扩散过程中仅在掩模区域内deno [9,50]。因此，在本文中，我们提出了一个生成图像合成模型，该模型超出了掩码，甚至使用空掩码，在这种情况下，模型将自然位置在适合尺度的自然位置中自动合成对象。我们的模型是图像合成的第一个端到端解决方案，同时解决了图像合成的所有子任务，包括对象放置。因此，在推理过程中需要掩模作为输入，导致了几个限制：（i）对普通用户进行精确掩码可能是不乏味的，并且可能会导致不自然的复合图像，具体取决于输入蒙版的位置，规模和形状； （ii）掩模区域限制了生成，其训练数据不考虑对象效应，从而限制了合成适当效果的能力，例如长阴影和反射； （iii）物体附近的背景区域往往与原始背景不一致，因为该模型在面具覆盖的情况下不会看到这些区域。为了实现此目的，我们首先使用图像介绍来创建包括图像三重态的训练数据（前景对象，完整的背景图像和
心脏病发作检测系统项目
1引言心脏病发作是性别的全球主要死亡原因，我们并不总是知道。心率计算是使用专业硬件或设备进行的。它最常以脉搏血清表或心电图设备的形式使用。尽管这些设备具有较高的方法，并且它们对普通用户是可靠的。但是，这些设备要求用户执行其流程。在本文中，我们提出了一个能够使用电子设备估算心跳速率的系统，只需将任何位置留在袋子和旅行中即可。我们都知道心脏病发作可以在3次尝试中杀死您的生命，但是现在，第一次尝试也可能是危险的。如果每天定期检查我们的健康，那么我们可以通过检测到以前发现许多不同的疾病，生命是宝贵的。我们中间的许多人因心脏病发作而失去生命。这是因为他们的饮食，年龄，较少的体育锻炼和许多其他因素。心脏病发作并不容易检测到我们都知道心脏病发作可以在3次尝试中杀死您的生命，但是现在，第一次尝试也可能是危险的。如果每天定期检查我们的健康，那么我们可以通过检测到以前发现许多不同的疾病，生命是宝贵的。我们中间的许多人因心脏病发作而失去生命。这是因为他们的饮食，年龄，较少的体育锻炼和许多其他因素。在此系统中，我们正在使用物联网实施心跳监测和心脏病发作检测系统。为此，系统使用两个电路。心脏病发作并不容易检测，克服和帮助我们的社会摆脱心脏病和攻击，我们正在开发这样的系统，该系统将有助于降低死亡率和早期发现心脏病发作。然后将传感器连接到微控制器，该微控制器允许检查心率读数并通过Internet进行传输。用户可以设置高和低水平的心跳限制。设置这些限制后，系统开始监视，并警告较低的心跳。一个是与患者一起的传输电路，另一个是由医生或护士监督的接收器电路。系统利用心跳传感器来找出当前的心跳水平并将其显示在LCD屏幕上。在我们的论文中，我们试图检测物联网设备的心脏病发作。我们的研究的机制是将食指放在传感器上，并显示下图。特别注意这些问题•胸部不适。这是心脏危险的最常见迹象。•恶心，消化不良，胃灼热或胃痛。