XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System细致入微
如何引用本文：Sohaib Alam (2025)。重新定义图书馆服务：人工智能和机器学习在现代图书馆中的作用。国际图书馆进步，45(1)，24-33
摘要 人工智能 (AI) 为各个领域的研究发展开辟了新途径。人工智能技术在不同领域的广泛应用为未来创造了光明的前景。在图书馆领域，人工智能大大提高了信息资源的可用性和利用率，有助于实现图书馆的目标。为了保持相关性，图书馆员必须采用创新思维，因为人工智能现在已应用于图书馆的众多功能中，从组织书籍到促进书籍的传递。人工智能带来了新的可能性，例如整合物理和数字资源以及将视频辅助与物理材料联系起来。这篇评论文章探讨了人工智能 (AI) 在图书馆学中的整合，重点关注通过全面的文献检索发现的应用、工具和挑战。人工智能正在日益改变图书馆的运营，为编目、分类、内容发现和用户交互提供创新的解决方案。这篇评论强调了关键的人工智能驱动工具，例如聊天机器人、推荐系统和自动编目软件，这些工具可以提高图书馆的效率和用户体验。然而，图书馆采用人工智能也带来了重大挑战，包括数据隐私问题、专业培训需求以及工作岗位流失的可能性。本文综合了当前的研究结果，对人工智能在现代图书馆中的作用提供了细致入微的理解，深入了解了人工智能的变革潜力以及充分发挥其优势所必须克服的障碍。
高级持续性威胁简介 APT29 - EuRepoC
美国和英国政府将 ATP29 归咎于俄罗斯对外情报局 (SVR)，该局的“政治情报”和“经济情报”职责甚至比国内和军事情报机构 FSB 和 GRU 的职责更重要。荷兰情报和安全总局 (AIVD) 也将 ATP29 归咎于 SVR，这是基于 2014 年入侵 ATP29 假定总部 (HQ) 的安全摄像头后获得的录像。AIVD 可以识别出几个已知的 SVR 成员进出总部的“黑客室”。 IT 安全行业的消息来源（其中包括 CrowdStrike 在其关于该组织的初步报道中）仅确认了 APT29 是俄罗斯情报机构的一部分，而没有具体说明与特定机构的联系。然而，在随后的几年中，CrowdStrike 和 Mandiant 一直支持将 APT29 确定为 SVR 运营实体的判断。与 Turla 被怀疑与 FSB 有一般联系类似，没有任何特定的 SVR 单位公开与行业名称相关联。这与其他与俄罗斯有联系的行为者建立的更细致入微的组织联系形成了鲜明对比，包括 APT28（GRU 部队 26165）、Sandworm（GRU 部队 74455）和 Gamaredon（FSB 第 16 和第 18 中心）。关于该组织在俄罗斯情报机构中的组织地位的公开信息较少，这可能反映了其相对较高的运营安全级别，这也可能会影响分析储备，从而披露可能危及对该组织行动洞察的细节。来源 [4] , [5] , [6] , [7] , [31] , [32] , [33]
通过一系列基于 Er(III) 的复合物中的定向偶极相互作用直观控制低能磁激发
摘要：偶极耦合很少被用作镧系元素单分子磁体中缓慢弛豫动力学的驱动力，尽管它通常是介导此类物质中离子间磁相互作用的最强机制。事实上，对于多核镧系元素复合物，由于它们能够形成高度定向、高矩基态，偶极相互作用的幅度和各向异性可能相当大。本文我们提出了单核、双核和三核铒基单分子磁体序列 ([Er −TiPS 2 COT] + ) 𝑛 (𝑛= 1 −3)，其中磁弛豫路径允许性的大幅降低在角动量量子之间的偶极-偶极相互作用框架内得到合理化。由此产生的多核分子磁性设计原理源于高度各向异性磁态之间的分子内偶极耦合相互作用，为单个量化跃迁的复杂流形中的弛豫动力学提供了细致入微的证明。通过将弛豫动力学与分子磁性前所未有的频率范围（10 3 −10 −5 Hz）的交流磁场相结合，为该模型的有效性提供了实验证据。缓慢的动力学和多个低能跃迁的结合导致了许多值得注意的现象，包括在单一温度下可观察到三个明确定义的弛豫过程的镧系单分子磁体。
人工智能犯罪：概述......
