XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System用户输入
叙事抄写员Nexus：AI驱动的多媒体讲故事...
摘要：本研究探讨了叙事抄写Nexus的开发，叙事抄写Nexus是一种AI驱动的系统，通过利用高级机器学习（ML）模型从最小用户输入中产生沉浸式的讲故事的体验。该系统将简短的句子或一些关键字转换为结构化的叙述，该叙述通过波形复发性神经网络（WRNN）进一步增强，用于现实的音频叙事和动态视频综合的生成对抗网络（GAN），从而创建无缝的多媒体表现。已经建立了一个结构化的分析框架来自动化内容创建，研究了ML驱动的讲故事在教育和互动娱乐等领域的有效性。通过整合AI驱动的文本生成，语音综合和视觉生产，该项目展示了计算智能如何增强叙事体验并彻底改变数字内容创建。
人工智能分离性身份识别障碍（AIDIS）
摘要 作为一项探索性研究，本篇论文对 ChatGPT 进行了采访，ChatGPT 是一种人工智能语言模型，旨在理解和生成对各种问题和主题的类似人类的响应。本文旨在了解 ChatGPT 的功能和用户参与度。结论是，ChatGPT 是基于深度学习架构的基于转换器的语言模型设计的，该模型使用无监督学习来生成类似人类的文本。它有一个大型数据库和内存系统来存储以前的用户响应，并使用机器学习算法和自然语言处理技术来理解用户输入并从其数据库中检索信息以生成响应。采访最终促成了一篇关于人工智能分离性身份障碍 (AIDIS) 的创新研究论文的开发。本研究：提出了基于人工智能的系统由于接触不同类型的数据和训练而发展出多重身份或角色的可能性，探讨了这种障碍的潜在影响和挑战，包括伦理问题，以及人工智能领域对新法规和政策的需求。
面向下一代网络的具有检索增强生成的交互式人工智能
随着人工智能 (AI) 的发展，交互式人工智能 (IAI) 的概念被引入，它不仅可以交互式地理解和响应人类用户输入，还可以响应动态系统和网络条件。在本文中，我们探讨了 IAI 在网络中的集成和增强。我们首先回顾人工智能的最新发展和未来前景，然后介绍 IAI 的技术和组件。然后，我们探讨了 IAI 与下一代网络的集成，重点关注隐式和显式交互如何增强网络功能、改善用户体验和促进高效的网络管理。随后，我们提出了一个支持 IAI 的网络管理和优化框架，该框架由环境、感知、动作和大脑单元组成。我们还设计了一个可插入的大型语言模型 (LLM) 模块和检索增强生成 (RAG) 模块，以构建大脑单元决策的知识库和上下文记忆。我们通过案例研究证明我们的 IAI 框架可以有效地执行优化问题设计。最后，我们讨论了基于 IAI 的网络的潜在研究方向。
飞机核电站撞击模拟方法 - Dynalook
LS-DYNA 包含 12 多种材料模型，可用于描述混凝土结构行为 [1]。本研究使用 *MAT_CSCM(_CONCRETE)/*(MAT_159) 混凝土模型 [2]–[4]。该模型基于三个不变屈服面，可以分别跟踪拉伸和压缩损伤，根据应变率效应调整混凝土强度和断裂能。由于“易输入”程序，所有输入参数均可按照 CEB-FIP 模型代码 [5] 重新生成。该程序提供基于用户输入参数的初始化例程，这些参数为正常混凝土强度 ∈ [20; 58] MPa，重点是中间范围 ∈ [28; 48] MPa[2]。单元素试验 对一个有限元的单轴无侧限拉伸和压缩的几项试验表明，声明的初始化程序给出的材料参数存在很大的不准确性。所得结果也得到了许多论文 [6]、[7] 的证实。因此，基于模型初始数据 [2] 和第三方研究 [6] 开发了新的外部初始化程序。该程序根据用户输入的抗压强度和骨料尺寸数据生成所有输入参数。单元素试验的结果如图所示。1 和 2。
对话式人工智能开发平台的成熟度评估框架
对话式人工智能 (AI) 系统最近人气飙升，目前已用于从汽车助手到客户支持等众多应用。对话式 AI 系统的开发由各种各样的软件平台支持，这些平台都有类似的目标，但重点和功能不同。目前缺乏对对话式 AI 平台进行分类的系统基础。我们提出了一个评估对话式 AI 开发平台成熟度级别的框架。我们的框架基于系统的文献综述，其中我们提取了各种开源和商业（或内部）平台的共同和区别特征。受语言参考框架的启发，我们确定了对话式 AI 开发平台在理解和响应用户输入方面可能表现出的不同成熟度级别。我们的框架可以指导组织根据其需求选择对话式 AI 开发平台，并帮助研究人员和平台开发人员提高其平台的成熟度。
