认识到全球挑战变得越来越频繁,互连和多维;从气候变化的含义,地缘政治紧张和冲突的溢出溢出,从19009年的大流行中恢复不平坦,全球粮食和能源系统的脆弱性,供应链的破坏,到金融市场的波动;并需要维护东盟的共同价值观和规范,国际法,相互信任和信心,包容性的对话和合作,以应对这些新兴挑战;还认识到新兴的大型趋势(例如数字技术进步以及绿色和蓝色经济体以及东盟成员国的个人和集体潜力)所带来的机会;指出,在新兴的多极全球架构中,东盟的全球相关性和独特的召集力量,以及伙伴对与东盟进行对话和建立更强大的合作的兴趣越来越多;还注意替代多边和多边框架的地缘驱动的出现以及削弱多边主义的风险;强调印度尼西亚2023年主席的主题“东盟事务:Epicentrum的增长”,强调了东盟对确保其持续的相关性,韧性,有效性和对未来地区和全球挑战的反应的承诺,以及它成为该地区和超越地区经济增长中心和驱动力的愿景;承认东盟社区在东盟社区的所有三个支柱上对东盟社区2025的贡献,以及实施东盟连通性的总体计划(MPAC)和东盟综合恢复框架(ACRF)及其实施计划,以实现东盟的实施计划,以实现东盟的愿景为增长的愿景;
Bose-Einstein冷凝物的研究很重要,因为它具有原子理的潜力。可以提高精度的原子激光器和测量仪器。 例如,BEC可用于精确的重力波检测。 bec还具有减速光的能力,并且已经表明,光脉冲甚至可能被困在它们中。 这可能会导致在基于光的技术领域的充分应用,并影响量子计算的世界。 总的来说,在ISS的CAL中研究更长的BEC的能力肯定会带来令人兴奋的机会。可以提高精度的原子激光器和测量仪器。例如,BEC可用于精确的重力波检测。bec还具有减速光的能力,并且已经表明,光脉冲甚至可能被困在它们中。这可能会导致在基于光的技术领域的充分应用,并影响量子计算的世界。总的来说,在ISS的CAL中研究更长的BEC的能力肯定会带来令人兴奋的机会。
国际金融公司正在参与政策、早期和投资前活动,以发展新兴市场的电动汽车投资。在建立有利的法律和监管环境方面,国际金融公司可以与世界银行合作,支持确定政策和监管差距,并制定跨不同领域的支持性政策,包括交通、能源、城市发展和财政政策。国际金融公司还可以提供见解并分享经验教训
摘要。这项工作旨在强调与在高等教育机构中创建“智能”微电子计算机科学课程相关的问题。创建的“智能”计算机科学教室是一个完全自动化的教育环境,其运行模式为“标准”、“自动”、“自动省电”。 “Samrt”机柜可以通过智能手机、PC 和遥控器进行控制。机柜配备了基于 ArduinoUNO、MEGA 和 ESP8266-12E WiFi 模块的各种传感器、指示器和电子零件。内置“智能”办公室传感器和指示器的测量用于显示有关办公室和教室微气候状态的信息,用于演示演示和实验室工作。智能机柜专为 Iformatics 设计,由三个模块组成:“信息”、“执行”和“演示”,由 ATMEL 微控制器控制。演示模块旨在快速轻松地连接无焊板的各种传感器和组件。Arduino 开放式编程平台。计算机科学教室中的智能传感器可以监控教室内外的环境(温度、湿度、压力、光照水平、空气中的二氧化碳和其他气体水平);并远程控制外围设备:电视、投影仪、灯、电源插座、窗帘。所有三个模块都连接到无线局域网。基于每个模块的无线电通信的“星型”拓扑。系统的主要组件是具有互联网接入、设备、技术和软件工具的执行模块。技术教育机构教育系统的概述解决了以下问题:在高等教育机构中创建“智能”计算机科学教室。
