XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System系统输出
以太网助力人工智能网络
为了理解网络的影响，我们首先简要概述训练这些大型模型所遵循的一般过程。一般过程遵循将大型语言模型 (LLM) 子集和要训练的数据分布到系统集群上 - 每个系统处理整个数据集的各自部分。然后，系统将根据手头的模型和给定的数据执行计算密集型操作，从极大的稀疏矩阵中导出张量。当每个节点完成工作时，它需要与给定集群中的所有其他系统交换信息，并且单个系统等待所有其他节点接收所有系统输出。然后，这些节点将所有数据与自己的数据合并，然后继续进行下一次计算迭代。这些输出会不断评估，直到作业完成。
无人驾驶汽车导航与多传感器集成的无故障完整性：芝加哥市中心的案例研究
的诚信一直是航空航天安全要求背后的驾驶原则（Davis＆Kelly，1993; Grimes，2007; SC-159，2004）。最近，还针对自动化地面车辆应用采用了完整性（Cosmen-Schortmann等，2008； Zhu等，2018）。完整性风险量化导航系统提供的信息的可靠性；如果风险太高，则携带该系统的车辆可能处于危险之中。无故障完整性风险衡量导航系统输出误差的可能性超过允许的控制范围时，当不存在传感器故障时。评估无故障完整性风险是确定导航系统是否可以满足预期操作的需求的第一步。如果系统无法满足此类需求，那么下一步评估传感器故障的下一步显然是没有意义的。
附录K草稿和蝙蝠保护策略
建设将在2023年第四季度或之前结束大约15到20个月。调试后，该项目将进入运营阶段。该网站上的太阳能模块每周365天，在白天7天。项目现场的操作活动将包括太阳能模块洗涤；植被，杂草和害虫管理；安全性，设施的维护，基于受监视的数据（包括系统输出和其他关键性能指标的实际公差与预期公差）响应自动化的电子警报，并与客户，传输系统运营商以及其他参与设施操作的实体进行通信。在开发计划中可以找到完整的项目描述，包括组件，建筑活动以及运营和维护。
线性系统的状态和扰动估计
摘要 本文简要介绍了线性系统比例积分观测器的设计。该观测器能够同时估计状态和未知输入，包括系统中出现的扰动或模型不确定性。使用 Matlab/Simulink 成功地完成了使用 PO 进行状态和输出估计以及使用 PIO 进行状态、输出和扰动估计的设计。使用 PO 和 PIO 进行估计的模拟，结果证明，当工厂中没有扰动时，可以正确估计状态变量和输出，而当对比例观测器的状态变量和工厂输出引入恒定扰动后，估计中会出现恒定的稳态误差，并且无论工厂中有无扰动，比例积分观测器都能够正确估计状态变量、扰动和系统输出。
![arxiv：2410.08526v1 [cs.cy] 2024年10月11日](/simg/g:\will\search\icon\source\7\795d1862679967688ef46d419a7b6f0dc030d951.webp)
arxiv：2410.08526v1 [cs.cy] 2024年10月11日
，不仅我们如何谈论计算系统。Many state-of-the-art generative AI (GenAI) systems are increasingly prone to anthropomorphic behaviors [e.g., 2, 3, 14, 25]—i.e., to generating outputs that are perceived to be human-like—either by design [40, 45, 46] or as a by-product of how they are built, trained, or fine-tuned [8, 60].例如，已经注意到，基于LLM的系统输出文本声称自己尝试了披萨[64]，爱上了某人[53]，比人类[16]更好，并且具有类似人类的生活经验[21]。这样的拟人化系统1范围从对话助手[例如1，57]到化身和聊天机器人，设计为朋友，伴侣或浪漫伴侣的替身[e.g.，5，12，36，55]和AI生成的媒体，旨在描绘人们[e.g.，54，61]，40 e. e.g. e.g.，30。e. gressive gy。
NIST.IR.8367.pdf
在本文中，我们提出可解释性和可解释性是机器学习系统的不同要求。为了说明这一点，我们概述了实验心理学中有关解释（尤其是数值刺激）和理解的文献。我们发现，解释是指将模型的输出情境化，使其与系统设计的功能目的以及最终用户的目标、价值观和偏好相关联。相反，解释是指准确描述导致算法输出的机制或实现的能力，通常是为了以某种方式改进算法。除了这些定义之外，我们的回顾表明，人类之间存在系统性差异，这会影响他们更喜欢根据详细解释而不是不太精确的解释做出决策的程度。这些个体差异，例如性格特征和技能，与他们从模型输出的精确解释中得出有意义的解释的能力有关。这意味着系统输出应该针对不同类型的用户进行量身定制。
中间的机器：通过媒体艺术探索情感人为计算机整合的黑暗模式
随着我们与机器的关系变得更加亲密，我们观察到量化人类情感的努力，这在历史上产生了意想不到的后果。我们通过最新的技术发展来承认这种趋势的扩增，该技术旨在旨在通过“ Machine_in_the_the_middle”探索将情报与机械过程相结合的黑暗模式。Machine_in_the_middle是一个交互式系统，其中参与其中戴着脑电图，分析其神经活动以确定其情绪状态的近似值。使用电肌肉刺激的脸部被动画成与情绪识别系统输出相对应的表达。通过我们的工作，我们贡献了三种可能的黑暗模式的见解，这些模式可能会从情感融合中产生，包括：人类情感的减少主义，代理的破坏和寄生共生。我们希望这些见解的刺激性研究人员和从业人员能够更加谨慎地接触人类计算机的整合。
EZ Welder™ 超声波装配系统 - Dukane
• 系统功率输出指示焊接周期内正常或可能的过载操作条件。• 一毫秒采样率每秒对周期参数进行一千次采样，以获得出色的精度和可重复性。• 4 行 LCD 显示屏，方便用户使用并显示焊接部件数据。• 自我诊断错误消息简化了故障排除和编程错误。• 可编程的不良或可疑部件限值指示所有超出可接受部件公差范围的参数（EZX）。• 视觉和声音警报提醒操作员任何可疑或不良部件状况（EZX）。• 具有可编程擦洗时间的标准焊接结束接地检测功能允许对纺织品等进行切割和密封。• 系统输出 - 超声波激活、系统故障、过热、过载、在线/离线状态。隔离坏部分好部分 (EZX)，准备就绪并留置。
人工智能音乐生成器输出中的版权侵权
音乐行业对颠覆性技术并不陌生。该行业似乎从非法文件共享造成的毁灭性衰退中复苏，而这似乎恰逢可能更具颠覆性的技术现象：人工智能（“AI”）。关于人工智能生成音乐的影响，人们已经讨论了很多，从所有权问题到公开权问题。然而，令人惊讶的是，关于人工智能系统输出侵权的讨论却很少。通过从最低限度用例法的角度研究人工智能音乐生成器的功能，本文将解释人工智能音乐生成器的输出如何可能侵犯授予音乐作品和录音版权所有者的独家复制权。展望未来，法院和政策制定者绝不能忽视人工智能破坏我们对人类创作的激励的能力，并制定规则，促进技术公司和版权所有者互惠互利的人工智能音乐生态系统。