XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System涌现
脉络膜上腔 MIGS 有何新进展？
Dr. Singh：当然。我还要补充一点，我们看到技术在不断发展，这令人兴奋。你知道这个领域很重要，因为越来越多的公司正在涌现。事实上，一家名为 Iantrek 的公司有一种名为 AlloFlo 的设备，这是一种巩膜加固装置，基本上可以让我们保持裂隙开放，可以这么说，这也是我们在办公室已经做过几次的事情了。所以我认为这个领域会继续存在。我们看到越来越多的技术出现，帮助我们实现我们需要的结果。我认为对于那些结膜不太健康的患者，比如说，已经做过传统的流出型 MIGS 的患者，你不想做结膜镜检查或插管或 XEN 或其他什么，我认为腹内睫状体上部空间可以为我们的许多患者提供一个很好的机会，让他们安全地降低眼压，而不必担心滤过泡。
数字经济的集体工作议程
我们中的许多人在生活中的某个时刻遇到了一个平台工作者，无论是使用Mobile应用程序订购乘车还是与食品送货员跨越附近餐厅给客户的食物加速食品。在大流行期间，平台工人（如送货员）变得非常可见，隔离的人会根据送货司机带来基本必需品（De Freytas-Tamura＆Singer，2020年）。从那以后，平台形式的工人数量继续涌现。根据2021年Pew慈善信托的调查，有16％的美国人表示他们已经通过在线平台赚钱（Anderson，McClain，Faverio＆Gelles＆Gelles-Watnick，2021年）。在欧洲，估计有2800万工人在2022年通过一个数字平台找到了就业，欧盟理事会预计到2025年，这个数字将飙升至4800万（欧盟关于平台工作的规则）。
人工智能“艺术品”中的“作品”变成了什么？
在介绍人工智能在创造力领域的新领域的文章中，人工智能被描述为对“创造力升级”的贡献，即“任何人都可以写出莎士比亚级别的作品，与巴赫一起谱曲，并以梵高的风格作画”[9]。世界经济论坛 [5] 等世界知名机构也发表了关于人工智能对创意产业影响的报告，详细说明了人工智能将如何慢慢完成日益复杂的创造性任务，而这些任务此前只能由人类完成。然而，这种说法具有误导性，因为它没有承认自动化技术发挥作用所需的人力。这些项目的驱动假设是，创造性知识可以被算法封装，并且通过使用正确的算法，艺术专业知识可以而且将自然而然地涌现。这种观点可以从 SonyCSL 的 FlowComposer 等项目中看出。该系统可以自动生成旋律，以“消除”音乐创作“耗时过程”带来的“障碍”，最终导致“新想法的涌现”[6]。因此，这些人工智能驱动的创意项目所宣传的叙事往往凸显了艺术媒介的技术奇迹（例如机器学习算法），而掩盖了制作、破解和调整算法以使其适用于定制艺术环境所需的劳动。实际上，人工智能艺术通常是构建和策划复杂相互作用的结果，不易分离成各个阶段或组成部分。在本文中，我们打算批判性地讨论随着艺术家将人工智能纳入他们的创作过程中，创意和艺术领域艺术创作叙事的转变。为此，我们报告了最近一项研究项目 [ 2 ] 的发现，该项目旨在更好地理解艺术家在所谓的 AI 艺术运动背景下对 AI 的实践。我们采访了五位艺术家，了解他们构思作品的方式、他们在创作艺术品中所扮演的角色，以及艺术品在他们艺术运动的社会文化结构中的接受程度。我们打算在这里报告有助于研讨会主题的选定发现。
人工智能的真正规律
尽管媒体对 OpenAI 发布 ChatGPT 的报道一片狂热，随后生成式 AI 产品也开始大量涌现，但 AI 已经存在于我们身边数十年。例如，谷歌每天都在使用机器学习来支持其算法，以便通过谷歌搜索引擎提供更多相关信息。另一个例子是，AI 使计算机能够通过语音控制设备（如 Amazon Echo）与人交流。微软 1 和 Alphabet 2 等公司还在医学领域使用 AI 来研究人类健康的因素以及癌症的传播方式，科学家还使用 AI 分析光信号来生成黑洞图像。政府也实施了 AI，例如维多利亚州政府使用 AI 传感器将安全指标实时纳入交通信号中，维多利亚州警方使用自动车牌识别技术来监视公众。
