从2021年到2027年,充满活力的布莱斯计划包括13个主要项目,这些项目将有助于提供:●充满活力的小镇:在一个振兴的市场周围恢复了新的文化,教育,休闲,休闲和住宅项目。●增长城镇:增长的城镇:增长的城镇:促进Blyth的主要可再生能源行业的增长,在Quayside港口和工业界的Quayside Port and Industrial and Industrial and Industrial and Industrial and Industrial and Industrial and Industrial and Industrial and Industrial。●包容性城镇:为当地人,社区和企业的利益提供技能,文化和休闲活动。●互联城镇:改善步行和骑自行车路线以及与公共交通网络的连接,使进入 /出游布莱斯更容易。●清洁增长城镇:以上所有方面都支持提供净净净的净值和正义过渡的领先地位。
我们的 HSP14CS 4K HDBaseT™ CSC 分配器将单个 HDMI 2.0 4K 60Hz 4:4:4 源分配到四个同时的 HDBaseT™ 输出,并可独立缩小 4K 视频输入,从而允许那些仅支持较低视频分辨率的显示器接收 4K 视频,同时仍在高清显示器上显示最大原始 4K UHD 分辨率。它通过单根 CAT 电缆传输 HDMI、双向 IR 和 PoH (PoE),长度可达 70 米(40 米 4K 60Hz 4:4:4)。4 路分配器还具有音频分线、EDID 管理和 HDMI 环路输出功能,可用于集成本地显示器或级联到多个设备。
推荐引擎是一项技术,在一个信息过多的世界中,它可以帮助我们构建信息环境,以便我们可以有限地关注所需的信息。显然,建议引擎很重要。,我们越来越批评它们的工作方式。或它们的工作不够好。或安全。基于分析的建议可能例如揭示用户的敏感特征,例如性取向。在线平台可能会滥用推荐引擎以自行申请:提高有关其自己的产品或服务的信息的可见性,或与他人相关的密切关闭分支机构的信息。可以操纵它们。恶意用户不断发明新的偏见或破坏建议。最终,人们经常认为工程师在虚假信息的传播中发挥了重要作用([Whit21]),对陷入有害过滤器泡沫的人们的激进化,这种方式可能会对恐怖主义和对民主社会的其他危害有助。,他们可以以这些方式伤害我们,因为它们有效地控制了我们的注意力,而且我们实际上不能没有他们。
颁奖典礼 2023年度研究组优秀奖将颁发给2023年4月至2024年3月期间举行的日本人工智能学会年会上发表的特别优秀的研究论文。 住电株式会社通过其特殊子公司住电Friend株式会社(以下简称“Friend”),主要推进残疾人士的就业。 在本文中,我们报告了与 Friend 合作应用“残疾人参与式主动学习”的案例研究。我们已通知弗兰德的员工,他们的工作迄今为止主要集中在办公室支持任务上,他们将能够通过创建评估我们主要产品(如电线和电缆)的人工智能直接参与设计和质量评估过程。 颁发此奖是为了认可该项目在考虑“未来社会的人工智能”方面的重要性,将其作为创造一个让更多残障人士能够在公司各种任务中发挥积极作用的环境以及有效利用深度学习技术的一项新举措。欲了解更多详细信息,请参阅以下论文。 ■ 使用残疾人参与式主动学习方案对电线电缆产品进行线路追踪和详细质量评估 https://www.jstage.jst.go.jp/article/jsaisigtwo/2023/SAI-048/2023_01/_pdf/- char/ja
K β x 射线发射光谱是分析 3 d 过渡金属系统电子结构及其超快动力学的有力探针。选择性增强特定光谱区域将提高这种灵敏度并提供全新的见解。最近,我们报道了使用 x 射线自由电子激光观察和分析了 Mn 溶液中 K α 放大的自发 x 射线发射以产生 1 s 芯空穴粒子数反转 [Kroll 等人,Phys. Rev. Lett. 120,133203 (2018) ]。要将这种新方法应用于化学上更敏感但更弱的 K β x 射线发射线,需要一种机制来胜过 K α 发射的主导放大。本文报告了使用两种颜色的 x 射线自由电子激光脉冲对 NaMnO 4 溶液中种子放大 K β x 射线发射的观察结果,一种用于产生 1 s 核心空穴粒子数反转,另一种用于种子放大 K β 发射。将观察到的种子放大 K β 发射信号与相同立体角中的传统 K β 发射信号进行比较,我们获得了超过 10 5 的信号增强。我们的发现是增强和控制 K β 光谱选定最终状态的发射的第一步,可应用于化学和材料科学。
本次演讲的目的有两个。1) 通过介绍社会接受度和类似概念的概念分析和分类,促进人工智能技术等需要跨学科和跨学科研究的领域的合作与交流。2) 引入这种分类将澄清在 ELSI 和社会接受度讨论中可能没有被忽视的道德问题。为此,我们介绍了 Benham Taebi 对社会接受度和道德可接受度概念的区分,并开发了该区分的修改版本。通过在可接受度概念中引入经济和技术层面以及道德领域,可以澄清可接受度领域之间的冲突。这种澄清使人们能够更详细地讨论人工智能的道德问题。