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World File Search System界限
iSCAT、COBRI 和暗视野显微镜在 3D 定位和质量光度测定中的精度基本界限
摘要 干涉成像是一种新兴的粒子跟踪和质量光度测定技术。质量或位置是根据纳米粒子或单个分子相干散射的弱信号估计的，并与同向传播的参考信号相干。在这项工作中，我们进行了统计分析，并从散粒噪声受限图像中推导出感兴趣参数测量精度的下限。这是通过使用干涉成像技术的精确矢量模型，计算定位和质量估计的经典克拉美-罗界限 (CRB) 来实现的。然后，我们基于量子克拉美-罗形式推导出适用于任何成像系统的基本界限。这种方法可以对干涉散射显微镜 (iSCAT)、相干明场显微镜和暗场显微镜等常见技术进行严格和定量的比较。具体来说，我们证明了 iSCAT 中的光收集几何极大地提高了轴向位置灵敏度，并且用于质量估计的 Quantum CRB 产生的最小相对估计误差为 σ m / m = 1 / ( 2 √
研究议程，第四季度2024，Q1 2025
聚光灯：每周报告，涵盖电信/数字生态系统中的重要趋势，发展和事件及其对生态系统参与者行业的影响深度潜水：关于特定主题流的季度报告，对市场和对市场的深入分析进行深入分析，并对未来的淘汰进行深入分析，包括主要趋势和竞争性动态图形，包括一个每月的绘画，以启用了一项洞察力，以启用了一项研究，以启用了一项重要的图形，以启动了一项重要的绘画，以启动界限，以启动界限，以启动界限，以实现界限，以实现界限，以实现界限，以实现界限，以实现界限，以实现界限，以实现界限，以实现界限，以实现界限 - 启动了界限，并涉及界限。 concise and consistent way to shine some light on operators' strategies and business models, as well as how they are launching new services Regional research: Mobile Economy reports and Region in Focus series examining major trends (technology, market, policy and regulation) Bespoke consulting: on-demand, customised research on industry topics including megatrends, technology/service innovation, economic and social Impact of mobile technology and spectrum
在狭窄空间中工作的安全和健康的实践守则
1.4除了限制空间法规，职业安全和健康条例（上限509）和工厂和工业企业条例（上限59）及其子公司法规，包括（但不限于）建筑工地（安全）法规，工厂和工业企业（起重设备和起重装置）法规，工厂和工业企业（Loadshifting机构）规定，工厂和工业企业的事务和工业企业（保护行业）的事件（保护行业），其事件和工业范围（保护行业）的界限（保护行业），其事实范围和工业界（保护行业），其事件范围（保护）的界限（保护）界限（保护行业）的界限，噪声范围（保护）界限（保护）的界限，噪音范围内的界限（保护）承诺（电力）法规和其他相关立法适用于在狭窄的空间中工作。立法的规定可以转介给立法，实践守则和劳工部发表的指南的相关指南。
业务规划 - 安排 - 板上-2023-2025。 ...
