摘要 本文探讨了大学应如何应对学术不诚实行为的威胁,包括论文工厂和破坏评估流程和机构信誉的人工智能。本文介绍了为打击论文工厂的使用而采取的措施,以及像 ChatGPT 这样的工具,这些工具显然能够生成看似可信的论文,并足以在迫在眉睫的截止日期前提供解决方案。本文主张重新考虑传统论文,因为传统论文的价值可能已经值得怀疑。我们应该寻找替代方案。本文讨论了大学是否应该禁止 ChatGPT 和类似工具,或者接受它们并设计更难伪造的评估流程。本文提出了论文的修改版本,即反思报告,并解释了为什么这是一种更具创造性和独特性的方法,更适合当今的学习者,并且更符合雇主对就业能力和毕业生所需技能的期望。
为了解决高光谱遥感数据处理中遇到的同构问题,提高高光谱遥感数据在岩性信息提取与分类的精度,以岩石为研究对象,引入反向传播神经网络(BPNN),对高光谱图像数据进行归一化处理后,以岩性光谱与空间信息为特征提取目标,构建基于深度学习的岩性信息提取模型,并使用具体实例数据分析模型的性能。结果表明:基于深度学习的岩性信息提取与分类模型总体精度为90.58%,Kappa系数为0.8676,能够准确区分岩体性质,与其他分析模型相比具有较好的性能。引入深度学习后,提出的BPNN模型与传统BPNN相比,识别精度提高了8.5%,Kappa系数提高了0.12。所提出的提取及分类模型可为高光谱岩矿分类提供一定的研究价值和实际意义。
摘要 我们使用飞机调度场景中的尾部分配和精确覆盖问题,对迄今为止最大的量子退火器(5000+ 量子比特量子退火器 Advantage 及其 2000+ 量子比特前身 D-Wave 2000Q)的量子处理单元进行了基准测试。基准测试集包含小型、中型和大型问题,其中既有稀疏连接实例,也有几乎完全连接的实例。我们发现,Advantage 在几乎所有问题上都优于 D-Wave 2000Q,成功率和问题规模都有显著提高。特别是,Advantage 还能够解决 D-Wave 2000Q 无法再解决的具有 120 个逻辑量子比特的最大问题。此外,仍然可以由 D-Wave 2000Q 解决的问题可以通过 Advantage 更快地解决。然而,我们发现,D-Wave 2000Q 可以在不需要 Advantage 上存在的许多新耦合器的情况下解决稀疏连接问题并获得更好的成功率,因此提高量子退火器的连通性本身并不会提高其性能。
在1930年代,发现聚(甲基丙烯酸甲酯)(PMMA)(PMMA)的两名英国化学家,包括罗兰山和约翰·克劳·福特。但是,其处女作的实施是由德国化学家奥托·罗姆(Otto Rohm)[1]于1934年。PMMA通常称为丙烯酸树脂,通常是通过甲基丙烯酸甲酯(MMA)的自由基聚合产生的,尽管阴离子和协调聚合方法也是可行的替代方法。PMMA是一种跨父型热塑性材料,表现出理想的特性,例如抗冲击性,耐候性和耐化学性。由于其光学清晰度和耐用性,它通常被用作无机玻璃的替代品[2]。PMMA因其出色的光学支持而被认可,这使其成为光学应用的绝佳聚合物。它具有92%的显着可见光透射率,超过了玻璃。此外,PMMA具有承受紫外线(UV)辐射和恶劣室外条件的能力,使其成为理想的玻璃替代品(见图1)。PMMA进一步证明了有利的属性是低成本,无毒,环保,可回收和高度生物相容性的聚合物。这些能力的特征推动了PMMA在
抵抗[5]。尽管过程优化了重大的优化工作,但由PBF-LB和PBF-EB生产的316升零件仍然无法满足最佳功能性能所需的表面质量要求。据报道,由PBF-LB和PBF-EB产生的316L部分的典型表面粗糙度(RA)值分别为〜10 µm [9]和〜30 µM [10]。在PBF-LB和PBF-EB之间获得的表面粗糙度的巨大差异是无关的。在比较PBF-LB和PBF-EB时,已经报道了TI6AL4V的可比较表面粗糙度值。对于PBF-LB标本,在构建方向上测量了〜8 µm的RA,而对于PBF-EB,观察到RA为〜23 µm [11]。无论相关的AM过程如何,印刷的部分通常都需要后处理才能实现所需的表面
