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World File Search System流畅的
本科研究通识教育计划
科学与数学课程（G2类别）发展了学生对科学和数学推理以及逻辑问题解决策略的理解和知识。学生面临挑战，要认识到科学解释提供了可伪造的预测，声称必须得到证据和逻辑推理的支持，并且科学发现和知识的性质是流畅的。课程强调，事实，理论和法律的科学意义不是等级制度，并使学生对科学过程和发现的基本创造性方面表示赞赏。科学（L）中的实验室课程应为科学过程以及适合该学科的工具，方法和主题进行彻底的动手培训提供丰富的经验。社会科学课程（G3类）的重点是人类行为与社会制度之间的复杂关系。通过定性和/或定量探究方法，学生发现并确定人类在某些情况下的行为和期望如何行为。这种互动允许学生理解和
面向知识工作者的交互式信息辐射器的未来
摘要 ：信息辐射器 (IR) 在半公共场所提供特定于上下文的信息，一群人可以在工作或路过时看到这些信息。它们可以简化“开箱即用”的信息共享，培养意识和社会化，创造偶然性并增强协作。近期社会技术发展，例如永久混合工作环境的建立，以及人机交互 (HCI) 领域的进步，例如增强现实 (AR) 和虚拟现实 (VR) 的出现，可能会影响 IR 的使用方式，甚至挑战其实用性。在本文中，我们将讨论这些发展及其对未来几十年在知识工作背景下设计和使用 IR 的可能影响。我们认为 IR 可能仍将是未来办公环境的重要组成部分，提供意识、支持偶然性并为配对和非正式交流构建一个情境化的社交场所。使用新的显示和交互技术（例如 AR），它们甚至可能通过实现流畅的工作场景而变得更加重要。
大型语言模型也需要治疗师
大型语言模型 (LLM) 的最新进展促成了功能强大的聊天机器人的开发，这些聊天机器人能够进行流畅的类人对话。然而，这些聊天机器人可能是有害的，表现出操纵、煤气灯效应、自恋和其他毒性。为了实现更安全、更适应的模型，我们提出了一个使用心理疗法来识别和缓解有害聊天机器人行为的框架。该框架涉及四个不同的人工智能 (AI) 代理：需要调整行为的聊天机器人、用户、治疗师和评论家，它们可以与基于强化学习的 LLM 调整配对。我们用一个涉及四个 ChatGPT 实例的社交对话的工作示例来说明该框架，表明该框架可以减轻 LLM 驱动的聊天机器人与人之间对话中的毒性。尽管未来仍有几个挑战和方向需要解决，但提出的框架是改善法学硕士与人类价值观之间一致性的一种有前途的方法。
ARGUS – 完整的数据采集软件套件...
在 ARGUS 的开发过程中，对操作可靠性、高性能和易操作性的需求被放在了首位。在设计内部结构时，重要的是 ARGUS 既应能够在单处理器系统上运行，又应能够在多处理器系统上运行，以提高实时能力。为此，ARGUS 被划分为许多独立的进程，每个进程都包含多个线程。因此，可以并行处理多个任务。ARGUS 会自动适应硬件配置，并对其进行最佳利用。作为用户，您无需担心这一点。多处理器系统可以具有多种架构，例如一台 PC 中的多个 CPU、PC 中的智能 PCI 卡或带有分散式智能外围设备的 PC。您将欣赏 ARGUS 的直观操作、流畅的图形结构和极快的数据访问。使用 ARGUS，您可以轻松快速地掌握最复杂的任务。然而，由于采用开放的模块化系统架构，ARGUS 可以随时扩展和调整。 ARGUS 支持的多种接口
对话式人工智能的增量语音识别和分类的综合评估
自动语音识别 (ASR) 系统功能越来越强大，越来越准确，但数量也越来越多，目前已有多种服务可供选择（例如 Google、IBM 和 Microsoft）。目前，此类系统最严格的标准是在对话式 AI 技术中使用和为对话式 AI 技术而制定的。这些系统有望实时逐步运行，响应迅速、稳定，并且对对话式语音中普遍存在但又特殊的特征（例如不流畅和重叠）具有鲁棒性。在本文中，我们将使用根据这些标准设计的指标和实验来评估其中最受欢迎的系统。我们还评估了相同系统的说话人分类 (SD) 功能，这对于旨在处理多方交互的对话系统尤为重要。我们发现，Microsoft 拥有领先的增量式 ASR 系统，该系统可以保留不流畅的材料，而 IBM 除了对语音重叠最鲁棒的 ASR 之外，还拥有领先的增量式 SD 系统。Google 在两者之间取得了平衡，但这些系统都不适合实时可靠地处理自然自发对话。
人工智能（AI）心理治疗：即将在您附近的咨询室推出？