o的最大利益o提倡记录决策并进行评估o复杂的共存条件的复杂性o波动的能力o o的能力波动o o的作用o o的作用o o的作用 /与他们的倾听 /与他们共享 /共享信息（有许可）o缺乏对前线工作者的理解，而不是通过线路工作人员进行更多的评估•在范围内进行更多的评估•在这些方面的责任•在以下方面的界限•在智力方面•在他们的范围内进行界限，以置于专业的实践范围内，而这些实践者的实践者是界限的界限，以划分界限，以实现差异，以划分界限，以实现较高的实践，而犯有界限的界限问题
探索作者身份的界限：人工智能生成的文本与英语文学中人类学术写作的比较分析
随着人工智能 (AI) 日益渗透到教育领域，其对学术写作的影响已成为备受关注的话题。这项研究深入探讨了学术写作中作者身份和声音的细微维度，特别关注 OpenAI 的 ChatGPT 的应用。在这项研究中，研究团队将一名二年级英语专业学生为英语文学课程撰写的论文与 ChatGPT 撰写的类似论文进行了比较和对比。当前的研究还试图阐明人工智能是否可以满足学术写作的形式要求并保持人类创作内容固有的独特声音。检查取决于自信、自我认同和作者存在等参数。此外，研究人员还阐明了生成 AI 生成的学术文本所固有的挑战。虽然 ChatGPT 展示了生成上下文相关内容的能力，但结果强调了它需要支持以保证事实准确性并捕捉人类写作中常见的作者身份的复杂方面。值得注意的是，与人类生成的文本相比，人工智能生成的文本在特异性、深度和准确的来源引用方面存在不足。虽然人工智能有潜力成为学术写作的附加工具，但这项研究的结果表明，其当前的能力——特别是在生成学术文本方面的能力有限，而且仍然受到限制。这项研究强调必须继续完善和增强人工智能模型，以弥补现有的差距，实现与学术写作领域的更无缝集成。
定义教育人工智能、计算机支持的协作学习、教育数据挖掘和学习分析之间的界限：需要连贯性
在过去的 20 年里，教育和技术这个广阔的领域中出现了一系列学科。自 20 世纪 80 年代初以来，人工智能与教育（AIED）这个广阔的领域应运而生，旨在结合人工智能（AI）、学习理论和教育实践来改善学习者使用计算机的学习成果（Boyd 等人，1982 年；Holmes 等人，2019 年）。在 AIED 领域中，基于计算和机器学习的力量出现了各种研究子领域，例如智能辅导系统（Aleven 和 Koedinger，2002 年）、自适应超文本系统（Eysink 等人，2009 年；Romero 等人，2009 年）和计算机支持的协作学习（CSCL）。自 20 世纪 90 年代初以来，出现了一系列 CSCL 出版物，探讨学习者和教师如何使用计算机在线协作。大量 CSCL 研究（例如 Gunawardena，1995 年；Roschelle 和 Koschmann，1996 年；Fischer 和 Mandl，2005 年；Rienties 等，2009 年）发现，支架、自我调节、任务设计和教学临场感是鼓励学习者有效合作的重要概念。2000 年代中期，第三批研究人员（例如 Baker 和 Yacef，2009 年；Rosé 等，2014 年）开始使用教育数据挖掘 (EDM)，利用更大的数据集和增加数据之间的互连来探索学习过程。自 2011 年以来，出现了第四个研究领域，即学习分析 (LA)，它专注于理解复杂的
![如何在2050年每个Espen Stoknes [OSLO / BI BI NORWEGIAN商学院实现行星界限内的可持续发展目标] < / div](/simg/8\8f4b6c284f292f001212c11e541fcf3e2f690e69.webp)
如何在2050年每个Espen Stoknes [OSLO / BI BI NORWEGIAN商学院实现行星界限内的可持续发展目标] < / div
