XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System文献
文献的系统评价
摘要 - 本文探讨了民族志方法在通过信息和通信技术（ICT）介导的上下文中的应用。它分析了ICT如何通过数字工具来改变民族志，增强数据收集和分析，并促进访问地理分散的人群。突出显示了ICT以文本，音频和视频等各种格式捕获数据的能力，从而显着扩大了研究人员可以访问的信息范围。但是，还讨论了这些技术引入的挑战，包括与隐私和机密性有关的道德问题，以及研究环境的自然动态的潜在改变。在民族志中使用ICT可以使研究环境中更大的浸入，而无需持续的身体存在，在研究人员的存在会改变参与者的自然行为的情况下，这可能是有利的。但是，这种方式还可以损害传统人种志的特征的上下文理解的深度。此外，本文介绍了ICT如何民主化研究的访问，允许对原本无法访问的社区进行研究，尽管还指出了诸如访问这些技术的不平等之类的限制，这些限制也可以复制并加剧不平等现象。审查得出的结论是，尽管ICT提供了改变民族志实践的有价值的工具，但对其实施的批判性和反思方法对于确保尊重道德原则并保持民族志研究的质量至关重要。
考虑风光互补的输储联合规划方法研究
伏消纳的主要手段，在电力网中合理配置能源储存 的位置和容量，可以改变负荷和风力发电的时空特 性，进而改变电网的传输性能，解决输电线路阻塞 和过负荷的问题。文献 [7] 考虑储能和可再生能源 之间的互补性，以综合成本最低为目标构建输储规 划模型；文献 [8] 引入了一种自适应最小 - 最大 - 最小 成本模型，以找到新线路和储能的鲁棒最佳扩建规 划；文献 [9] 则从储能带来的效益出发，将商业储能 的选址、定容问题和线路扩展规划集成起来，构建 输储规划模型；文献 [10] 针对输电线路和储能系统 的综合规划，提出了一种连续时间混合随机 / 鲁棒优 化方法；文献 [11] 针对输电工程的扩建落后于风力 装机容量的发展，提出了一种考虑低压侧直供潜力 的协调规划方法；文献 [12] 总结了能源互联网的基 本概念和特点，对其基本结构框架进行了详细分 析，通过高通滤波的控制策略来平抑新能源功率的 波动；文献 [13] 提出依据风电预测误差，利用储能的 快速调节能力，提出考虑预测误差的储能控制策 略，从而进行平抑风电功率波动；文献 [14] 研究了多 区域电力系统储能优化配置问题，采用迭代算法将 原问题进行分解为多个子系统储能配置问题；文献 [15] 综合考虑多种经济因素，为追求最低经济成本， 建立一种分阶段的输储规划模型。需要指出的是， 输电网络约束的引入增加了输储规划模型的求解 难度，并且现有的输储协同规划研究主要集中于储 能和线路的扩建，考虑风光互补的输储联合规划的 研究很少。 面对大规模风光并网的输电网规划问题，本文 首先综合考虑风光互补特性和储能的运行特性，进 行输电线路规划，使储能成本、年弃风弃光成本和 输电线路成本最小化，其次提出 3 个评价指标来评
文献计量与系统文献分析 - ZU Scholars
摘要——人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 在教育领域的融合是一个快速发展的领域，但其对学生学习成果的长期影响和实际影响需要更深入的研究。为解决这一差距，我们的研究提供了一种新颖的方法，结合了文献计量分析和系统文献综述 (SLR)，并以 PRISMA 方法为指导。第一阶段是全面的文献计量分析，确定了教育环境中 AI/ML 领域的主要国家、教育机构、期刊、关键词和有影响力的作者。这一阶段提供了对该领域格局的宏观了解，展示了教育领域 AI/ML 研究的全球性和跨学科性质。随后的阶段涉及对 22 篇精选学术文章进行细致的 SLR。这项深入的审查揭示了 AI 和 ML 在教育中的当前应用、新兴趋势、挑战和未来方向。这种双重方法的研究结果为教育工作者、研究人员和政策制定者提供了全面的路线图，强调了 AI 和 ML 在教育领域的变革潜力。该评论的大量文章深入探讨了人工智能在教育领域的各种重大影响，突出了其在预测学业成功、增强电子学习体验以及为未来几代人做好人工智能在医疗保健等各个领域的整合准备方面的作用。这项研究不仅强调了人工智能在重塑教育格局方面的革命性潜力，而且还为在教育中有效部署人工智能和机器学习技术提供了指导框架。关键词 — 人工智能、机器学习、教育、系统文献综述 (SLR)
电子商务中的人工智能：文献计量研究和文献综述
摘要 本文综合了电子商务中人工智能 (AI) 的研究，并提出了信息系统 (IS) 研究如何为这一研究流做出贡献的指导方针。为此，采用了将文献计量分析与广泛的文献综述相结合的创新方法。分析了 4335 篇文献的文献计量数据，并审查了发表在主要 IS 期刊上的 229 篇文章。文献计量分析表明，电子商务中的人工智能研究主要集中在推荐系统上。情感分析、信任、个性化和优化被确定为核心研究主题。它还将中国机构列为这一研究领域的领导者。此外，大多数关于电子商务人工智能的研究论文发表在计算机科学、人工智能、商业和管理媒体上。文献综述揭示了信息系统学者感兴趣的主要研究主题、风格和主题。根据这些发现提出了未来研究的建议。本文介绍了第一项尝试综合电子商务中人工智能研究的研究。对于研究人员来说，它为该研究领域的前进方向贡献了思路。对于从业者来说，它提供了一个有组织的信息来源，说明人工智能如何支持他们的电子商务工作。
文献的统计评估
