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Adobe Acrobat AI助手介绍了新的生成AI功能，以使每个人都更容易理解合同
Special contract experience and one-click citations can demystify complex language, summarize key terms and identify differences across multiple contracts, helping customers understand and verify the information in these important documents in less time Adobe Acrobat works on digital and scanned documents and supports contract workflows from start to signature – including reviews, commenting and e-signatures New contract intelligence, powered by Adobe's responsible approach to AI以及Deep PDF专业知识，现已在Acrobat AI助理圣何塞（San Jose）提供 - 2025年2月4日 - 今天Adobe（NASDAQ：ADBE）宣布了Acrobat AI助理的新智能合同能力，以简化合同的工作。新的生成AI功能可以帮助客户掌握多个协议之间的复杂术语和斑点差异，以便他们可以更好地理解和验证这些重要文档中的信息 - 速度更容易。从信用卡和供应商协议到忠诚度计划和采购订单，合同是消费者和企业的生活事实。大多数合同漫长而复杂，因此很难理解其内容。实际上，Adobe Acrobat的一项新调查发现，近70％的消费者在不知道所有条款的情况下签署了合同或协议，而有64％的SMB所有者表示，他们避免签订合同，因为他们不相信自己了解内容。“客户每个月在Adobe Acrobat中开设数十亿美元的合同，AI可以改变游戏规则，以帮助简化他们的体验，” Adobe Document Cloud高级副总裁Abhigyan Modi说。“我们正在引入新的能力，以在Adobe AI助手中提供合同情报，使客户更容易理解和比较这些复杂的文档，并提供引用以帮助他们验证响应，同时确保数据安全。”通过合同增强您的信心
B2B 订单管理解决方案 - Atalink
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一种创新的方法，可以更好地理解热门
舒适建模是在建筑物中达到更好的热满意度的关键科学障碍。它允许设计师更好地结合不同的冷却系统，以在热带气候和热带气候下瞄准舒适的低能建筑物。不断提高的计算机性能提供了新的观点，可以使用更精致的热生理模型来针对传统的规范模型。此外，出现了新型的耦合冷却替代品，并设定了足够的舒适评估模型。拟议中的文章提出了一种方法，以更好地理解基于热条件下感觉反应的人类不适。这是开发更好和校准更多通用的生物热模型的切入点，以在建筑行业进行舒适性预测。这项研究是一个由法国国家研究机构资助的48个月项目的一部分。它提出了现场测量的前四个月。初步结果已经使人们对相对湿度在高气候中的主要湿度在高度68％时的主要湿度以及在相对湿度高度高的乘员满意度上的显着性范围。
神经成熟提供了表征的稳定性和理解复杂概念的解决方案 Hiroyasu Watanabe Bream 研究小组
神经成熟提供表征的稳定性和理解复杂概念的解决方案 Hiroyasu Watanabe Bream 研究小组 摘要 通过人工智能实现类似人类大脑功能的最新进展日益显著。然而，人工智能的这些惊人进步并不一定需要了解现代分子生物学。在这里，我说明了神经成熟在基于神经网络的信息处理模型中的重要性。在监督和强化学习范式中，未成熟的传递可以学习像正常高保真条件这样的属性，但在达到灾难性点后会失去这些属性。然后我研究了负责神经元成熟的基因，发现候选基因 KCNH7 在小鼠大脑发育过程中以更高的水平表达。在具有 KCNH7 通道属性的模拟神经模型中，激发阈值增加，从而产生线性响应属性。这些属性增强了表征回忆的稳定性，并使无监督学习模型能够理解复杂的概念。这些结果强调了神经成熟在成年人实现更高识别能力方面的重要性。
Meng Xia博士 一种视觉分析方法来理解学生...