版权所有：Per Espen Stoknes 2019您可以在本文上发表评论，网址为https://rwer.wordpress.com/comments-comments-comments-on-rwer-sissue-no-87/升起到巨大的挑战，将人类的繁荣和公平带入安全的生物圈中，这将需要什么？如果世界认真对待可持续发展目标（可持续发展目标），因此需要真正综合成繁荣和和平的人类风格的发展轨迹，那么成功需要什么？是否可以通过常规的经济发展手段将世界转变为现在定义的全球可持续发展：在地球行星边界内获得可持续发展目标（PBS）？在采用真正的系统性方法时，社会面临哪些潜在的权衡和协同作用？，最重要的是，在地球上安全的运营空间内实现人类繁荣的成功是什么？本文将提供研究项目147的改编摘录，以回答上述问题。该项目被称为SDGINPB，简称为SDGINPB，开发了一个透明，集成且易于理解的建模框架，我们称其为Earth3（请参阅Box 1），以提供基于科学的答案。在PBS中实现可持续发展目标的途径分析Earth 3模型计算了世界七个地区对主要社会经济发展的17个可持续发展目标的影响，并评估了9个PBS全球环境压力的状态。本质上，它是回答问题的工具：鉴于政策是否有助于世界朝着包容性的方向移动，同时留在地球安全的操作空间中？
广义振幅的信息论方面
广义振幅阻尼通道 (GADC) 是基于超导电路的量子计算中的噪声源之一。它可以被视为玻色子热通道的量子比特类似物，因此可用于在低温系统存在背景噪声的情况下对有损过程进行建模。在这项工作中，我们对 GADC 进行了信息论研究。我们首先确定 GADC 纠缠破坏的参数范围以及可抗降解的范围。然后，我们为其经典、量子和私有容量建立了几个上限。这些界限基于数据处理不等式和信息论量的均匀连续性以及其他技术。我们对 GADC 量子容量的上限比最近在 [Rosati et al ., Nat. Commun. 9, 4339 (2018)] 中报道的 GADC 整个参数范围的已知上限更严格，从而缩小了下限和上限之间的差距。我们还建立了 GADC 的双向辅助量子和私有容量的上限。这些界限基于压缩纠缠，并通过构建特定的压缩通道来建立。我们将这些界限与最大 Rains 信息界限、互信息界限和另一个基于近似协方差的界限进行比较。对于所有考虑的容量，我们发现各种技术都可用于建立界限。
定义教育、计算机支持的协作学习、教育数据挖掘和学习分析中的人工智能之间的界限：需要一致性
在过去的 20 年里，教育和技术这个广阔的领域已经发展出一系列学科。自 20 世纪 80 年代初以来，人工智能与教育 (AIED) 这个广阔的领域应运而生，旨在结合人工智能 (AI)、学习理论和教育实践来改善使用计算机的学习者的学习成果 (Boyd 等人，1982 年；Holmes 等人，2019 年)。在 AIED 中，基于计算和机器学习的力量，出现了各种研究子领域，例如智能辅导系统 (Aleven 和 Koedinger，2002 年)、自适应超文本系统 (Eysink 等人，2009 年；Romero 等人，2009 年) 和计算机支持的协作学习 (CSCL)。自 20 世纪 90 年代初以来，出现了一系列 CSCL 出版物，探讨学习者和教师如何使用计算机在线协作。大量 CSCL 研究（例如 Gunawardena，1995 年；Roschelle 和 Koschmann，1996 年；Fischer 和 Mandl，2005 年；Rienties 等人，2009 年）发现，支架、自我调节、任务设计和教学存在是可以鼓励学习者有效协作的重要概念。在 2000 年代中期，第三批研究人员（例如 Baker 和 Yacef，2009 年；Rosé 等人，2014 年）开始使用教育数据挖掘 (EDM) 来探索使用更大数据集和数据之间增加的互连的学习过程。自 2011 年以来，出现了第四个研究领域，即学习分析 (LA)，该领域专门致力于理解复杂的
Tripathi RL。人工智能与人类智能：界限是否变得模糊？。J Data Sci Artificial Int 2024, 2(1): 000156。
本文重点关注人与机器之间的互动，特别是人工智能，以分析这些系统如何逐渐接管迄今为止被认为“仅”属于人类的角色。最近，随着人工智能在无需监督的情况下学习、识别模式和解决问题的能力方面的提升，它采用了创造力、新颖性和意向性等特征。这些事件让人们深入了解了人类的本质，以及在后人文主义话语中越来越重要的自我定义。这两个主题中的讨论属于人工智能哲学，涉及意识、意向性和创造力问题。人工智能导致当前以人类为中心的观念发生转变，导致人类被描绘成特殊的存在。其次，这一探索回答了与人工智能应用相关的重要问题，例如伦理、社会和存在问题。本文强调有必要定义人工智能的出现及其对人与技术互动的影响，以及在模仿思维和创造力的智能机器出现之后社会个性的作用。它试图促使更具体地分析人工智能如何或为何减少人工智能与人类智能之间的差异，或增加将意识概念扩展到以人类为中心的概念之外的选择前景。