医学领域的人工智能已成为一个越来越重要的话题，也是医学领域的主要方向之一，尤其在放射学领域。尽管一些医生对此表示担忧和怀疑，但人工智能在医学领域的应用正在整个卫生部门中日益广泛，全球多个医学协会已经详细描述了人工智能的好处。鉴于这些积极的趋势，医护人员在不久的将来可能会越来越多地使用人工智能 [4] 。近年来，北美放射学会 (RSNA) 一直主导有关放射学人工智能的报告。人工智能在放射学中的可靠性和接受度正在提高，自 2015 年以来，该领域的研究出版速度尤为加快 [5] 。放射学占医学“大数据”使用量的近 90%。近年来，关于人工智能在医学中的地位进行了大量讨论，特别关注大数据管理、算法评估和法医问题。美国食品药品管理局 (FDA) 已经批准了几种人工智能算法，以造福患者和医生，其他一些组织也纷纷效仿 FDA 的做法。如果这些算法在特定任务上表现良好，那么它们不太可能被人类超越。
系统的文献综述
人工智能 (AI) 等技术的进步为帮助教师和学生解决和提高教学和学习表现提供了机会。本综述的目的是通过为各级教育的学生提供关于数学教学和学习中人工智能的完整概述来增加对话。使用既定的、强大的指南进行了系统文献综述 (SLR)。我们遵循系统评价和荟萃分析 (PRISMA) 的首选报告项目。我们在 ScienceDirect、Scopus、Springer Link、ProQuest 和 EBSCO Host 中搜索了 2017 年至 2021 年期间发表的 20 项人工智能研究。SLR 的结果表明，在所研究的样本中，数学教育中使用的人工智能方法是通过机器人、系统、工具、可教代理、自主代理和综合方法。然后，可以表明收集到的大多数研究都是在美国和墨西哥进行的。分析表明，大多数审查的研究都采用了定量研究方法。数学教育中人工智能的主题类型分为优点和缺点、概念理解、因素、作用、想法建议、策略和有效性。
系统文献综述
随着技术的进步，人们越来越认识到信息和通信技术 (ICT) 在教育中的重要性。先前的研究探讨了关于“在幼儿教育 (ECE) 中使用 ICT 的几种观点，并强调了在课堂环境中实施 ICT 的诸多障碍”。这些研究的综合并不倾向于单一的观点或明确的结果，因此允许在更深层次上进一步研究这个问题。本系统文献综述旨在增强当前关于教师对在 ECE 课堂中使用 ICT 的有效性的态度的知识体系。通过使用 PRISMA 程序，共选择了 12 项研究来调查教师对 ICT 的使用、当前采用的方法以及 ECE 教学效果的看法。研究结果表明，总体而言，教师表现出在 ECE 中使用 ICT 的明显倾向。然而，在课堂上实施 ICT 受到几个因素的制约。
文献计量研究
方法：2022 年 7 月 28 日，从 Web of Science 核心合集检索了 2001 年 1 月 1 日至 2020 年 12 月 31 日期间发表的有关康复机器人主题的报告。文献类型仅限于“文章”和“会议”（不包括“评论”类型），以确保我们对该研究随时间演变的分析具有高度有效性。我们使用 CiteSpace 进行共现和共引分析，并可视化该研究领域的特征和新兴趋势。使用中介中心性和爆发强度等指标来识别具有里程碑意义的出版物。结果：通过数据检索、清理和去重，我们检索到了 2001 年至 2020 年期间出版的关于康复机器人主题的 9287 篇出版物和其中引用的 110,619 篇参考文献。Mann-Kendall 检验的结果表明，与康复机器人相关的出版物数量（P <.001；S t =175.0）和引用数量（P <.001；S t =188.0）均呈现显著的逐年增加趋势。共现结果显示有 120 个类别与康复机器人研究相关；我们使用这些类别来确定研究关系。共引结果确定了 169 个共引集群，这些集群表征了该研究领域及其新兴趋势。最突出的标签是“软机器人技术”（爆发强度为 79.07），它已成为上、下肢康复领域备受关注的主题。此外，任务导向的上肢训练、机器人辅助下肢康复的控制策略以及外骨骼机器人的动力都是当前研究的热门话题。结论：我们的工作为康复机器人的研究提供了深刻的见解，包括其在过去 20 年的特点和新兴趋势，从而为该研究领域提供了全面的了解。
5069-td002_-en-p.pdf - 文献库
控制器安装在 DIN 导轨上。它们可以监视和控制本地和远程 I/O 模块以及连接到 EtherNet/IP 网络的其他设备。CompactLogix 5380 控制器支持此功能：• 将 Compact 5000™ I/O 模块用作本地 I/O 和远程 I/O 模块。• 将 Compact 5000 I/O 模块和其他 I/O 模块用作远程 I/O 模块。• 支持通过 EtherNet/IP 网络进行集成运动控制（并非所有控制器）。• 使用双 IP 模式或线性/DLR 模式。• 使用两个以太网端口，让控制器连接到 EtherNet/IP 设备级和企业级网络。• 将 1784-SD1、1784-SD2、1784-SDHC8、1784-SDHC32、9509-CMSDCD4 安全数字 (SD) 卡用于非易失性存储器。• USB 编程端口用于临时连接。 • CompactLogix 5380 过程控制器（5069-L320ERP、5069-L340ERP）支持 PlantPAx® 5.0，并采用保形涂层，可在暴露于恶劣、腐蚀性环境时增加一层保护。有关更多信息，请参阅 PlantPAx DCS 配置和实施用户手册，出版号 PROCES-UM100。