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World File Search System专题
特别专题：危机沟通 - O'Dwyer 公关
多年来，在政治两极分化的环境中运营的公司被日益有责任心的公众灌输了这样的观念：他们必须对当今世界面临的一些紧迫的社会、环境和政治挑战表明立场。然而，根据 APCO Worldwide 最近的一份报告，许多美国人对企业开始宣扬政治感到反感，当谈到私营部门应该努力解决哪些问题以及如何解决时，出现了明显的党派分歧。APCO 的报告对美国人进行了调查，以了解他们对环境、社会和治理举措的看法，以及他们认为公司应该在影响这些对话方面发挥什么作用，该报告聚焦于围绕目标驱动问题这一主题的激烈辩论，以及公司在当今政治分裂环境中所处的不稳定地位。根据 APCO 的报告，大多数美国人 (82%) 认为公司应该完全远离政治。相反，大多数美国人认为美国政府是解决政治问题的首选权威。例如，50% 的人认为解决种族不平等是政府的责任，而不是企业的责任（21%），51% 的人认为政府比私营部门更适合处理我们正在进行的政治两极分化（21%），50% 的人认为政府更适合处理我们正在进行的两极分化（
1 专题讨论会 1) 基因组功能完整性 ① Kyoko Miura ...
通过对放射线诱发癌症的基因组分析，揭示出特征性基因异常。 ⑤ Ritsu Sakata（放射线效应研究基金会），流行病学
2021-专题-愿景-2050-执行摘要
促进造船业和其他行业的经济高效运营。此外，我们广阔的海洋水域非常适合利用波浪、潮汐、热喷口和其他自然海洋资源的可再生能源计划。尽管我们的社会在过去几个世纪中取得了进步，但我们的脆弱性却只增不减：渔业、水产养殖业和沿海工业受到越来越严重的季节性台风的困扰。强风、过度降雨和海洋酸化等气候变化的影响使情况更加恶化。土地复垦和流域化学和固体废物污染造成的物理损害进一步加剧了这种情况。这些问题要求通过“从高地到海洋”的陆地、沿海和海洋管理方法进行综合、和谐的规划和发展，这应该是政府的首要任务。菲律宾渔业和水产养殖业的现代化以及海洋保护区的适当维护，对于提高海洋生产力和海洋生物多样性的福祉极为有效。例如，我们的海洋遗传资源 (MGR) 位于珊瑚三角区，是全球海洋生物多样性的中心，可以产生用于各种药物和其他用途的新型生物活性化合物。因此，应该筛选、研究和分离来自细菌、真菌、藻类、其他植物和动物等海洋生物的 MGR，以寻找具有止痛、抗感染和抗癌作用的药物。此外，虽然从我们的海洋中提取矿物和其他材料如果得到可持续管理，可以带来利润和收益，但其他收益和成本（对公共和私营部门而言）也应该计入其开发计算中。
经济与就业：地方计划审查专题表
这是我们在与社区就地方规划审查进行早期对话时准备的一系列简短主题表之一。它旨在提供一些关键事实，并强调我们在审查地方规划时需要考虑的经济和就业问题。希望它能引发讨论并让人们参与对话。
专题：智能逆变器中的人工智能和机器学习应用
主题：如今，人工智能（AI）尤其是机器学习（ML）的研究正在迅速发展，成为过去几十年来最突出的焦点。人工智能和机器学习的目的是促进具有像人类一样学习和推理能力的智能系统。这些技术具有巨大的优势，已成功应用于许多工业领域，包括图像分类、语音识别、自动驾驶汽车、计算机视觉等。电力电子具有巨大的潜力，受益于人工智能和机器学习在其各种应用中的发展。这包括电源模块散热器的设计优化、电网边缘互联逆变器的智能控制方案、电力电子的故障诊断和自愈、最大功率点跟踪（MPPT）、可再生能源转换系统的短期/长期预测、逆变器网络的异常检测和分类等。通过实施人工智能和机器学习，电力电子系统具有自我意识和自适应能力，因此可以提高系统自主性。特别部分的目的是为研究人员、执业工程师和其他利益相关者提供一个及时的机会，让他们分享他们在智能逆变器/转换器系统中人工智能和机器学习应用领域的最新发现，这些发现与智能操作、控制和优化解决方案有关。主题涵盖电力电子的所有领域。提交的内容需要展示对这些领域的强大原创贡献。
ECON*4720*01 经济史专题 W2024 0.5 ...
