摘要 条约和习惯法都绝对禁止直接攻击平民。然而,平民并不总是受到保护,因为国际法中也规定了例外情况。这些例外情况是由于在保护平民和民用物体与有效军事进步之间取得平衡而产生的。直接攻击和这些不分皂白的攻击之间的差异非常明显,国际法和国家法律意见中都有所体现。当某些军事优势因素超过保护平民或民用物体的利益时,不分皂白的攻击被视为合法。这被称为比例原则或比例评估,对于交战国的决策者和军事指挥官来说至关重要。什么构成对平民的合法攻击将在军事进步的更大优势中得到体现。因此,在决定是否发动攻击之前,决定发动攻击的人一方面要考虑军事进步,另一方面要考虑保护平民和民用物体。在决定此事时,需要考虑客观因素和主观因素。客观因素可能是确定某个建筑物或某个人是否应被视为平民。也可能是技术因素,例如在评估军事目标时选择的武器或与平民的距离。主观因素更难决定,因为它们通常涉及预期的军事优势。如果预期的军事优势被认为不够重要,则不应发动攻击。然而,由于其主观性,这是一个有争议的领域。在决定不分皂白的攻击是否合法或非法时,这一比例原则是关键。可以理解的是,主观评估取决于许多因素,有时很难用理论方式充分解释。该体系包含条约和习惯法,虽然并不总是能够充分解释比例原则在实践中的含义,但却相当全面。
摘要 条约和习惯法都绝对禁止直接攻击平民。然而,平民并不总是受到保护,因为国际法中也规定了例外情况。这些例外情况是由于在保护平民和民用物体与有效军事进步之间取得平衡而产生的。直接攻击和这些不分皂白的攻击之间的差异非常明显,国际法和国家法律意见中都有所体现。当某些军事优势因素超过保护平民或民用物体的利益时,不分皂白的攻击被视为合法。这被称为比例原则或比例评估,对于交战国的决策者和军事指挥官来说至关重要。什么构成对平民的合法攻击将在军事进步的更大优势中得到体现。因此,在决定是否发动攻击之前,决定发动攻击的人一方面要考虑军事进步,另一方面要考虑保护平民和民用物体。在决定此事时,需要考虑客观因素和主观因素。客观因素可能是确定某个建筑物或某个人是否应被视为平民。也可能是技术因素,例如在评估军事目标时选择的武器或与平民的距离。主观因素更难决定,因为它们通常涉及预期的军事优势。如果预期的军事优势被认为不够重要,则不应发动攻击。然而,由于其主观性,这是一个有争议的领域。在决定不分皂白的攻击是否合法或非法时,这一比例原则是关键。可以理解的是,主观评估取决于许多因素,有时很难用理论方式充分解释。该体系包含条约和习惯法,虽然并不总是能够充分解释比例原则在实践中的含义,但却相当全面。
摘要 条约和习惯法都绝对禁止直接攻击平民。然而,平民并不总是受到保护,因为国际法中也规定了例外情况。这些例外情况是由于在保护平民和民用物体与有效军事进步之间取得平衡而产生的。直接攻击和这些不分皂白的攻击之间的差异非常明显,国际法和国家法律意见中都有所体现。当某些军事优势因素超过保护平民或民用物体的利益时,不分皂白的攻击被视为合法。这被称为比例原则或比例评估,对于交战国的决策者和军事指挥官来说至关重要。什么构成对平民的合法攻击将在军事进步的更大优势中得到体现。因此,在决定是否发动攻击之前,决定发动攻击的人一方面要考虑军事进步,另一方面要考虑保护平民和民用物体。在决定此事时,需要考虑客观因素和主观因素。客观因素可能是确定某个建筑物或某个人是否应被视为平民。也可能是技术因素,例如在评估军事目标时选择的武器或与平民的距离。主观因素更难决定,因为它们通常涉及预期的军事优势。如果预期的军事优势被认为不够重要,则不应发动攻击。然而,由于其主观性,这是一个有争议的领域。在决定不分皂白的攻击是否合法或非法时,这一比例原则是关键。可以理解的是,主观评估取决于许多因素,有时很难用理论方式充分解释。该体系包含条约和习惯法,虽然并不总是能够充分解释比例原则在实践中的含义,但却相当全面。
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
