XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System难以解决
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看似难以解决的冲突。一系列复杂的历史、意识形态、政治、经济、地理、领土和环境因素造成了国家内部和国家之间的紧张局势，有时甚至演变为国家间和国家内部的暴力冲突。这些冲突反过来又进一步削弱了国家提供公共服务的能力、社会凝聚力，进一步增加了其人口的脆弱性（特别是在历史上被边缘化的边境地区），从而增加了未来发生冲突的风险。气候变化现在加剧了本已困难的局势，导致对自然资源的紧张局势加剧。不同类型的连续冲击导致流离失所者人数创下纪录，并增加了向海湾国家的移民，其中大部分是非正规的移民（世界银行，2021 年）1 。
深度学习和变形金刚中的硕士论文
组合优化在多样化的物流，制造，基因组学和合成生物学等多样化的领域中的许多现实应用中都起着至关重要的作用。这些问题及其复杂的变化的NP坚硬性质使它们难以解决。传统方法通常依赖于数十年研究的确切算法和启发式方法。但是，他们在可伸缩性和对其他问题的适应性方面挣扎。为了克服这些局限性，深度学习的成功导致了神经组合优化（NCO）的出现，后者从传统方法偏离了传统方法，以利用神经网络的概括能力。在这里，通过从数据中学习无需手动制定算法规则的数据，对神经网络进行了培训，从而生成了近乎最佳的解决方案。
五项值得立即采取行动的新兴技术
未来十年将出现的五大强大技术既有望改善社会，也有望颠覆社会。人工智能（AI）系统无需经过明确训练即可自学新技能，从而赋予其不可预测的能力。人工智能驱动的神经技术可以直接读取和写入大脑，这对某些人来说是一种福音，但也增加了监视或精神控制的隐患。可以设计生命和设计新药（或新疾病）的生物技术正变得越来越强大，也越来越容易获得。太阳辐射管理等气候干预措施可以迅速冷却大气，但可能会破坏生态系统的稳定。量子技术可以解决曾经难以解决的计算问题并创建超级安全的通信，但也会破坏现有的加密形式。
加密安全：对欧洲数字主权至关重要
许多加密系统的安全性依赖于解决某些数学问题的难度，例如因式分解大数或求解离散对数问题。经典计算机很难在合理的时间内解决这些数学问题，因此这些数学问题适合用于保护敏感数据。量子计算机对经典密码学（对称和非对称，非对称密码学比对称密码学更容易受到量子威胁）的安全性构成了重大威胁，因为它们能够有效地解决经典计算机难以解决的某些数学问题。这是因为量子计算机遵循量子力学原理，这使它们能够比经典计算机更快地执行某些复杂计算。使用量子计算机破解传统密码学的算法已经存在，其中最著名的例子是 Shor 算法。
解码性别：一种用于将印度名称分类为高级功能提取的机器学习方法
根据印度名字对性别进行分类，这对国家的巨大文化，语言和地区多样性提出了独特的挑战。现有的方法经常难以解决由宗教，家族和语言影响塑造的命名惯例的复杂性，从而导致不一致和不准确的分类。为了应对这些挑战，这项研究开发了一种文化多样的数据集，分别是313万名男性和女性名称以及杠杆先进的机器学习（ML）和性别分类的深度学习（DL）技术。这些名称来自印度选举数据，使用自定义脚本生成的合成名称以及网站上的公开名称以确保多样性。评估了十二个ML模型，并具有前四个卷积神经网络（CNN），长期短期记忆（LSTM），门控复发单元（GRU）和XGBOOST，以详细分析。
经济状况：重回快车道
2024 年，全球经济呈现稳定但不均衡的增长。一个值得注意的趋势是，由于供应链中断和外部需求疲软，全球制造业（尤其是欧洲和亚洲部分地区）放缓。相比之下，服务业表现更好，支撑了许多经济体的增长。大多数经济体的通胀压力有所缓解。然而，服务业通胀仍然持续存在。尽管大宗商品价格已经稳定下来，但同步价格上涨的风险仍然存在。由于各经济体的增长情况不一，最后一英里的通货紧缩被证明难以解决，各国央行可能会制定不同的货币宽松路径。这将导致未来政策利率和通胀轨迹的不确定性。除此之外，地缘政治紧张局势、持续的冲突和贸易政策风险继续对全球经济稳定构成重大挑战。
人工智能在可再生能源系统中的应用
由于可再生能源发电的强烈不确定性和波动性，可再生能源系统变得越来越复杂。传统的基于模型的方法将难以解决未来可再生能源系统的分析、调度和控制问题。近年来，随着智能电网的发展，电力系统运营商通过智能电表和先进的传感设备收集越来越多的数据。它促使人工智能 (AI) 方法的使用，该方法可以直接从海量数据中学习有用的信息，以处理复杂的非线性问题，而无需假设和简化。顺应这一趋势，本期特刊旨在介绍人工智能在可再生能源系统中应用的最新研究。经过仔细的同行评审，本期特刊共接受了 17 篇论文。本期特刊可分为三个一般主题，其摘要如下。
评论文章 人机协作的未来趋势：使用多种智能和学习风格的 AI/AGI 综合分类法
本文讨论了开发新一代通用人工智能 (AGI) 系统的一些趋势和概念，这些趋势和概念涉及人类智能的复杂方面和不同类型的方面，尤其是社交、情感、注意力和道德智能。我们描述了多种人类智能和学习风格的各个方面，这些方面可能会影响各种人工智能问题领域。使用“多种智能”的概念而不是单一类型的智能，我们根据各种 AGI 的认知技能或能力对其进行分类并提供工作定义。未来的人工智能系统不仅能够与人类用户和彼此进行通信，而且还能够有效地交换知识和智慧，具有合作、协作甚至共同创造新事物和有价值的东西的能力，并具有元学习能力。诸如此类的多智能体系统可用于解决任何单个智能体难以解决的问题。