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1 殖民经济，1863-1953
早在法国人到来之前，外国人就已注意到柬埔寨的经济潜力。十三世纪末，中国使节周达观访问高棉帝国时，吴哥王朝的权力和荣耀已不复存在。周达观发现，整个村庄都被夷为平地。不久，吴哥本身将被暹罗人围攻，攻击持续了一个世纪，直到国王们放弃吴哥，在洛韦（Lovek）建立新首都，洛韦位于现首都金边的西北部。尽管政治衰落，周达观所描述的生活方式却令人难以抗拒的轻松，他记录道：“来到这个国家的中国水手高兴地发现，这里不需要穿衣服，而且大米很容易买到，女人很容易说服，房子很容易打理，家具很容易买到，贸易很容易进行，许多水手都离开这里，定居下来。”2
酶交联胶原蛋白作为体内和体外联合设计血液和淋巴管系统的多功能基质
成功翻译许多体外工程组织需要足够的血管化。本研究介绍了一种新型胶原蛋白衍生物，该衍生物含有多种识别肽，用于基于分选酶 A (SrtA) 和因子 XIII (FXIII) 的正交酶交联。SrtA 介导的交联能够在本体水凝胶中快速共同设计人类血液和淋巴微毛细血管和中尺度毛细血管。凝胶硬度的调节决定了新血管形成的程度，而血液和淋巴毛细血管的相对数量则重现了最初植入水凝胶的血液和淋巴内皮细胞的比例。生物工程毛细血管很容易形成管腔结构，并在体外和体内表现出典型的成熟标志物。次级交联酶因子 XIII 用于将 VEGF 模拟 QK 肽原位束缚到胶原蛋白上。这种方法支持在没有外源性 VEGF 的情况下形成血液和淋巴毛细血管。正交酶交联进一步用于生物工程水凝胶，其具有促血管生成和抗血管生成特性的空间定义聚合物组成。最后，基于微凝胶二次交联的大孔支架可实现独立于支持成纤维细胞的血管形成。总体而言，这项工作首次展示了使用高度通用的胶原蛋白衍生物共同设计成熟的微尺寸和中尺寸血液和淋巴毛细血管。
神经技术时代的隐私：调查公众对大脑数据收集和使用
大脑计算机界面（BCIS）正在扩展到医疗领域，成为娱乐，健康和营销。然而，随着Con-Sumer神经技术变得越来越流行，由于脑电波数据的敏感性及其潜在的商品化而引起了隐私问题。对隐私的攻击已被证明，并且在脑对语音和大脑对象解码中的AI进步构成了一套新的独特风险。在这个领域，我们为第一个用户研究（n = 287）做出了贡献，以了解人们对神经技术影响的人们的神经保护期的预期和意识。我们的分析表明，尽管用户对技术感兴趣，但隐私是可接受性的关键问题。结果强调了同意的重要性以及对神经共享的有效透明度的必要性。我们的见解提供了分析当前隐私保护机制差距的基础，这增加了有关如何设计隐私尊重神经技术的辩论。
瑞士科技行业的人工智能现状 - 研究汇编
1. AI 可以带来真正的商业价值：深入案例研究揭示了推动商业价值的各种 AI 实施。 2. 很少有公司制定 AI 战略：只有四分之一的公司制定了 AI 战略。 3. 瑞士科技行业落后于其他行业：管理人员认为，其他制造相关行业在 AI 采用方面更胜一筹。 4. 当前 AI 实施水平低：目前工业应用中 AI 的采用率很低。超过一半的公司尚未考虑在制造或供应链管理中使用 AI，大规模实施仍然是罕见的例外。 5. 规模较小的公司正在落后：规模较小且目前利润较低的公司似乎在 AI 采用方面落后，这表明该技术可能会使大公司受益，而不是为它们提供公平的竞争环境。 6. 预测性维护和机器优化仍然是关键的应用领域：在当前和计划在制造相关领域使用 AI 时，公司持续关注预测性维护和机器优化——这是工业 AI 的两个经典应用领域。 7. 使用生成式 AI 支持知识管理是重中之重。知识管理是重点关注领域。关于人工智能模型，企业主要试验大型语言模型，三分之一的企业预计在未来三年内将扩大规模。这使它成为研究的人工智能技术中最受欢迎的。8. 企业报告人工智能人才短缺：企业在采用人工智能方面受到内部人工智能人才不足的限制，68% 的企业表示他们根本没有或只能获得有限的人才。56% 的企业报告称，缺乏人工智能培训进一步加剧了这一问题。企业也难以获得外部人才，超过一半的企业报告称无法获得来自大学、顾问和初创公司的专业知识。9. 人工智能将进入办公室工作：关于未来的使用，企业对他们在白领增值份额较高的工业应用中扩大人工智能使用的能力最为乐观，包括工程和研发、销售和营销以及客户服务。在这些领域，约三分之一的企业预计将在未来三年内实施规模化人工智能。 10. 监管意识有限：只有少数公司了解人工智能法规。
加利福尼亚大学，伯克利大学电气工程与计算机科学系EECS EECS 40秋季摘要
加利福尼亚大学伯克利工程学院2003年秋季第40周的第8周摘要（通过Farhana Sheikh）电路分析涉及非线性元素§§由于PN连接在本质上是非线性的，因此由PN连接分析产生的电路元素很复杂：例如。i d = i s [exp（qv d /kt）-1]§我们通常通过采用简化的非线性设备模型来简化分析（例如< /div>理想的二极管模型，大信号二极管模型）§图形方法还可以帮助用非线性元素完美整流器模型（理想二极管）分析电路的I-V特征，用于完美的直流或理想二极管的I-V特征。如果相对于所示的参考方向跨二极管施加了负电压，则二极管不会导致任何电流，并且二极管的行为作为开路。二极管被称为“反向偏见”。如果将正电流应用于二极管相对于参考方向，则二极管的行为作为短路，并通过零电压下降的任何电流。
