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评估现实...
传统的机器学习工作OW始于为相关数据收集文献的艰苦过程。可以从文本收集计划中获得一些帮助。1这些数据可用于在任何其他相关化学问题中的性质或材料或材料或相关性的属性或合成中的相关性。为此，至关重要的是用馈入模型的功能来描述系统。最终，训练有素的模型使我们能够从未知材料的特征中做出预测。这些模型通常会在更多数据可用时改进。但是，在化学和材料科学方面，实验数据的量是O的，即使不是总是是瓶颈。因此，必须有一定的杠杆作用。一种方法是通过计算机模拟扩展数据集。2替代，我们可以利用系统的知识。例如，假设我们要在给定密度和温度下预测气体的压力；我们可以将机器学习（ML）集中在预测与理想气体定律的偏差上。3
增强现实和混合现实实施的战术考虑
以士兵为中心的设计 (SCD) 流程与传统采购流程不同，它能够满足快速发展的技术需求。陆军通过快速创新基金努力在十二个月的执行期内向士兵提供成熟的技术产品，这一点显而易见，与早期的技术部署相比，这一时间框架要短得多。3 快速采购和部署满足了将最新技术带给士兵的需求，但快速周转也带来了在流程早期未发现的弱点的风险。这些技术的研究和开发面临的挑战是遵循一种允许技术不完善和实验的方法，这是陆军能力发展中的新概念。
现实世界的证据带来现实生活的洞察
我们的客户正在与我们合作，以解决以患者为中心的研究 (PCR) 方面的最新问题：• FDA 的第四个以患者为中心的药物开发 (PFDD) 指南对我的结果策略意味着什么？• 什么时候进行离职面谈最合适？• FDA 的效益风险评估指南对患者偏好数据的使用意味着什么？• 英国国家健康和护理优化研究所 (NICE) 的方法指南是否意味着我应该使用小插图研究来估计患者和护理人员的健康状况效用？
人工智能在混合现实和增强现实交互中的作用
摘要 混合现实和增强现实 (XR) 设备模糊了物理世界和数字世界之间的界限，导致用户输入嘈杂且不可靠，并且系统无法完全了解交互环境。然而，这些设备可以以低摩擦的方式向用户显示信息，这种方式与人的身体和物理环境更紧密地结合在一起，为持续的“始终在线”协助提供了机会。我们认为，要构建有效的 XR 交互，我们必须 (1) 通过了解用户和环境来减少系统不确定性，以及 (2) 有效地调整界面以让用户参与减少不确定性并允许在线学习和个性化。人工智能和机器学习中的现代方法对于实现这些目标非常重要。
人工智能无人机的现实
无人机通常被称为“枯燥、肮脏和危险”，但由于其能够执行多种任务，它正迅速成为世界各地军队增强力量的关键。术语“无人机”通常与无人驾驶飞行器 (UAV) 互换使用，它们大多指可手动操作或预编程的同一类空中设备。1 军用无人机通常用于各种任务，包括在冲突或有争议的环境中进行监视和高分辨率监控，但现在它们也被用于运送武器。一段时间以来，人工智能 (AI) 引入军事系统一直是头条新闻。2 各国一直在朝着这个方向建设能力和系统。在这种情况下，自主无人机呈现出丰厚的前景。无人机通常以其机动性、易于部署和在不同环境中的多功能性而闻名。据悉，它们可以提高工作效率和生产力，减少工作量和生产成本，并提高准确性。 3 无论它们的运行方式如何，无论是通过遥控器控制还是通过智能手机应用程序访问，与人类相比，它们都能够到达最偏远的地区和困难的地形，同时确保续航能力。
