XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System设计师
理解数字事件：过程哲学和因果自主性
我们强调，我们并不是说技术本身在某种程度上是“坏的”。糟糕的设计是许多问题的根源。然而，随着算法的数量和人工智能在这些技术运行中的日益参与，设计师不再总是能够自己掌控：算法可能会产生意想不到的后果。在数字时代，用户有时会以设计师无法预料的方式添加内容和互动。因此，降低风险需要用户和设计师有意识的努力。然而，至关重要的是，用户可能会被他们所处的数字世界所淹没，因为他们试图协调多个独立设计的数字设备，而他们没有也不可能具备这样做的能力，因为数字世界继续以惊人的速度创新
r/JJ ~ - 洛克希德马丁
有句老话说，事物变化越多，保持不变的事物就越多。我相信，当今一代的设计师和操作员将在他们自己的时代带着会心的微笑回忆起新的 20 兆赫计算机、液晶彩色显示器和误差率低于每小时 3 英里的惯性导航系统的兴奋。如果以常识和良好判断力应用技术，技术就没有界限。未来设计师的唯一限制是自我强加的。我希望我们未来飞机的设计师、操作员和维护人员能够从未来系统的开发中获得与我们许多人从经验、关联和成为我们今天所取得成就的一部分中获得的一样多的满足感。这段旅程值得付出努力。
3.13 可解释的游戏人工智能
首先，我们研究了生成超级马里奥关卡的不同可能性。TOAD-GAN [ 3 ] 仅使用一个示例即可进行训练。该方法还使用户能够通过更改代表生成器网络输入的噪声向量来控制生成过程的输出。由于设计师无法解释噪声向量，因此设计师仍然无法根据自己的需求设计内容。为了实现这一点，必须让设计师能够解释噪声向量，并将噪声向量的不同区域映射到噪声向量变化所产生的内容。生成超级马里奥关卡的另一种方法是使用带有图块集的进化算法 [ 4 ]。图块集强制输出的一致性，而 Kullback-Leiber 散度
空间 COTS 困境
说手机是计算能力的奇迹，堪比几十年前的超级计算机，这已经是老生常谈了。然而，一部手机中却有如此之多的先进元件，而且价格如此低廉，这着实令人吃惊。同样的手机也是对更多网络系统带宽需求的一大推动力。卫星设计师必须应对满足部分带宽的挑战，他们往往羡慕手机设计师拥有的技术。那么，为什么卫星设计师不能使用苹果和三星手机工程师可用的相同零件目录呢？答案并不简单，而接近这一理想状态的可能性取决于卫星项目可接受的风险程度。请注意，以下讨论也适用于许多军事应用，特别是暴露在可观大气辐射下的机载平台。
r/JJ ~ - 洛克希德马丁
有句老话说，事物变化越多，保持不变的事物就越多。我相信，当今一代的设计师和操作员将在他们自己的时代带着会心的微笑回忆起新的 20 兆赫计算机、液晶彩色显示器和误差率低于每小时 3 英里的惯性导航系统的兴奋。如果以常识和良好判断力应用技术，技术就没有界限。未来设计师的唯一限制是自我强加的。我希望我们未来飞机的设计师、操作员和维护人员能够从未来系统的开发中获得与我们许多人从经验、关联和成为我们今天所取得成就的一部分中获得的一样多的满足感。这段旅程值得付出努力。
第3章
a。根据项目，其他法规或法规也可能适用。b。设计师负责对项目特定的全面代码审查/分析，并全面确定所有适用要求。c。在执行项目设计期间，可以修改或增加适用的代码/法规。设计师应及时了解法规修订及其采用日期。设计必须符合适用的监管要求，该要求在盖章和签名的出价准备时间内已提交给所有者合同管理组（CAG）。d。如果本地条例或代码的要求之间存在差异以及州法规或代码的要求（包括不同的代码版本或更严格的本地要求），则应遵守州法规或代码，尽管应每次尝试遵守本地要求。如果地方要求与国家要求冲突，或者被认为是国家的不适当负担，则设计师应通知问题状况并建议解决方案。即使国家可能对本地代码和法令具有主权豁免权，但如果没有首先建议该解决方案，然后请求并获得州书面同意书，则设计师不得偏离任何当地要求。
人工智能与人类：公众对人工智能设计能力的看法
摘要 随着人工智能 (AI) 在设计过程中的应用越来越广泛，了解用户如何接受 AI 设计的产品至关重要。这项研究通过 Amazon Mechanical Turk 对 205 人进行了在线调查，研究了公众目前如何看待 AI 的设计能力与人类设计师的能力。调查收集了受访者对 16 个特定自行车设计目标的看法、人口统计信息以及自我报告的设计和 AI/ML 知识水平。研究结果表明，人们认为 AI 在大多数设计目标上的表现会比人类设计师差，尤其是那些依赖于用户的目标。这项研究还表明，人们自我报告的设计知识水平越高、年龄越大，他们就越有可能认为 AI 的设计能力会超过人类设计师的能力。这项研究的见解有助于理解用户对 AI 设计产品的接受度，以及人类设计师对人机团队中 AI 输入的接受度。关键词：人工智能、协同设计、市场影响 联系人： Chong, Leah 麻省理工学院 美国 leahmchong@gmail.com
满足所有K-3读者需求的关键动作和...
无限校园调查设计师允许用户不仅向学生，而且向父母/监护人和/或员工发送调查。这些调查可以保存以供将来使用，并且可以根据如何设置调查来识别响应或匿名。，如果用户希望重复调查，它还可以给出多个响应。调查创建者可以为各种类型的数据需求选择各种响应选择，例如单个条目，复选框，无线电和下拉列表。在格式化问题时也有几个选项，例如添加徽标和自定义URL，有条件的格式，可以跳过下一个问题或取决于回答，并且可以在必要时添加一个计时器。有关调查设计师的更多信息或如何开始创建自己的调查，请查看Infinite校园调查设计师 - 视频系列。
人工智能与人类：公众对人工智能设计能力的看法
摘要 随着人工智能 (AI) 在设计过程中的应用越来越广泛，了解用户如何接受 AI 设计的产品至关重要。这项研究通过 Amazon Mechanical Turk 对 205 人进行了在线调查，研究了公众目前如何看待 AI 的设计能力与人类设计师的能力。调查收集了受访者对 16 个特定自行车设计目标的看法、人口统计信息以及自我报告的设计和 AI/ML 知识水平。研究结果表明，人们认为 AI 在大多数设计目标上的表现会比人类设计师差，尤其是那些依赖于用户的目标。这项研究还表明，人们自我报告的设计知识水平越高、年龄越大，他们就越有可能认为 AI 的设计能力会超过人类设计师的能力。这项研究的见解有助于理解用户对 AI 设计产品的接受度，以及人类设计师对人机团队中 AI 输入的接受度。关键词：人工智能、协同设计、市场影响 联系人： Chong, Leah 麻省理工学院 美国 leahmchong@gmail.com