XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System实现
人工智能对实现良好健康和福祉目标的贡献 Alexandra ȚSRANU
对于可持续发展目标而言，人工智能意味着什么？在深入探讨人工智能如何为长期解决健康问题做出贡献之前，我们有必要先从简单问题开始：什么是人工智能？一个简单的定义是，人工智能是数字计算机或计算机控制的机器人执行通常与智能生物相关的任务的能力 [7]。此外，它是可持续发展所需的盟友，可以更有效地设计、执行、建议和规划地球的未来及其可持续性。目前，人工智能能力正以各种方式被用于进一步实现社会目标，而可持续发展目标 3 中关于“良好健康和福祉”的内容在联合国 2015 年制定的 17 个可持续发展目标中占有重要地位 [6]。
从算法、实现和特性方面对经典随机游走和量子游走的比较研究
近年来，随着硬件和软件技术的进步，高性能计算取得了长足的发展。计算机的性能按照摩尔定律不断提高，但似乎在不久的将来就会达到极限。量子计算机有可能大大超越经典计算机的性能，因此成为研究的焦点。本研究从理论角度和模拟实现两个方面探讨了经典随机游动与量子游动的区别，并探讨了量子游动在未来的适用性。概述了经典随机游动和量子游动的基本理论，并根据经典随机游动和量子游动的行为和概率分布，比较了它们之间的特征差异。同时，我们使用Qiskit作为量子模拟器实现了量子行走。表示量子行走的量子电路主要由硬币算子、移位算子和量子测量三部分组成。硬币算子表示量子行走中的抛硬币，这里我们使用了Hadamard算子。移位算子表示根据硬币算子的结果进行量子行走的移动。量子测量是提取量子比特的量子态的过程。在一维量子行走中，我们准备了四种情况，作为从两个到五个量子比特位置的量子比特数的差异。在所有情况下，都已看到量子行走的成功实现，这与量子比特的数量和初始状态的差异有关。然后，我们广泛研究了二维量子行走的实现。在二维量子行走中，就每个 x 和 y 坐标位置的量子比特数量而言，准备了三种情况，从两个到四个量子比特。虽然与一维情况相比，问题设置的复杂性大大增加，但可以看出量子行走实现的成功。我们还看到，量子行走的行为和概率分布的扩展在很大程度上取决于初始硬币状态和初始位置的初始条件。本研究证明了量子行走作为解决未来广泛应用中复杂问题的工具的适用性。最后，我们给出了本研究的可能观点和未来展望。
赋能小规模知识图谱：利用通用知识图谱实现丰富嵌入的策略
摘要 知识密集型任务对机器学习 (ML) 技术提出了重大挑战。常用的方法，例如大型语言模型 (LLM)，在应用于此类任务时往往会表现出局限性。尽管如此，人们已经做出了显著的努力来缓解这些挑战，重点是通过知识图谱 (KG) 来增强 LLM。虽然 KG 在表示知识方面具有许多优势，但它们的开发成本可能会阻碍广泛的研究和应用。为了解决这一限制，我们引入了一个框架，用于使用完善的通用 KG 来丰富小规模领域特定知识图谱的嵌入。采用我们的方法，当链接到大量通用 KG 时，适度的领域特定 KG 可以从下游任务的性能提升中受益。实验评估表明性能显着增强，Hits @ 10 指标最高可提高 44%。这个相对未被探索的研究方向可以催化知识图谱更频繁地融入知识密集型任务中，从而产生更稳健、更可靠的机器学习实现，这比普遍存在的 LLM 解决方案更少产生幻觉。
欧盟在经济领域通过什么方式和方法真正实现战略自主？
我们的分析采用了欧盟委员会提出的敏感生态系统概念，并重点关注了一系列战略行业，强调了欧盟内部值得密切关注的进口依赖性。在各种产品类别中，有一类产品特别值得关注：“计算机、电子产品和光学产品制造”。这一类产品定义了“数字”生态系统，并在“电子”和“航空航天和国防”生态系统中发挥着重要作用。它包括计算机芯片和半导体等关键组件，并且对非欧盟国家的进口依赖程度相当高。重要的是，其中一些产品的进口高度集中在“无自由”状态的国家，从而给这些依赖性带来了相对较高的风险。此外，对于这一类别中的某些产品，用欧盟生产的产品进行替代要么是不可能的，要么会带来重大挑战。
Gigagreen项目开始实现未来...
