XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System范例
信息范例 - Monoskop
信息是对于理解和应对我们周围的现实很重要的数据。为了做某事，掌握一些关于该主题的信息可能是必要的或有用的。不仅传达的内容很重要，而且传达的时间也很重要：必须在正确的时间接收信息，这样它才能影响决策。社会主义控制论专家斯塔福德·比尔 (Stafford Beer) 说过：“信息是改变我们的数据。”20 世纪的科学发现导致了计算机的发明，也揭示了人类如何接收、处理和传输信息。之前被认为是“记忆”、“原因”等词语背后的模糊现象复合体，现在以机制的形式出现 - 因此，我们可以开始理解“它是如何工作的”，以及错误来自哪里。这些发现引发了对“人工智能”的探索。信息范式中的一个核心发现是，在处理、存储和传输信息的过程中所花费的人力资源是有限的 - 就像硬盘和计算机的 RAM 被限制在一定量的位数一样。人类的注意力是可以测量的——因此有了“注意力经济”的想法。例如，一个重要的启示是，人类记忆能够同时处理 7 个（正负 2 个）主题。这引发了人们对人际交往的新态度。我们应该尊重一个人的认知能力，不要向他灌输过多的信息，导致他的注意力超负荷。但最重要的是尽可能清晰、可靠地传达信息。如何做到这一点？容易吗？要做到这一点，你不需要添加任何东西，就像
人机交互范例 - DTIC
但是现在，尽管文字处理尚未完成分析，但可用性的前沿已经因为新应用程序和新界面技术的开发和引入而不断向前推进。电子邮件和计算机会议支持等通信应用程序所带来的可用性挑战远比文字处理向非程序员扩展所带来的挑战更加多样化。在当前技术中，多个用户通过极其不同的工作站类型协作访问多个应用程序。就在这些新领域的可用性问题得到阐述和探索的同时，前沿原型正在引入手势（例如手写）和语音输入以及交互式视频输出。这些新发展正在整个行业中以更快的速度、更广泛地发生，并随着时间的推移影响更多的用户。
信息范例 - Monoskop
信息是对于理解我们周围的现实并采取行动非常重要的数据。为了做某事，拥有一些有关该主题的信息可能是必要的或有用的。不仅传达的内容很重要，而且传达的时间也很重要：信息必须在正确的时刻收到，这样才能影响决策。社会主义控制论学家斯塔福德·比尔（Stafford Beer）说：“信息是改变我们的数据。”二十世纪的科学发现导致了计算机的发明，也揭示了人类如何接收、处理和传输信息。之前被认为是“记忆”、“思维”等词背后的模糊定义现象的复合体，现在以机制的形式出现——因此，我们可以开始理解“它是如何工作的”，以及错误在哪里被采取。这些发现引发了“人工智能”方向的搜索。信息范式的核心发现之一是，在处理、存储和传输信息的过程中花费的人力资源数量是有限的——就像计算机的硬盘驱动器和 RAM 被限制在一定的容量内一样位。人类的注意力是可以测量的——这就是“注意力经济”思想的由来。例如，一个重要的启示是人类记忆能够同时处理七个主题，加上或减去两个。从这里出现了一种对待人类互动的新态度。你应该尊重一个人的认知能力，不要让太多的信息让他的注意力超负荷。但最主要的是信息应该尽可能清晰、可靠地传达。如何做到这一点？容易吗？要做到这一点，你一定不能添加任何自己的东西，尽可能多
校本评估范例
实践工作是科学学科的共同要素。通过实验，学生可以培养实验技能和技术，例如操作仪器、执行测试或程序、确定要改变或控制的变量、进行观察和测量以及制表数据。此外，在数据处理过程中，学生可以绘制图表、进行计算、寻找模式和趋势、分析和解释观察到的数据、得出结论并将其与科学知识、原理和理论联系起来。进行实验有助于学生了解现象，例如当他们将观察到的具体证据与更抽象的想法或理论联系起来时。每个实验不应该花费超过两节课的时间来完成。实验可以分组进行，理想情况下不超过四名学生。每个小组的学生应该收集和解释自己的数据，但每个学生必须提交自己的报告。以下信息显示了实验报告中应包括的部分和相应的注释。撰写实验报告时应使用第三人称过去时。
不断发展的访问控制范例
集成机器学习（ML）和人工智能（AI）技术。利用定量研究设计，该研究通过系统结构化的问卷收集了来自各个部门的383个网络安全专业人员的数据。问卷表现出了出色的内部一致性，可靠性得分为0.81，旨在评估有关不同访问控制模型在打击勒索软件方面的功效的李克特量表问题。采用多元回归分析，该研究探讨了访问控制范例与减轻勒索软件风险的能力之间的关系，同时还考虑了员工网络安全意识的影响。调查结果表明，传统的访问控制方法对勒索软件攻击的动态性质的有效性较小，这主要是由于其静态配置。相比之下，将ML和AI集成到访问控制系统中会显着提高其在检测和防止勒索软件事件中的适应性和有效性。此外，该研究强调了网络安全意识和员工培训在强化针对网络威胁的关键基础设施方面的关键作用。采用了分层安全策略，结合了先进的技术解决方案和全面的网络安全实践，可显着提高关键基础设施针对勒索软件攻击的弹性。这些策略对于维护日益数字和相互联系的世界中必需服务的连续性和可靠性至关重要。基于这些见解，该研究建议对ML和AI技术在访问控制系统中的拥抱，对所有组织成员的网络安全培训的优先次序，以及实施多方面的安全方法，以更好地防御不断发展的垃圾软件威胁。关键字：勒索软件；关键基础设施；访问控制范例；基于角色的访问
组件安全：系统的设计范例...
