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World File Search System该词
数字经济的概念化和衡量
随着数字技术的快速发展，各学术领域对“数字公民建设”的研究投入了越来越多的关注，该研究通常被称为“DC”。尽管该词被广泛使用，但学者们可以自由地以他们认为合适的任何方式定义 DC。这项广泛调查的主要重点是深入研究每本关于 DC 主题和价值观的书籍。其他研究人员评估过的期刊文章占总数的 114 篇。列表中超过一半的条目提到了教育主题。即使每个主要的 DC 概念都因其特定的光盘方法而受到欢迎，但它们都有一个共同点：一场风暴。这些结果考虑了参与者提出的担忧以及对 DC 研究的先前研究。困难在于，关于幼儿的研究信息严重短缺，以及与发展凝聚力相关的传统研究方法的使用不足。根据当前综合研究的结果，不同种族群体之间的合作对于解决哥伦比亚特区研究界的政策和运营挑战都是必要的。
训练人工智能识别可实现的高斯图
可实现高斯图的概念属于拓扑学的数学领域，更具体地说，是封闭平面曲线的研究。对于一条封闭的平面曲线，例如（图1, a）所示，它的高斯码（或高斯字）可以通过用不同的符号（或数字）标记所有交点，然后沿着曲线一路行进并记下途中遇到的标签来获得。例如，（图1, a）所示曲线的高斯码之一是 123123。很容易看出，具有 n 个交点的曲线的高斯码长度为 2 n，它是一个双出现字，也就是说，每个符号在其中恰好出现两次。任何双出现词 w 都可以与其弦图相关联；它由一个圆圈组成，所有 w 符号都顺时针排列在圆圈周围，弦连接用相同符号标记的点，如图1,b 所示。如果可以从平面曲线中获得双出现词及其对应的弦图，则该词和图都称为可实现的。并非每个高斯图都是可实现的；例如，（图2）和（图3）中的图是不可实现的。
对Chatgpt，Gemini和困惑的比较研究
近年来，人工智能（AI）迅速整合到教育中引发了广泛的论述，即其对传统教学方法和实践的影响[1] [2]。人工智能（AI）是计算机科学的一个分支，它专注于开发和创建表现出某种人类智能的硬件或软件。人工智能（AI）是指模仿人类智力或机器中的人类行为。它涉及开发各种算法和计算机程序来处理和做出决策。它包括几种方法和包括机器人技术，自然语言处理，深度学习，机器学习和计算机视觉等的技术。AI的目标是开发一个可以处理数据并做出需要人类智能的决策的系统。在当今世界，人工智能（AI）非常重要，因为它可以改变如此多的不同领域。人工智能已经渗透到教育格局的各个方面，重塑了教学过程[3]。人工智能（AI）已经存在了数千年。Alan Turing在1950年发表了他的作品“计算机机械和智能”，最终成为Turing测试，专家用来衡量计算机智能。约翰·麦卡锡（John McCarthy）在达特茅斯（Dartmouth）举行了一个关于“人工智能”的研讨会，这是该词的首次使用，这就是为什么它被视为人工智能（AI）的发源地。与传统AI不同，生成AI是人工智能的一部分，它开发了算法以创建与给定数据集相似的新数据样本。
2023 年可持续发展报告
本报告包含有关 e& 计划和战略的前瞻性陈述。这些陈述可能以“将”、“打算”、“计划”、“目标”、“继续”、“相信”等词语和类似短语开头。e& 已尽一切努力确保报告尽可能准确和真实。此类陈述包括但不限于有关 e& 可持续发展目标、环境足迹、应对气候变化的努力、DEI 和阿联酋化目标、健康和安全承诺以及负责任运营目标的计划。就其性质而言，此类计划和预期受 e& 无法控制的风险影响，包括与 e& 运营所在国家的宏观经济、政治和监管发展相关的风险。实际结果可能与 e& 的预期存在重大差异，本报告中的前瞻性陈述并不代表此类计划或预期将实现的保证。除适用法律和法规要求外，e& 不承担更新此类前瞻性陈述的责任。除了本报告其他地方列出的因素外，上述因素也是重要因素，尽管并非详尽无遗，但可能导致实际结果和发展与这些前瞻性陈述所表达或暗示的结果和发展存在重大差异。本文件中使用“重要”一词来描述我们认为在利益相关者利益和潜在业务影响方面具有高度或中等重要性的自愿可持续发展报告问题。因此，本文件中所指的重要不应被理解为等同于其他 e& 报告或文件中对该词的任何使用。本可持续发展报告的任何部分均不构成或不应被视为构成对 e& 或任何其他实体的投资邀请或诱因，并且不得以任何方式将其用于任何投资决策。
使用 ISA95 实现工业 4.0 和智能制造
如今，“虚拟”往往意味着在线——即通过台式计算机或手持设备体验。我们用它来描述不在面对面物理环境中发生的互动，如虚拟会议或虚拟教室。但该词的另一个含义是“实际”的反义词。因此，当我们说某物是虚拟的时，我们也在说它本质上不是实际的——即不是“真实的”。然而，由于工业 4.0 技术的应用，新兴的工业虚拟环境是真实的——而且非常有用。熟悉甚至掌握这些虚拟世界可能是工业自动化、控制和仪器仪表专业人士的最新必备技能。在 COVID-19 全球大流行之后，工作生活发生了变化，许多事情可能再也回不到以前的样子了。彭博社最近的一篇文章指出，商务旅行等已经“永远改变了”；84% 的美国、欧洲和亚洲大型企业高管表示，他们计划通过减少内部和外部面对面会议来减少差旅开支。彭博社援引的制造公司指出，技术使他们能够远程完成以前从未梦想过的事情。法国轮胎制造商米其林使用无人机，以便其顶级制造高管可以虚拟访问其位于巴西的 Campo Grande 工厂。“我们远程启动机器，使用无人机参观工厂，并在家培训员工，”首席执行官 Florent Menegaux 说。荷兰皇家壳牌公司创建了在线控制室，其中包含石油平台和工厂的交互式 3D 模拟，以便工程师在家中进行虚拟访问。Aptiv
人工智能和机器人时代的新闻业......