未来的可持续Giga基本上•Gigagreen是一个由欧盟的项目和创新框架计划Horizon Europe提供了近470万欧元的项目，旨在开发用于锂离子电池的可持续和安全的细胞制造流程。•该倡议得到了由16个合作伙伴组成的跨学科财团的支持，其中包括研究中心，大学，咨询公司，材料供应商和来自8个欧洲国家 /地区的细胞制造商。都灵（意大利），9月22日。gigagreen是由欧盟（EU）在研究与创新框架计划Horizon Europe愿意开发可持续和安全的细胞制造过程中资助的项目，刚刚在都灵（意大利）举行的会议开始了。在48个月内，由来自8个不同欧洲国家的16个合作伙伴组成的Gigagreen将致力于实现未来的可持续GIGA基本，将欧洲定位在锂离子电池价值链中全球市场的最前沿，这是下一代电动汽车的关键。该项目提出了一项结构化研究计划，以制定和扩展遵循设计（DTM）方法的新型电极和细胞组件制造过程，以实现预期的目标。从这个意义上讲，Gigagreen将寻求电极制造工艺，以在电池设计中以最低的环境影响和能源消耗，提供最高性能，吞吐率，安全性和成本效率，从而促进重复使用和拆卸。gigagreen在当前和新制造方法的界面中蓬勃发展。在数字解决方案中支持的DTM方法将允许开发易于扩展和自动化的概念，以解决即将到来的欧洲细胞Giga-Factories的需求。总而言之，Gigagreen将为欧盟细胞制造业带来一个转折点，因为它的产出被认为有助于当今处理方法之间的平稳过渡 - 通过试验越来越多的方法来优化，并没有准备好可灵活的质量生产 - 未来的Li-ion细胞工厂 - 基于绿色，更便宜，更便宜，更便宜，更好，更清洁，更清洁，数字化和柔性技术。它重点介绍了最紧迫的那些点：电细胞电极处理和代表最高能源和经济成本的组件，并有更大的改进和开创性的创新空间。
实现桑给巴尔的蓝色经济：潜力、机遇和挑战 Joseph Semboja *
桑给巴尔革命政府 (RGZ) 已决定利用其海洋资源推动《桑给巴尔发展愿景 2050》（RGZ，2020a）和《桑给巴尔蓝色经济政策》（RGZ，2020b）中概述的发展议程。决定将桑给巴尔的长期战略方向建立在蓝色经济上，一方面是因为其内陆资源有限，另一方面是因为其战略地理位置为创造大量海洋财富提供了机会。迄今为止，典型的桑给巴尔人的生计主要依赖于沿海和海洋服务，因为桑给巴尔的经济一直以旅游业（包括海滩）、小规模渔业和海上贸易为主。然而，尽管沿海和海洋资源具有增长潜力，但人类和自然发展的压力对桑给巴尔人民的发展和福祉构成了重大挑战。认识到这一潜力后，桑给巴尔政府已将蓝色经济作为实现桑给巴尔可持续发展的框架。本文回顾了蓝色经济的概念、它与桑给巴尔的关系以及如何利用它提供的发展机遇。特别是，本文确定了蓝色经济的优势和现有机遇，以及如何利用这些优势和机遇应对发展挑战并实现社会效益最大化。本文认识到，桑给巴尔蓝色经济概念的实施尚处于早期阶段。因此，本文重点关注与桑给巴尔蓝色经济战略制定有关的问题。本文旨在促进建设性讨论，以丰富和补充桑给巴尔政府为制定这一至关重要的战略所做的努力。本文的结构如下。第 2 节简要介绍了蓝色经济的概念，第 3 节讨论了蓝色经济对沿海国家特别是桑给巴尔具有重要意义的原因。第 4 节介绍了桑给巴尔蓝色经济的现状，第 5 节讨论了制定实现可持续和有竞争力的蓝色经济战略所需的关键步骤。第 6 节强调了制定战略选择以推动蓝色经济发展的必要性，第 7 节讨论了体制挑战。第 8 节总结了本文。
为未来提供燃料：优先考虑天然气转型以实现净零排放