摘要 — 太空任务面临日益增加的对抗性威胁，使安全问题比以往任何时候都更加重要。随着太空变得拥挤和充满争议，这些任务的成功和安全在很大程度上依赖于复杂系统的安全性和弹性。不幸的是，大多数太空网络安全标准、指南和框架往往未能在初始设计阶段将安全性作为主要考虑因素，并且通常在任务部署后才加以考虑。太空任务的安全设计方法应解决任务的多样性和每个任务的独特特征。为了应对这一挑战，我们引入了安全组件，这是一种系统化的方法来思考太空任务的安全设计。我们的设计策略涉及安全模块的概念，作为保护太空任务的基础构建模块。这些模块可以灵活组合，以创建定制的安全架构，以满足每个太空任务的独特要求。我们通过将我们的方法应用于航天器的关键组件（特别是星跟踪器）来证明其可用性。我们讨论了我们的策略的实用性、灵活性和可扩展性，以及它对即将出台的 IEEE 空间系统网络安全技术标准的适用性。我们的提案旨在通过补充现有的系统工程策略来增强而非取代自上而下的安全方法。此外，我们强调，我们的方法可以被各个空间组织轻松采用，并适用于包括系统之系统在内的其他领域，突出了其在空间任务之外广泛应用的潜力。索引术语 — 安全设计、空间网络安全、任务网络安全、系统之系统安全
基于视频游戏的持续注意力范例
摘要 通过使用结果知识 (KR)，可以训练出超强的警觉能力。我们目前的实验证明了使用第一人称视角运动视频游戏平台在学生和士兵样本中进行此类训练的有效性。通过在训练阶段操纵 KR 并在随后的转移阶段将其撤回来评估有效性。相对于无 KR 控制条件，KR 系统地提高了士兵和学生的表现。这些结果建立在我们之前的研究结果之上，这些研究结果表明，基于视频游戏的平台可用于创建以运动为中心的持续注意力任务，其中包含传统警觉的重要元素。结果表明，KR 在持续注意力中的作用延伸到基于第一人称视角运动的范式，并且这些作用发生在职业军人和更普通的人群中。这种持续注意力训练可以挽救生命，目前的发现展示了实现这一目标的一种特殊途径。
科学机器学习中的计算范例
科学机器学习（SCIML）已成为解决部分分化方程（PDE）并解决广泛现实世界挑战的强大工具。这种感兴趣的激增导致对传统数值方法的重新评估和重新思考，强调了对更有效和可靠的方法的需求，从而整合了模型驱动和数据驱动的方法。在这种情况下，物理知识的神经网络（PINN）是解决与非线性PDE相关的前进和反问题的新型深度学习框架。尽管PINNS展示了出色的有效作用，但几种新兴的人工智能（AI）方法学值得考虑更复杂和要求的应用程序。在本演讲中，我们将探索与AI迷人世界相关的新理论和应用挑战，因为它与SCIML相交。
主流后增长政策的有效范例？
“福祉经济”（WE）的概念，即追求人类和生态福祉而非物质增长的经济，正在获得政策制定者、商界和民间社会的支持。在过去几年中，一些国家的政府已将 WE 作为设计发展政策和评估社会和经济进步的指导框架。虽然 WE 与各种后增长概念有许多相同的基本原则，但它的语言和概念往往更能适应不同的社会和经济背景，从而渗透到政策过程中并与各种文化特征相联系，不仅在发达经济体，而且在工业化程度较低的国家。在本文中，我们描述了 WE 的主要特征，包括其对工作、生产力和技术等关键概念的处理方法，以及其政策影响的几个例子。我们最后认为，WE 框架可能是在国家和全球层面将后增长政策纳入主流的最有效基础之一。
神经形态编程的概念和范例
神经形态计算机的价值主要取决于我们对其进行编程以执行相关任务的能力。目前，神经形态计算机大多局限于从深度学习改编而来的机器学习方法。然而，如果我们能利用神经形态计算机的计算特性来发挥其全部功能，那么它的潜力将远远超出深度学习。神经形态编程必然不同于传统编程，需要我们对编程的总体思维方式进行范式转变。本文的贡献包括：1）对神经形态计算机背景下“编程”含义的概念分析；2）探索神经形态计算中前景广阔但被忽视的现有编程范式。目标是拓展神经形态编程方法的视野，从而使研究人员能够摆脱现有方法的束缚，探索新的方向。