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ECCOMAS 专题会议 - Strathprints
尽快从事故中学习的能力可以防止重复犯错。两起事故之间的时间间隔很短，这两起事故发生的飞机型号相同：波音 737-8 MAX。然而，从重大事故中学习并随后更新已开发的事故模型已被证明是一个繁琐的过程。这是因为安全专家需要很长时间来阅读和消化信息，因为事故报告通常非常详细、冗长，有时语言和结构也很难理解。研究了一种从事故报告中自动提取相关信息并更新模型参数的策略。已经开发了一种机器学习工具，并根据之前专家对几份事故报告的意见对其进行了训练。目的是对于发布的每份新事故报告，机器可以在几秒钟内快速识别出更相关的特征——而不是等待几天才能得到专家意见。这样，模型就可以更快、更动态地更新。提供了对 2018 年狮航事故初步事故报告的应用，以展示机器学习方法的可行性。关键词：贝叶斯网络更新、事故报告、不确定性量化、机器学习、波音 737-8 MAX。
标题：人工智能社会学手册 描述
《人工智能社会学手册》深入概述了该领域的主要趋势，探讨了人工智能的社会原因和影响。人工智能的广泛影响需要进行彻底的社会学考察，从重新定义劳动力市场和隐私规范到影响政治进程和改变社会互动。本手册将系统地探索人工智能的社会学维度，以理论驱动的方式回顾最近的研究，介绍研究人工智能改变社会、文化和人际关系的方法。最近的一篇 Socius 文章强调了对人工智能进行真正的“社会学分析”的迫切需求。人工智能的社会影响涵盖多个学科，但目前的大部分研究仍然局限于计算机科学、伦理学和法律等领域。社会学视角可以全面了解人工智能对社会结构、关系和行为的影响。本出版物旨在弥合这些学科鸿沟，促进跨学科合作，以应对人工智能带来的复杂社会挑战。该手册将为关注人工智能社会学方面的学者提供一个智力空间，促进新方法、新学派和新学术创新方向的发展。
P33 矿业特辑 - 非洲评论
在本期《非洲评论》中，建筑业备受关注。从第 33 页开始，我们发布了年度建筑和采矿买家指南，展示了整个行业的领先供应商。尽管 2020 年面临挑战，但事实证明整个非洲大陆的采矿业仍具有韧性。我们深入研究了非洲西部（第 50 页）和南非（第 53 页）的一些主要项目，以及最新的采矿业技术。从重型车辆到钻井和破碎解决方案，行业领导者正在为整个非洲的采矿运营商提供他们所需的设备，以在经济开始重新开放时保持高效和高产。在本期杂志的其他部分，我们进一步了解了一项创新保险计划，该计划让私营企业有信心投资于推动非洲可持续发展的重大项目（第 22 页），我们的经济学家 Moin Siddiqi 分析了数字化进步如何改变银行业，并为比以往任何时候都多的人提供金融服务（第 24 页）。令人鼓舞的是，非洲大陆各国都热情地尽早采用数字技术——这在全球封锁后的经济复苏时期只会带来好处。Samantha Payne，编辑
基于跑步图像、重量等人工智能支持的跑步测量
如今，大多数测量地点都配有称重车辆秤。称重时，使用从重量到体积的换算率。转换率可以与日期、树种、原木直径等因素相关联。早在 20 世纪 50 年代的研究表明，称重特别适用于硬木纸浆木材。从 21 世纪初直到遥感技术被引入之前，“52 方法”（结合日期和评估因素的加权）被应用于瑞典北部大部分纸浆木材（Ölund & Selin，1999）。人工智能开辟了新的可能性 人工智能 (AI) 为分析具有许多变量的大型数据集开辟了新的可能性，其中还包括图像。通过基于人工智能的模型来确定堆栈体积，可以使用收割机数据、堆栈测量和重量的信息。神经网络是机器学习中的一种特定 AI 应用，包含多种不同类型的模型。模型的工作原理借鉴了人类大脑的工作方式，即神经元相互作用并沿着链传递相关信息。这些模型的共同点是它们由多层构成，每层包含一定数量的“神经元”（节点），每层识别数据中的某些模式。这些模式隐藏在网络中，这意味着很难解释特定变量的影响。神经网络的总体目的与其他机器学习方法一样，是根据训练数据有效地建立预测模型。
