XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System讽刺
马克思的准沟丝讽刺和电流
本文通过反思马克思的简短讽刺论文“所有专业的生产力的辩护概念”来讨论Cybertechnologies构成的犯罪学挑战，从而解决了有关犯罪和技术创新的理论问题。在一定程度上可以说，由于网络犯罪的发展，犯罪学理论所带来的认识论挑战源于数字技术的中介作用以及构成其潜在犯罪用途的社会动态。技术的社会研究可以说是满足此类挑战的方法。为了解决这个问题，本文讨论了黑客在开发所谓的网络文化中的作用以及实现它的技术设备的作用。在这方面，有人认为，马克思的简短文章可能会对犯罪与技术创新之间的关系有见地，从而告知理论上的关注，这些问题会带来重大的实践，犯罪学，法律和法学后果。
自动化的讽刺及其对公共服务自动化的影响
公共服务规定的自动化已引起了人们的重新关注，因为据说新兴技术可以自动化以前被视为需要人类参与的任务。但是，这些自动化技术的优点经常被夸大。需要更多关于公共服务自动化的知识，并且可以从研究人自动互动的相邻研究领域中学到很多知识。以身作则，这项工作应用了贝恩布里奇（Bainbridge）（1983）的自动化概念。目的是（1）呈现自动化的讽刺，（2）在公共服务环境中实施自动化系统时，阐明了这些讽刺意味的如何发挥作用，以及（3）概述对公共服务自动化的含义。这是通过将自动化讽刺与瑞典地方政府的机器人过程自动化（RPA）开发的当代研究联系起来来实现的。该分析产生了五个讽刺和对公共服务自动化的影响。对公共服务自动化的讽刺和影响直接关注未来自动化实施中必须承认的关键挑战，并表明需要进一步的调查和理论发展，例如，自动化引入的问题；自动化遵循的任务，角色和职责；如何以促进监视，接管和维护的方式设计人与自动化系统之间的接口；以及评估自动化系统影响和质量的工具和方法。因此，本文为未来的实证研究和公共服务自动化的进一步发展奠定了基础。
AI 讽刺和数字反乌托邦：Dor 兄弟制作 AI 讽刺和数字反乌托邦：Dor 兄弟制作当代视频中的不完美和政治评论 当代视频中的不完美和政治评论
Dor 兄弟的 AI 生成的视频内容体现了数字创意的一个转折点，技术限制被重新用作美学工具。本文借鉴最近对 Yonatan Dor 的采访，探讨了兄弟俩的创新技术，例如使用复古滤镜掩盖视觉缺陷，以及接受 AI 输出的不可预测性。通过生成大量剪辑和精心编辑选择，他们创造了一种独特的美感，将超现实主义与粗犷的现实主义并列，常常让人想起早期的 CCTV 或 VHS 镜头。他们的作品不仅超越了 AI 视频典型的“变形脸”比喻，而且还具有讽刺意味，使用类似深度伪造的视觉效果来反映和批判阴谋论。这项探索反映了一种更广泛的趋势，即人工智能的创作可能性正在扩展到主流媒体，创作者越来越多地使用该技术来突破视觉界限，同时保持艺术完整性。Dor Brothers 的方法强调了创造力与技术的交汇，引发了人们对人工智能在内容创作、版权问题以及用户生成的深度伪造的文化影响方面的未来问题的质疑。
基于红橙色的甲带讽刺虹膜（III）复合物
摘要：一种新型的杂酵母（III）乙酰乙酸（ACAC）复合物，（L-5-CHO）2 IR（ACAC）（3B）（3B），是由2-（9'-己基碳唑-3'-3'-y-yly）合成的 - 5-5-5-甲基甲基）-5-甲基甲基吡啶（L-5-Cho）。复合物3b被确定为热化学稳定。研究了该化合物的光致发光特性，3B的二氯甲烷溶液在662 nm处产生无结构的发射，表明与父络合物相比，甲基基团红移151 nm。复合物3b也显示出具有中等的光致发光量子产率（67％）和短发射寿命（= 280 ns）。