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World File Search System圣杯
自由移动斑马鱼的全脑成像
神经科学的圣杯之一是记录大脑中每个神经元的活动，而动物自由移动并执行复杂的行为任务。最近在啮齿动物模型的大规模神经记录中采取了重要的步骤，但整个哺乳动物大脑的单个神经元分辨率仍然难以捉摸。相比之下，幼虫斑马鱼在这方面有很大的希望。斑马鱼是与哺乳动物大脑具有实质同源性的脊椎动物模型，但它们的透明度允许使用光学显微镜技术在单神经元分辨率下对遗传编码的泛型指标进行全脑记录。此外，斑马鱼从很小的时候就开始显示出复杂的自然行为曲目，包括使用视觉提示狩猎小型，快速移动的猎物。直到最近致力于解决这些行为的神经碱基，主要依赖于在显微镜物镜下固定鱼的测定法，并且实际上介绍了诸如猎物之类的刺激。最近在开发未固定的斑马鱼的脑成像技术方面取得了显着进步。在这里，我们讨论了最近的进步，特别关注基于光片显微镜的技术。我们还提请人们注意几个重要的杰出问题，这些问题仍有待解决，以提高所获得的结果的生态有效性。
材料化学 - RSC 出版
将研究重点放在高能量密度二次电池的探索上。锂金属阳极 (LMA) 被认为是下一代锂离子电池 (LIB) 有前途的替代阳极。2锂金属被称为“圣杯”阳极，具有 3,860 mA hg 1 的极高容量、低密度 (0.59 g cm 3) 和低电化学电位，导致令人印象深刻的重量和体积能量密度。第一代锂金属电池 (LMB) 可以追溯到 20 世纪 70 年代，当时 Whittingham 提出使用锂作为阳极，使用 TiS 2 作为阴极。3虽然 Li8TiS 2 电池表现出优异的能量密度和倍率性能，但不受控制的锂沉积会引发热失控和安全隐患。因此，对锂金属基二次电池的研究陷入停滞。随着表征技术的发展和对高能量密度器件的需求不断增长，人们提出了对锂金属负极失效机理和相关改进的全面理解。例如，Zhang 等人报道，枝晶会通过降低自热温度 (T 1) 来加速 Li 8 LiNi 0.5 Co 0.2 Mn 0.3 O 2 软包电池中的热失控。4
Theia：混合现实耳机的视线驱动和感知感知的体积内容
在保持满意度的视觉质量的同时最大程度地减少带宽消耗，成为体积内容交付的圣杯。但是，由于要流的3D数据，严格的延迟需求以及高计算工作量，实现这一雄心勃勃的目标对于移动混合现实现实耳机可能充满挑战，这可以自然地使观众的动作具有六个自由度，但计算能力有限。以我们对50多名参与者的眼动作的批判性观察的激励，在本文中，我们提出了Theia，这是一种首要的视线驱动的和感知感知的感知式含量内容交付系统，有效地将以下创新纳入了整体系统中：（1）（1）实时创建FolumeTed网络数据的网络数据，以减少网络数据的真实创建; （2）效率增强动脉糊化内容以促进用户体验； （3）基于眼动的自适应省略外围含量以进一步节省带宽。我们使用Microsoft Hololens 2个耳机实现了Theia的原型，并广泛评估其性能。我们的结果表明，与最新技术相比，Theia可以将带宽的消耗量大幅减少高达67.0％，并将视觉质量提高高达92.5％。
人工智能在未破裂颅内动脉瘤中的作用：概述
