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World File Search System用于训练
CFLAwebsiteversion.生成人工智能.form.2024 (2).docx
用于 AI 模型的训练数据集，特别是用于训练语言模型的数据集。图书馆提供对大量文本语料库的访问，并促进 AI 内容的许可。加拿大大学图书馆非正式报告称，研究人员因学术出版商的糟糕工具和 AI 研究的高许可成本而受阻。这些工具价格昂贵、专有，并且缺乏研究人员所需的功能。TDM 活动的许可成本现在是大型跨国出版商的收入来源，要求图书馆多次支付使用相同内容的费用，尽管用途不同。此类行动体现了将所有用途商品化并从而缩小公共资源的动力，威胁公共利益并破坏了《版权法》在用户和权利人之间的平衡。
人工智能 (AI) 工具将改变工作方式。ChatGPT、Bard、GitHub、Copilot 和 Gemini 等工具都将对未来的行政、学术和研究工作产生深远影响。许多人询问（或被问过）是否有可用的政策、程序或工具。虽然我们还没有批准的工具或正式的治理结构，但教务长办公室正与 IT 和校园领导层充分合作，以建立这些工具，并就如何在校园内使用 AI 提供建议。
• GAI 可能会产生不准确或不正确的手段。请检查/验证这些工具的任何输出，以尽量减少您和大学面临的风险。 • GAI 可能会产生有偏见、歧视性或其他不适当的结果。这些输出可能与大学政策相冲突，并可能违反适用法律。 • GAI 工具使用数据输入。输入后，这些数据可用于训练其大型语言模型，从而将数据暴露给公众或第三方。仅将公开的、去识别的和经批准的数据输入 GAI 工具 • 密苏里在线提供了 AI 工具列表 • 大学 IT 政策 BPM 12004 为教职员工提供帮助，以确保 AI 软件工具符合我们的监管、隐私、法律、数据和风险要求。
用于分析客户购买模式的人工智能模型
摘要 本研究旨在结合人工智能 (AI) 来分析客户的购买模式及其发挥作用的不同因素。通过发现有助于改变模式的重要因素。为了进行研究，进行了一项调查以进行分析。选定的数据集包含四个属性，即性别、年龄、估计工资和购买。这些因素用作 AI 模型的输入。数据集包含 400 名成员。80% 的数据用于训练，20% 的数据用于测试目的。实验结果表明，该模型的准确率达到 90%。这意味着人工智能对客户在网上购物过程中的行为和方式的改变做出了巨大贡献。关键词：人工智能、社交媒体平台、网上购物、分析
指南 - 分类、模拟、优化和人工智能
反复试验在机器学习中起着重要作用。当模型发现其预测与实际数据集之间存在错误或差异时，它会尝试纠正其思维，使其预测接近实际情况。这个过程通常称为“训练模型”。实际数据集被分成训练集和验证集，通常按 90/10 的比例分配，其中 90% 用于训练，10% 用于验证其预测或错误率。这时，数据科学家可能会更改模型应该从中学习的特征，例如价格、产品、位置和/或模型的参数；这些是训练期间学习的训练数据集的属性。通常，参数是模型自行学习并在试图降低其预测错误率时自动调整的东西。
CSET-Silicon-Twist-1.pdf
在过去五年中，中国人民解放军 (PLA) 在采用人工智能进行战斗和支援方面取得了重大进展。中国领导人普遍预计人工智能将引领军事“智能化”，其特点是无处不在的传感器网络、更频繁的机器对机器交战和更快的作战节奏。1 但解放军在人工智能和相关技术方面的进步很大程度上取决于能否继续获得一类特殊的半导体——人工智能芯片——这些芯片用于训练先进的机器学习系统。通过分析解放军部队和国有国防企业在 2020 年授予的 24 份公共合同，本政策摘要对中国军方如何获得这些设备进行了有限但详细的分析。
对语言翻译的深度学习实施...
摘要本研究旨在在分析手语动作中实施深度学习技术，以在日常对话环境中自动翻译为爪哇人。印尼手语（Bisindo）被选为研究对象，因为将其转化为口语。Yolo方法用于在实时视频中检测手语动作，并将其转换为Javanese。注释的手语数据用于训练系统，从而产生准确的翻译结果。的发现表明，该系统以高精度和速度成功检测和翻译了手语，平均检测时间小于150 ms。这项研究有望增强残疾人的沟通可及性，并创造机会为其他符号语言开发类似的应用。
是鸟的照片吗？理解机器视觉模型中各种人类观点和歧义的混合方法
抽象的人类经历是复杂而主观的。这种主观性以人们标记机器视觉模型标记图像的方式反映了。经常假定注释任务可以提供客观的结果，但该假设不允许人类经验的主观性。本文研究了主观人类判断在标记用于训练机器视觉模型的图像的行为任务中的含义。我们确定了歧义的三个主要来源：（1）图像中标签的描述可能简单地模棱两可，（2）评估者的背景和经验可以影响其判断力，以及（3）定义标签任务的方式也可能会影响评级者的判断。通过采取步骤解决这些歧义来源，我们可以创建更健壮和可靠的机器视觉模型。
一种人工智能增强模式识别方法来分析儿童的具体互动
摘要：本研究首先介绍了一种研究计算思维 (CT) 的方法，该方法是一种依赖于多模态转录本的创建和分析的具身现象。该方法结合了多模态的社会符号学方法，然后用于训练人工智能 (AI)，以识别参与者在教育机器人活动中反映其 CT 体现的行为模式。开发 AI 是为了减轻创建和分析多模态转录本的劳动密集型方面。研究结果表明，AI 增强的模式识别方法可以识别出与人类分析相似的活动集群，从而为儿童 CT 分析增加了一定程度的置信度，而这在人类分析中很难实现。
CSET - 硅扭曲
在过去五年中，中国人民解放军 (PLA) 在采用人工智能进行战斗和支援方面取得了重大进展。中国领导人普遍预计人工智能将开启军事“智能化”，其特点是无处不在的传感器网络、更频繁的机器对机器交战和更快的作战节奏。1 但解放军在人工智能和相关技术方面的进步很大程度上取决于能否继续获得一类特殊的半导体——人工智能芯片——这些芯片用于训练先进的机器学习系统。通过分析解放军部队和国有国防企业在 2020 年授予的 24 份公共合同，本政策摘要对中国军方如何获得这些设备进行了有限但详细的分析。
