XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System核心概念
幂律缩放以协助解决人工智能中的关键挑战
幂律缩放是临界现象中的一个核心概念，在深度学习中很有用，其中手写数字示例的优化测试误差随着数据库大小的增加以幂律形式收敛到零。对于一个训练周期的快速决策，每个示例只向训练好的网络呈现一次，幂律指数随着隐藏层的数量而增加。对于最大的数据集，获得的测试误差估计接近大周期数的最新算法。幂律缩放有助于解决当前人工智能应用中的关键挑战，并有助于先验数据集大小估计以实现所需的测试精度。它为衡量训练复杂性和机器学习任务和算法的定量层次建立了基准。
迈向基于论证的公平，并将其应用于人工智能增强型教育评估
教育测量领域将有效性和公平性作为评估质量的核心概念。先前的研究提出将公平性论证嵌入基于论证的有效性过程中，特别是当公平性被视为跨群体评估属性的可比性时。但是，我们认为，需要一种更灵活的公平性论证方法，这种方法发生在有效性论证之外并与其互补，以解决一组评估利益相关者可能持有的许多公平性观点。因此，我们将本文重点放在两个贡献上：（a）引入基于论证的公平性方法来补充传统和人工智能 (AI) 增强评估的基于论证的有效性；（b）将其应用于用于预先筛选求职者的自动视频面试中感知可雇用性的说明性 AI 评估中。我们最后提出了进一步推进基于论证的公平性方法的建议。
USPACE Technology Group Limited洲际航天科技集团有限...
Aspace是世界上创新工业化卫星的第一家制造商，其核心概念是行业5.0+ST（卫星技术）。通过将行业5.0的概念结合起来，该概念侧重于提高生产效率和生产率，卫星技术，Aspace强调“人与环境”，“生态和包容性”以及“卫星技术与应用”，以提高其产品的竞争力。Aspace拥有大约200,000平方英尺的ISO认证级100,000级和10,000级（ISO 14644-1：2015：2015：7级）航空级航空级Precision Precision Precision制造清洁室设施，用于卫星组装，集成和测试（AIT），并且具有独立的卫星系统设计，Mass Satellite Synellite设计，Mass Satellite Insperion，Mass satellite Inderion，Compention，Componite，Compente，Compenter，Compenter，Compenter，Compenter，Compenter，Compenter，Compenter，Compenter和Satelliite的功能。
![arxiv：2408.07712v3 [cs.ai] 2024年12月3日](/simg/b\b182430460dac1aa304742f79e75a070b5a147e7.webp)
arxiv：2408.07712v3 [cs.ai] 2024年12月3日
增强学习（RL），一个人工智能的子场（AI），重点是培训代理，通过与环境互动以最大程度地提高累积奖励来做出决策。本文概述了RL的概述，涵盖了其核心概念，方法和资源以进行进一步学习。它对基本组成部分（例如国家，行动，政策和奖励信号）提供了详尽的解释，以确保读者发展扎实的基本理解。此外，本文提出了各种RL算法，根据关键因素（例如，基于模型，基于价值，基于策略，基于策略，基于策略和其他关键因素）进行分类。还提供了用于学习和实施RL的资源，例如书籍，课程和在线社区。通过提供清晰的结构化介绍，本文旨在简化初学者的RL复杂性，从而为理解和应用实时技术提供直接的途径。
vlsi 幻想家俱乐部
VLSI 俱乐部是一个协作空间，学生可以在此学习超大规模集成设计的基础知识。它专注于由经验丰富的教师指导的实践项目，确保学生深入了解核心概念。定期举办的研讨会涵盖 VLSI 设计中的基本主题、工具和技术。学生以团队形式开展实际项目，培养团队合作精神和创造力。俱乐部营造了一种支持性的环境，会员可以向教师寻求指导和反馈。此外，它鼓励在项目开发中进行实验和创新。学生获得宝贵的经验，从而提高他们的学术学习水平。与同学和教师建立联系的机会有助于建立强大的社区。总体而言，俱乐部是学生发展技能和将知识应用于现实场景的理想平台。 俱乐部名称：VLSI Visionaries
合并还是抄袭？原创性和衍生作品在人工智能新闻制作中的作用/融合还是抄袭？原创性的重要性以及利用人工智能对信息生产中的作品进行改造的权利 /
人工智能系统在新闻制作中的应用引发了一系列法律问题，我们在本文中对这些问题进行了探讨。我们认为，核心概念是原创性和创造性，法律要求能够归属作者并对作品实施法律保护机制，无论是简单作品、合作作品，甚至是创作作品。最受质疑的作品类型是衍生作品，即通过对已有作品进行改造而获得的作品，其作者权和权利人的经济开发权必须始终受到尊重。人工智能学习系统的实践明确承认它们基于受版权保护的各种作品，这些实践引发了许多问题，不符合合理使用例外的条件，而且该例外只适用于在具有普通法法律传统的司法管辖区内制作的作品，而不适用于其他具有保护知识产权的版权制度的国家。
迈向计算可及性
本文解决了自主系统中计算可观性的挑战，尤其是在自治车辆（AVS）中，安全性和效率通常会冲突。我们首先要检查当前的方法，例如成本最小化，奖励最大化，以人为中心的处理和道德框架，并注意到它们的局限性涉及这些挑战。预见性是侵权法中的一个核心概念，它限制了演员对合理范围的问责制和法律责任。然而，确定可预见性的当前数据驱动的方法是刚性的，忽略了不确定性，并且取决于模拟数据。在这项工作中，我们主张采用一种新的计算方法，以基于法律“ BPL”公式建立自主系统的可预见性。我们提供开放的研究挑战，以完全自动驾驶的车辆为例，并呼吁研究人员帮助自主系统在安全至关重要的情况下做出负责任的决策。
诺丁汉经济复苏与复兴计划.pdf
宜居性是城市未来发展的核心概念，住房开发和重建对于支持城市经济复兴至关重要——提供住房以支持诺丁汉不断增长的劳动力，保留和吸引技能和人才，以及让公民和企业参与住房开发提供的工作和合同机会。诺丁汉已经在进行大规模的住房开发，2021 年 10 月全市将有 1,850 套新房在建。我们将继续提供更广泛的优质住宅、绿色公共领域和配套基础设施（如医疗保健和可能的学校）组合，以吸引年轻专业人士，留住毕业生，并鼓励家庭和老年人在城市生活和居住。我们将实施学生生活战略，以确保采用综合的城市生活方式，我们将支持诺丁汉成为联合国儿童基金会儿童友好城市。