XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System符号
什么是狂热的心形 - 理由 - 符号 -
CO 2排放率从19世纪到迄今为止的指数增长，如果没有实施巨大的措施和计划来防止这种指数增长，那么后果将是毁灭性的。通过《巴黎协定》获得了实现零净温室气体排放的概念，这是在联合国气候变化会议上达成的一项开创性协议。该协议是为了减轻温室气体排放的影响。为执行Net -Zero CO 2排放计划，USDOE设定了一个新的目标，将少量二氧化碳（CO 2）从大气中删除，并以少于$ 100/吨的Net Co 2等价为单位。将这样一个目标作为现实需要准确估计CO 2存储能力，以成功实施碳捕获和储存（CCS）技术，并评估CCS对减少CO 2排放的影响。因此，本文是一种模板，用于使用三种方法准确地估算耗尽的饱和饱和油储油罐中的CO 2存储能力：使用三种方法：基于体积，生产和基于相关的方法，并比较估计值的准确性。在墨西哥湾（GOM）的朱红色盆地中耗尽的VR273_Q组合砂上进行了案例研究。基于体积方法的确定性和随机性（P50）CO 2的存储容量估计分别为121万吨（MT）和1.23吨，而确定性CO 2基于生产和基于相关方法的存储容量估计分别为1.32吨和1.41吨。所有三种方法均显示出相似的结果，几乎没有偏差归因于数据差距引起的岩石物理不确定性，即缺少井日志到关键井。然而，这些不确定性是由基于体积的方法的随机（P90）CO 2储存能力估计值为1.47吨的。尽管基于相关的方法略微高估了CO 2存储容量，但它可以用作快速估算的起点，因为它仅需要在GOM的各种数据库中易于可用的生产数据。最后，通过本文，有关机构制定与能源有关的政策和业务决策的机会。关键字：CO 2存储；隔离；体积；耗尽的水库；墨西哥湾；朱红色盆地
松下能量和Novonix符号绑定了接收协议
panasonic Energy的北美设施 - 与2025-2028的10,000吨合成石墨的协议 - 澳大利亚布里斯班，2024年2月9日-2024 -Novonix Limited（NASDAQ：NVX：NVX，ASX：ASX：NVX：NVX）（“ Novonix”）（“ Novonix”或“ Novonix”或“ Novonix”或“ Novonix”）北美电动汽车（“ EV”）电池的制造商今天宣布，签署了一项具有约束力的未接收协议，以提供高性能合成石墨阳极材料，该材料将提供给Panasonic Energy的北美运营，从田纳西州查塔努加的Novonix Riverside设施中。根据《未加入协议》，Panasonic Energy已同意在2025 - 2028年期间购买至少10,000吨阳极材料以在其美国工厂使用。在学期中，如果松下能源要求额外的卷，Novonix应尽力提供增加的量。作为领先的电池提供商，Panasonic Energy正在努力扩大其在北美的电动电池的生产，以满足需求的增加，同时还增加了当地采购的材料的百分比。Panasonic Energy正在建立可持续的供应，并努力达到目标，以减少2031年电动汽车的整个锂离子电池供应链的碳足迹，而不是2022年的水平。《降低通货膨胀法》为公司建造电池和电池材料的当地供应链提供了重大潜在的好处。Novonix和Panasonic Energy于2019年与子公司Sanyo Electric Co.，Sanyo Electric Co.有限公司签署了谅解备忘录后，开始共同进行产品采样和测试。根据第45倍的高级制造生产信用，这些好处支持关键关键关键矿物质和电池材料（例如合成石墨）的生产，而Novonix将为其符合条件，以及用于电池电池的本地制造，而Panasonic Energy的北美工厂将符合该电池的资格。随着松下能源在北美扩大其细胞制造的影响力，Novonix的产品开发和采样集中在Panasonic Energy对美国工厂的产品需求上。Novonix的Riverside设施将成为第一个专门用于北美电池行业的高性能合成石墨的大规模生产地点，并计划于2024年末开始生产，计划将产量增至20,000吨每年20,000吨（TPA），以满足预期的客户需求。最近，该公司宣布了美国能源部制造和能源供应链办公室（“ MESC”）通过两党基础设施法向河滨扩张授予了1亿美元的赠款，以加强本地供应链。MESC赠款资金将支持设备的安装和调试，以从Riverside产生目标的20,000 TPA。