摘要 本项目全面概述了人们对人工智能 (AI) 在犯罪活动中被恶意使用和滥用的日益担忧。随着人工智能技术迅速发展并融入各个领域，它们也容易被利用来达到有害目的。本研究借鉴相关文献、报告和代表性事件，构建了一个类型学，描述了人工智能能力被恶意操纵的多种方式。主要目标是揭示与人工智能犯罪相关的各种活动及其相应的风险。分析首先识别人工智能模型中的漏洞，深入了解恶意行为者可能利用的点。随后，探索扩展到人工智能支持和人工智能增强的攻击，对风险提出了细致入微的视角，而不是旨在做出结论性和详尽的分类。具体而言，该研究提出了四种类型的恶意人工智能滥用，包括完整性攻击、意外的人工智能结果、算法交易和成员推理攻击。此外，它还强调了四种恶意人工智能使用类别：社会工程、错误信息/虚假新闻传播、黑客攻击和自主武器系统的部署。本摘要最后呼吁提高认识、制定协作治理战略和制定政策，以最大限度地降低风险并减轻与人工智能相关的犯罪的有害后果。应对这些挑战的跨学科性质强调了政府、行业和民间社会之间合作的重要性，以增强对人工智能恶意使用和滥用的防范和抵御能力。关键词：- 人工智能、人工智能类型学、计算机犯罪、恶意人工智能、安全、技术的社会影响
利用人类输入来协调可解释人工智能
虽然近年来已经开发了大量可解释的人工智能 (XAI) 算法，但它们因与人类产生和使用解释的方式存在重大差距而受到批评。因此，当前的 XAI 技术通常被发现难以使用且缺乏有效性。在这项工作中，我们试图通过使人工智能解释具有选择性（人类解释的基本属性）来弥补这些差距，通过根据与接收者的偏好相符的内容有选择地呈现模型推理的子集。我们提出了一个通用框架，用于通过利用小型数据集上的人工输入来生成选择性解释。该框架开辟了一个丰富的设计空间，可以考虑不同的选择性目标、输入类型等。作为展示，我们使用决策支持任务来探索基于决策者认为与决策任务相关的内容的选择性解释。我们进行了两项实验研究，以基于我们提出的框架来检验三种范式：在研究 1 中，我们要求参与者提供基于批评或开放式的输入以生成选择性解释（自我输入）。在研究 2 中，我们向参与者展示基于来自类似用户小组的输入（注释者输入）的选择性解释。我们的实验证明了选择性解释在减少对人工智能的过度依赖、改善协作决策和对人工智能系统的主观感知方面的前景，同时也描绘了一幅细致入微的图景，将其中一些积极影响归因于提供自己的输入以增强人工智能解释的机会。总体而言，我们的工作提出了一个受人类沟通行为启发的新型 XAI 框架，并展示了其鼓励未来工作使人工智能解释更人性化的潜力。
探索人工智能在评估软技能中的作用
摘要 — 最近的研究强调了软技能在应对当今复杂的职场动态方面的关键作用。软技能涵盖了广泛的属性，例如有效的沟通、熟练的协作、灵活的适应性和深厚的情商，所有这些都是培养高效的团队环境和推动组织成功不可或缺的。尽管软技能的重要性已被公认，但其固有的主观性阻碍了对软技能的量化和评估。然而，人工智能 (AI) 技术的出现彻底改变了技能评估的格局，为解决这些长期存在的挑战提供了新的机会。通过利用人工智能算法，组织现在可以分析涵盖人类互动各个方面的大量数据集，从而对个人的软技能水平进行更细致入微和客观的评估。此外，人工智能驱动的评估具有可扩展性，可以对大量员工或候选人进行有效评估。尽管如此，人工智能和软技能测量的这种交集并非没有障碍。数据隐私、算法偏见以及自动化导致的失业可能性等道德考量需要仔细审查和监管。此外，软技能的动态性质带来了持续的挑战，因为个人必须不断调整和完善自己的能力，以满足不断变化的工作场所需求。尽管存在这些挑战，但人工智能与软技能测量之间的协同关系为人才评估和发展的未来带来了巨大的希望。通过采用人工智能驱动的方法，组织可以培养一支具备多样化技能的员工队伍，这些技能对于在不断变化的职业环境中茁壮成长必不可少。
特性分析 - ACM 数字图书馆
