XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System蜂拥而至
条例号。
通过向动物提供和涉及动物，动物卫生标准，检查，执法和补救措施，动物的约束，侵略性和危险的狗，繁重的狗，繁重的动物和蜂鸣器的官方和蜂鸣器，以及繁重的动物和狂欢，对动物的限制和繁重的狗，蜂拥而至，对动物的卫生标准，执法和补救措施，对动物的卫生标准，执法和补救措施，对动物的卫生标准，执法和补救，对动物的治疗和官方的态度和繁重的动物，官方和狂欢，派出，官方和狂欢的态度，繁重的派出，繁重的态度和繁重的派遣，繁重的动物，繁重的派出，以及7.411，“多户住宅综合体的建筑物，公共区域和操作标准”，第16.434节“动物护理”，第24.3节，“动物和鸟类”，以及附录B，第11节A-20“狗窝，狗的数量，住所的狗数量和猫的数量”，以及第11a-22节的第11a-22节，“保持兔子，犬，犬，猪的一致，以及猪pige，cope，pigel of consem of guinea pigel and confof of guinea pigel of pigel of pigel of pigel of pocel of。规定本条例应累积所有以前的条例和废除相互冲突的法令；规定可严重性条款；提供储蓄条款；提供罚款条款；在城市的官方报纸上发布；并提供生效日期。通过向动物提供和涉及动物，动物卫生标准，检查，执法和补救措施，动物的约束，侵略性和危险的狗，繁重的狗，繁重的动物和蜂鸣器的官方和蜂鸣器，以及繁重的动物和狂欢，对动物的限制和繁重的狗，蜂拥而至，对动物的卫生标准，执法和补救措施，对动物的卫生标准，执法和补救措施，对动物的卫生标准，执法和补救，对动物的治疗和官方的态度和繁重的动物，官方和狂欢，派出，官方和狂欢的态度，繁重的派出，繁重的态度和繁重的派遣，繁重的动物，繁重的派出，以及7.411，“多户住宅综合体的建筑物，公共区域和操作标准”，第16.434节“动物护理”，第24.3节，“动物和鸟类”，以及附录B，第11节A-20“狗窝，狗的数量，住所的狗数量和猫的数量”，以及第11a-22节的第11a-22节，“保持兔子，犬，犬，猪的一致，以及猪pige，cope，pigel of consem of guinea pigel and confof of guinea pigel of pigel of pigel of pigel of pocel of。规定本条例应累积所有以前的条例和废除相互冲突的法令；规定可严重性条款；提供储蓄条款；提供罚款条款；在城市的官方报纸上发布；并提供生效日期。
网络与网络战争 恐怖、犯罪和……的未来
理论已经以复仇的方式击中了目标。美国现在必须应对最恶劣的典型恐怖主义网络战争。帮助社会活动家和那些希望所有人利益的人的技术，同样也为那些意图最黑暗、一心想破坏、被中世纪的愤怒所驱使的人所用。就在我们完成这本书的收尾工作后不久，恐怖分子袭击了纽约和华盛顿。他们这样做，证实了第二章中的警告（回想起来，说得太简短了），即信息时代的恐怖组织，如基地组织，可能会追求一种战争模式，发展从多个方向袭击多个目标的能力，在蜂拥而至的活动中，其规模将超过一两次事件。2 而且，正如第二章所说，这些恐怖分子使用互联网电子邮件和网站进行通信，有时依靠加密和隐写术来确保安全。这些恐怖分子网络的图景虽然仍然模糊不清，但也证实了第三章的分析，该分析讨论了犯罪网络和其他网络如何拥有核心和外围，成员扮演着各种专业角色。第三章还解释了如何攻击此类网络及其金融和其他业务。此外，基地组织及其附属组织类似于第九章中阐明的 SPIN 型组织和动态。最后，在洛杉矶，恐怖事件动员了第四章中讨论的创新型恐怖主义预警小组。3 这本书突然变得比我们预期的更加贴切。4
无人机群的时代：探索战场的影响