Basic Information Email: mengxia@tamu.edu Homepage: https://www.xiameng.org/ Research areas: Human-AI Interaction, Data Visualization, and Education Technology Education Background and Research Experience 2024.1-present Texas A&M University, Computer Science and Engineering, Assistant Professor 2022.1-2024.1 Carnegie Mellon University, Human Computer Interaction Institute, Postdoc 2021.1-2021.12 KAIST，博士后研究人员，博士后2020.9-2021.1香港科学技术大学，计算机科学与工程学，计算机科学与工程学，PostDoc 2017.8-2020.8香港科学与工程学，计算机科学与工程学，计算机科学和工程学，2019年6月69.6-2019.10，计算机科学，计算机科学，计算机科学，计算机科学，计算机科学杂志2014.9-2017.3 Zhejiang University，计算机辅助设计和计算机图形的州主要实验室
一种实验方法，用于理解塑料渗滤液对海洋微生物的影响
图1。暴露于塑料浸出物后，细菌群落组成变化。bray-curtis相似性的246（NMDS）与（a）通过培养基类型分组的细菌群落数据（（（llpde）线性低密度247聚乙烯，（PA）聚酰胺6，（PA）多酰胺-6，（PET）聚乙二醇二甲苯甲酸，（PLA）盐水247（pa）的247多酰胺（PA）盐水，（pa）的247多酰胺（PA）Poloth atroth Artery Artate Artate（As）（AS）（AS）（ASE）（AS）（AS）（AS）（AS）（AS）（AS）（AS）（AS）， 0）在浸出的情况下，在相同条件下老化的对照海洋肉汤 （b）塑料浸出物的效应249由生长媒体碳状况分层。 使用r软件包中的geom_mark_ellipse函数绘制椭圆，假设多元T-DISTRIBUTION，则250。 (C) The dominant phyla driving the compositional differences in plots A & B are denoted by 251 the arrow length in plot C, representing significance at p < 0.05, in scale with A & B, as determined by the linear regression model of 252 the vegan package envfit function in R.The results of a PERMANOVA quantifying variation in the data as attributable to either media 253 type, condition and their interaction are presented in the bottom这个数字的右象限。 254bray-curtis相似性的246（NMDS）与（a）通过培养基类型分组的细菌群落数据（（（llpde）线性低密度247聚乙烯，（PA）聚酰胺6，（PA）多酰胺-6，（PET）聚乙二醇二甲苯甲酸，（PLA）盐水247（pa）的247多酰胺（PA）盐水，（pa）的247多酰胺（PA）Poloth atroth Artery Artate Artate（As）（AS）（AS）（ASE）（AS）（AS）（AS）（AS）（AS）（AS）（AS）（AS）， 0）在浸出的情况下，在相同条件下老化的对照海洋肉汤 （b）塑料浸出物的效应249由生长媒体碳状况分层。 使用r软件包中的geom_mark_ellipse函数绘制椭圆，假设多元T-DISTRIBUTION，则250。 (C) The dominant phyla driving the compositional differences in plots A & B are denoted by 251 the arrow length in plot C, representing significance at p < 0.05, in scale with A & B, as determined by the linear regression model of 252 the vegan package envfit function in R.The results of a PERMANOVA quantifying variation in the data as attributable to either media 253 type, condition and their interaction are presented in the bottom这个数字的右象限。 