GPT3 和大学作文中的人工智能 (AI)
摘要 使用人工智能 (AI) 来提高写作水平在文字处理软件和云端写作助手（如 Grammarly 和 Microsoft Word）中很常见。然而，越来越多的选择正在涌现，它们不仅限于语法、拼写和标点符号方面的帮助，还可用于完成论文生成。人工智能论文生成器的免费使用导致人们哀叹大学写作即将消亡。但人工智能在前面提到的例子中已经使用了几十年，却没有引起这样的反应。事实上，认为使用论文生成软件等同于学术不诚实的想法已经过时了，就像担心允许学生使用计算器或黑板一样。这两种工具的出现都为学生提供了一种不同于死记硬背的学习方式。
评估法规和标准对... 的影响 - arXiv
过去几年，由于数据可用性的提高、复杂机器学习技术的发展以及计算能力的激增，人工智能以前所未有的速度发展。这导致人工智能在多个领域得到广泛应用，包括就业、教育、获得基本私人和公共服务和福利、执法、司法管理和民主进程。虽然人工智能在这些领域的使用带来了明显的好处，但也带来了新的风险。已经有许多案例报告称，人工智能造成了歧视，威胁了人们的安全、健康和基本权利，并破坏了民主制度的稳定。为了最大限度地降低这些风险并最大限度地发挥其好处，新一轮人工智能法律正在涌现，特别是拟议中的《欧洲人工智能法案》，旨在规范高风险人工智能系统的使用。
使用集成设计简化RS-485的电涌保护
在处理RS-485系统中的激发瞬变时，大多数设计人员都必须使用某种类型的保护电路，无论是离散的（最常见）还是集成在收发器本身中。此保护电路对于在系统设计中添加一层鲁棒性至关重要，以在严格的工作条件和/或高压瞬变中生存。保护不仅需要能够将大量电流朝向系统地面，而且还需要在收发器的绝对最高和最低等级内保持电压水平。rs-485设备与电涌保护的设备，例如Ti的新型高架电压电压电压保护的THVD24X9X家族或经典涌现的THVD14X9家族提供的新型THVD2419和THVD2429，为实施激增的RS-485提供了多个更简单的解决方案。
学术研究与写作的人工智能工具箱
该项目的目标是策划一套可供教师和学生用于学术研究和写作的 AI 工具。对于我们大多数人来说，当我们听到生成式 AI (GenAI) 一词时，我们想到的就是 ChatGPT，虽然这无疑是最广为人知的 GenAI 工具之一，但在撰写本文时，越来越多的工具正在涌现，这些工具是专为学术工作而设计的。当我着手使用、评估和开发可用于学术工作的 AI 工具的比较矩阵时，很明显，全面审查是一项几乎不可能完成的任务，即使我成功了，这份清单也会在完成后很快过时。我发现 AI 工具的激增几乎无法跟上。一个月前我免费使用的工具现在要收费了。每天，我都会发现几个我以前从未听说过的新工具。
能源存储系统的成本和效益建模
近年来，随着储能市场的快速增长，用于建模储能成本和收益的分析工具和方法也大量涌现。一些分析工具侧重于技术本身，包括预测未来储能技术成本的方法以及用于比较储能系统设计的不同成本指标。其他工具则侧重于将储能集成到更大的能源系统中，包括如何经济地运营储能、估计储能对空气污染和温室气体排放的影响，或者了解政策和市场规则如何影响储能的部署和运行。鉴于不断发展的技术、政策和系统的融合，我们重点介绍了未来储能模型面临的一些关键挑战，包括使用不完善信息为能量受限的储能技术做出调度决策，以及估计不同的市场结构将如何影响额外储能的部署。
欧盟对基因组编辑植物的监管
随着基因组学研究的进步，新的育种技术正在迅速涌现，用于作物改良。它们能够对基因组进行有针对性的改变，并且当它们被用作实现粮食和营养安全的所有可用方法的一部分并建立在现有的良好农艺实践的基础上时，它们对可持续农业集约化具有巨大的潜力。与传统上通常用于作物改良工具的化学或辐射诱变不同，新的育种技术不会在整个基因组中产生多个未知的意外突变。此外，新育种技术的产品也不同于农业中使用的转基因生物 (GMO)，其目标更精确，最终产品中没有外来 DNA。植物基因组编辑的进步也可能支持生物经济的其他应用，以支持欧洲竞争力（见下文）。