XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System理论
entaction的五个支柱是共同创造人工智能的理论框架
本文提出了ENACTION的认知科学范式，作为共同创造性艺术智能（AI）的理论框架。eNACTION描述了通过在感知过程中与环境的相互作用与环境的相互作用出现的含义。eNACTION与信息处理（IP）认知理论不同，因为它不采用计划，而是精通和定位的含义构建过程。本文认为，可以用作设计，评估和描述共同创造的AI系统的理论基础。描述了五个支柱：自治，感知，实施，出现和经验。每个类别都应用于共同创造的AI，以创建一个描述性框架，以分类和系统地描述共同创造的AI系统。通过文献进行了20个共同创造的AI系统，包括Chatgpt，稳定扩散和Google的双子座。为每个颁发类别提供了设计建议。
使农民能够通过游戏理论和人工智能服务印度科学研究所，班加罗尔
人工智能（AI）结合了计算机科学和强大的数据集，以解决问题。AI于1985年首次由McKinion和Lemmon在农业中使用，以开发一种名为Gossym的棉花作物仿真模型，该模型使用AI来利用大量的农业数据来优化棉花生产，并应用先进的分析技术来找到模式，并发现新颖的见解。今天，AI在农业中起着至关重要的作用，以确定最佳的灌溉时间表，养分施用时间，监测植物健康，检测疾病，识别和清除杂草，并建议有效的害虫控制方法和合适的农艺产品。在作物管理中，这些解决方案可以进一步分为农作物疾病诊断，产量预测，作物建议，价格预测和市场设计等领域。但是，由于这些技术的复杂性和缺乏专门针对农业领域的用户友好平台的复杂性，印度农业景观中的AI和机器学习（ML）仍然有限。
信息理论下限的信息理论上界限
了解过度参数化模型的成功似乎具有挑战性。部分，由于该过程的违反直觉。共同的智慧表明，在学习中，必须对问题的问题有一定的良好偏见，并且在学习时，我们需要将自己限制在不能过分贴上数据的模型类别中。这种直觉是通过经典学习模型（例如PAC LearningValiant [1984]以及回归Alon等人的理由证明的。[1997]。在这些古典模型中，甚至可以证明Vapnik和Chervonenkis [2015]，Blumer等。[1989]，学习需要比学习类别的能力更多的示例，并且避免插值对于概括是必要的。这些结果是在与分布无关的设置中获得的，其中人们假定数据上的最差分布。
开放问题n数字理论“ #omplex ty，ii伦纳德...
w，x y [z] \ 1 \ 1`a> y [bc_rcjdfegc to z3hi_`y [^kjclnmoy [b3l thyse mo_ovwcjdphj7c Hiretrew
美元霸权理论（一）：过度特权的政治经济基础
本文探讨美元霸权，强调它从根本上来说是一种政治经济现象。美元霸权建立在美国经济、军事和国际政治实力之上，并通过市场力量体现出来。本文认为美元霸权经历了两个时代，每个时代都以不同的模式为标志。美元霸权1.0对应布雷顿森林体系时代（1946-1971年）。美元霸权2.0对应新自由主义时代（1980年至今）。20世纪70年代是美元陷入困境的十年，在此期间美元霸权重新得到播种。这两种模式的深层基础都是美国的实力，但这两种模式的经济运作体系却完全不同。美元霸权1.0建立在美国二战后贸易和制造业的主导地位之上。美元霸权 2.0 建立在美国和全球经济的新自由主义重建之上，这使得美国成为全球资本主义的中心和最具吸引力的资本持有地。这是一种金融模式，与新自由主义有着内在联系。对美元霸权的思考引出了另外两个问题。一是是否有更好的方式组织世界货币秩序，这与关于新布雷顿森林体系可能性的争论有关。二是美元霸权的未来是什么？
功能分级材料的高阶理论
功能分级的材料（FGM）是新一代的工程材料，其中微结构细节通过增强阶段的非均匀分布在空间上变化，请参见顶部图。工程师通过使用具有不同属性，大小和形状的增强件以及以连续的方式互换增强和矩阵阶段的作用（参考1）。结果是一个微观结构，该微观结构在宏观或连续尺度上产生连续或离散变化的热和机械性能。这一新的工程材料的微观结构的概念标志着材料科学和材料领域机制中革命的开始，因为它首次允许一个人将材料和结构上的考虑因素完全整合到结构组件的最终设计中。功能分级的材料是涉及严重热梯度的应用的理想候选物，从高级飞机中的热结构和
扩散光学中蒙特卡洛模拟的缩放关系的应用限制。第1部分：理论
摘要：Monte Carlo（MC）是研究散射媒体中光子迁移的强大工具，但很耗时以解决反问题。为了加快MC模拟的速度，可以将缩放关系应用于现有的初始MC模拟，以生成具有不同光学属性的新数据集。我们命名了这种方法基于轨迹，因为它使用了初始MC模拟的检测到的光子轨迹的知识，这与基于较慢的光子方法相反，在这种方法中，新型MC模拟具有新的光学特性。我们研究了缩放关系的收敛性和适用性限制，这两者都与所考虑的轨迹样本也代表了新的光学特性有关。为了吸收吸收，缩放关系包含平滑收敛的兰伯特啤酒因子，而对于散射，它是两个快速分化因子的乘积，其比例很容易达到十个数量级。我们通过研究给定长度的轨迹中的散射事件数量来研究这种不稳定。我们根据记录的轨迹中的最小最大散射事件进行了散射缩放关系的收敛测试。我们还研究了MC模拟对光学性质的依赖性，这在反问题中最关键，发现散射衍生物归因于小泊松分布的散射事件分布的小偏差。本文也可以用作教程，有助于理解比例关系的物理学与其局限性的原因，并制定了应对它们的新策略。