254bray-curtis相似性的246（NMDS）与（a）通过培养基类型分组的细菌群落数据（（（llpde）线性低密度247聚乙烯，（PA）聚酰胺6，（PA）多酰胺-6，（PET）聚乙二醇二甲苯甲酸，（PLA）盐水247（pa）的247多酰胺（PA）盐水，（pa）的247多酰胺（PA）Poloth atroth Artery Artate Artate（As）（AS）（AS）（ASE）（AS）（AS）（AS）（AS）（AS）（AS）（AS）（AS）， 0）在浸出的情况下，在相同条件下老化的对照海洋肉汤（b）塑料浸出物的效应249由生长媒体碳状况分层。使用r软件包中的geom_mark_ellipse函数绘制椭圆，假设多元T-DISTRIBUTION，则250。(C) The dominant phyla driving the compositional differences in plots A & B are denoted by 251 the arrow length in plot C, representing significance at p < 0.05, in scale with A & B, as determined by the linear regression model of 252 the vegan package envfit function in R.The results of a PERMANOVA quantifying variation in the data as attributable to either media 253 type, condition and their interaction are presented in the bottom这个数字的右象限。254
从工具到盗贼：通过众包隐喻来衡量和理解对AI的公众看法
图3。随着时间的推移，隐式感知得分的总体变化（顶部）。 阴影反映95％CI。 每个月（x轴），左y轴是平均温暖和能力，在[-1，1]范围内；正确的Y轴是按月按月拟人形态隐喻的百分比。 我们发现，随着时间的流逝，拟人化和温暖的隐喻在频率上的增加，而胜任的隐喻随着时间的流逝而减少。 具有统计学上显着的时间变化的主要隐喻（|𝑟|> 0。 3，𝑝<0。 05）（底部）。 每条线代表主要比喻的一个月患病率，该比喻是根据其拟人化的百分比（群集中拟人化的隐喻百分比）进行的。 我们发现拟人化的隐喻正在增加，而非拟人化隐喻随着时间的流逝而减少。 阴影反映了3个月的滚动平均值。随着时间的推移，隐式感知得分的总体变化（顶部）。阴影反映95％CI。每个月（x轴），左y轴是平均温暖和能力，在[-1，1]范围内；正确的Y轴是按月按月拟人形态隐喻的百分比。我们发现，随着时间的流逝，拟人化和温暖的隐喻在频率上的增加，而胜任的隐喻随着时间的流逝而减少。具有统计学上显着的时间变化的主要隐喻（|𝑟|> 0。3，𝑝<0。05）（底部）。每条线代表主要比喻的一个月患病率，该比喻是根据其拟人化的百分比（群集中拟人化的隐喻百分比）进行的。我们发现拟人化的隐喻正在增加，而非拟人化隐喻随着时间的流逝而减少。阴影反映了3个月的滚动平均值。
理解回归，并在长期内以高频收集的观察结果 *
在本文中，我们通过长时间的时间间隔收集的观测值分析回归。对于形式的渐近分析，我们假设样品是从连续的时间随机过程中获得的，并让采样间隔δ缩小至零，样品跨度t增加到无穷大。在此设置中，我们表明，只要δ→0相对于t→∞，标准的WALD统计量向无穷大和回归偏差就会变得虚假。这种现象确实是本文中考虑的回归类型在实践中经常观察到的现象。相比之下，我们的渐近理论预测，如果我们使用适当的长期差异估计的WALD测试的强大版本，则伪造性消失。使用长期对短期利率的长期回归我们的经验说明，这得到了强烈和明确的支持。
论与工具相关动作理解有关的大脑功能网络
工具使用技能代表了人类进化过程中重大的认知飞跃，在复杂技术的出现中发挥着至关重要的作用。然而，这些能力背后的神经机制仍存在争议。在这里，我们用 fMRI 探索涉及工具相关动作理解的功能性大脑网络。参与者在三种条件下观看了描绘动作一致（例如，钉子-锤子）和动作不一致（例如，围巾-锤子）物体-工具对的图像：语义（识别之前在对中见过的工具）、机械（评估对的可用性）和控制（查看没有明确任务的对）。在观察这些对的过程中，基于任务的左脑功能连接在不同条件下有所不同。与对照相比，语义和机械条件均表现出背侧（楔前叶）和腹背（下额叶）区域的共同激活。然而，语义条件调动了内侧和后颞叶区域，而机械条件调动了下顶叶和后颞叶区域。此外，在区分动作一致和动作不一致对时，激活了广泛的额颞神经回路。这些发现支持了最近将工具相关动作理解视为语义和机械知识的综合产物的说法。此外，它们强调了左下顶叶和前颞叶如何分别被视为物理和概念知识跨模态整合的枢纽。
AxiADO SCM3002 AI驱动的安全管理解决方案
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