XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System未能幸免
由工作场所安全与……于 2015 年 6 月出版。
火灾可导致重大灾难，并导致任何工作场所（包括建筑物、建筑工地、造船厂、制造设施、办公室、仓库、酒店、医院、食品和零售店以及学术机构）的人员伤亡。如果没有采取适当的消防安全措施，任何地方都可能发生火灾，甚至住宅区也未能幸免。如果充分了解如何预防火灾并在发生火灾后有效控制火灾，就可以避免此类灾难。
第八个国家发展计划 - 州议会
过去几年考验了全世界人民的决心。新冠肺炎疫情对供应链和经济活动以及数百万人的总体福祉产生了不利影响。赞比亚也未能幸免，高额债务加剧了这些挑战，导致经济增长缓慢，发展项目资源减少。面对巨大的挑战，我们作为一个国家必须确保实现国家发展，并将国家发展作为最广泛意义上的主要优先事项。国家发展必须超越经济增长，确保赞比亚人民是一切的中心，以改变他们的生计，因此第八个国家发展计划（8NDP）的主题是“社会经济转型，改善生计”。
人工智能时代，人类律师助理的不可或缺性
人工智能 (AI) 的快速发展正在影响生活的各个领域。法律领域也未能幸免，人们对人工智能取代法律专业人士的担忧比比皆是。本文探讨了律师助理在法律领域的作用，从法律助理的诞生到现在及以后。它研究了人类律师助理的专业知识在有效和准确地处理复杂法律程序的同时为客户提供情感支持方面的重要性。本文描述了人类律师助理将如何凭借其技术能力和情商继续发挥不可或缺的作用。本研究强调了美国律师协会 (ABA) 对技术能力的要求，主张继续利用律师助理来造福法律 AI、律师及其客户。
第八个国家发展计划（2022-2026 年） - 州议会
过去几年考验了全世界人民的决心。新冠肺炎疫情对供应链和经济活动产生了不利影响，也影响了数百万人的总体福祉。赞比亚也未能幸免，高额债务水平加剧了这些挑战，导致经济增长缓慢，发展项目资源减少。面对巨大的挑战，我们作为一个国家必须确保实现国家发展，并将国家发展作为最广泛意义上的主要优先事项。国家发展必须超越经济增长，确保赞比亚人民是一切的中心，以改变他们的生计，因此第八个国家发展计划（8NDP）的主题是“社会经济转型，改善生计”。
半个世纪人工智能研究回顾
摘要：人工智能 (AI) 已经渗透到我们生活的每个层面，教育也未能幸免于人工智能的影响。在这方面，本研究通过系统回顾方法，结合社交网络分析和文本挖掘方法，研究了半个世纪以来 (1970-2020) 的教育领域人工智能研究。据此，该研究确定了三个研究集群：(1) 人工智能、(2) 教学法和 (3) 技术问题，并提出了五大研究主题：(1) 通过基于人工智能的实践实现自适应学习和教育个性化、(2) 用于在线学习过程的深度学习和机器学习算法、(3) 教育性人机交互、(4) 人工智能生成数据的教育用途和 (5) 高等教育中的人工智能。该研究还强调，人工智能研究中的伦理是一个被忽视的研究领域。
美国国家反犹太主义战略的下一步行动：政策分析视角的初步思考
中东问题和美国国内的反犹主义问题截然不同，但很容易交织在一起。以色列为追击哈马斯袭击平民和国防机构而采取的军事措施引发了战争，许多人对此的反应，凸显了反犹主义是什么以及其影响的意义这一基本问题。探究基于道德、政治或党派反对对以色列政策和行动的批评在哪里结束，以及对以色列作为犹太国家的反感在哪里开始，这既合理又重要。毫无疑问的是，由于犹太人是犹太人，他们遭受的身体和言语攻击是显而易见的。反诽谤联盟 2023 年的调查几乎肯定会再次影响这一数字，并表明美国也未能幸免。
可解释的人工智能和机器学习
摘要 人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 正在彻底改变人类各个领域的活动，医学和传染病也未能幸免于其快速而指数级的增长。此外，可解释的 AI 和 ML 领域已变得尤为重要，并吸引了越来越多的关注。传染病已经开始受益于可解释的 AI/ML 模型。例如，它们已被用于或提议用于更好地理解旨在改善 2019 年冠状病毒病诊断和管理的复杂模型、抗菌素耐药性预测领域和量子疫苗算法中。尽管一些有关可解释性和可解释性二分法的问题仍需认真关注，但深入了解复杂的 AI/ML 模型如何得出预测或建议，对于正确应对本世纪传染病日益严峻的挑战变得越来越重要。
航空线索安全杂志第 41 期 7 月 23 日
现在，无论你看向何处，似乎都有一种变化的讯息在不断涌现，安全中心也未能幸免。自上一届以来，已经有许多人转任皇家空军的不同职位，但也有几个人离开了军队和公务员队伍，我认为他们值得一提。首先，AIR 的首席环境和安全官 Paul Byers 在该职位上工作了近 12 年后退休离职——他对历任 CAS 和我的前任的建议和指导受到了高度赞赏，他为我们人员的安全做出了巨大的个人贡献。幸运的是，他的继任者 Lizzy Kijewski 已经上任并忙于回答您的问题；过去几年她一直在关注 Paul 的工作，所以我知道我们交到了好人手中。
通过人工智能赋能知识：开放式学术积极支持训练有素的生成式人工智能
过去几年，生成式人工智能风靡全球，学术交流领域也未能幸免。该领域的大多数讨论都涉及如何将这些工具集成到我们的工作流程中，以及研究人员和学生可能滥用该技术或未经授权使用受版权保护的作品的担忧。本文提出了一个新颖的观点，即图书馆员和出版商应该鼓励在人工智能算法的训练中使用他们的学术内容。纳入学术作品将提高训练数据集中信息的可靠性和准确性，并确保这些内容被纳入新的知识发现平台。本文还认为，可以通过改善与内容的联系来实现包容性，并且通过确保许可证明确允许纳入人工智能训练数据集，它提倡以更具协作性的方式来塑造学术界信息格局的未来。