关于生成式人工智能 (AI) 的新闻报道比比皆是，有人预测 AI 将导致人类灭亡，有人吹捧 AI 是解决气候变化、医疗保健短缺等所有问题的解决方案 (1)。2022 年，OpenAI 发布了 ChatGPT，这是一个易于使用的 AI 界面，可以根据提示生成流畅的文本，这加剧了人们对 AI 的高度矛盾的讨论。专家和知识渊博的专家都对 ChatGPT 生成类似于人类书写的文本的能力感到惊讶，同时也承认其进化速度超过了我们理解其风险的能力 (2)。这项技术在法学院和医学院入学考试中的表现比许多人类申请者都要好，这导致人们预测 AI 最终会使某些职业过时 (3)。心理治疗师似乎也面临被人工智能取代的风险（4）。担心人工智能取代心理治疗师合理吗？为了探索人工智能如何应对处于困境中的患者，我在 ChatGPT 中输入了以下提示：“我很难过。你能帮助我吗？”它很快生成了以下文本：
现代 VLSI 设备基础知识
这是一本经典且被广泛采用的教材的第三版，经过了彻底更新，非常适合实际晶体管设计和课堂教学。国际知名的作者涵盖了各种最新发展，详细讨论了现代 VLSI 器件的基本属性和设计，以及影响性能的因素。书中约有 25% 的内容为新内容，内容范围已扩展到高 k 栅极电介质、金属栅极技术、应变硅迁移率、MOSFET 的非 GCA（渐进沟道近似）建模、短沟道 FinFET 和 SOI 上的对称横向双极晶体管。章节已重新组织，将附录整合到正文中，以实现更流畅的学习体验，并包含大量额外的章末家庭作业练习（+30%），让学生参与实际问题并测试他们的理解。对于学习高级半导体器件课程的高年级本科生和研究生以及半导体行业中从事硅器件工作的专业人士来说，这是一本完美的教材。
对银行系统AI的研究Krutika Sawant
银行业正在进行开创性的改革，重点是客户作为主要驱动力。技术意识到并经常与尖端技术互动的客户希望银行提供流畅的体验。为了满足这些期望，银行通过使用移动银行，电子银行和实时汇款等服务来扩大其工业格局，以涵盖零售，IT和电信。尽管这些进步使客户可以随时随地访问大多数银行服务，但他们也损失了银行业的货币。但是，AI在银行和金融服务中的部署也有缺点，例如对数据安全和隐私，算法偏见以及可能的工作效果的关注。解决这些问题至关重要，并确保以道德和负责任的方式使用AI，因为它在银行和金融服务中变得越来越普遍。本研究论文旨在探索银行和金融服务中AI的当前状况，以及由于人工智能（AI）的使用日益增长，银行和金融服务部门的潜在影响已经发生了重大的运营变化。许多行业，包括客户服务，欺诈检测，风险管理和投资管理，都使用AI技术。1）简介
先进复合太阳帆系统 (ACS3)
ACS3 项目是一项技术演示任务，利用可部署复合吊杆 (DCB) 项目提供的 7 米可卷起复合吊杆部署 81 平方米反射式太阳帆 [1]，即图 1 所示的太阳帆系统。图 2 显示了航天器的关键元件。该项目是美国宇航局兰利研究中心和美国宇航局艾姆斯研究中心的联合项目。帆杆子系统 (SBS) 是 ACS3 航天器（12U 立方体卫星）的有效载荷。SBS 结合使用几种传统机制，以一次流畅的动作同时部署复合吊杆和轨道上的太阳帆。这些机制的设计和测试历时 5 年，在此之前，近地小行星侦察兵 (NEA Scout) 任务曾采用一种潜在的嵌入式替代设计，该设计利用了复合材料吊杆，达到了合格水平，但未被选为该任务的最终飞行设计 [2]。德国航空航天中心 (DLR) 已发表类似的较低技术就绪水平 (TRL) 工作 [3]。
重新构建人机协作以生成自由文本解释
大型语言模型越来越能够在相对较少的任务特定监督下生成流畅的文本。但这些模型能准确地解释分类决策吗？我们考虑使用人工编写的示例以少量方式生成自由文本解释的任务。我们发现 (1) 编写更高质量的提示会产生更高质量的生成； (2) 令人惊讶的是，在面对面的比较中，众包工作者通常更喜欢 GPT-3 生成的解释，而不是现有数据集中的众包解释。然而，我们的人类研究还表明，虽然模型通常会产生事实、语法和充分的解释，但它们在提供新信息和支持标签等方面还有改进空间。我们创建了一个管道，将 GPT-3 与一个监督过滤器相结合，该过滤器将来自人类的二元可接受性判断纳入循环中。尽管可接受性判断具有内在的主观性，但我们证明可接受性与解释的各种细粒度属性部分相关。我们的方法能够一致地过滤 GPT-3 生成的被人类认为可以接受的解释。