印刷术发明之后，世界新闻业发展中最重要的转折点之一或许就是计算机技术的使用，它为彻底改变媒体流程各个方面的质变铺平了道路。最近出现了一个新的习语“机器人新闻”，意思是使用机器人制作新闻内容。根据路透社的一项研究，75% 的媒体平台已经开始以实际方式使用人工智能来创作构成媒体支柱的内容 (1 )，首批机器人记者故事作者之一的开发者、Narrative Science 的克里斯蒂安·哈蒙德 (Kristian Hammond) 预测，90 % 的新闻故事将在 5-10 年内由机器人撰写。雷·库兹韦尔 (Ray Kurtzweil) 预测，到 2040 年，计算机将超越人类大脑，这一时刻被称为“技术奇点” (2 )。在使用计算机进行新闻编辑的各个阶段，包括存档和重新组织新闻工作之后，互联网为新形式和新闻写作模式的研究和交流开辟了广阔的空间，为电子新闻的诞生铺平了道路，电子新闻有别于纸质新闻，具有多种特点，尤其是在移动新闻的广泛使用和采用人工智能技术的机器人新闻出现之后。一般来说，对传播技术的概念存在分歧，因为文献综述将技术作为一个有两个音节的复合习语来处理，（Techno）是希腊语，意思是：手艺、职业或艺术，（Logy）是后缀，意思是科学。有人认为，该词的前半部分源自英语单词（Technique），意思是技术或应用性能，基于希腊语和英语单词在语言衍生方面的联系，以及结尾的“手艺”意思是某种技术或应用（3）。
课程代码 - 战略、分析、创新和颠覆：Mag 7 Titans
1. 课程简介 “豪勇七蛟龙”原指1960年西部片《豪勇七蛟龙》，该片由约翰·斯特吉斯执导，讲述了七个枪手的故事。在金融界，该词被重新用于指代科技领域七只表现优异、影响力巨大的股票，借用了强大集团的含义。（https://www.investopedia.com/magnificent-seven-stocks-8402262）。豪勇七蛟龙股票是美国股市中表现优异、影响力巨大的七只公司：Alphabet、亚马逊、苹果、Meta Platforms、微软、NVIDIA 和特斯拉。它们涵盖四大领域：科技服务、电子技术、零售贸易和耐用消费品。截至 2024 年 6 月 26 日，七巨头股票的总市值为 16 万亿美元。如果这七家公司是一个国家，那么按国内生产总值计算，它们将是仅次于美国和中国的第三大国家。七巨头是美国股市的主要参与者。它们在 2024 年上半年推动了标准普尔 500 指数总涨幅的 49%。本课程探讨了“七巨头”(Mag 7) 科技公司的战略方法、创新实践和颠覆性影响。学生将分析这些公司的商业模式、领导策略、技术创新及其对各个行业和整个社会的影响。本课程旨在了解、分析和评估公司如何利用其核心竞争力并应用颠覆性商业模式来建立竞争优势。本课程将使用管理框架和商业模式来说明组织采用的方法和技术。学生需要分析公开信息，包括 10K、10Q，以确定这些巨头在组织、战略、竞争和财务方面的优势和劣势。本课程的总体目标是让学生了解这些公司如何成为全球主要颠覆者，以及他们为维持其地位所采取的策略。
激光安全
激光安全简介 激光已成为医学、物理学、化学、地质学、生物学和工程学领域日益重要的研究工具。如果使用或控制不当，激光会对操作员和其他人员（包括未经授权的实验室访客）造成伤害（包括烧伤、失明或触电），并造成重大财产损失。所有激光的个人用户都必须接受充分培训，以确保充分了解德克萨斯大学激光安全政策中概述的安全实践。大学的激光安全程序遵循德克萨斯州卫生部辐射控制局的要求以及美国国家标准协会 (ANSI) 的指导方针，如 ANSI 标准 Z136.1“激光的安全使用”中所述。什么是激光？ LASER 是受激辐射光放大的首字母缩写词。激光产生的能量位于电磁波谱的光学部分或附近。能量通过称为受激辐射的原子过程放大到极高的强度。 “辐射”一词常常被误解，因为该术语也用于描述放射性物质或电离辐射。但在本语境中，该词的使用是指能量转移。能量通过传导、对流和辐射从一个位置移动到另一个位置。激光的颜色通常用激光的波长来表示。