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对人工智能系统实施的批判性评估作为
摘要 多年来，企业开展日常业务活动的方式逐渐发生变化。许多人已经偏离了最初的旧方法，将人工智能作为获得竞争优势的手段。本文旨在评估将人工智能整合为一种商业战略的有效性，具有成本效益，一旦制定了计划，效率更高，还有助于有效的业务管理。它还接管了重复和危险的任务。但是，它缺乏开箱即用的思维，这意味着它有时只能在特定目标的范围内运作。当需要在业务中做出关键业务决策时，这反过来可能是一个负面方面。在需要解决某些客户投诉时，它也缺乏情感，这可能会带来客户不满。关键词：人工智能、营销、物联网、日本 DOI：10.7176/JMCR/74-02 出版日期：2020 年 12 月 31 日 1.0 简介 人工智能 (AI) 技术在理论上能够成为未来商业和军事能力中必不可少的力量倍增器。全球各地的各种企业都承认人工智能对于提高竞争优势至关重要。因此，企业正在向人工智能基础设施投入大量资金。人工智能既有好处也有坏处。本文的第一部分包含研究背景。第二部分包括对人工智能文献的批判性评论，而第 3 节和第 4 节则介绍了研究结果和结论。1.1 研究背景 人工智能的应用通常用于在决策或解决问题时模仿人类智能。人工智能技术具有稳定性、可靠性、成本效益和竞争力的优势，同时能够处理问题解决或决策的复杂性和快速性。人工智能已应用于众多领域，包括工程、制造、医学、经济学、语言学和法律，以及各种建模、预测和系统支持和管理应用（Mellit & Kalogirou，2008 年）。互联网中人工智能的使用，例如搜索引擎，被认为是其最有前途的发展（Mellit & Kalogirou，2008 年；Russell & Norvig，2003 年）。虽然人工智能像任何其他应用程序一样具有显着的效率，但它们的功能和能力都有限。在人类智能仅限于特定个人或少数特定人员的机构中，人工智能技术往往提供稳定性，从而防止人员退休或离开机构时技能和专业知识的流失（Russell & Norvig，2003）。这意味着借助人工智能，组织能够在整个生命周期中保留专业知识和技能。只要相应的问题和决策参数保持不变，人工智能框架中包含的专业知识的寿命就会受到约束。人工智能能够提高学习能力，可以利用这种能力进一步延长应用程序的寿命和重要性。考虑到现实世界的最佳性能和故障，人工智能工具非常有用，因为它们通过增加其在实际应用中的使用来提高软件效率（Russell & Norvig，2003）。
多电飞机作动系统架构优化
多电技术的快速发展使得飞机可选的电源和作动器类型越来越丰富，这使得机载作动系统架构优化过程中不同电源和作动器的组合变得极其复杂。传统的“试错”法已不能满足设计要求。本文首先介绍了多电飞机（MEA）飞行控制作动系统（FCAS）的组成，并计算了可能的架构数量。其次，从安全可靠性、重量和效率等方面提出了FCAS架构的评价标准，并计算了各操纵面采用相同作动器配置情况下的评价标准值。最后，应用遗传算法（GA）获得了MEA FCAS架构的优化结果。与传统仅采用伺服阀控液压作动器的作动系统架构相比，优化后的多电作动系统架构重量可减轻6%，在满足安全可靠性要求的基础上效率可提高30%。
作战靴类型对鞋内力的影响及……