1. 有效使用适合问题的现有技术 2. 现有技术的有用组合 3. 开发有用的工具 4. 开发有趣的应用程序 5. 有效实施现有技术 6. 分析人工智能系统可以有效工作的环境 7. 评估商业价值和开发成本,包括技术内容 8. 系统化人工智能系统开发和运行的专有技术 传统的论文同行评审标准要求根据定量的实验结果对新颖性、有用性和可靠性进行客观评价,但在实际的人工智能系统中通常很难提供这一点。因此,我们的同行评审政策是,如果文章包含成员可以应用于其他案例的论点,被认为对于学会授权有意义,存在无法呈现完全客观的评估结果的正当理由,并且从提议的系统中获得的行动和效果以逻辑一致的方式进行断言,那么即使是定性评估也会接受。 ③ 原创论文(概念论文) 一个学术领域一旦建立并成熟到一定程度,就需要高度完成的论文,其中包括严格的公式化和通过可靠的评估实验来验证其实用性。这虽然可以看作是学术研究发展的自然趋势,但也可以说,这与人工智能研究本身的前沿性相悖。开创了人工智能研究领域的前沿研究不能用上述成熟领域论文的标准来评判。 例如明斯基关于框架理论的论文、一般框架问题、RoboCup的提案等很多研究项目都为学术和技术的进步做出了重大贡献,但可以说在它们发表的时候,很难用成熟领域的标准来评价它们。此外,这些研究项目提出的理念或方法,或提出的课题,即使提出时验证不充分,也算是“有意义的提案”。虽然这些项目投入了大量精力,但要看到其作用还需要时间。 概念论文类别旨在鼓励纳入此类论文。我们的审查政策不太注重定量或客观评价,决定将由编辑委员会负责做出。
我们已经研究了通过重复热预处理和负电子亲和力(NEA)激活周期制备的GAAS表面的光发射特性。表明,光发射效率随预处理序列发生了巨大变化。我们已经用两个具有不同量子效率的GAAS样品讨论了光发射特性,并发现量子效率随预处理序列的变化与量子效率的绝对值无关。此结果表明电子的发电和传递和发射是独立的过程。我们还讨论了新型的NEA激活方法,该方法有望改善光发射特性。I.引言碱金属在半导体表面上的吸附是从科学和实践的角度来看的重要系统,并且多年来已经对许多人进行了研究。例如,当电子亲和力的GaAS半导体大约为4 eV,因为大量条件会通过CS的交替供应和O 2(或NF 3)的交替激活,其表面的真空水平位于大量导带以下,并且该条件定义为负电子亲和力(NEA)。当光子能量在GAAS带隙能(E G = 1.4 eV)附近的激发灯照亮表面时,Valence Electron会激发到最小的传导带,并可以轻松逃脱到真空中。NEA-GAA具有很大的优势,例如自旋极化,低发射率,短束和高量子效率(QE)电子束,并且NEA-GAAS表面已被用作1970年代1的加速器的光(1)。碱金属在GAAS表面上的吸附已被广泛应用于各种场,但尚未详细阐明其吸附结构和光发射机制。将光发射过程的定性或现象学解释提出为Spicer的三个步骤模型2),并且吸附结构由多种模型(例如Hetero Junction,cluster或偶极模型3,4)预测。很难用碱金属和氧原子的几个单层观察到实际的NEA结构,因为在真空中,热环境和残留气体很容易降解NEA-GAAS表面。这些结构变化降低了NEA-GAAS光电的性能。最后,我们将简要提出新型的NEA激活方法。有可能改善光发性属性。
在过去的几年中,数字化在线症状检查器和面向患者的数字化分诊工具变得越来越普遍。这些工具允许患者输入他们的症状并回答问题,并获得可能的诊断或关于哪种级别的护理更合适的建议[1]。数字分诊解决方案通常侧重于初级保健情况[2],因为这些情况通常不太紧急,可以分诊为不同紧急程度以优化排队和资源分配,而且与急诊医学分诊系统相比,通常不需要体检。人工智能(AI)或机器学习通常被描述为显著改善各种分诊系统的潜在方法[3-5]。然而,评估分诊解决方案很复杂。很难用一个主要结果[6]来捕捉分诊系统的许多重要方面(例如病情覆盖率、诊断准确性、患者安全性和随之而来的资源利用率)。这种复杂性可以解释为什么对数字分诊解决方案的前身——传统的初级保健电话分诊系统的全面验证相对较少[7,8]。此外,分诊系统通常使用患者病例样本进行验证,患者病例样本是对具有预定正确诊断和/或护理级别的临床病例的简短描述。病例样本是一种实用的方法,但在评估像分诊这样复杂的事物时可能会有局限性。最近的研究试图比较不同数字分诊系统的准确性[9,10]。总体而言,评论得出的结论是,尽管使用率增加,但关于分诊系统准确性的研究和数据仍然有限[11]。此外,关于研究这类快速发展的系统的具体方法学挑战的已发表研究有限。由于数字分诊系统已经在医疗保健领域实施[12],因此更好地了解它们的工作原理很有价值。准确性是分诊系统实用的必要但不是充分条件。考虑到使用标准化病例样本评估复杂干预措施之间可能存在不匹配,了解使用病例样本理解分诊准确性的潜在局限性可能会很有用。更好地了解研究数字化人工智能分诊系统准确性的具体挑战可能有助于设计未来的研究。因此,本系统评价旨在总结当前关于在初级保健环境中研究数字化患者操作人工智能分诊系统准确性的障碍的知识。
