XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System需要的
CAIRS：用于数字心理健康的因果人工智能推荐系统 Mathew Varidel，博士 a；Victor An a，Ian B. Hickie a，医学博士，Sally Cripps b，c，博士，Roman Marchant b，c，博士，Jan Scott d，博士，Jacob J. Crouse a，博士，Adam Poulsen a，博士，Bridianne O'Dea e，博士，Frank Iorfino a，博士 a 悉尼大学大脑与思维中心，澳大利亚新南威尔士州。 b 悉尼科技大学人类技术研究所，澳大利亚新南威尔士州。 c 悉尼科技大学数学与物理科学学院，澳大利亚新南威尔士州悉尼。 d 纽卡斯尔大学神经科学研究所学术精神病学，英国纽卡斯尔。 e 弗林德斯大学心理健康与福祉研究所，弗林德斯大学，南澳大利亚阿德莱德，澳大利亚。 * 通讯作者：Mathew Varidel，5 楼，1 King Street，Newtown，新南威尔士州 2042，mathew.varidel@sydney.edu.au 摘要 数字心理健康工具有望增强和扩大有需要的人获得医疗服务的机会。一些工具向个人提供干预建议，通常使用简单的静态规则系统（例如，if-else 语句）或结合预测性人工智能。然而，干预建议需要基于对不同干预措施下未来结果的比较来做出决定，这需要考虑因果关系。在这里，我们开发了 CAIRS，这是一个因果人工智能推荐系统，它使用个人的当前表现和领域之间学习到的动态来提供个性化的干预建议，以识别和排名对未来结果影响最大的干预目标。我们的方法应用于从数字心理健康工具收集的两个时间点（从基线开始 1 周 - 6 个月）的多个心理健康和相关领域的纵向数据。在我们的例子中，心理困扰被发现是影响多个领域（例如个人功能、社会联系）的关键影响领域，因此在多个领域不健康的复杂情况下，心理困扰通常是首选目标。我们的方法广泛适用于因果关系很重要的推荐环境，并且该框架可以纳入实时应用程序中以增强数字心理健康工具。关键词：因果关系；人工智能；决策理论；幸福感；心理困扰；功能；睡眠；社会支持
CAIRS：用于数字心理健康的因果人工智能推荐系统 Mathew Varidel，博士 a；Victor An a，Ian B. Hickie a，医学博士，Sally Cripps b，c，博士，Roman Marchant b，c，博士，Jan Scott d，博士，Jacob J. Crouse a，博士，Adam Poulsen a，博士，Bridianne O'Dea e，博士，Frank Iorfino a，博士 a 悉尼大学大脑与思维中心，澳大利亚新南威尔士州。 b 悉尼科技大学人类技术研究所，澳大利亚新南威尔士州。 c 悉尼科技大学数学与物理科学学院，澳大利亚新南威尔士州悉尼。 d 纽卡斯尔大学神经科学研究所学术精神病学，英国纽卡斯尔。 e 弗林德斯大学心理健康与福祉研究所，弗林德斯大学，南澳大利亚阿德莱德，澳大利亚。 * 通讯作者：Mathew Varidel，5 楼，1 King Street，Newtown，新南威尔士州 2042，mathew.varidel@sydney.edu.au 摘要 数字心理健康工具有望增强和扩大有需要的人获得医疗服务的机会。一些工具向个人提供干预建议，通常使用简单的静态规则系统（例如，if-else 语句）或结合预测性人工智能。然而，干预建议需要基于对不同干预措施下未来结果的比较来做出决定，这需要考虑因果关系。在这里，我们开发了 CAIRS，这是一个因果人工智能推荐系统，它使用个人的当前表现和领域之间学习到的动态来提供个性化的干预建议，以识别和排名对未来结果影响最大的干预目标。我们的方法应用于从数字心理健康工具收集的两个时间点（从基线开始 1 周 - 6 个月）的多个心理健康和相关领域的纵向数据。在我们的例子中，心理困扰被发现是影响多个领域（例如个人功能、社会联系）的关键影响领域，因此在多个领域不健康的复杂情况下，心理困扰通常是首选目标。我们的方法广泛适用于因果关系很重要的推荐环境，并且该框架可以纳入实时应用程序中以增强数字心理健康工具。关键词：因果关系；人工智能；决策理论；幸福感；心理困扰；功能；睡眠；社会支持
行为克隆您需要的一切吗？了解模仿学习中的视野