“人工智能”一词起源于 1956 年，当时它在美国新罕布什尔州达特茅斯学院的一次研讨会上首次提出。“人工智能”
自 60 多年前 AI “诞生” 以来，我们已经取得了长足的进步。由于数据收集和聚合、计算机处理能力、存储容量和计算算法的不断改进，AI 取得了重大进展。AI 最有前途的应用之一是图像处理和图像分析。这些进步自然而然地应用于放射学，这是医学领域最依赖影像的分支学科之一。短短几年内，AI 在放射学中的应用“蓬勃发展”，放射学成为美国食品药品监督管理局 (FDA) 批准的 AI 算法的主要分支学科。FDA 批准的胸部影像 AI 模型数量仅次于神经放射学，还有更多的模型正在研究中。除了放射学，病理学是另一个依赖影像的分支学科，AI 也在该领域取得了进展。高通量全切片扫描技术和数字病理学为计算病理学的腾飞搭建了完美的发射台。尽管基于图像的人工智能正在取得令人兴奋的进展，但患者管理并不单单依赖于成像，因此人工智能已经扩展到其他专科，包括遗传学、外科、肺科、肿瘤学和放射肿瘤学。
实习飞行软件、计算机视觉和人工智能 瑞士苏黎世 公司：Daedalean 是一家总部位于苏黎世的初创公司，由前谷歌和 SpaceX 工程师创立，他们希望在未来十年内彻底改变城市航空旅行。我们结合计算机视觉、深度学习和机器人技术，为飞机开发最高级别的自主性（5 级），特别是您可能在媒体上看到的电动垂直起降飞机。如果您加入我们的实习，您将有机会与经验丰富的工程师一起工作，他们来自 CERN、NVIDIA、伦敦帝国理工学院或……自治系统实验室本身。您将构建塑造我们未来的尖端技术。最重要的是，我们还提供在瑞士阿尔卑斯山试飞期间与我们的飞行员一起飞行的机会。项目：不同的团队都提供机会。我们希望更多地了解您，以及我们如何让您的实习成为双方宝贵的经历。告诉我们您一直在做什么，以及您想在我们的团队中从事什么工作。它与深度学习有关吗？状态估计？运动规划？计算机视觉？或者其他什么？向我们展示您的热情所在。如果我们可以在您想要从事的领域提供指导和有趣的机会，我们将一起敲定细节。资格：强大的动手 C++ 经过验证的解决问题的能力如何申请：将您的简历/履历发送至 careers@daedalean.ai 。电话
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已发布版本 (APA) 的引文：Beck, S., Poetz, M., & Sauermann, H. (2022)。人工智能 (AI) 将如何影响开放和协作
作者简介 Susanne Beck 是维也纳 LBG 科学开放创新中心和哥本哈根商学院战略与创新系的高级研究员。她的主要研究兴趣是科学知识生产和基于科学的创新的组织。在她目前的项目中，Susanne 调查了在科学研究过程中应用开放和协作实践的个人和组织层面的前因、后果和偶然性。她的出版物和工作论文获得了管理学院、欧洲管理学院和研发管理会议的多个奖项。她还是工业和创新科学开放创新特刊的首席客座编辑、年度科学研究开放创新会议的联合组织者，以及涉及 35 位作者等的多个合作写作工作的首席协调员。
科罗拉多州最高法院
1 本意见重点关注科罗拉多州的政治细分原则，不涉及该原则的联邦版本。科罗拉多州的判例法以多种方式引用了此处描述的原则。参见，例如，Aurora Pub. Sch. v. AS, 2023 CO 39, ¶ 32, 531 P.3d 1036, 1045（“政治细分原则”）；Aurora Urb. Renewal Auth. v. Kaiser, 2022 COA 5, ¶ 35, 507 P.3d 1033, 1041（“政治细分地位原则”）；Romer v. Bd. of Cnty。 Comm'rs，956 P.2d 566, 573 (Colo. 1998)（“马丁规则”（引用 Maurer v. Young Life，779 P.2d 1317, 1323 (Colo. 1989)））；City of Greenwood Vill. v. Petitioners for Proposed City of Centennial，3 P.3d 427, 436 (Colo. 2000)（描述该原则但未提供标签）。在本意见中，我们交替使用“政治细分原则”和“马丁规则”这两个术语。
机器学习增强的列生成...
我们以前的研究引入了一种改进的伏诺图方法，以提高州级在状态疫苗分布的效率。与广泛使用的柱生成技术相比，尽管运输费用更高，但该方法的运输成本降低了5.92％，需求覆盖率增加了28.15％。两种方法都有效地解决了分布问题，但由于决策变量的复杂性和数据的大规模性质，它们经历了大量的CPU时间。我们的论文着重于提高计算效率，同时保持解决方案的质量。文献提出了各种方法来提高基于Voronoi图的技术的效率。例如，Lipin（2014）引入了凸船体方法，而Chen＆Merkel（2006）利用这种技术在随机测试中减少了选择开销。此外，Li＆Liu（2020），Ohya等。（1984），秦等人。（2017）和Karavelas（2004）各自提出了降低计算冗余并提高效率的策略。但是，由于奖励功能和子区域重塑策略的差异，这些方法并不直接适用于我们修改的Voronoi图。为了解决这个问题，我们建议开发一种新算法，该算法将机器学习纳入增强的列生成（CG）方法，以改善运行时。