开发公司，2005年），2，https：//www.rand.org/pubs/rgs_dissertations/rgsd189.html。11 Zachary Kallenborn和Philipp C. Bleek，“蜂拥而至：无人机群和化学，生物学，放射学和核武器”，《非扩散评论》 25，第5期，第5期（2018年）：523-543， https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/10736700.2018.1546902。12 Tahir，Boling，Haghbayan，Toivonen等人，“无人驾驶飞机群 - 一项调查”，13 Zachary Kallenborn，“群体谈话：了解无人机类型学。”现代战争研究所，2021年10月12日，https：//mwi.usma.edu/swarm-talk-talk-ustandingdrone-typology/。同上。15欧文·拉乔（Irving Lachow），“蜂群无人机的上行和下行”，《原子科学家公报》 73号，第2号，第2号（2017）：96 -101，https：//wwwwww.tandfonline.com/doii/doi/doi/doi/full/10.10.1080/0096340/00963402.2017.17.1290879。同上，97。17 Jacob W. Crandall，Nathan Anderson，Chace Ashcraft，John Grosh等人，“作为共享控制的人类互动：实现灵活的缺陷耐受性系统”（在工程心理学和认知的生态学上发表的论文：绩效，情感和情感和情绪良好：14届国际会议：14日国际会议，Vancouver，9-14 7月9-14，2017年7月，2017年），2017年7月，2017年）。18 Lachow，“蜂群无人机的上行和下行”，97。18 Lachow，“蜂群无人机的上行和下行”，97。
来自惊喜最小化的集体行为
集体运动本质上是普遍存在的；诸如鱼类，鸟类和无蹄类动物之类的动物群体似乎整体运动，展现出丰富的行为曲目，从定向运动到铣削到无序的蜂拥而至。通常，这种宏观模式是由组成部分之间的分散局部互动引起的（例如，在学校中的个人鱼）。这一过程的杰出模型将个体描述为自构的颗粒，受自我生成的运动和“社会力量”，例如短期排斥和远距离吸引力或一致性。但是，生物不是颗粒。他们是概率的决策者。在这里，我们介绍了一种基于主动推断的集体行为进行建模的方法。这个认知框架是单一势在必行的结果：最大程度地减少惊喜。我们证明，许多经验上观察到的集体现象，包括凝聚力，铣削和定向运动，在考虑主动贝叶斯推论所驱动的行为时自然出现，而没有明确的行为规则或目标在单个主体中构建行为规则。此外，我们表明积极推论可以恢复和推广社会力量的经典概念，因为试图抑制与他们的期望相结合的预测错误。通过探索基于信念的模型的参数空间，我们揭示了各个信念与群体属性（如极化）和访问不同集体状态的趋势之间的非平凡关系。我们还探讨了个人对不确定性的信念如何决定集体决策的准确性。最后，我们展示了代理如何随着时间的推移更新其生成模型，从而导致对外部爆发更敏感的组，并更加牢固地编码信息。
基于视觉的集体运动：蝗虫
