XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System陈元平
元对抗企业战略：
“Metaversing the Corporate Strategy: The Opportunities and Challenges of Digital Transformation”是选定的研究团队（Andreja Cirman、Barbara Čater、Tomaž Čater、Polona Domadenik Muren、Eva Erjavec、Daša Farčnik、Tanja Istenič、Matjaž Koman、Hana Končan、Mitja Kovač、Mateja）一整年工作的成果Kos Koklič、Denis Marinšek、Marko Pahor、Tamara Pavasović Trošt、Tjaša Redek 和 Nada Zupan）以及卢布尔雅那大学经济与商业学院国际商业与组织项目（IMB）第二十九代学生。他们的贡献是无价的。我们特别要感谢来自 104 家斯洛文尼亚公司和机构的 200 多名高管，他们于 2022 年 8 月和 9 月参与了这项研究，并与我们分享了有关转型过程中面临的战略和运营挑战和障碍的重要见解。
元互动：调查
摘要 - 人类计算机的互动（HCI）随着计算机的诞生而出现，并且已经升级了数十年的开发。Metaverse对其沉浸式体验引起了很多兴趣，HCI是人民元的入口。可以预见的是，HCI将确定荟萃分析的浸入。但是，元中HCI的技术还不够成熟。我们应该在Metaverse中解决HCI的许多问题。为此，本文的目的是提供有关HCI在Metaverse中的关键技术和应用的系统文献综述。本文是对Metaverse的HCI的全面调查，重点是当前技术，未来的方向和挑战。首先，我们在Metaverse及其相互排斥的关系中简要概述了HCI。然后，我们总结了HCI及其未来特征在元视体中的演变。接下来，我们设想并介绍了元视频中HCI所涉及的关键技术。我们还回顾了Metaverse中HCI的最新案例研究。最后，我们重点介绍了这个有前途的领域中的几个挑战和未来问题。索引项 - 通用，互动，用户互动，challenges
元替代决策与人工智能
1 这似乎是威尔金森（6）的观点：“与其他成年人缺乏能力的情况一样，我们可能能够充分了解代孕母亲的观点和价值观，以适用于这种情况。重要的是要询问那些非常了解她的人，他的愿望是什么。她的伴侣或亲近她的人可以表明她是否有任何相关的宗教或其他价值观，或者她是否曾表达过在儿童可能患有严重长期残疾的环境中继续接受重症监护的观点。”另见（11）。
工业元versevers
在Capgemini之前，Jacques在DassaultSystèmes（DS）的职业生涯很长。毕业于计算机科学，专门从事AI，他从研发中的DS开始，开发了他们的基础架构，并为其发明了他发明了Catia的功能。担任首席建筑师和副总裁R＆D，为全球许多领先的工程 /制造公司为大型PLM项目实施做出了贡献。随后，他负责DassaultSystèmes的EMEA航空航天与国防服务和咨询组织，以及空中客车A350飞机计划的PLM Architecture的主要影响者。他是Keonys脱离的首席执行官，使用新技术制造了制造技术，制定了创新解决方案的策略。
导航元verse
摘要：卑诗省影响男女，是一种复杂的疾病，早期诊断在成功治疗中起着至关重要的作用，并提高了患者的存活率。虚拟世界的元元可能会提供新的个性化诊断和治疗卑诗省的方法。尽管人工智能（AI）仍处于早期阶段，但其快速发展表明医疗保健领域的潜在应用，包括在一个可访问的位置合并患者信息。这可以为医生提供对疾病细节的更全面的见解。利用元视频可以促进临床数据分析并提高诊断的精度，从而有可能为卑诗省患者提供更多量身定制的治疗方法。然而，尽管本文强调了虚拟技术对卑诗省治疗的可能性影响，但重要的是要以谨慎的态度来处理这些发展，并认识到需要进一步的研究和验证，以确保以更高的准确性和效率来确保患者护理的增强。
基于元基因组学的聚合物
摘要：现代媒体经常将CAD/CAM技术描绘成牙齿假体的制造中广泛使用。本研究对CAD/CAM（计算机辅助设计/计算机辅助制造）聚合物的机械性能和生物兼容性进行了比较分析，以及通常在假体牙科中使用的常规聚合物。随着牙科实验室和实践中CAD/CAM技术的采用越来越多，了解物质特性的差异对于假体治疗计划中的明智决策至关重要。通过对文献和经验数据的叙事回顾，本研究评估了与传统聚合物相比，CAD/CAM/CAM聚合物的机械强度，耐用性，美观和生物相容性。此外，它研究了这些发现对临床结果和假肢修复的长期成功的影响。结果为CAD/CAM聚合物的优势和局限性提供了宝贵的见解，向临床医生和研究人员通报了他们对各种牙科假体应用的适用性。这项研究强调了CAD/CAM聚合物在机械性能，生物相容性和假体牙科的美学方面的相当优势。CAD/CAM技术提供了提高的机械强度和耐用性，有可能增强牙齿假体的长期性能，而这些聚合物的生物相容性使它们适合于广泛的患者人群，从而降低了不良反应的风险。这些发现对牙科技术人员和牙医的实际含义非常重要，因为了解这些物质差异可以量身定制的治疗计划可以满足个人的患者需求和偏好。将CAD/CAM技术集成到牙科实践中可以导致更可预测的结果，并提高患者对假体修复体的满意度。