为未来提供燃料：推进天然气向净零排放转型 天然气在发电中的作用 这是英国能源公司和碳捕获与储存协会 (CCSA) 发布的系列简报中的第二篇，探讨了天然气在向净零经济转型中的作用。本次简报特别关注天然气在发电中的作用。该系列的第一篇简报探讨了天然气在整个经济中的广泛作用。请访问为未来提供燃料网页阅读更多简报。 显然，我们需要对电力供应进行脱碳，为此，我们需要在未来几十年用低碳替代品取代未减排的天然气（未捕获和储存排放物的天然气）。这将主要通过增加可再生能源，尤其是风能和太阳能来实现。天然气目前在发电中发挥着重要作用，是最大的单一发电来源。天然气目前用于发电具有灵活性和弹性，因此必须谨慎管理发电用天然气的不可避免的减少。为了满足英国的能源需求，英国政府提出，由于低碳基础设施（如碳捕获、利用和储存 (CCUS)）的开发延迟，英国在 2030 年代甚至更久以后将需要有限数量的未减排天然气。因此，我们需要考虑更广泛的技术来替代未减排天然气，以复制其作用，其中包括利用灵活需求、电力储存和与欧洲的互连。对于英国来说，确保尽快、有效地部署这些技术至关重要。由于拥有使用燃料的低碳和可调度电力来源的重要性，碳捕获和储存 (CCS) 天然气以及氢能发电 (H2P) 也可能发挥独特的作用。CCS 和 H2P 提供了一种方式，可以实现天然气目前为电力系统带来的好处，但排放量减少（称为“减排”天然气）。这是电池等储存技术的补充。政府需要明确电力系统脱碳的目标，并进一步加快开拓新市场，继续开发替代天然气的商业模式。天然气对电力为何如此重要？尽管可再生能源正日益成为我们电力结构的重要组成部分，但天然气通常只占英国总发电量的三分之一左右，比任何其他单一能源都要多。从广义上讲，天然气扮演着两种不同的角色：
通过增强 CRISP-DM 实现人工智能在制造业的前景
摘要 为了帮助制造企业实现人工智能 (AI) 的价值，我们开始了为期六年的研究和实践，以增强流行且广泛使用的 CRISP-DM 方法。我们通过添加“操作和维护”阶段以及嵌入基于任务的框架将任务与技能联系起来，将 CRISP-DM 扩展为 AI 解决方案的连续、主动和迭代生命周期。我们的主要发现涉及操作和维护 AI 解决方案和管理 AI 漂移的艰难权衡和隐性成本，以及确保在整个 CRISP-DM 阶段中存在领域、数据科学和数据工程能力。此外，我们展示了数据工程如何成为 AI 工作流程中必不可少但经常被忽视的一部分，对这三种能力的参与轨迹提供了新颖的见解，并说明了如何将增强的 CRISP-DM 方法用作 AI 项目的管理工具。
利用人工智能实现教育转型
Rubia Shoukat * 摘要 人工智能 (AI) 正在改变全球教育，通过个性化学习、自动评分和智能内容增强学习体验和成果。本文对中国和印度教育系统中实施人工智能技术的程度进行了比较分析，重点介绍了关键举措、成功案例和挑战。基于这些发现，建议巴基斯坦采取类似战略来改善其教育格局。研究发现，人工智能已被各种教育机构以多种形式广泛采用和利用在教育领域。最初，人工智能通过计算机和相关技术体现出来，逐渐演变为基于网络和在线的智能教育系统。最终，嵌入式计算机系统和其他技术的集成导致使用人形机器人和基于网络的聊天机器人来独立或与人类教师一起履行教师职责。此外，这些系统利用机器学习和适应性来定制和个性化课程和内容以满足学生的需求，从而提高了学生的参与度和保留率，从而提高了整体学习体验和教育质量。关键词：教育技术、人工智能、AI、教育、机器学习、人机界面 简介 社会变革的概念是多方面的，有多种定义。该术语用于描述人际关系、互动