自然发生的集体运动是一种引人入胜的现象，其中蜂拥而至的自发和协调其运动。许多蜂群的理论模型都假定理想化，完美的感知能力，而忽略了基本的感知过程，尤其是对于依靠视觉感知的代理商而言。具体而言，许多蝗虫等许多蜂群中的生物视觉利用了单眼非镜像视觉，从而防止了距离和速度的完美获得。此外，蜂群的同伴可以在视觉上相互阻塞，从而进一步引入估计错误。在这项研究中，我们探索了使用非镜镜，单眼视觉在受限条件下出现有序集体运动的必要条件。我们提出了一种基于视觉的聚集运动模型，用于蝗虫样药：拉长形状，平行于水平平面的全向视觉传感器，缺乏立体深度感知。该模型解决了（i）距离和速度的非镜镜估计，（ii）视野中存在闭塞。我们考虑并比较代理商可能用来以视觉感知过程所需的计算复杂性为代价来解释部分视觉信息的三种策略。在各种几何环境（环形，走廊和环形领域）进行的计算机模拟实验表明，这些模型可以导致有序的或近地有序状态。同时，它们在达到顺序的速度上有所不同。此外，结果对代理的伸长敏感。在几何受限的环境中进行的实验揭示了模型之间的差异，并阐明了使用它们来控制蜂群剂时可能的权衡。这些建议用于进一步研究生物学和机器人技术的途径。
在Chatgpt和其他生成AI时代，AI检测和窃相似性是否值得？
聊天机器人的最新进展为学生和学者提供了一种新的知识来源和组成方式。在很短的时间内，学生和学者蜂拥而至，用于使用Chatgpt和其他生成人工智能（GAI）平台，原因是他们的反应能力。此外，除了生成的聊天机器人（例如Chatgpt和Gemini）之外，AI编写工具用于释义，总结和共同写作也已经变得有能力且越来越普遍，因此公众被宠坏了。在对流行的聊天机器人和AI写作工具进行了测试后，很明显，尽管Turnitin之类的程序正在开发新算法来检测窃和AI-AI-ATECTENT内容，但本研究的初步发现表明，这可能是一项越来越困难的任务。这些测试已在YouTube上发表，几周后，随着学生和教育工作者似乎对这些AI工具的优势，劣势和合法性似乎不确定，证据就获得了数以万计的观点。清楚的是，我们已经通过了临界点，而AI的帮助不再只是语法修复器。这对此的影响是关于窃的，因为窃已经是大学的重要问题。该职位论文报告使用Turnitin软件和AI写作工具（例如Chatgpt和Quillbot）进行的测试。这些现实世界的测试支持该论文的立场，即确定在GAI世界中构成原创作品的越来越困难。所提出的方法侧重于工作的“理解”，而不是文本相似性。本文的目的是提供证据表明，依靠相似性检查和当前形式的AI探测器的教育者可能会无意间支持窃而不是减少窃。提出了一种新的学术窃方法检测方法，利用大型语言模型来生成和跟踪思想，从而充当一个想法数据库。
年度报告和合并财务报表
对我来说，2023 年的亮点之一是皇家园艺学会在威斯敏斯特大教堂为国王陛下的加冕仪式提供植物和花卉方面发挥了令人难以置信的作用。毕竟，我们是皇家园艺学会。为如此精彩的活动做出贡献是一种莫大的荣幸。不久之后，国王和王后陛下参观了皇家园艺学会切尔西花卉展，并颁发了第一枚伊丽莎白荣誉勋章。这些勋章是为了表彰已故女王伊丽莎白二世对园艺的深厚热爱而设立的，颁发给推动园艺科学、艺术或实践发展的国际园艺家和英国非园艺家。皇家园艺学会切尔西经常被描述为世界上最好的花卉展，2023 年我们真的很幸运，拥有一个特别美妙的花园组合；有些花园是正式而修剪整齐的，有些是野生而松散的，但都美丽而迷人。 RHS 展览提供了今年许多最引人注目的园艺亮点。RHS 马尔文春节有一年精彩的展示花园。在 RHS 汉普顿宫花园节上，游客蜂拥而至，参观卡罗尔·克莱因的园艺英雄花园，而汤姆·马西的复原花园则以其可持续设计的互动方式真正具有开创性。RHS 花展塔顿公园继续推广小空间园艺，广受欢迎的金内尔花园是一场欢乐而成功的展览的一部分。更多人也参加了在我们 RHS 花园举办的花展。RHS 花园布里奇沃特在 2023 年庆祝了其第一百万名游客，很高兴看到与当地社区的如此多互动。RHS 花园威斯利继续蓬勃发展，拥有新的区域，例如清湖，我们的游客将其视为一个新湖，但我认为它是一个巨大的水桶，收集水供花园使用。我们正在建造更多的水收集设施，作为我们对
高敏性检测舌头样品中结核分枝杆菌DNA
