XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System由坏
好，坏和危险 - aura home
1 Institute for Biomedicine, ETSIAMB, University of Castilla-La Mancha, 02008 Albacete, Spain 2 Department of Imm unology, Micr obiology and P ar asitology, Faculty of Medicine and Nursing, University of the Basque Country (UPV/EHU), 48940 Bilbao, Spain 3 Institute of Medical Sciences, University of Aber deen, Aber deen AB25 2ZD，英国4 GMCA研究部门，瓦伦西亚大学微生物学与生态学的偏离，伯贾索特大学，西班牙瓦伦西亚46010号，5 SE VER感染研究小组，卫生研究所LA FE，46026 Valencia，西班牙瓦伦西亚，西班牙瓦伦西亚，西班牙语∗。生物医学研究所，Etsiamb，Castilla-la Mancha大学，西班牙阿尔巴塞特02008。 电子邮件：piet.degroot@uclm.es‡这些作者同样贡献了编辑：[John Morrissey]生物医学研究所，Etsiamb，Castilla-la Mancha大学，西班牙阿尔巴塞特02008。电子邮件：piet.degroot@uclm.es‡这些作者同样贡献了编辑：[John Morrissey]电子邮件：piet.degroot@uclm.es‡这些作者同样贡献了编辑：[John Morrissey]
机器学习对自然科学好还是坏？
抽象的机器学习（ML）方法对所有科学产生了巨大影响。但是，ML具有强大的本体论（只有数据存在），并且是一个强大的认识论，其中模型在持有培训数据上表现良好，则认为该模型被认为是好的。这些哲学与自然科学中的标准实践和关键哲学持强烈冲突。在这里，我们在自然科学和认识论具有有价值的自然科学中确定了ML的一些位置。例如，当在因果推理中使用表达的机器学习模型来表示混杂因素的效果，例如前景，背景或仪器校准参数，ML的模型容量和宽松的哲学可以使结果更加值得信赖。我们还表明，在某些情况下，ML的引入引入了强烈的，不必要的统计偏见。对于一个，当使用ML模型模拟物理（或第一原理）模拟时，它们会扩大确认偏见。对于另一个，当使用表达回归来标记数据集时，这些标签不能在下游关节或集合分析中使用而无需进行不受控制的偏见。标题中所有自然科学的问题都在问。也就是说，我们呼吁科学社区退后一步，并考虑ML在其领域的作用和价值。我们在这里给出的（部分）答案是从物理学的特定角度出发的。
洗钱和对坏公司的检测
有益所有权（BO）透明度是全球反洗钱（AML）辩论中的核心问题。在过去的15年中，已经采取了各种措施来最大程度地减少公司所有权的不透明性，最后是在各个司法管辖区建立BO登记册。，尽管有所有重点，但支持这种关注的证据仅限于案例研究，并且缺乏实证研究。本文是由欧盟资助的项目数据流的研究活动造成的，它解决了这一差距。它实现了一种机器学习方法，首先是开发新的指标，以衡量公司所有权不透明的各个方面，其次，验证了它们，以防止非法活动的证据。这是通过对在九个欧洲国家注册的300万公司的实证分析以及对这些公司和/或其所有者的制裁和执法措施的证据进行的。结果表明，公司所有权不透明是一个相关因素，该因素解释了公司（或其所有者）可能参与非法活动的可能性。因此，拟议的风险指标在识别与负面证据相关的公司中具有强大的预测能力，这些证据可用于AML/CTF风险评估活动。包括地理位置和商业领域等宏观信息的包含，进一步改善了对现象的理解。
好，坏的和关于CCS的丑陋现实（...
碳捕获和存储（CCS）是一项50年历史的技术，可在捕获和储存二氧化碳方面可变。大多数项目都使用CCS来增强石油回收（EOR），产生更多的石油和天然气以及更多的排放。
ai：房地产的新室友 - 好，坏和...
目的：本文旨在对人工智能（AI）和大型语言模型（LLM）（例如GPT-4）对房地产行业的变革性影响进行全面分析。它探讨了这些技术如何重塑该行业的各个方面，从市场分析和估值到客户互动，并评估技术效率与保留人类业务元素之间的平衡。设计/方法论/方法：研究基于对AI作为房地产应用技术的优势和劣势的分析。它使用此框架来评估不同用例中该技术的潜力。这是由有关该主题，实践见解和行业专家意见的新兴文献补充的，以对该主题提供平衡的看法。调查结果：本文揭示了AI和LLM在房地产中提供了重大好处，包括增强的数据驱动决策，预测分析和运营效率。但是，它还发现了关键挑战，例如AI算法的潜在偏见以及消除客户互动的风险。独创性：这项工作突出了对房地产中AI的优势和局限性的平衡。它在房地产中介绍了“锯齿状技术前沿”的新颖概念，为了解该行业的AI与人类专业知识之间的相互作用提供了独特的框架。0。简介
人工智能可以预测好鸡蛋和坏鸡蛋吗？
背景：Future Fertility 的 Violet 是一种人工智能图像分析卵子评估工具，适用于寻求选择性卵母细胞保存的患者。该技术用于识别成熟卵子的相对活力，从而为每位患者量身定制个性化治疗计划。该软件检测卵母细胞中的模式，以便更好地了解卵子质量。对于已知存在与卵子质量相关的问题的老年患者，它可能特别有影响，特别是考虑到他们可能没有太多机会进行多个周期。虽然我们目前有评估精子质量和胚胎质量的方法，但确定成功卵母细胞的指导方针非常有限。Violet 是目前唯一用于预测卵子质量的客观评估工具。目前的研究表明，Violet 比训练有素的胚胎学家高出 20% 以上，可重复性为 100%。需要更多数据来评估 Violet 的可行性，以便更好地评估其在改善 IVF 结果方面提供的价值。
好指标与坏指标：以 GDP 为例
这些政策指标既可以直观地了解社会世界，又可以将其转化为数据：它们易于阅读和理解，并且在时间和空间上具有可比性。然而，它们不可避免地会带来数据汇总和加权的问题，这两个问题都与需要将收入（以货币单位表示）和健康（以预期寿命表示）等异质变量合并成一条信息有关。这在技术上绝非不可能，但需要使用特定的统计技术。2 这些政策指标中的第二个，即仪表盘，通过采用多维方法，让用户可以自由地不在这些不同维度之间进行选择，从而保留尽可能多的信息以供采取行动。例如，评估环境质量可能意味着量化空气质量、水质、气候和其他彼此不相似的维度。这反过来又带来了其他问题，如数据异质性、层次结构以及时间上的可比性和空间上的排名。
人工智能革命的好与坏简介 - Gen Digital
生成无限 AI 模型的生成能力几乎可以应用于无限领域——从生成图像、视频、草图和文本文档到音频、语音和音乐，其简单性和质量令人叹为观止。例如，现在购买一部新的莎士比亚戏剧只需要向复杂的语言模型分配一些简明的指令。同样，为你的科幻小说获取插图也同样简单，只需利用你自己的一张照片的构图，该照片的背景是奇幻世界。如果你好奇安东宁·德沃夏克如何将一首当代说唱歌曲改编成交响乐，这很容易理解。只要有一点耐心，这些尝试就能产生令人印象深刻的可信和高质量的结果。生成内容的问题和争论可能最引人注目的是一张看似真实的教皇方济各的照片的病毒式传播，这张照片是由 Midjourney 生成器 (Novak, 2023) 制作的。