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World File Search System交汇
人、自动化和人工智能的交汇
组织正在努力在数字化转型计划上取得有意义的进展——并且很快意识到单靠软件不足以帮助他们实现组织目标和长期战略。由于疫情和其他外部因素（以及一些标准的代际转变），数字化转型不再是一种选择，各种规模和行业的组织都在快速采用数字化。不过，这些组织必须谨慎行事——人工智能和机器学习有很大潜力成为更人性化工作场所的力量，但前提是它们得到正确的理解和应用。
文学与宣教的交汇
摘要 本研究考察了《超越信仰：皈依者中的伊斯兰之旅》中四个国家（印度尼西亚、伊朗、巴基斯坦和马来西亚）的社区。该书通过“我”的角色将穆斯林描绘成一个权威的叙述者，奈保尔试图证明叙述中的表述反映了他自己的观点。尽管这些国家的穆斯林社会经常被负面描述，但奈保尔的目标是记录穆斯林社区中未被记录的方面。他努力使伊斯兰教“可读”，这一点在整部作品中都很明显，然而，这些努力在那些受到这种描述的人中唤起了一种无力感，他们无法表达自己的叙述。从达瓦研究的角度来看，这项研究的意义在于批判性地评估边缘化穆斯林声音的外部叙述。通过解构这些表述，本研究强调了恢复真实的伊斯兰身份和反对歪曲陈述的重要性。此外，它还引发了人们对 da'wah 如何回应外部叙述的思考，从而促进在支离破碎的全球社会中对伊斯兰教有更准确、更公正的理解。关键词：超越信仰；da'wah；伊斯兰身份；伊斯兰代表；穆斯林社会。
人工智能与法律的交汇
1.简介 人工智能（AI）通过为复杂问题提供创新的科学答案，彻底改变了各种行业。法律的产生并非偶然。人工智能（AI）有可能以多种方式改变法律体系，从自动化日常任务到提高法律研究的准确性。人工智能在法律领域的应用已经开始发展，进一步发展的潜力巨大。本文探讨了人工智能与法律的交叉点，包括人工智能在法律领域的各种要求、人工智能在法律领域的道德关联以及人工智能（AI）在社会中的未来。法律的产生并非偶然，数字化转型已经颠覆了经济的许多分支。人工智能 (AI) 的出现有可能彻底改变法律体系，从重建法律流程的效率到自动化法律任务。人工智能技术，例如机器智能算法、机器人技术 (NLP) 和计算幻想，已经在改变法律领域。人工智能模拟终端现在可以执行以前由律师独自完成的任务，例如法律研究、合同审查和案件结果预测。法律制造中的人工智能 (AI) 仍处于起步阶段，但其受欢迎程度正在迅速增长。根据 Grand View Research 的一份报告，2020 年全球合法人工智能 (AI) 零售额的价值为 7144 亿美元，预计 2021 年至 2028 年的复合年增长率 (CAGR) 为 37.9% (Grand View Research, 2021) (1)。该报告将这一增长归因于对合法流程工业化的需求不断增长、合法成本不断攀升以及对有效合同管理的需求。人工智能 (AI) 是一种技能和一组计算电子技术，其灵感来自人类如何使用他们的神经系统来感知、发现、推理和参与。许多行业都从这些新电子技术中受益，但进一步的担忧是，这项新技术可能会被滥用或以令人惊讶且可能有害的方式执行。虽然在标准中使用人工智能有可能提高效率并降低成本，但它再次引发了对孤独、偏见和责任的担忧。
学院与实践的交汇——构建……
开源建筑是一种新兴的范式，在建筑设计中倡导点对点的收集、包容和参与文化。这些条件支持了人们对新兴设计技术教育、研究和实践交叉领域的广泛兴趣，这些技术致力于形式完整性、性能、仿生性和响应性。在过去十年中，为参数化和算法设计、可视化编程和物理计算领域创建和设计的丰富参与者、开源社区、开源软件和开源硬件应运而生，为建筑教育的变革带来了机会。我们讨论在建筑设计中引入开源文化路径以及专业发展的个人学习网络的教学方法。
价值、位置和机会的交汇
一百多年来，埃洛伊的经济一直以农业为基础。然而，随着时代的变迁，埃洛伊也发生了变化。现在的重点是工业、仓储、运输和州际贸易，这些都可以与农业共享舞台。农业也在不断发展，新技术可以更有效地利用宝贵的水资源，确保埃洛伊下一阶段发展的水质和水量。一个例子是普利司通，它一直在种植银胶菊，这是一种耗水量低的作物，可用于制造轮胎，副产品可用作饲料作物和土壤增强剂。银胶菊只是埃洛伊为实现繁荣未来而采取的创新措施之一。埃洛伊也是奥托工业、舒夫钢铁、共和塑料、Vext Science 和拜耳等众多优秀雇主的所在地。
人工智能与量子计算的交汇
5 Spacepointe Limited，尼日利亚河流州 6 信息技术与管理，德克萨斯大学，达拉斯，美国 _______________________________________________________________________________ *通讯作者：Onyeka Franca Asuzu 通讯作者电子邮箱：asuzufranca@yahoo.com 文章收稿日期：03-01-24 接受日期：01-02-24 发表日期：17-02-24 许可详情：作者保留本文的权利。本文根据知识共享署名-非商业性使用 4.0 许可证条款分发（http://www.creativecommons.org/licences/by-nc/4.0/），允许非商业性使用、复制和分发作品，无需进一步许可，只要原始作品的署名在期刊开放获取页面上指定 _______________________________________________________________________________
进化计算与可解释人工智能的交汇
在过去十年中，可解释人工智能 (XAI) 引起了研究界的极大兴趣，其动机是关键 AI 应用中需要解释。XAI 的一些最新进展基于进化计算 (EC) 技术，例如遗传编程。我们将这种趋势称为 XAI 中的 EC。我们认为 EC 方法的全部潜力尚未在 XAI 中得到充分发挥，并呼吁社区在这一领域做出未来的努力。同样，我们发现 EC 中对基于种群的方法的解释，即它们的搜索过程和结果的关注度日益增加。虽然已经朝这个方向做了一些尝试（尽管在大多数情况下，这些尝试并没有明确地放在 XAI 的背景下），但我们相信仍有几个研究机会和开放的研究问题，原则上可以促进 EC 在现实世界应用中更安全、更广泛地采用。我们将这种趋势称为 EC 中的 XAI。在这篇立场文件中，我们简要概述了上述两种趋势的主要结果，并提出 EC 社区可能在实现 XAI 方面发挥重要作用。
人工智能与当代网络开发的交汇
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