抽象的舌头拭子（TS）采样与定量PCR（QPCR）结合检测结核分枝杆菌（MTB）DNA是痰液测试结核病（TB）诊断的有希望的替代方法。在先前的研究中，擦拭舌头的敏感性通常低于痰液。在这项研究中，我们评估了两种提高灵敏度的策略。一方面，用于从2 ml悬浮液中浓缩舌头细菌，这些悬浮液从高容量的泡沫拭子样品中洗脱。将沉淀重悬于500 µL悬浮液中，然后在双目标qPCR之前机械裂解以检测MTB插入元件为6110，为1081。分级实验表明，可沉积分数中存在临床拭子样品中的大多数MTB DNA信号（99.22％±1.46％）。当适用于从124个具有推定性结核病的南非人收集的存档泡沫拭子时，该策略表现出83％的敏感性（71/86）和100％特异性（38/38），相对于痰液微生物学参考标准（MRS; Sputum; Sputum; sputum; sputum; sputum; sputum; sputum; sputum; sputum; sputum; sputum; sputum; sputum; sputum; sputum; sputum; sputum; sputum》;第二种策略使用了序列特异性磁捕获（SSMAC）来浓缩从MTB细胞释放的DNA。该方案是在存档的Copan floqswabs蜂拥而至的木材样品上进行了评估，这些拭子样品是从128个具有推定性结核病的南非参与者中收集的。将洗脱为500 µL缓冲液的材料机械裂解。通过蛋白酶K消化悬浮液，与生物素化的双靶寡核苷酸探针杂交，然后使用磁分离浓缩约20倍。在对浓缩物的双目标qPCR测试后，该策略相对于痰液MRS表现出90％的敏感性（83/92）和97％的特异性（35/36）。这些结果指向了用于检测TS中MTB DNA的可自动性高敏性方法的道路。
了解我，了解你：人工智能中的心智理论
人工智能 (AI) 极大地改变了我们所知的世界。机器学习 (ML) 是人工智能的一个分支，其关键进展在于使机器能够从数据中学习。深度学习 (DL) (LeCun、Bengio 和 Hinton，2015) 发挥了核心作用，这是一种基于人工神经网络的技术，旨在有效支持学习。由于 DL 与强化学习 (RL，即代理通过与现实世界交互进行学习并相应地获得奖励或惩罚的概念) 相结合，它已被证明能够提供有时超越人类的表现。一个典型的例子是 AlphaGo 计算机程序成功地在围棋比赛中不断击败世界冠军，同时为成功的游戏策略提供了新的见解。这些突破性的成就让人们对人工智能及其所能实现的目标过度自信，尤其是在短期内。风险投资蜂拥而至人工智能初创企业。人们期待自动驾驶汽车随时出现在我们的道路上。然而，最近发生的一些严重事件已经敲响了警钟。涉及原型自动驾驶汽车的事故已导致人员伤亡（Tesla Deaths，2020 年），这让人们质疑该技术在人机密切互动的潜在危险情况下的使用是否真的准备就绪。令人惊讶的是，这些事故是由于车辆未能执行相对简单的任务造成的，例如物体检测或障碍物跟踪和避让（Hawkins，2019 年）。事实上，在 AI 能够安全地部署到高风险和潜在危险的情况下之前，需要具备更为复杂的功能。对当前 AI 使用的期望可能需要修改。以自动驾驶为例。智能汽车需要实时对人类行为做出可靠的预测，以便预先调整速度和路线，以应对儿童可能突然穿过马路的决定。深度神经网络可以有效地识别流媒体视频中的人类动作，如运动模式（Singh、Saha、Sapienza、Torr 和 Cuzzolin，2017 年）。然而，后者可能具有欺骗性，因为人类可以根据自己的心理过程、想法和动机以及他们周围看到的事物突然改变主意。在我们的例子中，之前在人行道上走向学校的孩子们可能会看到马路对面有一辆冰淇淋车，并决定冲过马路去买冰淇淋。在如此复杂的环境中，没有一个预测系统仅仅基于过去观察到的运动来运作，就不可能准确可靠，也不需要考虑上下文和其他相关主体的性质。