XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System未知的
人工智能：好的、坏的、未知的
然而，十年后，由于计算机科学研究的进步和摩尔定律，人工智能重新兴起。根据 Investopedia 的说法，摩尔定律“意味着随着集成电路上的晶体管效率的提高，计算机、在计算机上运行的机器和计算能力都会随着时间的推移变得更小、更快、更便宜”（Tardi 2021）。³ 简而言之，学者们可以预期计算机的速度和能力会随着时间的推移而提高。此外，Yann LeCun 和 Jürgen Schmidhuber 等关键研究人员开发了深度学习等先进算法，推动了 21 世纪人工智能的持续进步。⁴ Mathworks 将深度学习描述为“一种机器学习技术，它教计算机做人类自然而然的事情：通过示例学习”（“什么是深度学习？” 2019）。深度学习
b'Abstract本文讨论了将双重/伪证机器学习（DDML）与堆叠配对，这是一种模型平均方法，用于结合多个候选学习者，以估计结构参数。除了传统的堆叠外，我们还考虑了可用于DDML的两个堆叠变体：短堆栈利用DDML的交叉拟合步骤可大大减轻计算负担，并汇总堆叠强制执行常见的堆叠权重，而不是交叉折叠。使用校准的仿真研究和两种估计引用和工资中性别差距的应用，我们表明，与基于单个预先选择的学习者基于单一的替代方法相比，堆叠的DDML对部分未知的功能形式比部分未知的功能形式更强大。我们提供实施建议的Stata和软件。 JEL分类：C21，C26，C52，C55，J01，J08'
b'Abstract本文讨论了将双重/伪证机器学习（DDML）与堆叠配对，这是一种模型平均方法，用于结合多个候选学习者，以估计结构参数。除了传统的堆叠外，我们还考虑了可用于DDML的两个堆叠变体：短堆栈利用DDML的交叉拟合步骤可大大减轻计算负担，并汇总堆叠量强制执行常见的堆叠权重，而不是交叉折叠。使用校准的模拟研究和两种估计引用和工资中性别差距的应用，我们表明，与基于单个预先选择的学习者的常见替代方法相比，堆叠的DDML对部分未知的功能形式更强大。我们提供实施建议的Stata和软件。JEL分类：C21，C26，C52，C55，J01，J08'
“对未知的恐惧”：健康、残疾和利益相关者对斐济残疾儿童接种疫苗的行为和社会驱动因素的看法
1 澳大利亚新南威尔士州西悉尼大学转化健康研究所，2 斐济太平洋健康研究所，斐济国立大学医学、护理与健康科学学院，斐济苏瓦，3 澳大利亚昆士兰州中央昆士兰大学，4 斐济苏瓦弗兰克希尔顿组织，5 斐济苏瓦卫生与医疗服务部殖民战争纪念医院，6 斐济苏瓦卫生与医疗服务部家庭健康，7 斐济苏瓦斐济国立大学医学、护理与健康科学学院医学科学学院，8 斐济苏瓦斐济残疾人联合会，9 澳大利亚昆士兰州中央昆士兰医院与健康服务中心中央昆士兰公共卫生部，10 澳大利亚新南威尔士州悉尼大学悉尼公共卫生学院，11 澳大利亚新南威尔士州卫生大学医学与健康学院悉尼传染病研究所
探索未知的未知：通过参与语言模型代理对话促进人类学习
虽然基于语言模型 (LM) 的聊天机器人和生成搜索引擎擅长回答具体查询，但在未知的未知领域中发现信息对用户来说仍然具有挑战性。为了模拟常见的教育场景，即儿童/学生通过聆听和参与与父母/老师的对话来学习，我们创建了协作 STORM (Co-STORM)。1 与要求用户提出所有问题的问答系统不同，Co-STORM 允许用户观察并偶尔引导多个 LM 代理之间的对话。代理代表用户提问，让用户偶然发现未知的未知事物。为了促进用户交互，Co-STORM 通过将未发现的信息组织成动态思维导图来帮助用户追踪对话，最终生成一份综合报告作为总结。对于自动评估，我们通过收集具有用户目标的真实信息搜索记录来构建 WildSeek 数据集。 Co-STORM 在话语追踪和报告质量方面均优于基线方法。在进一步的人工评估 2 中，70% 的参与者更喜欢 Co-STORM 而不是搜索引擎，78% 的参与者更喜欢它而不是 RAG（检索增强生成）聊天机器人。
提供针对已知和未知的保护（Zeroday ...
没有金融组织没有漏洞，这些漏洞使肇事者能够发起勒索软件攻击，安装病毒，恶意软件或特洛伊木马，可以渗透自我服务环境。这些类型的高级持续攻击的频率正在上升。攻击者不只是尝试本地攻击方法；他们现在试图通过渗透金融机构的后台系统来远程远程访问未经授权的访问。这种集中攻击不能使用传统的白名单，反病毒或启发式安全解决方案停止。Vynamic Security Intrusion Protection遵循现代安全方法，实施最少的特权限制程序，而不仅仅是白名单。与严格的，现成的模块化政策一起，入侵保护可以有效地阻止这些现代而不断发展的威胁，并提供强大的安全障碍。
体验学习——适合探索未知的人工智能框架
1 北京信息科技大学仪器科学与光电工程学院，北京 摘要 ：针对观察新对象、掌握新技能的问题，提出了一种新的机器学习框架——经验学习（EL），可应用于探索未知领域的人工智能机器人（AIR）。与传统方法不同，在模型训练之前不需要准备大量的训练样本集。而是通过不断观察或刺激研究对象并记录这些经验来建立经验链，这是受人类早期学习行为的启发。通过不断的观察和尝试，经验链不断更新，并逐渐收敛到研究对象的实际输出概率。当前经验单元作为EL判断的依据，过去的经验可以通过遗忘系数丢弃。通过两个简单的例子说明了该框架的应用方式。猫狗生成器实验代表了对新物体的自我探索。虚拟篮球机实验证明了该方法能够学习新技能并有效减轻随机干扰。通过比较，分析了所提方法与相关算法的异同。最终，该方法在使人工智能系统能够研究和探索未知领域方面具有价值。关键词：经验学习，自我探索算法，无先验数据算法，人工智能框架
人工智能与医务人员：好的、坏的和未知的
• 通过讨论和案例研究，参与者将确定在医疗实践中有效且合乎道德地利用人工智能技术的最佳准备策略。主题将包括劳动力培训、基础设施投资、法规遵从性以及培养医务人员的创新和协作文化。
未知未知的探索机器学习
b x×b x 7→r。由代表定理[37]，（3）的优化器的形式为h（b x）= p m i = 1 u i k（b x，b x i）和g（b x）= p m i = 1 w i k（b x，b x，b x，b x，b x i），u i和w i是u i and w i是可以学习的。SO（3）可以
捍卫未知的：探索强化学习代理在现实，看不见的网络中的部署
摘要越来越多的网络模拟器为探索和应用最先进的算法开放了机会，以了解和衡量众多领域此类技术的能力。在这方面，最近发布的打哈欠泰坦是网络网络场景的简单化但不太详细的一个例子，可以通过强化学习算法来训练代理，并衡量其试图停止感染的有效性。在本文中，我们探讨了不同的强化学习算法如何导致不同示例和现实网络中各种代理的培训。我们评估了如何在一组网络中部署此类代理，尤其关注代理在探索具有复杂起始状态的网络，连接节点和不同级别挑战级别的路线数量的增加，旨在评估现实网络中从未见过的部署性能。