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人工智能和知识密集型劳动力
摘要 本论文研究了人工智能 (AI) 对瑞典劳动力市场的影响。人工智能对知识密集型劳动力的影响尤其令人感兴趣，因为这是一个受人工智能影响更大的群体。理论预测人工智能将使工作任务自动化，同时导致经济中引入新任务。利用职位空缺数据，该论文通过研究机构接触人工智能的两种不同影响阐明了这一主题。首先，研究对劳动力雇用的影响，将劳动力分为工作任务与人工智能相关的劳动力组和工作任务与人工智能无关的劳动力组。其次，测试对机构对非人工智能劳动力所需技能变化的影响。这两个问题都旨在确定劳动任务是否确实被人工智能自动化，以及是否引入了新的工作任务。结果表明，接触人工智能的企业增加了非人工智能劳动力的雇用。此外，研究发现，接触人工智能与所需技能数量的减少有关。知识密集型企业和职业与接触人工智能的关系似乎略弱。结果的解释是，一些人工智能自动化正在发生，尽管不足以引起劳动力市场的重大变化。
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。
科技、知识产权和电信法律更新
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评估知识和
结果：超过四分之三的参与者，479个人（80％）已婚，243（40.1％）具有文凭或高等教育水平。456（75.12）的参与者报告了他们有关宫颈癌的信息。 对于449（73.9％）的参与者来说，电视是主要证据。 352（59.99％）的大多数参与者知道可以将HPV疫苗提供给9-14岁的女儿。 只有215（35.4％）参与者认为HPV疫苗是安全有效的。 具有学位且高于教育水平的女性对HPV疫苗的了解的可能性比未读写和写作的研究参与者高9倍（AOR = 9.21; 95％CI = 2.82-12.16; P = 0.004）。 在这项研究之前没有有关HPV疫苗的信息的女性，对HPV的正面看法的可能性降低了约80％456（75.12）的参与者报告了他们有关宫颈癌的信息。对于449（73.9％）的参与者来说，电视是主要证据。352（59.99％）的大多数参与者知道可以将HPV疫苗提供给9-14岁的女儿。只有215（35.4％）参与者认为HPV疫苗是安全有效的。 具有学位且高于教育水平的女性对HPV疫苗的了解的可能性比未读写和写作的研究参与者高9倍（AOR = 9.21; 95％CI = 2.82-12.16; P = 0.004）。 在这项研究之前没有有关HPV疫苗的信息的女性，对HPV的正面看法的可能性降低了约80％只有215（35.4％）参与者认为HPV疫苗是安全有效的。具有学位且高于教育水平的女性对HPV疫苗的了解的可能性比未读写和写作的研究参与者高9倍（AOR = 9.21; 95％CI = 2.82-12.16; P = 0.004）。在这项研究之前没有有关HPV疫苗的信息的女性，对HPV的正面看法的可能性降低了约80％
通过科学和物理知识的机器学习降低模型来加速数值模拟
○ITHACA，实时高级计算应用程序，是整合已经建立了良好的CSE/CFD开源软件○RBNICS作为新手ROM用户（培训）的教育计划（FEM）。○ Argos A dvanced R educed order modellin G O nline computational web server for parametric S ystems ○ PINA a deep learning library to solve differential equations ○ EzyRB data-driven model order reduction for parametrized problems ○ PyDMD a Python package designed for Dynamic Mode Decomposition ( in collaboration with University of Texas, CERN, and University of Washington)
2025 dccccr-知识 - forum-agenda-sessions.docx
这是在Martin Luther King Jr.纪念图书馆（901 G St. NW）举行的公开会议。
遥感基础知识
4 校正 56 4.1 辐射校准 56 4.1.1 传感器校准的主要元素 56 4.1.1.1 绝对辐射校准 – 从辐射到 DN 并反之 56 4.1.1.2 均匀性校准 57 4.1.1.3 光谱校准 57 4.1.1.4 几何校准 58 4.1.2 校准方法 58 4.1.2.1 发射前校准 58 4.1.2.2 机载校准 59 4.1.2.3 替代校准 59 4.2 大气 – 从辐射到反射或温度\发射率 60 4.2.1 将不同日期的图像校准为类似值 62 4.2.2 内部平均相对反射率 (IARR) 63 4.2.3 平场 63 4.2.4 经验线 63 4.2.5 大气建模 64 4.2.5.1 波段透射率计算机模型 66 4.2.5.2 逐线模型 67 4.2.5.3 MODTRAN 67 4.2.5.4 太阳光谱中卫星信号的第二次模拟 – 6s 代码 69 4.2.5.5 大气移除程序 (ATREM) 70 4.2.5.6 ATCOR 72 4.2.6 图像的温度校准 73 4.2.7 材料的热性能 73 4.2.8 从热图像中的辐射中恢复温度和发射率 77 4.3 几何校正 79 4.3.1 几何配准 80 4.3.1.1 平面变换 81 4.3.1.2 多项式变换83 4.3.1.3 三角测量 83 4.3.1.4 地面控制点 84 4.3.1.5 重新采样 85 4.3.1.6 地形位移 86 4.3.2 LANDSAT – 几何特性 90 4.3.2.1 TM 几何精度 90 4.3.2.2 TM 数据处理级别 90 4.3.2.3 原始数据 90 4.3.2.4 系统校正产品 90 4.3.2.5 地理编码产品 91 4.3.2.6 级别 A – 无地面控制点 91 4.3.2.7 级别 B – 有地面控制点 91
零知识 - 授权 - scheme-with-secret-key- ...
具有不可忽略的概率。我们现在描述了算法MP。将从Ze mod n找到具有不可忽略的概率的z。选择以已知分解为II，并将其作为P'的输入。假设我们给出了ZC mod n，z未知。然后选择y，z 接收（t 11 b）E mod II和（t'i/ q）z mod fi ifrom p'，恢复（q 11 r）= 2。 div> by *，p'无法区分随机y e mod 5，z'mod fi fi ifrom真实（s 11 iz）z mod ii和（s'11 q）'mod fi），因此恢复（q 11 r）将是正确的（q 11 r），本质上是相同的（即接收（t 11 b）E mod II和（t'i/ q）z mod fi ifrom p'，恢复（q 11 r）= 2。 div>by *，p'无法区分随机y e mod 5，z'mod fi fi ifrom真实（s 11 iz）z mod ii和（s'11 q）'mod fi），因此恢复（q 11 r）将是正确的（q 11 r），本质上是相同的（即不可忽略的）概率如与V的实际对话中一样。0
第四次工业革命中的知识管理
摘要 —由于竞争压力的增加，现代组织倾向于依靠知识及其利用来维持长期优势。这就要求准确理解知识管理 (KM) 流程，特别是整个组织系统中知识的创建、共享/传输、获取、存储/检索和应用方式。然而，自新千年开始以来，第四次工业革命（也称为工业 4.0）的到来深深影响和塑造了此类知识管理流程，这涉及机器的互联互通及其自主学习和共享数据的能力。因此，本文研究了工业 4.0 中知识管理的知识结构和趋势。对总共 90 篇相关文章进行了文献计量分析和系统的文献综述。结果揭示了六个关键词集群，随后通过系统的文献综述进行探索，以确定这一新兴领域的潜在流向和未来的研究途径，这些途径能够在工业 4.0 及其后果的管理知识方面取得有意义的进展。