XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System议论
序言：纪念唐·奥普林格 - ASTM 国际
第 15 届 ASC 年度技术会议于 2000 年 9 月 24 日至 27 日在德克萨斯 A&M 大学与 ASTM 委员会 D-30 合作举办，成功汇集了复合材料领域的专家，展示最新研究成果并分享技术见解。Don Oplinger 通过组织多场会议发挥了重要作用，使这次会议成为复合材料技术界的一项显著成就。这些会议包括飞机粘合接头和组件研讨会，研讨会以 LJ Hart-Smith 博士的全体会议报告“1965 年至今的飞机粘合——成功与失败”开始。Don 还与 TK O'Brien 博士合作组织了几场关于分层的会议。不幸的是，Don 未能出席 ASC 大会，因为他于 2000 年 6 月 12 日去世。对于我们这些多年来有幸与 Don 直接合作的人来说，他的离去是一个巨大的打击。我们依赖他的技术专长，他公开分享这些专长，并为此付出了巨大的个人牺牲。Don 的精力和技术见解支持了复合材料工程界的诸多成就，帮助扩展了许多技术书籍、报告和期刊文章中记载的最新技术。他自 1987 年以来一直活跃于 MIL Handbook-17b 指南委员会，自 1985 年以来一直是 ASC 的成员。Don 是《结构设计中的纤维复合材料》（Plenum Press）的联合编辑，并在同行评审的期刊和会议论文集上发表了 35 篇文章。他获得了 1999 年 AGATE 奖，以表彰他的领导才能、杰出服务和对通用航空业振兴的奉献精神。 1955 年，Don 开始从事工业工作，在与 EI Du Pont 公司和 AVCO 公司合作时，他是最早的复合材料航空航天应用的先驱。1969 年至 1991 年，他在陆军材料技术实验室工作，研究复合材料工程方法，包括粘合和螺栓连接以及项目支持。1991 年，他来到联邦航空管理局 (FAA)，在 William J. Hughes 技术中心担任 FAA 项目经理，负责研究标准复合材料测试方法、结构接头和损伤容限。近年来，Don 与认证飞机产品中粘合复合材料接头的使用增加密切相关，尤其是通用航空和旋翼机。
数字营销自动化中的人工智能：增强个性化、预测分析和道德整合
Md Ahadul Islam 1 , Shafiqul Islam Fakir 2 , Seaam Bin Masud 3* , Md.Deluar Hossen 4 , Md Tariqul Islam 5 , Md Rafiuddin Siddiky 6 1 数字营销分析理学硕士，蒙特克莱尔州立大学，新泽西州，美国，ahadulislam.du@gmail.com (M.A.I.)。2 达卡大学旅游与酒店管理系，孟加拉国达卡；shafiqfakir.du@gmail.com (S.I.F.)3 理学硕士信息技术项目管理硕士，威尔明顿大学，特拉华州纽卡斯尔，美国； seaam.masud@gmail.com (S.B.M.)4 美国国际大学商业分析工商管理硕士 (MBA-BAn)，洛杉矶主校区，加利福尼亚州洛杉矶，美国，deluar600626@gmail.com (M.D.H.)5 孟加拉国 Patuakhali-8602 Dumki 帕图阿卡利科技大学管理研究系；tareq.islam@pstu.ac.bd (M.T.I.)6 威尔明顿大学信息系统技术理学硕士，特拉华州纽卡斯尔，美国；mdrafiuddinsiddiky@gmail.com (M.R.S.)摘要：人工智能 (AI) 正在通过提高效率、个性化和预测能力彻底改变数字营销自动化。本研究考察了人工智能在转变营销实践中的作用，重点关注其应用、优势、道德考量和未来方向。通过利用预测分析、NLP 和聊天机器人等人工智能工具，企业可以在营销策略中实现更好的客户细分、内容个性化和活动优化。综合了期刊、文章和会议论文中的二手数据，深入了解了人工智能对数字营销自动化的影响。利用 PRISMA 方法的系统文献综述最初从数据库搜索中确定了 2,850 条记录。在删除重复项和不相关的研究后，根据定义的标准筛选了 1,035 条记录以确定其是否符合资格，从而纳入了 150 项相关研究和 25 份高质量报告以供详细分析。这种强有力的方法确保了高质量研究的纳入，最大限度地减少了偏见。研究结果表明，人工智能通过简化流程、自动执行重复任务和提供超个性化客户体验来增强数字营销。预测分析有助于预测消费者行为，而聊天机器人可以提高实时客户参与度。然而，数据隐私、算法偏差和采用人工智能的高成本等挑战仍然存在。采用 AI 可让企业做出数据驱动的决策、提高客户保留率并最大化投资回报率。道德的 AI 实践（例如透明度和算法公平性）对于维护消费者信任至关重要。该研究主要关注现有文献，经验验证有限。未来的研究应探索 AI 驱动营销对消费者行为的长期影响，并研究其与物联网 (IoT) 和区块链等新兴技术的融合。此外，针对中小企业和 B2B 营销等研究不足的领域量身定制的 AI 解决方案对于包容性增长至关重要。关键词：人工智能 (AI)、聊天机器人和 NLP、客户个性化、数字营销自动化、道德 AI 实践、营销创新、PRISMA、预测分析、
一种求解电磁问题的新型无网格方法...