一种具有脉冲减少和位置特征的全自动多通道神经脉冲分类算法
摘要 目的：对 Neuropixels 等多通道和高通道神经探针记录的神经尖峰数据进行分类，尤其是实时分类，仍然是一项重大的技术挑战。大多数神经尖峰分类算法侧重于事后对神经尖峰进行高分类精度——但这些算法通常无法减少处理延迟以实现快速分类，甚至可能是实时分类。 方法：我们在此报告我们的图形网络多通道排序 (GEMsort) 算法，该算法主要基于图形网络，可以对多个神经记录通道进行快速神经尖峰分类。这是通过两项创新实现的：在 GEMsort 中，通过仅选择任何通道中幅度最高的神经尖峰进行后续处理，从多个通道记录的重复神经尖峰被从重复通道中消除。此外，记录代表性神经尖峰的通道被用作附加特征，以区分从具有相似时间特征的不同神经元记录的神经尖峰。 主要结果：合成和实验记录的多通道神经记录用于评估 GEMsort 的分类性能。 GEMsort 的排序结果还与其他两种最先进的排序算法（Kilosort 和 Mountainsort）在排序时间和排序一致性方面进行了比较。意义：GEMsort 可以快速对神经脉冲进行排序，非常适合用数字电路实现，以实现高处理速度和通道可扩展性。
审计和业务连续性的进步
本文深入研究了智能过程在业务连续性审核领域内的集成，重点是葡萄牙银行业。在以技术进步快速发展的时代中，组织越来越利用自动化来增强运营效率并实现大量成本节省。同时，审计师在确保技术转变以保护业务连续性的情况下，在确保无缝过渡方面发挥了关键作用。这项研究努力弥合业务连续性和智能自动化领域，最终在简化审计过程的综合应用程序中达到最终形式。实施的解决方案包括关键审核活动的自动化，包括通讯，信息请求和最终报告提交，从重复任务的链条中解放出审计师。纳入商业智能的融合增加了此自动化框架，从而对审计部门内的关键绩效指标进行了细致的分析。这确保对年度审计计划的疗效进行持续评估。通过与来自四家著名葡萄牙银行的审计团队进行的调查，实现了该计划的经验验证。结果明确地确认了该实施的潜在好处，在决策过程中扩展了对管理层的宝贵支持，同时减轻了审计过程固有的常规任务的审计师。这项研究不仅强调了审计领域中智能过程自动化的变革潜力，而且还为寻求通过技术整合加强其业务连续性的组织提供了可复制的框架。这些发现对企业的涉及技术和审计实践的动态交集，从而提供了蓝图，以利用自动化以增强操作弹性。
PDF：在镍和镉胁迫条件下，植物生长指标上局部合成 ACC 脱氨酶的细菌的测定
评估从重金属污染土壤中分离出的 26 种细菌产生 1-氨基环丙烷-1-羧酸 (ACC) 脱氨酶的能力，证实了它们在减少重金属胁迫条件下的重要作用。26 种细菌分离株中有 8 种对 ACC 脱氨酶的产生呈阳性。分离株 #11 通过产生 α-酮丁酸 (102 µM/mg 蛋白质/小时) 具有最高的酶活性。此外，具有多种有利特性的 ACC 脱氨酶产生、根部定植、非致病性细菌也是选择，包括地衣芽孢杆菌 10 (#10)、铜绿假单胞菌 18 (#18)、肠杆菌 11Uz (#11) 和阴沟肠杆菌 Uz_5 (#5)。用悬浮液 #11 处理小麦品种“Chillaki”种子，在金属胁迫条件下，种子发芽率和生长强度 (22%) 显著提高。在严重金属胁迫下生长的植物经悬浮液 #11 处理后，结果显示与对照处理相比，植物生长指标和总叶绿素含量显著改善。此外，在小麦种子中，用肠杆菌 11Uz 悬浮液处理后，脯氨酸、过氧化氢酶和 SOD 活性上升。结果支持使用 ACC 脱氨酶产生肠杆菌 11Uz (#11) 来减轻压力，因为它可以通过其抗氧化系统保护小麦植物免受重金属胁迫。关键词：本地细菌、小麦种子、金属胁迫条件、ACC 脱氨酶、肠杆菌、抗性、脯氨酸、SOD、CAT、发芽率、生长强度 主要发现：具有植物生长刺激特性的 ACC 脱氨酶合成细菌对镍和镉阳离子表现出最高的抗性。选择细菌成功研究了在镍和镉胁迫条件下生长的小麦植株的形态特征和叶绿素含量。细菌在缓解镍和镉胁迫条件方面表现突出。
