XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System盲点
空地一体化车载网络调查...
车辆之间以及车辆与路侧单元 (RSU) 之间的交互和协作。因此，超可靠和低延迟无线通信技术起着至关重要的作用。联网后，车辆不仅可以扩展其感知能力以到达盲点，还可以联合处理传感数据并协调其驾驶决策，从而实现更安全的自动驾驶和更高效的道路交通。凭借这些巨大的潜力，联网汽车范式已被广泛视为汽车革命的下一个前沿。国际数据公司 (IDC) 预测，到 2023 年，全球近 70% 或美国 90% 的新轻型汽车和卡车将配备嵌入式连接。在中国复杂的驾驶环境下，联网和自动化汽车尤为重要，因为中国的道路充满了汽车、自行车和行人等混合交通。这就是为什么
Nasfaa的“ Off the Cuff”播客 - 第318集成绩单
所以这就是为什么我称其为盲点。因此，在我们进入这些之前，让我们回顾一下令人满意的学术进步。和一个定量和定性组成部分令人满意。如此质量，定性的关键词，这就是学生作品的质量，通常由GPA衡量。定量，您会想到数量，这是学生的学术工作的数量，并且以最大的时间范围和节奏来衡量。尽管对于我们的非术语，基于订阅和时钟小时的学校，PACE是最近的变化之一。在学校中删除了这类类型的学校，尽管最大的时间范围确实适用，但这些类型的学校不必衡量步伐。和最大时间范围可以作为最大尝试的信用或最大时间来完成日历时间。因此，在四年制的学位上，您有六年的时间来完成它。必须遵循非术语，时钟小时和基于订阅的程序的最大时间范围。
迈向体验式人工智能的启发式模型
摘要：基于人工智能艺术领域创意实践的快速发展，我们发现并响应了开发框架来分析这一新兴领域的关键维度（包括社会/政治）的迫切需求。本文对杰克·埃尔维斯的《Zizi Show》进行了全面的案例研究，该节目是爱丁堡大学爱丁堡未来研究所新现实与体验式人工智能项目的一部分。基于这一案例研究分析，我们建议将不同的项目特征分为四类（社会文化和制度方面；技术和媒体；经验和情感；观众和影响），作为启发式模型的基础。每个类别中收集的陈述/描述符可用于捕捉创意和设计策略，这些策略可以从文化和技术角度引导设计过程，实现项目的交叉检查和评估，并发现创意过程中的盲点。
Marion Ho-Dac。考虑欧洲人工智能标准化的基本权利：无稽之谈还是战略联盟？。EURAS 和 SIIT 2023 联合会议 - （负责）智能系统标准化，2023 年，EURAS 和 SIIT 2023 联合会议录，ISBN/EAN：9783958864917。�hal-04411136�
摘要：在欧洲背景下，欧盟《人工智能法案》提案和《安全可信人工智能标准化要求》草案都将标准化与基本权利联系起来。然而，这些文本并没有提供任何指导方针来具体说明和详细说明人工智能标准与基本权利之间的关系、其含义或含义。本章旨在澄清这一关键的监管盲点。主要解决的问题是，在未来的《人工智能法案》的基础上，采用人工智能协调标准是否应该考虑到基本权利。我们认为，答案是肯定的。某些人工智能系统带来的高风险尤其与侵犯基本权利有关。因此，减轻此类风险涉及基本权利的考虑，这也是未来协调标准应该反映的。同时，必须解决对欧洲标准化进程的有效批评。最后，讨论了在正在进行的欧洲人工智能系统标准化中实际纳入基本权利考虑的问题。
ACR患者新闻信最终2024
AMD最常被归类为“干”形式，这意味着视网膜中没有出血或泄漏。与潮湿的形式相比，干燥的AMD进展得慢得多，但仍会导致法律失明。在干燥AMD的更高级阶段，由于地理萎缩（GA）的形成，视网膜组织的丧失导致盲点。ga是在黄斑中形成的萎缩区域，它是视网膜的中心，负责中央视力。在2023年，前两种处理（Syfovre和Izervay）被FDA批准用于治疗地理萎缩（GA）。这些治疗方法抑制了已鉴定的补体途径，这被认为会导致GA的形成，并且在每月或每个其他月注射到眼睛时，它们显示出适度的GA进展减慢，具有一定的潜力
开发一个方法学框架，用于评估行星边界内电池升级的绝对可持续性
机器学习中的抽象未知未知数表示已知数据分布之外的数据点，并构成了传统机器学习模型的盲点。由于这些数据点通常涉及罕见和意外情况，因此模型可能会做出错误的预测，并可能导致灾难性情况。检测“未知未知数”对于确保机器学习系统的可靠性和鲁棒性并避免在现实安全至关重要的关键应用中出现意外失败至关重要。本文提出了使用主动学习数据选择机制依靠不确定性和多样性的主动学习数据选择机制来检测主动学习（U3DAL）中的无监督未知检测（U3DAL）。在Imagenet-A数据集和不同指标上验证了所提出的方法的有效性，这表明它表现出胜过检测“未知未知数”的现有方法。