讲师：Meisong Tong 级别：中级 时间：2025 年 2 月 9 日下午 4:00 至下午 6:00 太平洋时间（美国和加拿大） 摘要 体积积分方程 (VIE) 对于通过积分方程方法解决非均匀或各向异性电磁 (EM) 问题是必不可少的。VIE 的解决在很大程度上依赖于体积积分域的适当离散化，对于任意形状的几何形状，通常首选四面体离散化。与离散表面域不同，体积域的离散化在实践中可能非常困难，即使对于简单而规则的几何形状，通常也需要特殊的商业软件。为了降低离散体积域的成本，特别是消除传统矩量法 (MoM) 要求的网格一致性约束，我们最近提出了一种新的无网格方法来解决 VIE。该方法基于通过格林高斯定理将体积积分转换为边界或表面积分，此时通过排除包围观测节点的小圆柱体或立方体来正则化积分核。对象所表示的原始积分域也被扩展为围绕对象的圆柱体或立方体域，以方便计算边界积分。小圆柱体或立方体上的奇异积分采用奇异减法技术进行特殊处理。为了说明该方法，给出了几个解决典型电磁问题的数值示例，并可以观察到良好的结果。简历 童梅松分别在中国武汉华中科技大学获得学士和硕士学位，在美国亚利桑那州坦佩亚利桑那州立大学获得博士学位，专业均为电气工程。他目前是德国慕尼黑工业大学高频工程系洪堡教授，同时也是上海同济大学电子科学与技术系主任、特聘教授和微电子学院副院长。他还曾担任美国伊利诺伊大学香槟分校客座教授和香港大学名誉教授。他在同行评审的期刊和会议论文集上发表了 700 多篇论文，并合作撰写了 8 本书或书籍章节。他的研究兴趣包括电磁场理论、天线理论与技术、射频/微波电路和器件的建模与仿真、互连和封装分析、用于成像的逆电磁散射以及计算电磁学。童教授是电磁学会院士、日本学术振兴会 (JSPS) 院士和 USNC/URSI 成员（B 委员会）。他自 2014 年起担任上海分会主席，并于 2018 年担任 SIGHT 委员会主席。他是IEEE天线与传播学会的博士后研究员，曾担任IEEE天线与传播杂志、IEEE天线与传播学报、IEEE组件、封装与制造技术学报、International Journal of Numerical Modeling: Electronic Networks, Devices and Fields、Progress in Electromagnetics Research、Journal of Electromagnetic Waves and Applications等数本国际著名期刊的副主编或客座编辑，并多次担任一些著名国际会议的分会组织者/主席、技术委员会委员/主席、大会主席等职务。2012年获日本京都大学客座教授称号，2013年获香港大学客座教授称号。他指导并指导了国内外多所著名学术期刊的编辑工作。
人工智能/通用人工智能研讨会 - CARTA 第二阶段
Dimitris Metaxas，博士 Dimitris Metaxas 是罗格斯大学计算机科学系的杰出教授。他是 NSF IUCRC CARTA 第二阶段主任和罗格斯大学计算生物医学、成像和建模中心 (CBIM) 主任，自 2010 年以来一直负责 NSF IUCRC。他的研究重点是新型人工智能、机器学习、计算机视觉方法和医学图像分析方法。他一直在使用生成对抗方法和扩散模型、大型基础模型 (LLM、VLM)、人类可解释的人工智能、半监督和无监督学习方法开发用于图像和文本生成的新型人工智能方法，并将它们应用于计算机视觉和生物医学应用中的许多问题。他的研究得到了 NSF、NIH、AFOSR、DARPA、HSARPA 和 ONR 的支持。他是 2024 年动态数据驱动应用系统 (DDDAS) 会议的共同组织者、2026 年 IEEE/CVF 计算机视觉和模式识别 (CVPR) 的总主席以及 2025 年医学成像信息处理 IPMI 的总主席。他是美国医学和生物工程师学会院士、IEEE 院士和 MICCAI 学会院士。Metaxas 博士于 1986 年以最高荣誉获得希腊雅典技术大学文凭，1988 年获得马里兰大学理学硕士学位，1992 年获得多伦多大学博士学位。1992 年至 2002 年，他担任宾大终身教授，并于早期任职，自 2002 年起加入罗格斯大学并创立 CBIM。他发表过 800 多篇文章，培养了 67 多名博士生，在人工智能、计算机视觉、计算机图形学（1998 年基于其学生 Nick Foster 开发的软件制作的《移动“蚂蚁”中的水场景》）和医学图像分析领域开创了多种方法，并在顶级会议上获得了无数奖项。他拥有 10 项专利。Yelena Yesha 博士在迈阿密大学，Yelena Yesha 博士是弗罗斯特数据科学与计算研究所 (IDSC) 的 Knight 基金会数据科学与人工智能捐赠主席。在 IDSC，Yesha 博士还是机器学习和人工智能项目主任、创新官和国际关系主管。在创新职位上，Yesha 博士协助教师与政府和工业伙伴合作与大学合作，并咨询教师如何将研究想法发展为创新。 Yesha 博士是美国国家科学基金会加速实时分析中心 (CARTA) 的创始主任，该中心是一个由美国国家科学基金会资助的产学研合作研究中心 (I/UCRC)，旨在发展产学研和政府之间的长期合作伙伴关系。CARTA 与罗格斯大学新不伦瑞克分校、北卡罗来纳州立大学、马里兰大学巴尔的摩分校 (UMBC)、特拉维夫大学和迈阿密大学合作。Yesha 博士以作者或编辑的身份出版了 11 本书，并在著名期刊和会议论文集上发表了 200 多篇论文，她已获得总计超过 6500 万美元的外部资助。她目前正在与领先的工业公司和政府机构合作，研究区块链、网络安全和大数据分析领域的新创新技术，并将其应用于电子商务、气候变化和数字医疗。Yesha 博士是 IBM 高级研究中心的研究员。