1简介日本有近10,000例肌萎缩性侧索硬化症患者。 ALS患者的体育锻炼困难。因此,正在对大脑计算机接口(BCI)进行研究,该脑电波使用脑电波来与他人和计算机操作进行沟通。有一种使用P300的BCI方法。 p300是外部视觉和听觉刺激引起的一种潜力,在刺激后300毫秒至500毫秒内出现。通过捕获所选对象的P300,您可以选择目标并输入文本。 p300-播种机是使用p300拼写字符的系统。与字母数字字符排列的矩阵的每一行或列都以伪随机为基础点亮,以使所有字符在有限的时间内发光相同的次数。通过检测光刺激引起的P300,用户可以识别他们想要拼写的角色。使用非侵入装置测量脑波。这次,我们将报告p300-Speller实验的结果和P300的检测。 2在P300串联实验中进行的2个实验,捕获了与事件相关的电势,它是由用户打算的字符的照明引起的。这次,将字母数字字符放在6x6矩阵中,字母为蓝色,刺激为绿色。这是因为有报道说,与使灰色文本发光白色的常规方法相比,右脑的视觉皮层有所增加[1]。 图1显示了实验中使用的p300销售器。平均刺激时间和刺激间隔均为173.7 ms。一种尝试是眨眼每行30次,并要求对象计算指示字符(目标)点亮的次。 EPOC+用于测量脑波。采样频率为128Hz。 3预处理在实验中获得的脑波对每个试验进行带通滤波器(1.0至15.0Hz)。接下来,为了消除闪烁的噪声,在25μV的上限和下限为-25μV的情况下进行剪辑。此后,将基线设置为刺激力矩之前约102 ms(13点),从刺激时刻开始,将基线平均值从波形中减去1秒(128点)。 脑波中有很多噪音,很难用单个波形区分p300。因此,加法平均方法用于清楚提取对刺激的反应。添加和平均的波形数量越大,p300更容易区分,但是确定歧视和用户所需的时间将承受负担。因此,有必要确定p300的平均额外算术数量。图2显示了目标为O时T8通道的五个波形的平均值(第3行,第三列)。在刺激后250 ms的行属性的行和柱中可以看到电峰。这被认为是P300。 4。歧视方法分类目标和非目标字符(非目标)。作为BCI的CNN,已经提出了使用可分离卷积的“ EEGNET” [2]。深度
卵子研究杂志。20,编号1,1月至2024年2月,第1页。 75-84 GAAS 1-X P X /SI 1-Y GE Y /GE三重连接太阳能电池的模拟和优化A. < /div>B. Azzououm B,A。Aissat A,B,C *,J。P. Vilcot C A艾哈迈德·德拉亚(Ahmed Draya),阿德拉尔(Adrar),阿尔及利亚B技术学院,Blida.1。Poincare Avenue,60069,59652 ASCQ的Villeneuve,法国本文着重研究和模拟GAAS 1-X P X /SI 1-Y GE Y /GE Y /GE三连接太阳能电池结构。首先,已经研究了与SIGE层相关的应变和带隙能。最佳锗浓度为0.88,应变约0.45%。然后,对上层GAAS 1-X P X /Si 0.12 GE 0.88的应变和带隙能的磷光浓度效应进行了优化。在室温下,最佳输出参数达到J SC = 34.41ma/cm 2,V OC = 1.27V,FF = 88.42%,η= 38.45%,吸收厚度为4.5µm,x = 0.47,菌株的菌株不超过1.5%。这项研究使我们能够设计高效,低成本的3J太阳能电池。(2023年10月23日收到; 2024年1月13日接受)关键字:半导体,效率,三连接,太阳能电池,光伏1.引言提高太阳能电池的效率会导致瓦特峰成本的降低[1]。在提供提高效率的技术中,我们发现了多期太阳能电池。但是,这些配置的制造成本仍然昂贵。后者基于一组具有不同带隙能的半导体材料的堆叠,该布置旨在吸收太阳光谱的最大值[2]。实际上,基于III-V化合物材料的多期太阳能电池提高了效率,并且似乎是光伏应用的未来。越来越多,它们已成为最前瞻性的太阳能技术[3,4]。降低成本所采用的技术之一是使用硅底物。因此,单层生长的GAASP/SI细胞可能是为空间应用提供低成本和高效率太阳能的合适候选者。