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安德烈亚斯·阿德尔曼
粒子加速器物理与建模 II 2V 1U 加速器将被视为一个抽象的动态系统，我们将讨论非线性对带电粒子束动力学的影响。我们将介绍 Lie 方法与微分代数 (DA) 和截断幂级数 (TPS) 的结合。在第二部分中，我们将讨论使用神经网络和多项式混沌展开来构建此类非线性动态系统的替代模型。
使用拉曼光谱法
本文在过去五十年中通过拉曼光谱法对石墨烯中缺陷计量的演变提供了历史记录。将拉曼散射应用于石墨材料中疾病水平的研究可以追溯到1970年代，并且在该领域发生了很大的进步，尤其是在2006年分离石墨烯之后。文章开始介绍与结构缺陷有关的物理学，破坏了晶体固体中的翻译对称性，引入了拉曼光谱中的选择规则的放松，该规则表现为被障碍引起的峰值，然后将其估计为重要的里程碑，并提供了主要现有协议的实际摘要。此外，我们探讨了尖端增强的拉曼光谱法对石墨烯材料中缺陷的基本方面的更深入了解，这是由于其具有高空间分辨率的光谱测量的能力。总而言之，我们概述了这种创新技术进一步利用这种创新技术的前景，以增强石墨烯缺陷的科学和计量及其在其他二维系统中的应用。
以客户为中心的人工智能的艺术 - 凯捷
• 车载语音界面的广泛使用在一定程度上解释了汽车的主导地位。例如，宝马多年来一直在部署自己的车载人工智能语音助手，并计划在 2021 年系列中增加手势识别或凝视识别功能，使其更加自然。人工智能还推动了该品牌的许多车载自动驾驶系统计划。宝马生产系统人工智能创新主管 Matthias Schindler 博士告诉我们：“我们有一个大型中心，拥有数千名工程师，他们只致力于客户体验的人工智能方面和自动驾驶的未来。我们将看到一个优质的客户体验，人工智能将在其中发挥重要作用。” • 在公共部门，公民越来越多地使用人工智能与政府互动。例如，美国公民及移民服务局的聊天界面每年收到约 1400 万个客户查询。10 特别是在 COVID-19 大流行期间，许多法国城市使用聊天界面来解决与政府政策相关的查询并评估健康症状。11
人工智能为何失败：视差 - 杨伟凯
摘要《人工智能为何失败：视差》是“人工智能为何失败”系列中的一个互动视觉艺术装置。这件作品旨在通过滑动屏幕展示人工智能从无法解释的“黑匣子”到可解释的“白匣子”的转变。其目的是让人们，无论他们对人工智能的了解程度如何，都能直观地理解人工智能错误分类背后的原因。通过与滑动屏幕交互，用户可以点击他们感兴趣的错误分类图像，探索影响分类的主要因素。他们还可以比较有偏见的人工智能实例和正常的人工智能实例之间的数据和模型差异。这个装置是跨越技术差距的桥梁。与各种AI模型集成，帮助艺术家和设计师更深入地了解AI如何做出与艺术设计风格、特征、图像、材料、音乐节奏、旋律和和弦相关的决策。
财政赤字的衡量 - 托马斯·皮凯蒂
赤字的定义如下：“财政赤字，按照传统现金基础的定义，衡量政府现金总支出（包括利息支出但不包括未偿还公共债务的摊销支出）与现金总收入（包括税收和非税收收入以及补助但不包括借款收益）之间的差额。换句话说，并非所有与公共债务偿还相关的支出都包括在赤字衡量标准中：利息支出被添加到非债务相关支出中，但不包括摊销支出。另一方面，经常性收入被记录为政府收入，而借款收益则不被记录。这样，财政赤字反映了政府净借款（包括直接从中央银行借款）所要弥补的缺口。”