平岭 5 风能有限责任公司
2022 年 7 月 13 日 尊敬的金伯利·D·博斯 (Kimberly D. Bose) 秘书 联邦能源管理委员会 华盛顿特区东北第一街 888 号 20426 主题：Southwest Power Pool, Inc.，案卷编号 ER22-________ 提交发电机互连协议 尊敬的博斯部长： 根据《联邦电力法》第 205 节、16 USC § 824d 和联邦能源管理委员会（“委员会”）法规第 35.13 节、18 CFR § 35.13，Southwest Power Pool, Inc.（“SPP”）提交了一份未执行的发电机互连协议（“GIA”），其中 SPP 作为输电提供商，Flat Ridge 5 Wind Energy LLC（“Flat Ridge”）作为互连客户，Evergy Kansas Central, Inc.（“Evergy”）作为输电所有者（“Flat Ridge GIA”）。 1 Flat Ridge GIA 符合 2022 年 1 月 15 日之前生效的 SPP 开放接入输电关税（“SPP 关税”）中的形式 GIA；2 但是，SPP 正在根据 Flat Ridge 的要求提交未执行的 Flat Ridge GIA。
在线平台中的自动决策
高管摘要随着技术的发展，人们越来越依赖互联网。在线平台，例如搜索引擎，电子商务网站，社交媒体和按需服务已成为数百万人生的重要性。这些平台利用算法和机器学习通过自动决策（ADM）为用户提供个性化体验。尽管具有有效的性质，但与这些ADM相关的歧视和行为操纵仍然存在。本文的重点是欧盟的方法来解决在在线平台中使用ADM引起的歧视和操纵行为的方法。本论文的主要研究问题是：“目前的欧盟数据保护法律框架以及拟议的人工智能调节，足以解决在在线平台上使用的自动决策（ADM）引起的歧视和操纵行为？”要回答这个问题，论文依赖于书面研究。它主要分析一般数据保护法规（GDPR）和拟议的人工智能法（AIA），以解决法规的充分性，以防止在线平台上ADM引起的歧视和操纵行为。论文揭示了ADM是一种通过基于规则或机器学习算法等基本技术来自动化个人决策的系统。尽管ADM提供了有效的结果，但它有可能带有偏见，产生不准确的结果以及推断有关个人可能导致行为操纵和歧视的数据的数据。本论文区分了在线平台上有问题的行为操纵实践，发现在有问题的方面存在道德上可接受的操纵实践，包括个性化建议，例如利用个人脆弱性的个性化广告。对于歧视性实践，它突出了两个有问题的领域：基于受保护特征的歧视，例如种族和基于非保护特征的歧视，例如社会经济地位。论文研究了GDPR和AIA，并探讨了如何调节使用ADM引起的行为的歧视和操纵。GDPR通过禁令进行监管，并使个人有权获得信息和访问权利的权利。相比之下，AIA 专注于潜在技术，并调节其对个人的影响。 本文发现，不需要新的法规来解决在在线平台中使用的ADM引起的行为的歧视和操纵。 但是，它为GDPR和AIA提供了明确而全面的规则的建议。 对于GDPR，本文建议根据第22条第1款GDPR的ADM规则明确，并将最低保障措施加入第22（3）条GDPR以增加保护。 对于第13,14条和15 GDPR，对所使用的概念的清晰度以及在前委员会和事前信息之间有明确的区别，以包括以用户为中心的透明度。专注于潜在技术，并调节其对个人的影响。本文发现，不需要新的法规来解决在在线平台中使用的ADM引起的行为的歧视和操纵。但是，它为GDPR和AIA提供了明确而全面的规则的建议。对于GDPR，本文建议根据第22条第1款GDPR的ADM规则明确，并将最低保障措施加入第22（3）条GDPR以增加保护。对于第13,14条和15 GDPR，对所使用的概念的清晰度以及在前委员会和事前信息之间有明确的区别，以包括以用户为中心的透明度。对于AIA，有五个建议，其中包括一个明确的AI系统定义，该定义确认了基础技术，推荐系统的定义，添加了非常大的在线搜索引擎，以实现完整的在线平台表示，对重要的
平均无模型的强化学习 -
我们研究了无限 - 奖励马尔可夫决策过程（MDP）的无模型增强学习（RL）算法，这更适合涉及不持续操作的应用不分为情节。与情节/折扣的MDP相反，对于平均奖励设置，对无模型RL算法的理解理解相对不足。在本文中，我们考虑使用模拟器的在线设置和设置。与现有结果相比，我们开发了具有计算高效的无模型算法，以备受遗憾/样本的复杂性。在在线设置中，我们基于降低方差降低Q学习的乐观变体设计算法，UCB-AVG。我们表明UCB- AVG达到了遗憾的束缚e O（S 5 A 2 SP（H ∗）√