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人工智能与营销：陷阱与机遇
本文从知识创造和知识转移的角度探讨了人工智能在营销中的陷阱和机遇。首先，我们讨论了“高阶学习”的概念，这一概念将人工智能应用与传统的建模方法区分开来，在关注深度神经网络的最新进展的同时，我们还介绍了其底层方法（多层感知器、卷积和循环神经网络）和学习范式（监督、无监督和强化学习）。其次，我们讨论了营销经理在其组织中实施人工智能时需要注意的技术陷阱和危险，包括目标函数定义不明确、学习环境不安全或不切实际、有偏见的人工智能、可解释的人工智能和可控制的人工智能等概念。第三，人工智能将对可以自动化且几乎不需要可解释性的预测任务产生深远影响，我们预测，如果我们不解决人工智能模型和营销组织之间隐性知识转移的挑战，人工智能将在许多营销领域无法兑现其承诺。 © 2020 直销教育基金会，Inc. dba Marketing EDGE。保留所有权利。
社区灾害恢复力经济学研讨会论文集
美国社区每年都会遭遇自然和人为灾害。灾害是指灾害严重破坏社区的运作能力。每年，严重的风暴、飓风、风暴潮、龙卷风、野火、地震、冰雪和人为破坏都会导致总统多次宣布灾害，造成数十亿美元的损失。尽管科学技术在减灾方面的应用取得了重大进展，但社区仍然面临着灾难准备、响应和恢复方面的挑战。每年因自然和人为灾害而丧生的人数呈下降趋势，但重大灾害造成的损失却不断上升，部分原因是基础设施的风险价值不断增加。在应对持续性灾害时，依赖响应和重建策略是不切实际且低效的。相反，社区必须通过增强其抗灾能力来打破这种循环。高优先级的科学技术投资，加上国家、地区和地方各级的合理决策，将增强社区的恢复力并降低脆弱性。
通过时间对自旋玻璃进行量子过程断层扫描......
在表征量子系统时，量子过程层析成像 (QPT) 是标准基元。但由于量子系统的高度复杂性和维数灾难，QPT 在处理大量量子比特时变得不切实际。另一方面，将 QPT 与机器学习相结合在最近的研究中取得了巨大的成功。在本文中，我们探索了将 QPT 与机器学习和参数化量子电路相结合的机会，以重建自旋玻璃的汉密尔顿量。这产生了一个相当简单和直接的算法。为此，首先推导出必要的量子电路。借助此，重建了 Ising 自旋的汉密尔顿量。最后，我们切换到与 Ising 自旋没有太大区别的自旋玻璃，并在此执行相同的操作。从此，系统随后通过获得的汉密尔顿量完全表征。这些方法适用于高达 12 个量子比特的系统大小，但也可以采用更多的量子比特。使用伊辛模型和自旋玻璃的模拟数据，重建结果达到高保真度值，展示并强调了所提出算法的效率。
未来长距离航运燃料氢气和氨的比较 CJ McKinlay、SR Turnock、DA Hudson，英国南安普顿大学 SU
氢气和氨作为未来长距离航运燃料的比较 CJ McKinlay、SR Turnock、DA Hudson，南安普顿大学，英国 摘要 航运业脱碳势在必行。氢气 (H 2 ) 和氨 (NH 3 ) 是两种潜在的长距离国际航运低排放燃料。使用来自 LNG 油轮的数据，根据输送功率对能量需求进行近似计算，单次航行的最大消耗为 9270 MWh。计算了几种燃料类型的所需体积、质量和变动成本。结果表明，液态和加压气体储存所需的 H 2 体积分别为 6550 m 3 和 11040 m 3 。由于体积密度低，H 2 经常不用于移动应用，但这些体积并非不切实际。氨具有多种理想特性，但重力能量密度较低，导致飞船总质量增加 0.3% 至 3.7%，对性能产生负面影响。电池体积太大、重量太重，且价格昂贵，不适合长距离应用。氢和氨都有潜力，但需要进一步研究才能实现可行性。
任何时间协作脑部计算机接口用于增强...