信息访问系统正变得越来越复杂，我们对用户在信息搜索过程中的行为的理解主要来自于定性方法，比如观察性研究或调查。利用传感技术的进步，我们的研究旨在用生理信号来表征用户行为，特别是与认知负荷、情感唤醒和效价有关的行为。我们对 26 名参与者进行了一项受控实验室研究，并收集了包括皮电活动、光电容积图、脑电图和瞳孔反应在内的数据。本研究从四个阶段探讨了信息搜索：信息需求 (IN) 的实现、查询公式 (QF)、查询提交 (QS) 和相关性判断 (RJ)。我们还包括不同的交互模式来表示现代系统，例如通过文本输入或口头表达的 QS，以及通过文本或音频信息的 RJ。我们分析了这些阶段的生理信号，并报告了成对非参数重复测量统计检验的结果。结果表明，参与者在 IN 时会经历明显更高的认知负荷，并且警觉性略有增加，而 QF 需要更高的注意力。QS 比 QF 需要更高的认知负荷。RJ 时的情感反应比 QS 或 IN 更明显，这表明在知识差距得到解决后，兴趣和参与度会更高。据我们所知，这是第一项采用更细致入微的生理信号定量分析来探索搜索过程中用户行为的研究。我们的研究结果为用户在信息搜索过程中的行为和情绪反应提供了宝贵的见解。我们相信，我们提出的方法可以为更复杂过程的特征提供信息，例如对话式信息搜索。
解读深度学习在神经科学中的应用
深度学习在神经科学中的应用具有前所未有的潜力，可以揭示大脑的复杂动态。我们的文献计量分析涵盖了 2012 年至 2023 年，深入研究了深度学习在神经科学中的整合，揭示了进化趋势并确定了关键的研究热点。通过对 421 篇文章的审查，这项研究揭示了跨学科研究的显著增长，其特点是深度学习技术在理解神经机制和治疗神经系统疾病方面的应用蓬勃发展。我们的研究结果的核心是分类算法、模型和神经网络在推动神经科学发展方面发挥的关键作用，突出了它们在解释复杂神经数据、模拟大脑功能以及将理论见解转化为实际诊断和治疗干预方面的功效。此外，我们的分析还描述了主题的演变，展示了从基础方法向更专业和更细致入微的方法的转变，特别是在脑电图分析和卷积神经网络等领域。这种演变反映了该领域的成熟及其对技术进步的适应。这项研究进一步强调了跨学科合作和采用尖端技术对破译大脑密码的创新的重要性。当前的研究为未来的探索提供了战略路线图，敦促科学界向着有突破性发现和实际应用前景的领域迈进。这项分析不仅描绘了神经科学领域深度学习的过去和现在，还阐明了未来研究的道路，强调了深度学习对我们理解大脑的变革性影响。
CPPD—鉴别诊断和鉴别治疗挑战
焦磷酸钙沉积病 (CPPD) 的特征是关节内和关节周围存在焦磷酸钙晶体，对风湿病学的诊断和治疗提出了挑战。本综述全面概述了 CPPD，重点介绍了其诊断、鉴别诊断、治疗挑战和监测，并深入了解了 CPPD 与心血管风险之间的关联。CPPD 的诊断依赖于识别滑液或关节组织中的 CPP 晶体，超声和常规放射照相等成像方式正在成为有价值的工具。2023 年美国风湿病学会 (ACR)/欧洲抗风湿病联盟 (EULAR) 分类标准优先考虑 CPP 晶体沉积的影像证据和急性炎症性关节炎的复发，有助于标准化诊断。鉴别诊断包括将 CPPD 与痛风、骨关节炎、类风湿性关节炎、碱性磷酸钙沉积病和其他炎症性关节病区分开来。 CPPD 管理中的治疗挑战在于缓解症状，目前尚无针对性疗法来影响 CPP 沉积。管理策略包括针对症状的治疗，如 NSAID、类固醇和秋水仙碱。使用托珠单抗抑制 IL-6 有望治疗难治性病例。监测 CPPD 包括评估关节症状、炎症和心血管风险因素，并定期进行临床评估。总之，CPPD 在风湿病学中提出了复杂的挑战，需要采取细致入微的诊断和治疗方法。需要持续进行研究以加深我们对 CPPD 机制的理解并探索新的治疗途径。
保护公民的人工智能伦理问题趋势……＆……
1）时间管理：人工智能时间管理工具可以分析员工的日程安排，确定任务的优先顺序，并有效分配时间。通过考虑个人的工作量、截止日期和优先事项，人工智能可以优化日程安排，从而减少潜在的员工倦怠。当教师使用人工智能对学生的学术作品进行评分和评估是否存在抄袭时，人工智能的优势也显而易见。2）更快地提高生产力：人工智能可以自动执行重复且耗时的任务，并同时处理多个任务，从而缩短周转时间并提高效率。人工智能可用于自动执行大学工作人员执行的许多重复且耗时的管理任务，例如评分作业、创建教学大纲和处理报告。3）执行数据和预测分析：人工智能算法可以比普通人更快地分析和处理大量数据。这些算法可以快速识别模式和趋势，执行预测分析，并提供洞察力以改进组织的决策过程。人工智能可用于主动识别陷入困境的学生并为他们提供成功所需的支持。人工智能辅导系统可以通过为学生提供个性化的指导和反馈来提高学生的学习成绩。人工智能还可以根据学生的兴趣和能力为他们创建个性化的学习路径。尽管人工智能的优势显而易见，但我们必须认识到某些固有的局限性。人工智能无法复制某些人类特质，而这些特质是决策和解决问题各个方面的关键组成部分。人类的经验和情商在细致入微的决策、同理心和创造性解决问题方面发挥着重要作用，而在这些方面，人工智能系统可能难以匹敌人类的参与能力。