表示激光波长的最常用单位是纳米 (nm)。一米有 10 亿纳米 (1 nm = 1 X 10 -9 m)。激光是非电离光，包括紫外线 (100-400nm)、可见光 (400-700nm) 和红外线 (700nm-1mm)。电磁波谱每种电磁波都表现出独特的频率，以及与该频率相关的波长。正如红光有自己独特的频率和波长一样，其他所有颜色的光也都有独特的频率和波长。橙色、黄色、绿色和蓝色各自表现出独特的频率和波长。虽然我们可以用相应的颜色感知这些电磁波，但我们看不到电磁波谱的其余部分。大部分电磁波谱是不可见的，并且其频率遍布整个频谱。频率最高的是伽马射线、X 射线和紫外线。红外辐射、微波和无线电波占据频谱的较低频率。可见光介于两者之间，处于非常狭窄的范围内。
在30
'（a）问题是，某天是否在加尔各答犯了犯罪。事实是，在那个日期，A在拉合尔是相关的。23。拉丁语alibi的意思是“其他地方”，而当被告人求助于国防线时，该词是为了方便的，以至于发生在发生这种情况时，他离发生的地方很远，以至于他非常不可能参加犯罪。在刑事案件中，据称被告对他人造成人身伤害的刑事案件，负担正在起诉，以证明被告在现场出现并参加了犯罪。仅仅是被告采取了对不在场证明的辩护的事实，就不会减轻负担。在这种情况下，只有在被起诉令人满意地解雇负担时，才需要考虑被告的认罪。但是，一旦起诉成功地履行了负担，就有责任被告人采取了不利比里的认罪，以绝对确定地证明这一点，以便排除他在发生的可能性的可能性。通过可靠的证据使起诉令人满意地建立了被告在发生现场的存在时，通常情况下，法院相信发生在发生这种情况时他在其他地方的任何反历史。出于这个目的，在这种情况下，要提出的一个可靠的主张是，被告人的负担相当沉重。Sattar诉马哈拉施特拉邦州和吉特德·库马尔诉哈里亚纳邦案。 13。Sattar诉马哈拉施特拉邦州和吉特德·库马尔诉哈里亚纳邦案。13。但是，如果被告提出的证据是一种质量和标准，以至于法院可能会对他在发生事件发生的现场存在一些合理的怀疑，毫无疑问，被告将有权受到合理怀疑的好处。因此，建立不利比里的认罪需要严格的证据。” （提供的重点）在Gurpreet Singh诉Haryana诉SK最高法院在SK案中。Sattar诉
自然语音中的词语预测......
电子邮件：lekhnitskaya.polina@gmail.com 摘要：在自然语音感知范式中尚未研究过单词预测机制，因此本研究的目的是：探索自然语音感知过程中 EEG 反应功能与省略单词之间的联系、训练语言模型的置信度得分。 14 名神经典型受试者（平均年龄 - 23.5 岁；5 名男性）参与了这项研究。EEG 包括 24 个通道。研究对象被要求听故事并理解它。所得结果显示，在 T3、T5、P3 电极中，听省略单词和非省略单词存在差异。为了模拟神经信号和自然语音刺激之间的联系，应用了 mTRF。该研究未来可能的方向之一是探索这一范式中的交流过程。 介绍 人脑是一个复杂的动力系统，可以不断处理输入信息。对于声音刺激，与其他类型的感官信息一样，区分信号和噪声非常重要；通过理解信号的特征，人们可以轻松地感知语音。近年来，研究人员开始将注意力转向使用连续的自然语音来探索大脑评估听觉刺激的方式 [3]。其中一种可能的方法称为系统识别，即根据语音刺激对获得的数据进行建模 [3]。在这种情况下，大脑被视为一个“黑匣子”，其中输入语音的特征与神经生理反应之间存在一些映射。这样的黑匣子可以表示为线性时不变系统，通过 EEG 与声学和语言特征之间的联系获得所谓的时间响应函数 (TRF) [3]。据我们所知，在这个范式中还没有研究过单词预测的机制。在语音感知过程中，单词嵌入在更广泛的上下文中，这有助于意义的解释。接收者还可以对即将到来的话语中可能出现的特定词素做出预测。此任务类似于掩码语言建模，其中预训练模型通过双向关注标记来预测句子中的掩码标记（通常标记为 [MASK]）。在这种情况下，模型还会根据上下文对该词进行预测 [7]。现在，感知和理解的神经科学