抽象的简介作战靴是军事人员的必不可少的防护装备。本研究的目的是检查（1）战斗靴类型对地面反作用力（GRF）变量的影响以及在卸载和加载步行过程中感知的舒适性以及（2）舒适度和生物力学测量之间的关系。在61名在承载重负荷的同时，比较了61名具有军事行军经验的男性参与者的四种类型的战斗靴（例如，质量，厚度）和机械性能（例如，缓冲，刚度）。在每种启动类型中，参与者在卸载和20公斤加载条件下以其首选速度完成了10米的步行路程。使用Loadsol Wireless内纸内传感器系统测量行走过程中的峰值力和载荷速率。使用7点李克特量表评估舒适度。在统计上比较了加载和卸载步行之间以及跨启动类型之间的差异。在舒适变量和GRF变量之间进行了相关分析。在所有启动类型中平均结果，参与者承载20公斤载荷时的行驶速度慢了2.1％，同时经历了峰值力量高24.3％，负载率提高了20.8％。引导D被认为是最舒适的，其次是靴子C，B和A（χ2（2）= 115.4，p <0.001）。参与者的行走速度稍快（p = 0.022，ηp2 = 0.052），并且在两个舒适的靴子（C和D）中显示出更高的负载率（P <0.001，ηp2 = 0.194），比较不舒适的靴子（A和B）（A和B）。在感知到的舒适度和任何GRF变量之间没有发现显着的相关性。结论战斗启动特征可以在步行过程中极大地影响感知到的舒适度等级，而启动类型之间的生物力学差异则更为微妙，无论负载条件如何。舒适变量和力量变量之间缺乏关系表明，应考虑主观和客观的测量值，以全面评估战斗靴。
发现新型杂环酰胺抑制剂
图1。（a）人类SEH（PDB ID：3ANS）的X射线结构的亚基A，具有非共价外消旋的4-氰基N-（Trans-2-苯基甲基丙烷基）苯甲酰胺抑制剂CPCB。（b）非共价相互作用图（2D）在配体结合袋中显示抑制剂和蛋白质之间的显着接触。以绿色显示了氢键结合的催化三合会（ASP-335，Tyr-383，Tyr-466）。（c）苯甲酰胺抑制剂（青色球和棍子模型）的位置，在人SEH的疏水结合袋中。蛋白质表面从高疏水性（棕色）到极性（蓝色）和钥匙袋残基（标记）以圆柱格式呈现。该图是由3AN的X射线结构坐标创建的[12]。
高度传导的杂化碳纤维聚合物...
碳纤维（CF）增强聚合物复合材料已用于航空航天结构，因为与铝合金相比，它们具有低质量，高特异性，高特异性刚度和低生命周期维护。但是，由于其相对较低的导热率，原始的CF聚合物复合材料无法为某些应用（例如热交换系统和散热器）提供有效的热流。本文所描述的技术提供了新型的CF聚合物复合材料，通过掺入热解石墨板（PGS），具有很高的导热率。新型混合PGS/CF聚合物复合材料的热导率的测量比原始CF聚合物复合材料高约13至36倍，并且是铝合金6061的两倍。这种具有足够热导率的新材料适用于热交换系统的复合辐射器。
药物名称：恩杂鲁胺
禁忌症： • 对恩杂鲁胺、山梨醇或果糖有过敏反应史 2 • 妊娠期、可能妊娠期或哺乳期妇女 2 警告： • 不适合女性使用 2 • 与神经精神事件有关（即癫痫、记忆力减退和幻觉）；在精神障碍或突然失去意识可能会造成严重伤害的活动时需谨慎 2 • 由于涉及 CYP 2C8 代谢途径的药物相互作用，可能需要降低恩杂鲁胺剂量 5 • 与 QT 间期延长有关 2 ；监测心电图和电解质，并谨慎用于已知 QT 间期延长病史、尖端扭转型室性心动过速风险因素或服用已知会延长 QT 间期的药物的患者。 与收缩压和舒张压升高、高血压风险增加以及原有高血压恶化有关 2 致癌性：尚未进行长期动物研究。 2 致突变性：Ames 试验和哺乳动物体外突变试验未发现致突变性。在哺乳动物体内染色体试验中，恩杂鲁胺不具有致染色体断裂作用。2 生育力：在小鼠、大鼠和狗的研究中观察到生殖器官的变化。在大鼠中观察到的变化包括雄性大鼠前列腺、精囊和乳腺萎缩，雌性大鼠垂体和乳腺增生。在狗中观察到精子生成减少和前列腺和附睾萎缩。2 基于恩杂鲁胺的作用机制和雄激素受体抑制的药理学后果，不能排除对人类男性生育力的影响。5 妊娠：对怀孕啮齿动物的研究表明，恩杂鲁胺和/或其代谢物会转移到胎儿体内。在动物研究中，恩杂鲁胺导致胚胎-胎儿死亡（植入后损失增加、活胎数减少）和外部异常，如肛门生殖器距离缩短、腭裂和腭骨缺失，暴露量高达人类 AUC 的 1.1 倍。根据恩杂鲁胺的作用机制和雄激素受体抑制的药理学后果，母体使用恩杂鲁胺预计会导致激素水平变化，从而影响胎儿发育。目前尚不清楚恩杂鲁胺或其代谢物是否存在于精液中。建议在与孕妇和育龄妇女发生性行为时采取屏障避孕措施。建议在治疗期间和治疗结束后三个月内采取避孕措施。5 由于可能分泌到母乳中，因此不建议母乳喂养。对哺乳期啮齿动物的研究表明，恩杂鲁胺和/或其代谢物会分泌到乳汁中，并转移到婴儿体内。5