符号、非符号和非...的 fMRI 适应性研究
人类大脑中不同格式的量级是如何表示的？我们使用功能性磁共振成像适应性来分离 45 名成年人的符号、数量和物理尺寸的表示。结果表明，支持数字符号被动处理的神经关联在解剖学和表征上与支持数量和物理尺寸的神经关联基本无关。从解剖学上讲，数量和大小的被动处理与右顶叶内沟的激活相关，而与数量处理相比，符号数字处理与左顶叶下小叶的激活相关。从表征上讲，支持符号的激活神经模式与支持双侧顶叶数量和大小的神经激活模式不同。这些发现挑战了长期以来的观点，即文化习得的将符号数字概念化的能力使用与支持用于处理数量的进化古老系统完全相同的大脑系统来表示。此外，这些数据表明，支持数值量级处理的区域对于非数值量级的处理也很重要。这一发现促使人们未来研究获取符号数字知识的神经后果。
引文 (APA) Marra, G.、Dumančić, S.、Manhaeve, R. 和 De Raedt, L. (2024)。从统计关系到神经符号人工智能：一项调查。人工智能，328，文章 104062。https://doi.org/10.1016/j.artint.2023.104062
本综述探讨了两个不同人工智能领域中学习和推理的整合，即神经符号人工智能和统计关系人工智能。神经符号人工智能（NeSy）研究符号推理和神经网络的整合，而统计关系人工智能（StarAI）则侧重于将逻辑与概率图模型相结合。本综述确定了这两个人工智能子领域之间七个共同的维度。这些维度可用于描述不同的 NeSy 和 StarAI 系统。它们关注的是（1）逻辑推理的方法，无论是基于模型还是基于证明；（2）所用逻辑理论的语法；（3）系统的逻辑语义及其促进学习的扩展；（4）学习范围，包括参数或结构学习；（5）符号和亚符号表示的存在；（6）系统捕捉原始逻辑、概率和神经范式的程度； （7）系统适用的学习任务类别。通过沿着这些维度定位各种 NeSy 和 StarAI 系统并指出它们之间的相似点和不同点，本综述为理解学习和推理的整合贡献了基本概念。
通过机器学习预测探索指导符号分析的策略
摘要 - 为了提高符号分析工具的可扩展性，一个观察结果是，分析资源在分析不满意的路径上被浪费了，而这在现实中是不可能的。在存在的工作中试图预测程序路径的满足性，而无需花费资源来分析它，但这些预测模型的性能远非完美。在这项工作中，我们试图了解模型预测如何，即使不完美，也可以最有效地用于减少分析令人满意的路径所需的时间。这项工作研究了模型性能，分析域属性之间的相互作用，例如路径分析成本的分布和可满足路径的分布，所使用的符号分析工具的设计以及用于优先级和选择分析路径的算法。使用新型的模拟方法，我们研究了这个问题，发现许多因素对符号分析性能的影响与改进的预测因子一样大。最后，我们以几个关于如何最好地将机器学习预测整合到符号分析的观察结果。
教师手册计算机项目符号（第 1 课）
A. 1. c 2. b 3. b 4. b 5. b 6. a 7. a 8. c B. 1. 形状 2. 计算机 3. 键盘 4. 鼠标垫 5. UPS 6. 显示器 7. 图标 8. 橡皮擦 C. 1. F 2. F 3. F 4. T 5. F 6. T 7. T 8. T D. 1. 拖动鼠标意味着按住鼠标左键移动对象。 2. (i) 单击“开始”选项卡 (ii) 单击“形状”组中的椭圆 3. 单击绘图区域并将鼠标拖到另一个位置。拖动时，会绘制一个圆圈。 3. 我们应该将鼠标放在鼠标垫上。 4. 快速按下并释放鼠标左键两次称为双击。 5. 将食指放在鼠标左键上6. UPS 是计算机的一部分，当电源断电时，它可以使计算机在一段时间内保持开启状态。 7. 打开主电源按钮 打开 UPS 按钮 打开 CPU 按钮 打开显示器按钮。 8. 绘图按钮包含不同的工作选项。功能区包含按不同组排列的工具。