有机发光二极管（OLEDS）用由聚（N-乙烯基碳水化合物）（PVK），2-（4-tert-叔丁基苯基）-5-（4-二苯基）-1-1,1,3,4-4-oxadia-oxadia-oxadiazole（PBD）组成的溶液加工的发射层（EML）制造。含有复合物3b的OLED在624 nm处显示出红橙发光（EL）。研究了宿主材料的影响，并在发射层中使用PVK和PBD达到了最佳性能，结果OLED的当前效率为0.84 CD/A，功率效率为0.20 Lm/w，外部量子效率（EQE）的功率为0.66％，为2548 CD/M M 22548 CD/M M 2546％。
Bionne任务概述在Bioasq 2024 上的生物医学嵌套的nested nested nested。 生成的AI是否可以成为学术论文的审稿人？ Clef 2024 Joker任务2：根据类型和技术使用BERT和随机森林分类器进行幽默分类 bcav：基于BERT和CNN笔记本电脑的集成在Clef 2024 使用讽刺和讽刺来使HRI 中的不确定性 带有正则辍学的验证生成文本作者资格模型 对基于FPGA的优化和深度学习卷积神经网络的应用的应用 Digi-nose第2部分：使用传感器技术提高数字鼻系统的准确性和效率，以尽早发现森林变化 simpn：用于建模和模拟定时的彩色培养皿的Python库
摘要人工智能（AI）在学术评估中的应用是学术界的重要主题之一。广泛采用了生成AI（Genai）和大语言模型等技术似乎引入了新的学术评估机会。Genai是否具有进行学术评估的能力以及其能力与人类专家的能力之间存在什么差异的问题成为首先需要解决的主要问题。在这项研究中，我们开发了一系列评估标准和过程，以研究细胞生物学领域的853次同行评审后的论文，旨在观察Genai和人类专家之间的评分和评论风格的差异。我们发现，Genai给出的分数往往高于专家的分数，并且评估文本缺乏实质性内容。结果表明，Genai目前无法提供人类专家提供的理解和微妙分析的深度。
使用讽刺和讽刺来使HRI
摘要在当今快速的技术进步时代，卷积神经网络（CNN）在许多领域都表现出了卓越的表现。作为深度学习的关键组成部分，CNN已被证明在各种应用程序中都非常有效。由于计算和存储要求，在现场可编程门阵列（FPGA）上部署CNN是一项具有挑战性的任务。本文对FPGA上的CNN部署进行了全面的审查，涵盖了CNN的历史并解释了关键层。对FPGA优化方法进行了一项调查，FPGA优化的方法是按类别概述的。对软件部署以及硬件设计进行了优化，以改善FPGA上的计算，进一步解锁了在资源受限设备上部署CNN的潜力。此外，本综述将详细介绍了在功耗限制下的申请示例。总的来说，这篇评论为研究人员提供了重要的参考价值，以了解CNNS架构，探索FPGA加速方法和应用程序前景。
UBC在IDPP：使用机器学习算法从传感器数据中预测患者自我评估 blgav：基于BERT和BILSTM笔记本PAN的生成AI作者验证模型，clef 2024 ds@gt clef2024 bionne竞赛工作说明 Bionne任务概述在Bioasq 2024 上的生物医学嵌套的nested nested nested。 生成的AI是否可以成为学术论文的审稿人？ Clef 2024 Joker任务2：根据类型和技术使用BERT和随机森林分类器进行幽默分类 bcav：基于BERT和CNN笔记本电脑的集成在Clef 2024 使用讽刺和讽刺来使HRI 中的不确定性 带有正则辍学的验证生成文本作者资格模型 对基于FPGA的优化和深度学习卷积神经网络的应用的应用 Digi-nose第2部分：使用传感器技术提高数字鼻系统的准确性和效率，以尽早发现森林变化 simpn：用于建模和模拟定时的彩色培养皿的Python库 引入BPMN-CHATBOT以进行有效的LLM工艺建模 根据AI Systems 在IT相关主题中检查学生作业的自动化 使用人工智能在教学学生编程语言中使用 利用多模式潜在扩散模型，用于行业的准确异常检测5.0 使用AI-ENHANCED ICT进行终身学习 朝着AI驱动的下一代个性化医疗保健和福祉 数字库的视觉导航