课程内容与材料摘要 1 月 8 日星期一 讲座：经济史简介、组织、方法 1 月 10 日星期三 讲座：大西洋世界与新法兰西，第 1-3 章 1 月 15 日星期一 讲座：大西洋地区与新法兰西/下加拿大，第 4-5 章 1 月 17 日星期三 讲座：新法兰西/下加拿大，第 5 章 1 月 22 日星期一 待定 1 月 24 日星期三 上加拿大，第 6 章，测验 1 月 29 日星期一 讲座：毛皮贸易与西方，第 7 章 1 月 31 日星期三 讲座：国际背景与铁路繁荣，第 8-9 章，测验 2 月 5 日星期一 讲座：1867 年的政治联盟，第 10 章，2 月 7 日星期三 讲座：农业，东方和西方，第 11 章，测验 2 月 12 日星期一 工业化与关税第 12 章 2 月 14 日星期三 测试 阅读休息 2 月 24 日星期一 小麦繁荣的影响 2 月 28 日星期三1918 年流感，第 14 章 3 月 6 日星期三 讲座：一战后和 20 世纪 20 年代，第 15 章，测验 3 月 11 日星期一 讲座：区域模式和大萧条，第 16-17 章 3 月 13 日星期三 测验 3 月 18 日星期一 研究报告 3 月 20 日星期三 研究报告
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。
卢森堡金融领域人工智能应用专题回顾
执行摘要 3 简介和目标 6 范围和方法 7 第 1 部分 - 调查人口统计 8 实体类型 8 调查联系人简介 8 第 2 部分 - 数字战略 10 2021 年投资 10 2022-2023 年投资 12 由于采用创新技术而预期的成本节约 13 由于采用创新技术而预期的收入增加 15 第 3 部分 - AI 采用 16 AI 和 ML 的使用 16 优势和挑战 17 组织 18 数据和治理 21 安全性和稳健性 23 机器学习生命周期 24 机器学习技术基础设施 25 第 4 部分 - 用例 27 用例类别 27 一般方面 28 AI 技术 33 ML 问题的类型 35 学习类型 36 ML 算法 36 第 5 部分 - AI 可信度 38 人为因素 38 偏见 39 可审计性 40 可解释性 41 安全测试 41 结论 43 词汇表和缩写 45
药物输送到大脑-Keystone专题讨论会-IBBS
Holly Kordasiewicz，Ionis Pharmaceuticals，美国，向中枢神经系统提供反义寡核苷酸治疗疗法，以治疗神经退行性疾病米歇尔·MICHELLE M.Boyd，美国脑疗法，美国简短介绍：MALAT1 ASO的生物分配j.美国药品，美国简短谈话：鞘内缀合物到中枢神经系统：ADME特征和PKPD关系Krzysztof bankiewicz，俄亥俄州俄亥俄州立大学，美国CNS药物的神经学方法：佛罗里达州的内部和室内路线延伸佛罗里达大学，佛罗里达州弗洛里达大学，弗洛克斯·弗洛斯·弗洛斯·弗洛克外围神经Matthew D. Cain，华盛顿大学医学院，美国简短讲座：IFNα的鼻内给药抑制委内瑞拉赤道的致命模型的早期复制和神经侵袭，病毒感染
IEEE Access 专题社论：大数据学习与发现
引言我们正目睹异构数据的急剧增长，它由一组复杂的跨媒体内容组成，如文本、图像、视频、音频、图形、时空数据和多元时间序列。现代计算机科学技术的诞生为数据和信息的分析、收集、存储和组织，以及向客户提供产品和服务提供了非常强大和高科技的解决方案。最近，技术进步，特别是大数据形式的技术进步，导致大量具有潜在价值的数据以各种格式存储。这种情况对开发有效的算法和框架带来了新的挑战，以满足大数据表示和分析、知识理解和发现的强烈要求。现在是探索异构大数据学习和发现的先进理论和技术的时候了，这也是本专题的重点。其中包括数据获取、特征表示、时间序列分析、知识理解、基于数据的建模、降维、语义建模等理论，以及图像/视频字幕、情感计算、多媒体叙事、互联网商务、医疗保健、地球系统、通信、增强/虚拟现实等新颖且有前景的大数据分析研究方向。本专题的投稿来自公开的征文，经过严格的同行评审，最终有 67 篇文章被接受。从应用方面来看，这些文章涵盖了大数据分析的多个场景，如运动想象、网络化医疗系统、宣传翻译、网络安全通信、图像加密、股票市场、社交媒体理解、图像识别和其他应用。从技术方面来看，它们涵盖了计算机视觉、时间序列分析和机器学习的各个方面，例如复杂网络、多模态特征融合、深度学习、主成分分析和相似性扩散。以下是本专题文章的摘要：在 [A1] 中，刘等人。通过探索波动模式之间的演化关系，从时间序列构建了一个复杂网络。他们选择了全球六个股票指数作为样本数据。结果表明，对于这六个