颅内动脉瘤 (IA) 是一个重大的公共卫生问题。在没有合并症且平均年龄为 50 岁的人群中，其患病率高达 3.2%。需要一种有效的方法来识别 IA 高风险受试者，以提供足够的放射学筛查指南并有效分配医疗资源。人工智能 (AI) 因其在基于图像的任务中的出色表现而受到全世界的关注。它可以作为临床环境中医生的辅助手段，提高诊断准确性，同时减少医生的工作量。AI 可以像人类一样执行模式识别、对象识别和问题解决等任务。根据收集的训练数据，AI 可以以半自主的方式协助决策。同样，AI 可以识别可能的诊断，并根据健康记录或影像数据选择合适的治疗方法，而无需任何明确的编程（指令集）。动脉瘤破裂预测是预测建模的圣杯。AI 可以显著改善破裂预测，从而挽救生命和肢体。如今，深度学习 (DL) 在准确检测医学影像中的病变方面显示出巨大潜力，并且已经达到甚至超越了专家级诊断。这是通过增加计算放射组学准确诊断 UIA 的第一步。这不仅可以诊断，还可以建议治疗方案。未来，我们将看到 AI 在 IA 的诊断和管理中发挥越来越大的作用。
使用人工智能技术算法模型向泰国学生教授英语：原型分析
摘要：2019 年，人工智能 (AI) 在教育领域的应用 (AIEd) 是一个价值 5 亿美元的行业。然而，到 2024 年，人工智能在教育领域的应用预计将增加到每年 60 亿美元以上，Grammarly 等公司的估值目前超过 10 亿美元。除了使用人工智能技术的写作助手之外，人工智能应用的“圣杯”可以实现语言之间的完美同步翻译。因此，作者开发并制作了一种人工智能技术 (AIT) 模型的原型，用于泰国学生的英语教育。研究样本包括一个教室，其中有 40 名高中生，他们正在 2020 学年的第二学期学习。用于数据收集的工具包括一种人工智能技术算法，用于帮助向泰国学生教授英语。知识测量理解的句子结构和英语词汇的 IOC 一致性 (IOC) 确定为 0.60-1.00，难度在 0.26-0.75 之间，判别力为 0.74。t 检验还分析了相关样本的数据。结果显示，学生在使用 AIT 算法原型帮助教授英语后获得的英语知识比以前更高。此外，学生对模型的满意度最高。因此，可以得出结论，质量是合适和可接受的。
2020 年夏季 - 内陆伐木协会
欢迎阅读 Truck LoggerBC 杂志夏季刊，这是我担任新任编辑委员会主席后的第一期杂志。首先，我想向大家致以最良好的祝愿，希望你们、你们的家人和员工在这前所未有的时期都平安健康。本期杂志的主题与 COVID-19 有些相似，因为许多文章都谈到了它对林业的影响。Business Matters 提供现金流策略和有关联邦政府资助计划的信息，这些计划提供紧急援助以支持企业并可能有助于留住员工。安全报告涉及保护林业工人以及雇主在使用新协议运营业务时需要考虑的控制措施。在“林业作为一项基本服务”一文中，我们探讨了承包商因 COVID-19 而遇到的一些问题，以及林业部门如何在提供就业、防止经济崩溃和提供基本材料方面发挥不可或缺的作用。在“森林社区——尤克卢利特”一文中，市长 Mayco Noel 分享了他对巴克利社区森林公司的骄傲，该公司是尤克卢利特区和托夸特族之间的合作伙伴关系。继政府最近宣布将推进《人造林产品法规》的修改后，我们在“不列颠哥伦比亚省林业创造就业机会的圣杯”一文中采访了独立制造商，以了解他们对其对其业务的潜在影响的看法。
语音人工智能白皮书
执行摘要 语音 AI 结合了语音理解（语音转文本）和对话式 AI（自然语言理解和生成）功能，帮助公司通过电话或即时通讯等语音渠道为现有或潜在客户提供服务。语音 AI 应用程序可让公司减少客户或潜在客户的等待时间，同时降低为他们提供服务的成本。但是，如果语音机器人无法理解用户意图，则可能会降低客户满意度。有效的语音机器人至少应该足够智能，能够理解它们何时不理解用户意图或何时无法有效地为用户提供服务。这将允许它们将对话转交给人工操作员。我们建议公司确定客户服务领域，以便快速测试语音 AI 解决方案，同时跟踪 NPS 等重要指标。由于该领域的最新进展，您对 2018 年语音技术的评估可能与当前技术大不相同。通过快速测试供应商并采用成功的解决方案，公司可以提高客户满意度，同时降低客户服务成本：这是每个企业的圣杯！本白皮书中包含的文章应该可以帮助您识别业务中的语音 AI 用例、选择语音 AI 解决方案的关键标准，并在充分了解语音 AI 生态系统的基础上开始搜索。