从统计关系到神经符号人工智能：一项调查。
本综述探讨了人工智能两个不同领域中学习和推理的整合：神经符号人工智能和统计关系人工智能。神经符号人工智能 (NeSy) 研究符号推理和神经网络的整合，而统计关系人工智能 (StarAI) 则专注于将逻辑与概率图模型相结合。本综述确定了这两个人工智能子领域之间七个共同的维度。这些维度可用于描述不同的 NeSy 和 StarAI 系统。它们涉及 (1) 逻辑推理的方法，无论是基于模型还是基于证明；(2) 所用逻辑理论的语法；(3) 系统的逻辑语义及其促进学习的扩展；(4) 学习范围，包括参数或结构学习；(5) 符号和亚符号表示的存在；(6) 系统捕捉原始逻辑、概率和神经范式的程度；(7) 系统应用于的学习任务类别。通过沿着这些维度定位各种 NeSy 和 StarAI 系统并指出它们之间的相似点和不同点，本调查为理解学习和推理的整合贡献了基本概念。
神经符号人工智能综述与展望
摘要 人工智能 (AI) 的显著进步主要由深度神经网络推动，对我们生活的各个方面产生了重大影响。然而，当前围绕不可持续的计算轨迹、有限的鲁棒性和缺乏可解释性的挑战要求开发下一代 AI 系统。神经符号人工智能 (NSAI) 作为一种有前途的范式出现，融合了神经、符号和概率方法来增强可解释性、鲁棒性和可信度，同时促进从更少的数据中学习。最近的 NSAI 系统在具有推理和认知能力的协作人机场景中表现出巨大潜力。在本文中，我们系统地回顾了 NSAI 的最新进展，并分析了 NSAI 模型的性能特征和计算运算符。此外，我们从系统和架构的角度讨论了 NSAI 的挑战和潜在的未来方向。
引用了这项研究：Kaya，E。和Erener，A。（2024）。无人机安装的热相机及其对城市表面纹理的分析。国际引擎杂志 促进可持续性：自然纤维复合材料的环境优势 - 迷你审查 氧化应激引起的神经退行性疾病，例如... 渐进性上核麻痹中的“老虎符号” 旋转后19个心律不齐？沃尔夫·帕金森（Wolf Parkinson）旋转后19个心律失常？沃尔夫·帕金森氏综合症病例报告白综合症病例报告 磁共振图像中的隐私问题 心力衰竭患者的研究文章指甲毛细管发现 对的网格绑定太阳能光伏的综合分析 使用糖尿病患者中的静脉和毛细血管血液样本比较葡萄糖测量技术 rrt- dijkstra：改进的移动机器人计划算法 聚苯胺... 的介电特性 nano/mikromotorlar ve biyomedikaluygulamaları
可以根据导致几个严重环境问题的各种因素观察到温度升高，尤其是全球变暖。城市地区是该温度升高最大的位置。城市热浓度，即所谓的热岛效应，在结构区域很高。这种情况导致人类的生命受到不利影响。因此，需要持续的测量和分析来评估城市地区的室外热舒适性和热应力。今天，无人驾驶飞机（UAV）系统被用作地球观察活动中的快速数据生产技术。集成到无人机系统中的热摄像机可以精确，不断地监测城市地区的温度值。本研究的重点是由于表面温度变量的快速响应，因此在局部规模上的无人机热摄像头系统的潜在应用。一个热摄像机无人机系统，用于测量地球表面的能量通量和温度，这是了解景观过程和响应不可或缺的一部分。因此，UAV热传感器直接用于TürkiyeKocaeli University工程大楼的不同土地覆盖类型。衍生的无人机表面温度与同时获得的原位温度测量值进行了比较。使用TFA SCANTEMP 410型号表面温度计获得同时进行陆地温度测量。Pearson与0.94系数之间的相关性利用了无人机表面温度与陆地测量之间的高相关性。可以得出结论，无人机安装的热摄像机系统是一种有前途的工具，它有更多的机会了解高空间和时间分辨率下的表面温度可变性。