模仿学习（IL）旨在通过从演示中学习来模仿专家在顺序决策任务中的行为，并已广泛应用于机器人技术，自动驾驶和自动回归文本生成。最简单的IL方法是行为克隆（BC），被认为会导致样本复杂性，并对问题视野的不利二次依赖性依赖，激发了各种不同的在线算法，这些算法在对数据的更强假设以及学习者访问专家的访问方面具有改进的线性范围依赖性。我们从学习理论的角度重新审视了离线和在线IL之间的明显差距，重点是可实现的/良好的设置，其中包括一般政策类别，包括深层神经网络。通过对对数损失的行为克隆进行新的分析，我们表明，只要（i）控制累积回报的范围，并且（ii）控制政策类别的监督学习复杂性的适当概念。将我们的结果专门用于确定性的固定策略，我们表明，离线和在线IL之间的差距比以前想象的要小：（i）可以在密集的奖励下实现离线IL的线性依赖性（与以前仅在线iL中可以实现的知识相匹配）； （ii）在政策类别的情况下，在线IL也无法随着对数损失的影响，即使在Manign MDP中也无法改善离线IL。我们通过对标准RL任务和自回归语言生成的实验来补充我们的理论结果，以验证我们发现的实际相关性。
为有特殊需要的人提供的辅助机器人
有趣的是，在 2021 年左右，与辅助机器人相关的专利家族数量开始下降。与所谓的国际专利家族相比，所有专利家族的这种影响更为明显。国际专利家族对应于一项在两个或多个国家申请专利保护的发明。人们普遍认为，专利申请人认为这些专利家族的基础发明具有更大的经济潜力，因此倾向于扩大其地理商业化。2021 年至 2023 年间，辅助机器人的国际专利家族数量减少了 26%，而该领域所有专利家族的数量在同一时期减少了 30%。最近的下降可能是由于研发重点领域和重点之间的转变。在医疗技术的其他领域也观察到了类似的转变和优先事项的变化。
电动汽车销售和2035年需要的充电基础设施
归因通知和免责声明这项工作是由查尔斯·萨特菲尔德（Charles Satterfield），凯伦·谢夫特（Kellen Schefter）和爱迪生电气研究所（EEI）的约翰·莫拉纳（John Maiorana）编写的。用作参考时，请求归因于EEI。eei，EEI的任何成员以及代表其行动的任何人（a）都不会对本工作中所包含的信息，建议或建议的准确性，明示或暗示作出任何保证，并且（b）对所产生的任何咨询或建议的建议都没有承担任何责任或明确违反任何责任或明确违反该信息的建议或建议。这项工作中表达的观点和观点并不一定反映EEI或EEI的任何成员的观点。这种材料及其生产，EEI的繁殖和分布并不意味着认可材料。出版：宾夕法尼亚大街701号，新泽西州宾夕法尼亚大街701号出版。华盛顿特区20004-2696电话：202-508-5000网站：www.eei.org
在2025年，得克萨斯州立法机关可以帮助工作家庭获得他们需要的高质量育儿
在“托儿沙漠”中，有低收入家庭的六岁以上（83％）得克萨斯州六岁以下的儿童居住在工作家庭中。 9这意味着他们居住在一个没有足够的儿童保育的地区，可以接受经济援助（称为奖学金），这使工作父母很难在社区中找到负担得起的托儿服务。育儿空缺的短缺不仅是由于缺乏计划，而且还缺乏教育工作者。主要是由于无法招募和保留足够的员工，得克萨斯州的托儿中心只为他们有68％的孩子提供服务空间。10根据美国商会基金会的数据，得克萨斯州经济的缺乏负担得起的高质量育儿选择导致德克萨斯州经济估计每年亏损94亿美元。11
关于社会需要的自治机器人的适应性和代理
A Mooty（1980）---东京大学（Arai，Miyoshi，Odawara，Ozono，Ozono，Takano，Yoshikawa，Yoshikawa）的核电站精确机械工程系的维护机器人 - 东芝
没有新的化石燃料项目：我们需要的规范
全球生产和化石燃料的使用继续扩大，使巴黎协定的目标变得更加困难。与气候倡导者多年来作出的呼吁，这是2023年末联合国气候会议的开创性决定（COP28）对当事方的呼吁，“为……从能源系统中的福斯燃料过渡为……贡献……在能源系统中过渡”。最终淘汰化石燃料的规范案例很强，在某些情况下，在经济寿命结束之前逐步逐步项目是可行的。但是，该运动应集中在更可行的，但至关重要的一步，沿着化石燃料播出的道路：停止化石燃料的扩展。雄心勃勃的气候行动的支持者应指导政策和倡导努力，以建立全球“无新化石”规范，
1.积极培养国家和民族需要的高水平科研人员，奖励在科研方面有突出表现的优秀博士生。
(A) 依第一阶段排序评审后奖学金剩余金额，对各系（所）可获国家科技计划资助总额（人文科学研究项目加权150%）进行排序，得出评审结果值A。 (B) 依各系（所）每位教师每年平均可获国家科技计划资助金额的参数排序，得出值B。 (C) 奖学金第一阶段分配完毕后，依A、B值总和进行排序，并依系（所）排名顺序，每系（所）分配一名奖学金得主，若排名相同，则以总和值高者优先。 C. 奖学金名额最终确定：将第一阶段及第二阶段排序所得奖学金名额相加，即为该系（所）当学年可获奖学金总数。 （2）每年6月前，各院系（研究所）根据本院奖学金名额，向教务处报送推荐生名单（含候补名单）。6.评选标准及定期考核机制：