人工智能:欧洲和罗马尼亚初创企业格局概述及其决定其成功的因素 Adina SĂNIUȚĂ 国立政治研究和公共管理大学 6-8 Povernei St., Sector 1, 012104 布加勒斯特,罗马尼亚 adina.saniuta@facultateademanagement.ro Sorana-Oana FILIP 罗马尼亚 sorana.filip@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 已融入我们生活的许多方面;在技术驱动的时代,企业使用人工智能来提高生产力,更好地了解消费者行为或通过机器人提供服务。基于 Filip (2021) 为论文进行的在线桌面和试点研究,该研究概述了欧洲和罗马尼亚初创企业的格局以及决定其成功的因素,如产品开发核心团队专业知识、核心团队承诺和业务战略。该研究旨在为进一步的论文创建一个框架,该论文将深入研究罗马尼亚的人工智能初创环境,因为经济期刊预测,鉴于罗马尼亚在这一领域的潜力以及 IT、技术和机器人领域的人才库,该市场将在不久的将来增长。关键词人工智能;初创企业;成功因素。介绍人工智能的一般性讨论人工智能 (AI) 有多种形式,从人脸检测和识别系统、搜索和推荐算法到数字助理、聊天机器人或社交媒体。它的复杂性和动态性很难用一个定义来概括 (Zbuchea、Vidu 和 Pinzaru,2019)。据统计,到 2024 年,全球人工智能市场规模预计将达到 5000 亿美元(Statista,2021a),预计人工智能软件市场收入将达到 3275 亿美元(Statista,2021b)。尽管人工智能在过去几年似乎发展迅速,普及度不断提高,但人工智能的历史可以追溯到 20 世纪 50 年代,当时这一概念诞生于科学家、数学家和哲学家的头脑中。艾伦·图灵是第一个对这一主题进行广泛研究的人,他在他的论文“计算机器和智能”中描述了人工智能一词,以及它的构建和测试(Anyoha,2017,第 1 页)。随着图灵测试的引入,他
线束是现代汽车车辆中电子系统的必不可少的硬件。随着汽车行业向电力和自动驾驶的转变,越来越多的汽车电子设备负责能源传输和关键安全功能,例如操纵,驾驶员援助和安全系统。此范式转移从安全角度来看,对汽车线束的需求更大,并强调了在车辆中高质量的线束组件的更重要性。但是,熟练的工人仍然手动执行电线线束组件的大多数操作,并且某些手动过程在质量控制和人体工程学方面都是有问题的。行业对提高竞争力并获得市场份额的需求也持续存在。因此,需要确保组装质量,同时提高人体工程学并优化人工成本。由机器人或人类机器人协作完成的机器人组装,是实现越来越苛刻的质量和安全性的关键推动力,因为它可以使比完全手动操作更具复制,透明和可理解的过程。然而,由于可变形物体的灵活性,在实际环境中,机器人的汇编组装在实际环境中具有挑战性,尽管在简化的工业结构下提出了许多初步的自动化解决方案。先前的研究E↵Orts提出了使用计算机视觉技术来促进线束组件的机器人自动化,从而使机器人能够更好地感知和操纵灵活的线束。本文介绍了针对机器人线束组件提出的计算机视觉技术的概述,并得出了需要进一步研究的研究差距,以促进更实用的机器人丝带线束。
北方天然气网络公司 (NGN) 是一家负责向英格兰北部家庭和企业配送天然气的公司,该地区覆盖西约克郡、东约克郡和北约克郡、东北部和坎布里亚郡北部。NGN 已委托一名顾问对其东部地区——“东海岸氢气”进行前期前端工程设计研究,以支持净零排放和小型项目 (NZASP) 重启以及后续项目阶段,例如前端工程设计研究。东海岸氢气 (ECH 2 ) 旨在将该地区的工业集群与其他供应点连接起来,例如东米德兰兹氢气创新区和该地区的用户。该项目需要一种有效的方法来实现整个英格兰北部的氢气出口,从而实现企业向 100% 氢气的无缝转换(取决于政府的决定),这是氢气最佳部署的地方。
有机材料(例如树皮和生物炭)可以是治疗雨水的有效过滤材料。但是,这种过滤器在保留微塑料(MPS)(一种新兴的雨水污染物)中的效率尚未得到充分研究。这项研究研究了通常与雨水相关的MP的去除和运输。将不同的MP类型(聚酰胺,聚乙烯,聚丙烯和聚苯乙烯)混合到25、50和100 cm长的水平树皮和生物炭过滤器的最初2 cm材料中。MP类型由25-900μm的球形和碎片形状组成。过滤器的水流为5 mL/min,持续一周,并通过μFTIR成像分析了MPS的总废料。为了获得更深入的见解,将一个100 cm的树皮过滤器副本分为10 cm段,并提取并计数每个段中的MPS。结果表明,在所有生物炭和树皮过滤器中,MP有效保留了> 97%。但是,无论滤波长度如何,在所有废水中都检测到MP。流出浓度分别在树皮和生物炭废水中测量5 - 750 MP/L和35-355 MP/L,> 91%的MP计数由小型(25μm)聚酰胺球形颗粒组成。将所有数据结合起来,使用更长的过滤器发现了平均MP浓度的降低,这可能归因于25和50 cm滤波器中的引导。树皮介质中MPS的ALYSES显示,大多数MP都保留在0-10 cm段中,但有些MPS进一步运输,其中19%的聚酰胺保留在80 - 90 cm段中。总体而言,这项研究表明,树皮和生物炭过滤器保留国会议员的有希望的结果,同时强调了系统堆积过滤器以减少污染雨水对环境的MP排放的重要性。