论人类智能与机器智能的差异
想象一下，明天一家知名科技公司宣布他们已经成功创建了人工智能 (AI)，并让你对其进行测试。你决定首先测试所开发的人工智能的一些非常基本的能力，例如将 317 乘以 913 和记住你的电话号码。令你惊讶的是，系统在这两项任务上都失败了。当你询问系统的创建者时，你被告知他们的人工智能是人类水平的人工智能 (HLAI)，而且由于大多数人无法执行这些任务，所以他们的人工智能也不能。事实上，你被告知，许多人甚至不能计算 13 x 17，或者记住他们刚遇到的人的名字，或者认出办公室外的同事，或者说出他们上周二早餐吃了什么2。此类限制的清单相当长，是人工智能愚蠢领域的研究主题 [Trazzi and Yampolskiy, 2018; Trazzi and Yampolskiy, 2020]。术语“通用人工智能 (AGI)”[Goertzel 等人，2015] 和“人类水平人工智能 (HLAI)”[Baum 等人，2011] 已互换使用（参见 [Barrat，2013]，或“（AGI）是一种机器的假设智能，它有能力理解或学习人类能够完成的任何智力任务。”[匿名，2020 年 7 月 3 日检索]），指的是人工智能 (AI) 研究的圣杯，创造一种能够：在广泛的环境中实现目标的机器
快速证据审查：智能材料
智能材料和超材料的定义是其响应性和工程设计，而不是材料特性，因此包含大量不同的潜在材料用途和应用。本综述考虑了当前和新兴的重要潜在智能材料和应用，尽管除了本综述中提到的应用之外，可能还有许多其他可能的应用。一些智能材料已经得到广泛应用，例如光纤（用于光纤通信），而其他智能材料则处于研究和开发的早期阶段（例如超材料，其发展目前主要由航空和国防领域的高科技研究推动）。一般来说，智能材料和超材料的制造在技术上可能很困难且成本高昂，这为大规模使用设置了障碍，尽管增材制造和纳米工程方面的进步将促进更大的发展。特别是对于超材料而言，人工智能的进步是未来发展的关键，因为这将有助于研究人员从大量可能的材料组合和设计中识别和模拟新的超材料和特性。潜在应用涵盖能量吸收和热传递、传感器、成像、计算和软机器人，超材料研究追求的“圣杯”包括隐形斗篷等极端应用。智能材料在照明、能量收集、各种涂层和建筑材料方面也有巨大潜在应用。该审查没有确定智能或超材料对最终用户造成的具体物理风险，但应该指出的是，这些材料在各种产品中的应用可能会产生对用户构成物理风险的产品或影响。
挑选大脑：神经科学工具在哪里以及如何增强营销研究
使用神经科学工具来研究消费者行为和在营销中的决策过程，提高了我们对与营销相关行为相关的认知，神经元和情感机制的理解。但是，在消费者神经科学研究中使用的有关神经科学工具的知识已分散。在本文中，我们介绍了文献综述的结果，该综述旨在概述可用的消费者神经科学工具，并根据其特征对其进行分类。我们在消费者神经科学领域总共分析了219个全文。我们的发现表明，消费者神经科学研究中目前有七个工具。尤其是脑电图（EEG）和眼睛跟踪（ET）是该领域中最常用的工具。我们还发现，消费者神经科学工具用于研究不同营销领域的消费者偏好和行为，例如广告，品牌，在线体验，定价，产品开发和产品体验。最后，我们确定了两个现成的平台，即具有仿真和圣杯，可以帮助同时整合不同消费者神经科学工具的测量。在公共平台上测量大脑活动和生理反应可以通过（1）减少实验的时间和成本，以及（2）将认知和情感方面与神经元过程联系起来。总体而言，本文在为未来的研究和消费者神经科学领域的业务应用程序设置指示方面提供了相关意见。我们希望这项研究能为研究人员和从业人员提供帮助，以确定可用的，无创和有用的工具来研究消费者行为。