XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System专题
Frédéric Alexandre、Xavier Hinaut、Nicolas P. Rougier、Thierry Viéville。生物启发人工智能中的高级认知功能。ERCIM 新闻，2021 年，专题“大脑启发计算”，125。�hal-03189215�
HAL 是一个多学科开放存取档案库，用于存放和传播科学研究文献，无论这些文献是否已出版。这些文献可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
Xe-100 许可专题报告 Xe-...
本报告为美国政府机构赞助工作的记录。美国政府及其任何机构或其任何雇员均不对所披露的任何信息、设备、产品或流程的准确性、完整性或实用性做任何明示或暗示的保证，也不承担任何法律责任或义务，也不表示其使用不会侵犯私有权利。本文中以商品名、商标、制造商或其他方式提及任何特定商业产品、流程或服务并不一定构成或暗示美国政府或其任何机构对其的认可、推荐或支持。本文中表达的作者的观点和意见不一定代表或反映美国政府或其任何机构的观点和意见。
计算机科学基础专题
IEICE 信息与系统学报宣布将于 2026 年 3 月出版一个特别版块，题为“计算机科学基础特别版块 - 计算理论的基础和新趋势 -”。计算机科学基础自十九世纪中叶以来一直是信息与系统领域的热门研究领域，最近对更实用理论的研究也越来越多。作为解决信息通信系统发展所引起的困难和复杂问题的关键，计算机科学基础的重要性现在得到了重新认识。本特别版块系列是 LA 研讨会系列（〜2003 年）的继承者，并作为发表计算机科学基础最新成果的场合而广受欢迎。因此，这是它的第 23 个特别版块计划。在题为“计算理论的基础和新趋势”的子主题上，正在计划这个特别版块（计划于 2026 年 3 月发行），以促进计算机科学基础领域的最新进展。1. 范围
关于专题“当前在线支持状态，包括同步和异步类型”的评论
（ 1 ） Fabriz S, Mendzheritskaya J, Stehle S: 高等教育中同步和异步在线教学设置对学生在新冠疫情期间学习体验的影响。Front Psychol. 12: 733554, 2021 （ 2 ） Sattler A, Dunn J, Albarran M 等：初级卫生保健系统中异步与同步筛查抑郁和自杀倾向：质量改进研究。JMIR Ment Health. 11: e50192, 2024
2025 年编辑专题节目
今年 12 月，《航空制造》将出版一本名为《国际创新评论》的特别数字版，该版将介绍我们在过去 12 个月中发表的最有趣的故事，重点介绍全球航空航天行业的尖端技术创新。该评论将通过我们 17,000 多名数字版读者群进行广泛传播，并通过我们的网站和 LinkedIn 频道进行推广。广告文案截止日期：11 月 20 日
项目手册 - CINEA 专题会议
新型推进技术的整合对航空领域提出了巨大挑战。从初始设计到运营部署，不确定性贯穿于飞机开发的每个阶段。这些不确定性给安全性和效率蒙上了阴影。传统方法难以应对这些技术固有的复杂性和不可预测性。考虑到这一点，欧盟资助的 DEMOQUAS 项目旨在通过其开创性的不确定性量化 (UQ) 框架和整体飞机/发动机设计工具彻底改变该领域。通过解决设计、制造和运营阶段的不确定性，该项目将提高效率和决策能力。该项目重点关注六个与工业相关的测试案例，旨在提升 UQ 方法，减轻模拟时间限制并提高准确性。
前言 神经形态人工智能硬件最新进展专题
随着当今人工智能的快速发展，迫切需要解决计算机系统巨大的能耗问题。当前的人工智能系统需要大量的计算处理，这会增加能耗。为了解决这个问题，迫切需要努力开发神经形态人工智能硬件。作为超高效计算的典范，人脑仅以 20 W 的功率运行，这激励人们努力模仿其能源效率。例如，脉冲神经网络的 CMOS 硬件比传统计算机系统上的人工神经网络更有效。神经形态人工智能硬件可以取得进一步的进展，以整合大脑功能，例如突触可塑性和海马行为。植根于材料科学的创新，例如复合材料，展现出信号处理、计算和内存存储的能力，与传统半导体方法相比，有望降低能源需求。此外，纳米材料随机网络中的非线性现象正在成为控制 AI 硬件功耗的关键储层计算设备。由于其化学结构和动力学，纳米材料随机网络提供了超出原始特性的多种应用。纳米材料科学与信息科学的融合预示着下一代 AI 系统的范式转变，以比传统半导体器件更低的制造成本促进低功耗、高密度边缘 AI 系统。本专题重点介绍了 2024 年 3 月举行的第五届神经形态 AI 硬件国际研讨会上讨论的主题。来自材料科学、大脑建模、集成电路和智能系统的专家齐聚一堂，探讨神经形态 AI 硬件。积极参与这个年度研讨会对于推进卓越高效的 AI 硬件至关重要。我们强调对推进神经形态 AI 硬件前沿的集体奉献，并向所有促成本专题的贡献者表示感谢。
拥抱“数字运动员”：人工智能和数字技术如何改善运动损伤管理：专题回顾
Dhirender Kumar Tokas 和 Madan Singh Rathore 博士 DOI：https://doi.org/10.22271/kheljournal.2024.v11.i4i.3476 摘要 参加体育活动和锻炼对于保持健康的生活方式至关重要，也是预防和增进健康的关键因素。然而，某些运动和体育活动可能存在固有的受伤风险。一些内在的、外在的、可变的、不可变的和起始事件可能是导致运动损伤的原因。本专题评论将概述导致运动损伤的机制和影响它们的各种因素。它还将探讨运动损伤的影响、如何利用技术和创新来管理这些风险和伤害、早期风险分析的重要性，以及最后，人工智能研究的未来趋势和方向，以降低运动损伤的风险和管理它们的策略。通过整合该领域的现有知识，作者旨在增进我们对运动损伤机制与使用新兴和不断发展的技术预防、管理和治疗此类损伤之间复杂相互作用和错综复杂关系的理解。必须强调并强调的是，考虑到当前系统公认的局限性以及个性化和定制治疗的迫切必要性，先进技术应该被视为医疗专业人员作用的补充和增强，而不是替代他们，因为个性化治疗可能因运动员而异。 关键词：运动损伤、管理、技术、创新、人工智能、数字运动员、医疗保健、评论、预防、治疗 介绍 运动损伤 运动损伤是一种常见现象，会对运动员的日常生活产生重大影响。在本文中，我们将探讨可能导致伤害的各种风险因素。尤其是运动损伤，受到这些多种风险因素复杂相互作用的影响。当涉及由孤立事件引起的运动损伤时，“运动损伤”一词是指在临床检查中观察到的任何身体功能或结构的丧失。另一方面，“运动创伤”被定义为运动员自己评估的疼痛、不适或功能丧失的直接感觉。最后，“运动能力丧失”是指运动员因知名体育机构的健康评估而被迫退出比赛，从而导致时间损失的情况。当健康服务专业人员观察到过度的体育锻炼导致损伤时，这被称为“运动疾病”或“过度使用综合症”。当运动员自我评估自己的状况时，这被称为“运动病”，当体育机构代表记录为运动参与时间损失时，这被称为‘运动病’ (Timpka 等人，2014) [1] 。定义‘数字运动员’从事数字运动的个人利用技术和数据来提高他们的表现并防止受伤。