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通过人工智能技术进行物体识别
1 博士学位，新格拉纳达军事大学（哥伦比亚卡希卡-昆迪纳马卡）。地址：jose.ramirez@unimilitar.edu.co ORCID： 0000-0002-7126-5378。 2 博士学位，新格拉纳达军事大学（哥伦比亚卡希卡-昆迪纳马卡）。 astrid.rubiano@unimilitar.edu.co 。 ORCID： 0000-0002-8894-7121。 3 博士学位，新格拉纳达军事大学（哥伦比亚卡希卡-昆迪纳马卡）。 robinson.jimenez@unimilitar.edu.co 。 ORCID： 0000-0002-4812-3734。
对 DTS 文档进行更改
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大脑会进行反向传播吗？
反向传播这一术语源自一篇题为“通过反向传播误差学习表征”的原始文章（Rumelhart 等人，1986 年）。这是一种机器学习算法，可调整神经网络中连接的权重，以最小化网络实际输出向量与期望输出向量之间的差异（误差）的度量。在神经科学中，术语“反向传播”是指在轴突小丘区域产生的动作电位向后传播到该神经元的输入端（突触后末端或树突棘）。还观察到，循环侧支将神经元的输出带到其输入区域。这并不一定会导致误差校正；相反，它会加强特定神经元的激发。此外，突触连接不允许动作电位从突触后末端（输入区域）跨越到突触前末端（带来传入信号的神经元的输出区域）
通过人工智能技术进行物体识别
1 博士学位，新格拉纳达军事大学（哥伦比亚卡希卡-昆迪纳马卡）。地址：jose.ramirez@unimilitar.edu.co ORCID： 0000-0002-7126-5378。 2 博士学位，新格拉纳达军事大学（哥伦比亚卡希卡-昆迪纳马卡）。 astrid.rubiano@unimilitar.edu.co 。 ORCID： 0000-0002-8894-7121。 3 博士学位，新格拉纳达军事大学（哥伦比亚卡希卡-昆迪纳马卡）。 robinson.jimenez@unimilitar.edu.co 。 ORCID： 0000-0002-4812-3734。
利用人工智能进行科学计算
IV 文献综述 “算法”这个词现在比过去使用得更频繁了。其中一个原因是科学家已经了解到，如果给出一些简单的指令，计算机可以自行学习。这就是算法的全部数学指令。要让计算机做任何事情，你必须编写计算机程序。要编写计算机程序，你必须一步一步地告诉计算机你到底想让它做什么。然后，计算机“执行”程序，机械地遵循每个步骤，以实现最终目标。当你告诉计算机要做什么时，你还可以选择它如何去做。这就是计算机算法的作用所在。算法是完成工作的基本技术。人工智能只需一个算法就能在几秒钟内轻松解决科学问题
通过冲突进行领导和指导
几十年来，管理者往往因其技术能力而非领导潜力而获得晋升。在担任这些新角色时，主要关注的是知识转移，从而提高团队的绩效水平。这种指挥和控制模式在二十世纪上半叶效果很好。1 今天，我们处于一个变化更快、更普遍的时代，年轻员工通常比资深同事或领导者更适应新技术。2 此外，工作方式也发生了变化，由于技术支持的远程工作和虚拟团队的使用增加，更多员工在工作中拥有更大的自主感。这是 COVID-19 疫情之前的一种趋势，此后也因此而加速。在这种环境下，员工希望管理者能够提供支持，帮助他们解决问题、获得发展和晋升机会，并与更大的使命建立联系。随着期望的转变，指导技能不再是管理者的“可有可无”的技能，而是一种必备技能。指导技能已成为高绩效领导者及其团队的关键差异化因素。现在，与员工进行定期的指导对话是管理者工作的很大一部分。在当今的环境中，指导和领导是同义词，员工希望管理者能够提供灵感并帮助他们实现更大的目标。
使用人工智能进行现场测试
现场测试成本高昂且耗时（Jiao & Lissitz，2020 年）。人们做出了各种努力来限制对新项目进行大量现场测试的需要（例如，Glas & van der Linden，2003 年）。一些人转向自然语言处理 (NLP) 来近似项目难度和从项目文本中进行区分（Benedetto 等人，2020 年；Laverghetta 等人，2021 年；Luger，2016 年）。NLP 是人工智能 (AI) 的一个分支，旨在让计算机理解文本和语言。目前，NLP 领域由最先进的深度学习模型架构 Transformer（Vaswani 等人，2017 年）引领。Transformer 的核心是多头注意力机制，它通过识别每个单词与其他单词的上下文关系来有效地创建每个单词的含义。例如，Transformer 能够区分“write a check”和“check the engine”这两个短语中“check”的含义差异。Transformer 还擅长理解相对较长的文本的含义。
对涡轮叶片进行全面、无损检测
TWI 成立于 1993 年，设计并生产使用红外 (IR) 摄像机、专用软件和硬件测量材料中热流并生成部件地下图像的检测系统。1998 年，TWI 获得了 NAVAIR 第二阶段小型企业创新研究 (SBIR) 合同，以开发用于复合材料的手持式红外无损检测 (NDI) 系统。该项目催生了 ThermoScope®，这是一种便携式系统，旨在将热成像技术从实验室环境转移到检测现场。ThermoScope 弥补了超声波（一种速度太慢而无法有效检测大面积区域的点检测方法）和标准热成像技术（能够检测较大区域但属于定性、需要解释且对某些缺陷类型不敏感）之间的差距。如今，ThermoScope 广泛应用于从复合体育用品到军用头盔、直升机旋翼叶片和航天器等各个行业的 NDI 应用。
通过身体活动进行创新
这是一篇理论评论文章，探讨了新技术对教育教学方法的影响，特别强调人工智能及其在体育活动中的应用。目的是分析人工智能对个性化锻炼计划以改善身体健康的影响。所采用的方法是对现有文献的全面审查，侧重于旨在通过人工智能审查体育活动影响的实证和理论研究。结果表明，这项技术正在提高学生和公众的参与度和积极性，从而实现个性化学习并方便获取所收集的信息。总之，本文强调了解决在体育运动和各类体育活动教学中有效运用技术所面临的挑战的重要性。
利用人工智能进行化学
一、引言 化学工业是现代全球经济的基石，供应从药品到聚合物等各种基本产品。随着对提高效率、可持续性和创新的需求不断增长，人工智能 (AI) 的整合已成为解决该行业不断演变的挑战的关键解决方案。人工智能技术，包括机器学习 (ML)、深度学习 (DL) 和高级数据分析，正在彻底改变传统的化学制造实践、研发 (R&D)、安全管理和可持续发展工作。人工智能革命有望开启化学加工的新时代，其中可以实时优化流程，以前所未有的速度发现新材料，并且操作由预测模型驱动。正如 Zhang 等人 (2020) 所述，人工智能已经开始在运营效率和可持续性方面表现出显着的改进。本文探讨了人工智能在整个化学工业中的变革潜力，全面回顾了人工智能应用如何推进生产流程、研究方法、安全标准和环境责任。 增强制造流程：化学制造中的人工智能应用已在运营效率、成本节约和可持续性方面表现出显着的改进。预测