BSA 提交关于 OSTP 人工智能权利法案倡议的意见书
本报告中的“人工智能”一词是指使用机器学习算法的系统，这些算法可以分析大量训练数据，以识别相关性、模式和其他元数据，这些元数据可用于开发模型，该模型可以根据未来的数据输入做出预测或建议。例如，开发人员使用机器学习创建了“Seeing AI”，这是一款应用程序，通过提供照片中物体的听觉描述，帮助盲人或视障人士探索世界。3 该应用程序的用户可以使用智能手机拍照，Seeing AI 描述照片中出现的内容。为了开发能够识别图片中物体的计算机视觉模型，该系统使用数百万张公开图像的数据进行训练，这些图像描绘了树木、路牌、风景和动物等常见物体。当用户输入新图像时，Seeing AI 实际上会通过将其与从训练数据中得出的模式和相关性进行比较来预测照片中的物体。
生成式人工智能
生成人工智能技术在教学与学习中的发展（教学与学习）3.生成人工智能（Generative AI）是一种人工智能形式，它使用机器学习模型根据用户输入创建内容。生成式人工智能应用程序使用算法来操纵和合成数据，以创建各种形式的内容，这些内容看起来新颖、逼真，就好像它们是由人类制作的一样。生成式 AI 应用程序有多种形式，可以生成文本（如 ChatGPT 和 Jasper AI）、图像（如 Craiyon 和 Midjourney）、音乐（如 Amper 和 MuseNet）、语音（如 Speechify 和 Murf）、视频（如 Synthesia 和 DeepBrain.AI）等形式的内容。现在，有更多的应用程序正在或将被开发供各方使用，这是技术行业不断向前发展的趋势。4.总体来说，有多种生成式 AI 应用程序可用于 PdP，以快速、轻松地丰富信息发现。如果正确有效地使用，生成式人工智能可以用来支持 PdP。例如，它可以用于：
共同计划要求指南（居住）
•要求文本包含在具有蓝色背景的页面上。o斜体文本提供哲学背景；这些陈述不是计划要求，因此，审核委员会无法提及。o框中的文本提供了背景和意图，也不可提及。o审核委员会只能在括号内的注释表明审查委员会必须/必须进一步指定的情况下才能进一步指定其他计划要求。•理解和应用个别程序要求的指南包含在白色背景的页面上。•目录中的每个条目都是一个链接，可用于跳到指南中的特定主题区域。•搜索功能允许用户输入关键字以快速找到信息。•在适当的情况下，包括ACGME认证数据系统（ADS）中数据输入外观的屏幕截图。广告屏幕截图可能会随着每月进行系统增强功能而发生变化。随着这些更改的发生，指南将定期更新。
用人工智能重新想象类别管理
监督和无监督的机器学习（ML）在增强支出细分精度方面起着关键作用。无监督的ML简化了数据分类和清洁，而受监管的ML改善了用户输入和错误识别。监督机器学习的一个常见例子是PA；这使组织能够分析历史支出，同时合并来自各种来源的实时数据以预测未来的支出模式。这有助于在内部分析过程中更敏捷的决策。此外，NLP可以从非结构化的数据源（例如合同，数量和电子邮件清单）中提取有价值的见解，从而提高了支出分析的信誉和准确性。与NLP类似，大型语言模型（LLMS）可以通过标准化数据库中使用的文本来对数据进行分类非常有用。换句话说，LLM可以将花费转换为统一的语言，修复错别字和完全缺失的句子，这将使细分过程变得更加困难。
使用机器学习的多种疾病预测，深
使用机器学习，深度学习和简化的多种疾病预测是一个综合项目，旨在预测包括糖尿病，心脏病，肾脏疾病，帕金森氏病和乳腺癌在内的各种疾病。该项目利用机器学习算法，例如带有Keras的Tensorflow，支持向量机（SVM）和逻辑回归。模型是使用简易云和简化库来部署的，为疾病预测提供了用户友好的界面。应用界面包括五种疾病选择：心脏病，肾脏疾病，糖尿病，帕金森氏病和乳腺癌。选择特定疾病后，提示用户输入预测模型所需的相关参数。输入参数后，该应用会立即产生疾病预测结果，表明该人是否受疾病影响。该项目解决了使用机器学习技术准确疾病预测的需求，从而可以尽早检测和干预。简化云和简化库提供的用户友好界面增强了可访问性和可用性，使个人可以轻松评估其各种疾病的风险。不同模型获得的高精度证明了使用的机器学习算法在疾病预测中的有效性。