植物育种 - 从杂交到基因组编辑
气候变化，新兴的害虫和稀缺资源 - 可持续生产足够高质量的食物需要植物品种不断适应当前和未来的生产系统。不管作物如何，植物育种的基本原理始终保持不变：它基于遗传多样性，这种多样性是自然出现的，或者是由人类使用各种方法创造的。随后对所得工厂进行了详细的特征，在现场进行了多年的评估，并在正式批准后最终在品种目录中注册。在过去的几十年中，可用于植物育种的方法范围不断扩展。突变育种可用于增加遗传多样性，遗传工程使得在物种屏障中引入基因成为可能。基因组编辑是最新的工具，可用于在作物物种的基因组中的特定位置进行定向更改。
使用人工智能 (AI) 从操作声音中检测异常
最近，我们越来越多地听到人工智能这个词。因为人工智能的研究已经进行了很多年，但并不总是取得成功，但随着近年来深度学习的出现，终于有可能使这成为现实。人工智能研究，即利用机器执行人类智力活动的实践，几乎与计算机的出现同时开始，并且自 1956 年达特茅斯会议以来一直在认真开展。最初人们认为这可以借助计算机的强大计算能力来实现，但是并没有成功。此外，人们还研究是否可以通过对一切进行编程来实现智能，但所得到的结果还远远称不上智能。这个时代的技术仍在今天的智能扬声器和 Pepper 机器人中使用，但在与它们短暂交谈之后，人们很快就会厌倦它们，并且在很多情况下停止使用它们。基于这些经验的反思，通过模拟控制人类智力的大脑的功能来实现人工智能的想法诞生，并提出了神经网络和模糊概念。我当时也参与了这些领域的研究，虽然也取得了一些成果，但很多成果很难称得上是突破性的。深度学习就是在这样的历史背景下诞生的。这本质上是一个多层神经网络，研究发现，与当时使用的三到五层的神经网络相比，多层可以显著提高性能。多层化之所以困难，主要原因是当时计算机的计算能力较差，无法在实际的计算时间内完成多层神经网络所需要的大量计算。多层神经网络中的计算涉及大量的乘法和加法运算，但大多数运算都是独立的，没有顺序依赖性，从而可以实现并行运算。因此，利用近年来个人计算机中搭载的具有大量计算单元的GPU，以实用的计算时间和成本进行计算是高效的，这也是深度学习在许多应用领域得到应用的原因之一。另外，由于优化深度学习的机器学习部分是类似旅行商问题的优化问题，因此也可以使用量子计算机。因此，基于深度学习的人工智能现在可以以实际的计算时间和成本实现，并且正在用于各种应用领域。人工智能的应用开始出现在广泛的领域，包括超越人类大师的围棋和将棋程序、自动驾驶汽车、图像识别、语音识别、翻译以及文本、音乐和绘画的创作。这使得机器能够在很多领域做出智能决策，这在过去并不是完全可能的。
参谋长联席会议主席视察第21特种作战中队
（图2）7月19日，美国参谋长联席会议主席、空军上将查尔斯·Q·布朗（左）和夫人沙伦·布朗在日本横田空军基地的飞行线上迎接第353特种作战联队、第21特种作战中队和第21特种作战飞机维修中队的领导。 布朗参观了横田空军基地的第 374 空运中队、第 21 特种作战中队、第 21 特种作战飞机维修中队和第 353 特种作战中队，并表彰了这些空军官兵。
ANSI 在标准协调中的作用以支持...
AMSC 增材制造标准化路线图，版本 2.0（2018 年 6 月）─ 更新并扩展了版本 1.0（2017 年 2 月）中确定的差距─ 确定现有标准和规范以及正在制定的标准和规范，评估差距，并针对需要额外标准化的优先领域提出建议