另一方面，人类可以预测其他人的未来行为，即使没有运动，只需快速评估相关人员的“类型”和他们周围的场景（例如例如，站在走廊里的老人很可能会决定乘坐电梯，而不是走楼梯）。这表明人工智能需要解决“热”认知问题，比如人的思维是如何受到其情绪状态影响的（Lawrence、Clark、Labuzetta、Sahakian & Vyakarnum，2008 年；Taylor Tavares、Drevets & Sahakian，2003 年）。热认知是指情绪和社会认知，包括心智理论（ToM）。它与“冷”认知形成对比，在“冷”认知中，信息处理与情感无关。社会认知旨在通过研究潜在的认知过程来理解社会现象（即人们与他人打交道的方式）。随着能够表现出一定（有限）智能的人工智能的出现，这一概念需要扩展到人类如何与智能机器（例如航空公司的对话机器人）打交道，反之亦然。
了解我，了解你：人工智能中的心智理论
人工智能 (AI) 极大地改变了我们所知的世界。机器学习 (ML) 是人工智能的一个分支，其关键进展在于使机器能够从数据中学习。深度学习 (DL) (LeCun、Bengio 和 Hinton，2015) 发挥了核心作用，这是一种基于人工神经网络的技术，旨在有效支持学习。由于 DL 与强化学习 (RL，即代理通过与现实世界交互进行学习并相应地获得奖励或惩罚的概念) 相结合，它已被证明能够提供有时超越人类的表现。一个典型的例子是 AlphaGo 计算机程序成功地在围棋比赛中不断击败世界冠军，同时为成功的游戏策略提供了新的见解。这些突破性的成就让人们对人工智能及其所能实现的目标过度自信，尤其是在短期内。风险投资蜂拥而至人工智能初创企业。人们期待自动驾驶汽车随时出现在我们的道路上。然而，最近发生的一些严重事件已经敲响了警钟。涉及原型自动驾驶汽车的事故已导致人员伤亡（Tesla Deaths，2020 年），这让人们质疑该技术在人机密切互动的潜在危险情况下的使用是否真的准备就绪。令人惊讶的是，这些事故是由于车辆未能执行相对简单的任务造成的，例如物体检测或障碍物跟踪和避让（Hawkins，2019 年）。事实上，在 AI 能够安全地部署到高风险和潜在危险的情况下之前，需要具备更为复杂的功能。对当前 AI 使用的期望可能需要修改。以自动驾驶为例。智能汽车需要实时对人类行为做出可靠的预测，以便预先调整速度和路线，以应对儿童可能突然穿过马路的决定。深度神经网络可以有效地识别流媒体视频中的人类动作，如运动模式（Singh、Saha、Sapienza、Torr 和 Cuzzolin，2017 年）。然而，后者可能具有欺骗性，因为人类可以根据自己的心理过程、想法和动机以及他们周围看到的事物突然改变主意。在我们的例子中，之前在人行道上走向学校的孩子们可能会看到马路对面有一辆冰淇淋车，并决定冲过马路去买冰淇淋。在如此复杂的环境中，没有一个预测系统仅仅基于过去观察到的运动来运作，就不可能准确可靠，也不需要考虑上下文和其他相关主体的性质。另一方面，人类可以预测其他人的未来行为，即使没有运动，只需快速评估相关人员的“类型”和他们周围的场景（例如例如，站在走廊里的老人很可能会决定乘坐电梯，而不是走楼梯）。这表明人工智能需要解决“热”认知问题，比如人的思维是如何受到其情绪状态影响的（Lawrence、Clark、Labuzetta、Sahakian & Vyakarnum，2008 年；Taylor Tavares、Drevets & Sahakian，2003 年）。热认知是指情绪和社会认知，包括心智理论（ToM）。它与“冷”认知形成对比，在“冷”认知中，信息处理与情感无关。社会认知旨在通过研究潜在的认知过程来理解社会现象（即人们与他人打交道的方式）。随着能够表现出一定（有限）智能的人工智能的出现，这一概念需要扩展到人类如何与智能机器（例如航空公司的对话机器人）打交道，反之亦然。