摘要 由于物流参与方众多、运输需求频繁、对社区影响重大且变化性高,因此在建筑行业中发挥着至关重要的作用。然而,参与方对物流的重要性以及物流如何创造价值的认识不足。本文旨在加深对建筑业物流服务价值共同创造过程的理解。在方法上,本研究采用涉及第三方物流 (TPL) 提供商、主承包商和分包商的访谈。服务蓝图用于可视化建筑物流设置 (CLS) 中的物流服务。研究发现,在像建筑这样的松散耦合系统中,价值共同创造是由信任和承诺驱动的,从而留出了必要的学习时间。服务蓝图有助于可视化服务设计与不同服务模块价值之间的联系。然而,风险包括供应链下游参与者参与延迟以及服务模块之间可能缺乏协调,尤其是在有多个 TPL 提供商的情况下。物流服务文献的一个贡献是模块化使设计服务内容变得更容易;但参与方的数量可能会增加,因此模块化简化了服务内容,但并未简化服务价值创造或价值共创过程。
拥有超过2亿个活跃的内容创建者,对于那些业余和专业人士来说,考虑不同平台的优势以提高收入,覆盖范围和保留率很重要。自2021年以来,业余创造者的数量几乎增加了两倍,对创造者的指导和货币化机会的需求正在急剧增加。由创作者领导的企业在电子商务行业蓬勃发展。
能够产生创造性成果的人工智能 (AI) 系统正在重塑我们对创造力的理解。这种转变为创造力研究人员提供了一个重新评估创造过程关键组成部分的机会。特别是,人工智能的先进能力凸显了研究创造力内部过程的重要性。本文探讨了这些内部过程背后的神经生物学机制,并描述了创造力的体验成分。结论是,尽管人工智能和人类创造力的产物可能相似,但内部过程却不同。本文还讨论了人工智能如何对人类创造力的内部过程产生负面影响,例如技能的发展、知识的整合和思想的多样性。
简介 十一年前,马希尔 (Maher) 问道:“谁在创造?” (Maher 2012),并提出了几个创造性应用的分析空间,包括构思和互动两个维度。马希尔的问题引出了乔丹诺斯 (Jordanous) 的 PPP 视角框架,其中创造行为可以由人类或人工智能 (Jordanous 2016) 执行,以及坎托萨洛 (Kantosalo) 和塔卡拉 (Takala) 的 5C 框架,其中创造行为由人类和人工智能共同组成的集体执行 (Kantosalo and Takala 2020)。1然而,对于人与人工智能互动中创造力的位置,人们的共识较少。混合主动性创造性界面方法提出了一组基本的细粒度活动,这些活动可以由人类或人工智能以某种结构化对话的形式执行(Deterding 等人,2017 年;Spoto 和 Oleynik,2017 年),随后扩展到生成应用(Muller、Weisz 和 Geyer,2020 年),针对特定算法方法进行了改进(Grabe、Duque 和 Zhu,2022 年),并针对其他算法方法进行了批评(Zheng,2023 年)。虽然这些方法生成了重叠的分析动作词汇,但它们并没有解决创造力在何处发生(以及由谁或什么通过这些动作发生)的问题。在这篇短文中,我们提供了对该问题的一个答案的几个例子。我们重新利用 Kantosalo 和 Takala (2020) 的 5C 中的集体概念,提出一种类型的创造力可能会在以下互动空间中不对称地出现 (Rezwana and Maher 2022)
我们引入了 Mind Artist (MindArt),一种新颖而高效的神经解码架构,可以以可控的方式从我们的脑海中捕捉艺术照片。最近,使用非侵入性脑记录进行图像重建取得了进展,但由于数据注释的稀缺,仍然很难生成具有高语义保真度的真实图像。与以前的方法不同,这项工作将神经解码转化为最佳传输 (OT) 和表示解耦问题。具体而言,在离散 OT 理论下,我们设计了一个图匹配引导的神经表示学习框架来寻找概念语义和神经信号之间的潜在对应关系,从而产生了一个自然而有意义的自我监督任务。此外,所提出的 MindArt 具有多个独立模态分支结构,能够将语义表示无缝地合并到任何视觉风格信息中,从而使其具有多模态重建和无训练语义编辑功能。