摘要在本文中，我们探讨了各种深度学习技术来开发机器学习模型，以预测患者的第二次自动评估的肌萎缩性侧面硬化功能评级量表（ALSFRS-R）得分，以预测肌萎缩性侧向硬化功能评级量表（ALSFRS-R）。要执行任务，使用自动编码器和多个插补技术来处理数据集中存在的缺失值。预先处理数据后，使用随机的森林算法进行特征选择，然后开发了4个深神经网络预测模型。使用多层感知器（MLP），Feed Hearver Near Network（FFNN），复发性神经网络（RNN）和Long-Short术语记忆（LSTM）开发了四个预测模型。However, the developed models performed poorly when compared to other models in the global ranking hence, 3 more algorithms (Random Forest, Gabbing Regressor and XGBoost algorithm) were used to improve the performance of the models and the developed XGBoost algorithm outperformed other models developed in this paper as it produces minimal MAE and RMSE values.
具有讽刺意味
摘要：大脑中的铁积累是许多神经退行性疾病的常见特征。它的参与跨越了涉及tau，淀粉样蛋白β，α-突触核蛋白和TDP-43的主要蛋白质病。积累的证据支持铁在疾病病理学中的贡献，但是对其致病作用的描述尚未受到铁在多种神经毒性机制中的复杂参与和支持铁和蛋白质病理学之间互惠影响的证据的挑战。在这里，我们回顾了支持四个不同假设的主要蛋白质病特异性观察结果：（1）铁沉积是蛋白质病理的结果； （2）铁促进蛋白质病理； （3）铁免受或阻碍蛋白质病理； （4）铁和蛋白质病理的沉积与发病机理有差异。铁是生理大脑功能的重要元素，需要其水平的良好平衡。了解与疾病相关的铁积累更复杂和全身水平的理解对于铁螯合疗法的进步至关重要。
讽刺意味：艾伦·图灵和他的智能机器乌托邦
摘要 图灵对机器在社会中的未来做出了有力的表述。本文探讨如何解读这些表述以促进我们对图灵哲学的理解。他的讽刺在很大程度上被历史学家、哲学家、科学家和其他人讽刺或淡化。图灵经常被描绘成一个不负责任的科学家，或者与孩子气的举止和礼貌的幽默联系在一起。虽然这些对图灵的描述已被广泛传播，但他的一位同时代人所塑造的另一个形象，即一个不墨守成规、乌托邦主义和激进进步的思想家，让人想起英国浪漫主义诗人珀西·B·雪莱，却仍然没有得到充分探索。根据这一形象，我将重建图灵所谓的（但否认有罪）“普罗米修斯式的不敬”（1947-1951）背后的论点，即针对各种沙文主义者的乌托邦讽刺，尤其是那些可能牺牲独立思想来维持权力的知识分子。图灵希望，这些机器最终会被智能机器所匹敌和超越，并转变为普通人，因为曾经被认为是“智力”的工作将转变为非智力的“机械”工作。我在历史背景下研究图灵的讽刺，并追寻他论点的内在逻辑。我认为，图灵真诚地相信他所设想的机器的可能性并不是乌托邦式的梦想，但他从乌托邦式的心态出发，渴望建立一个不同的社会。他不断学习的儿童机器，其智能将从他们自己的个人经验中成长，将有助于分配权力。