科学会议2023现场会议指南
8-9：15上午|诊所和实验室中的主要事件II AI：Promise，Portfalls and Data Police这是临床转化界面上不容错过的会议。 它与临床医生，研究人员和患者具有很高的相关性，这些临床医生和患者的兴趣和专业知识水平不同，我们利用了如何利用新兴数据机会来增强心血管健康和疾病。 我们从心血管护理中AI的底漆开始 - 它如何工作，需要什么数据以及在这个空间中已经完成的事情以影响心血管护理。 接下来，我们检查了AI如何解决我们的临床偏见和盲点的用例。 接下来是“数据警察”的现实检查 - 方法论家强调了陷阱，AI产生的潜在偏见以及AI如何具有真正的伤害。 当我们考虑跨科学和临床环境中基于AI的模型的培训，验证和应用时，在我们的科学和临床方法中进行了另一项现实检查。8-9：15上午|诊所和实验室中的主要事件II AI：Promise，Portfalls and Data Police这是临床转化界面上不容错过的会议。它与临床医生，研究人员和患者具有很高的相关性，这些临床医生和患者的兴趣和专业知识水平不同，我们利用了如何利用新兴数据机会来增强心血管健康和疾病。我们从心血管护理中AI的底漆开始 - 它如何工作，需要什么数据以及在这个空间中已经完成的事情以影响心血管护理。接下来，我们检查了AI如何解决我们的临床偏见和盲点的用例。接下来是“数据警察”的现实检查 - 方法论家强调了陷阱，AI产生的潜在偏见以及AI如何具有真正的伤害。当我们考虑跨科学和临床环境中基于AI的模型的培训，验证和应用时，在我们的科学和临床方法中进行了另一项现实检查。
真实的可持续性评估：用户手册......
衡量经济实体的可持续性绩效（即它们对资源的积极和消极影响）是一项艰巨的任务，而这些资源对于地球上的生物和地球本身的福祉至关重要。尽管几十年来可持续性衡量和披露方面取得了进步，但目前的指标、方法和报告模式仍然无法为评估可持续发展的社会经济、治理和环境层面的影响提供充分的基础。需要解决导致可持续性报告无效的几个盲点，以进行有意义的评估。报告超载和指标过多也是问题所在。此外，由于目前的框架和指标主要是为营利性实体设计的，可持续性报告往往会绕过社会和团结经济中的实体，这些实体除了追求经济目标外，还追求社会和环境目标。2018 年 9 月，联合国社会发展研究所与社会价值提升研究中心 (CSES) 和多利益相关方平台 r3.0 合作，启动了一个为期四年的项目来解决这些问题。该项目旨在制定方法和指标，以有意义地衡量和评估广泛经济实体在实现《2030 年可持续发展议程》愿景和目标方面的绩效。本手册介绍了主要发现，包括该项目的新方法和指标，这些方法和指标解决了传统衡量和报告模型的盲点。这方面的主要干预措施包括强调趋势分析的重要性，以表明报告绩效在较长时期内的变化轨迹，以及基于情境的报告，以衡量过去和当前的绩效与可持续发展概念一致的规范和阈值。手册第 1 部分概述了问题、指标和目标，如果会计要促进实现《2030 年议程》所需的变革类型，这些问题、指标和目标应该在可持续性披露和报告中占据更重要的位置。第 2 部分提出了一个由 61 个指标组成的两层框架，用于衡量和评估组织层面的可持续性绩效和进展。每个指标都包括定义、指标如何情境化的描述及其与可持续发展目标的相关性。
Santosh K. Misra、Satyasiba Das、Sumeet Gupta、Sujeet K. Sharma。人工智能 (AI) 的公共政策和监管挑战。信息技术转移和传播国际工作会议 (TDIT)，2020 年 12 月，印度蒂鲁吉拉帕利。第 100-111 页，�10.1007/978-3-030-64849-7_10�。�hal- 03701826�
摘要：人工智能 (AI) 的应用正在我们的社会中迅速扩展。私营部门已经开始使用人工智能来提高效率，并为客户和股东创造更好的价值。人工智能的前景对政府来说也相当诱人。它有望成为突破性技术，使公共部门达到前所未有的效率和生产力。它有可能真正改变公共服务的提供方式和政府与公民互动的方式——从需求驱动模式转变为公共服务提供的预测模式。然而，人工智能存在大量陷阱和盲点，这使得政府采用人工智能尤其具有挑战性。为了在公共部门成功采用人工智能，政府必须清楚地了解这些挑战，并制定监管公共政策，以确保减轻人工智能可能带来的不利影响（如排斥、偏见等）。本文试图系统地探讨这些挑战，以使公共政策制定者能够应对这些挑战。