,尽管在实验中众所周知,由于晶格不匹配高和热膨胀系数的巨大差异,很难用硅生长III-V材料[5-8] [5-8]。一种有希望的方法来克服这些限制并提高IIII-V 3J 3J太阳能细胞的效率,而不是使用Dermanium元素,而不是使用底层硅元素。锗的特征是直接带隙能在300K时为0.66 eV,因此吸收边缘比Si陡峭,SI陡峭,太阳辐照度光谱和低成本材料的光谱重叠更大。此外,锗元素可以与晶格匹配与III-V材料一起生长。这种优势使其成为吸收低能光子的有前途的材料[9,10]。由于这些最后的原因,在目前的工作中,锗被用作底部细胞。Fadaly等。此外,如[12]中报道,详细阐述了实验结构GAA 0.79 p 0.21 /si 0.18 ge 0.82双连接太阳能电池。将SIGE作为IIII-V顶部太阳能电池和底部电池之间的缓冲层的整合可以减少III-V核的位错界面,并提供高质量的底部太阳能电池。[11]证明了Si 1-ge Y合金的计算寿命接近III – V组半导体的寿命,因为从理论上讲,它们可以结合直接的带隙,波长态度和强烈的光学转变[11-13]。为了增强其表演的目标,三连接是 *通讯作者:sakre23@yahoo.fr https://doi.org/10.15251/jor.2024.201.75
BeamIt组已开发出AM工艺,用于最高性能的铝合金:AL2024 RAM2C超轻铝合金3D由BeamIt打印的超轻铝合金在高温下表现良好:非常适合在赛车运动,汽车和航空部门应用。fornovo di taro(意大利帕尔马)2021年6月28日 - 每天都有更多的行业转向增材制造业,并投资不断发展的技术,以生产构成构成的组件,这些组件的表现优于那些用传统流程制成的组件。最近,尤其是在赛车领域的需求增加了铝合金,这些铝合金可以将维持高性能水平的能力结合在一起,而不论温度与极重的温度如何。Beamit Group迅速做出响应,Beamit集团总裁Mauro Antolotti说:“我们的首要任务是为客户提供高级材料和流程,以便他们可以直接而轻松地将这些创新转移到其产品上。这种不断发展的进步是我们小组长期战略不可或缺的一部分,并得到了一个强大,组织良好的团队的支持,致力于取得更具竞争力的成果。” 2024 RAM2C铝合金在室温和高温下的添加剂制造生产的过程与Beamit中的参数相比,与当前正在使用的其他合金相比,它在室温和高温下的性能更好,而且它非常艰难,而且非常轻巧。这些特征使其非常适合在赛车运动和汽车领域的应用,以用于悬架,底盘的一部分和动力总成的结构部分,因此基本上是发动机附近的任何部分。改变热处理实际上可以改变材料的性能。使用传统技术处理的合金通常用于飞机的结构部件,但是添加剂制造为航空航天设计的未来开辟了新的视野,从而使能够降低能源消耗和成本的更轻和更高的结构零件。到目前为止,包括2024年在内的2000系列铝合金在AM世界中因其组成而无法通过增材制造加工而闻名。合金(例如铜,锌和镁)中的元素在完全不同的温度下凝固,并且很难用激光融化它们以产生固体元件。该项目的第一步是与Elementum 3D合作:选择与Elementum 3D的AL2024-RAM2C材料打印,这是一种2000系列铝合金组成,并通过获得专利的RAM添加了。最艰巨的挑战是发现合金的理想过程窗口。Beamit Group的研发团队从完全集成的价值链提供的集成过程中受益匪浅,并采用了解决该问题的多学科方法。“ 2024合金完美地体现了我们谈论添加剂过程的综合发展时的意思。已经由一个多学科研究小组和使用独特的机械来研究和应用顶级精确过程,以实现我们的结果,就像在这种情况下一样,我们可以肯定地说,这绝对是非凡的。”铝合金一定需要进行热处理以达到最大的机械性能水平,因此为2024 RAM2C合金定制了一个特定的周期。除了为合金的热周期找到理想的解决方案外,Beamit Group的研发团队开发了不同的后打印过程,使客户能够具有具有自定义属性的模块化解决方案。Beamit组材料和特殊过程经理Alessandro Rizzi解释说:“很难通过L-PBF处理2000系列铝合金,因此开发这种材料确实激发了我们的动力。此外,热处理的作用对于AL2024 RAM2C至关重要,使我们能够试验不同的稳定过程,并保证了最大的性能,包括空气内和HIP-Q处理。”实际上,Beamit组目前正在研究高压热