在本文中，我们介绍并在两个现实的环境中进行测试，即协作脑部计算机界面（CBCIS），它们可以显着提高感知组决策的速度和准确性。这项工作的主要区别特征是：（1）我们的CBCIS结合了行为，生理和神经数据，以便能够在最快的团队成员进行投票后的任何时间提供小组决定，但CBCI-CASS辅助决策的质量可以单调地提高小组决策的时间越长； （2）我们将CBCIS应用于军事相关性的两个现实情况（巡逻黑暗的走廊并在夜间用户需要识别出任何出现的任何身份不明的角色的前哨站），其中决策是基于通过视频供稿传达的信息； （3）我们的CBCIS利用与事件相关的电位（ERP）通过出现潜在威胁引起的大脑活动引起，但独特的是，该系统是自动估计的（而不是不切实际地提供）。由于这些元素，在两个测试环境中，由我们的CBCIS辅助的小组比以更传统的方式整合了单个决策时，使我们的CBCIS辅助更为准确，更快。
开发高效记忆推理
项目详情：深度学习的快速发展催化了大规模模型的发展，尤其是基于 Transformer 的架构（例如 BERT 和 GPT），它们在自然语言处理、计算机视觉和语音识别领域树立了新的性能标准。尽管这些模型功能强大，但它们需要大量的计算能力和内存，这给资源受限环境下的微调和推理带来了巨大挑战。这种限制阻碍了此类模型在计算资源有限的实际应用中的广泛应用，例如移动设备、边缘计算以及技术基础设施较差的发展中地区。问题陈述：问题的关键在于调整和部署大规模模型需要大量的资源。针对特定任务对这些模型进行微调需要大量的计算工作，通常需要重新训练数百万甚至数十亿个参数。此外，使用这些模型进行推理需要大量的内存和处理能力，这使得实时或设备端应用变得不切实际。我们迫切需要一种能够减少计算和内存开销且不严重影响模型性能的技术。
多能辐照场的特性...
摘要。中子个人剂量计响应函数的测量通常涉及一系列非常广泛的测量，这些测量使用加速器产生的单能中子。这些测量成本高昂，对于希望研究其剂量计的剂量测定服务来说，通常不切实际，特别是当他们试图改善剂量计响应并希望研究设计或处理中各种变化的影响时。描述了一种技术，利用中子产生反应（例如 7Li(p,n)7Be 和 T(p,n)3He）的中子能量随角度的变化，在一次实验中将多个剂量计照射到一定范围的能量中。本报告描述了三个场的特性，特别是能量密度的角度分布，覆盖了 101 至 250 ke V、336 至 565 ke V 和 561 至 1200 ke V 的能量范围，它们之间覆盖了快中子个人剂量计检测灵敏度具有阈值的重要能量区域，并且有关响应函数的详细信息尤为重要。注意：本报告中引用的所有不确定性都是标准 (10) 不确定性的估计值，代表置信度约为 67%。
使用分层狄利克雷点过程进行在线神经序列检测
神经序列检测在神经科学研究中起着至关重要的作用。最近令人印象深刻的作品利用卷积非负矩阵分解和 Neyman-Scott 过程来解决这个问题。然而，它们仍然面临两个限制。首先，它们将整个数据集容纳到内存中并执行多次迭代更新，当数据集很大或频繁增长时，这可能效率低下。其次，它们依赖于序列类型数量的先验知识，当未来情况未知时，这对于数据来说可能不切实际。为了解决这些限制，我们提出了一个分层狄利克雷点过程模型来有效地进行神经序列检测。我们的模型不需要计算整个数据，而是可以使用粒子过滤器以在线无监督的方式顺序检测序列。此外，狄利克雷先验使我们的模型能够根据需要自动动态引入新的序列类型，从而避免提前指定类型的数量。我们在来自鸣禽高级发声中心和啮齿动物海马的合成数据和神经记录上体现了这些优势。
对失眠数字认知行为疗法可用性的定性检查
摘要 目的：中风后睡眠通常会受到影响。失眠认知行为疗法 (CBT-I) 是治疗睡眠困难的一线推荐疗法。“Sleepio” 是一个数字 CBT-I 程序，可以大规模提供这种治疗。然而，Sleepio 尚未专门针对中风患者进行测试。在此之前，我们想探索中风患者使用该计划的体验，以及完成该计划的潜在障碍。方法：社区中风幸存者（n = 11，年龄 41-78 岁，6 名男性）可以使用 Sleepio。参与者在半结构化访谈中讨论了他们对该计划的体验，并使用主题分析进行了分析。结果：我们发现了四个共同的主题：（1）积极和消极的经历影响了对该计划的参与，（2）遵循该计划的动机与感知到的睡眠问题严重程度成正比，（3）对中风患者的建议不切实际，（4）操作该计划的难度。结论：一些中风慢性期的人可以使用 Sleepio。然而，我们强调了一些完成的障碍，而且并非所有建议都适用于每个人。因此，我们建议进行可能的调整，以使该计划更容易使用，并让不同程度的中风幸存者参与其中。
Q45BL-NH无线按钮带有光节点
请求零件，服务或托盘拾取门/门控制AGV控制电动机控制叉车控制门控制易于使用的耐用设备，可以手持或安装到单身设备上或安装到设备上，通常可以打开的按钮，以监视或控制远程设备本地LED指示，可以在纽扣中链接到其他无线电器，以置于网络电池范围内的其他无线电器，否定型电池效率a Platevation twection Ally twection twection the Patection a Plate a pectery a peel a peel and peel a peel and peel a peel and peel and peel a peel a peel and peely stick'交叉无线系统是一个具有集成I/O的射频网络，它消除了对电源的需求和控制线降低复杂性 - 机器或过程重新配置变得更加容易；非常适合进行改造的应用程序轻松部署 - 简化在现有设备上的安装，可以在远程和难以访问的位置进行部署，在这些位置实施有线解决方案将是困难，不切实际或不成本效益