恒定价格部门GDP
摘要本文讨论了经济增长和转型的分析以及恒定价格部门GDP的概念，通常被理解为衡量与实际因素输入有关的实际因素奖励。它回顾了对GDP数据基础的此类统计和统计惯例的批评，它们的重点是当前价格因素收入以及从重估净产量中构建恒定价格部门GDP的实践的含义（总输出较少的非因素输入）。创新，它显示了距基本年度一年后实际部门因素输入的恒定价格的重新计算如何不一定等于重估的总产出较少的非因素输入，这是此类数据的通常基础。要求其平等的会计身份仅适用于当前价格。因此，恒定价格部门GDP数据不能衡量实际因素输入。尽管如此，分析结构转化的经济学家的分析框架通常会假设他们以恒定的价格部门GDP的量度（当他们没有的情况下）衡量了实际因素输入的量度。这抑制了分析与激励措施正确互动，通常通过采用生产函数方法来忽略不平衡的可能性，这种方法认为恒定的价格部门数据测量实际因素输入的变化，预计技术条件会确定激励措施（因素奖励）。本文通过检查越南的工作来表明确认偏见的风险。1个关键词结构性变化，国民收入会计，经济增长，经济发展，确认偏见。1。简介1.1。GDP在本文中，我讨论了恒定价格部门GDP。我的意思是指统计报告在扇区（例如服务）或子行业（例如服务，零售贸易中）生成的GDP，这些统计数据被重新估算为以某种方式与价格变化无关。可以通过对Sulcev rf a Bave a Bave \ eau（cxuueqwo \ 2010 [GSO 2020]）进行重新评估，可以做到这一点（例如越南总统计局（GSO））
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。
微型模块化反应堆 MMR®
反应中，必须在中子失活而无法激活原子核或离开反应堆之前将其用于裂变。能够维持链式反应的反应堆被称为具有临界质量。裂变过程中瞬发中子发射的能量约为 2 MeV。238 U 和 235 U 的裂变对中子能量的依赖性表明，235 U 对热中子（20 meV）的截面比 238 U 在 2 MeV 时的截面大三个数量级（238 U 裂变的阈值中子能量为 1.8 MeV）。因此，显然最好的选择是减慢中子的速度。尽管 235 U 约占总 U 同位素混合物的 5%。为了获得临界质量，有必要尽可能快地将它们减速到热能，此时裂变的截面大得多，而其他材料的活化截面较小。热化是通过与较小且不可活化的原子核（如氢或氘（在水中）或碳（石墨））的弹性碰撞完成的。快中子也可用于链式反应堆，但它们在将轻原子核嬗变为放射性原子核以及从重原子核产生可裂变材料方面更具反应性，例如通过中子俘获和随后的两次β衰变将铀 238 转化为钚 239。而快中子反应堆更为复杂。因此，几乎所有现有的商用核电站都使用热中子运行。在这里，有必要与聚变进行快速比较，在聚变中，氘核和氚核聚变形成氦原子和自由中子。释放的能量为 17.6 MeV，大部分是 14.2 兆瓦的超快中子。每输出 1 千瓦热量，就会产生更多、能量更高的中子，这将导致反应堆结构更大规模的激活。辐射对核电站结构的损害是一些裂变电站的寿命可以延长至一个世纪的原因，同时可以预见到更快的周转速度。然后，需要考虑转换成电能的效率。作为比较，第三代反应堆的转换效率约为 30%，而第四代高温反应堆使用联合循环可以达到 60%。在核聚变中，产生的电能中很大一部分必须用于简单地操作磁铁；即使热量可以以 60% 的效率转化为电能，总效率预计也只有 10-30%。由于这些原因，即使产生的能量超过了维持磁铁运转所需能量，聚变发电厂也需要几十年的时间才能实现经济可行性。