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太阳能操作的汽车启用了AI
摘要：可再生能源与人工智能（AI）的融合刺激了一场运输革命，这是由配备高级AI功能的太阳能汽车的兴起来举例的。这个摘要挖掘了汽车中太阳能和AI技术的整合，研究了它们的协同潜力，可以改变汽车行业，并为更可持续的未来铺平道路。该论文提出了太阳能汽车的概念，并讨论了它们在减少与常规化石燃料相关的环境问题方面的重要性。太阳能由车辆建筑中内置的太阳能电池板捕获，提供了一种干净且丰富的电源，最大程度地减少了对不可再生资源的依赖，并降低了温室气体的排放。此外，太阳能电池板效率和能源储能技术的进步提高了太阳能汽车的实用性，以广泛使用。此外，AI驱动的自动驾驶功能通过减少人体错误并允许主动避免碰撞方法来提高安全性。本文强调了如何支持AI的太阳能车辆有可能完全改变汽车行业并加速转移到可持续运输网络关键词：能源管理，移动性，智能电网，人工智能，可再生能源，可再生能源，可持续性，可持续性，太阳能动力汽车
“盲人AI导盲系统”
4 Yogesh Y. putage，学生，计算机工程系，帝国工程与研究学院，浦那。 ------------------------------------------------------------------***--------------------------------------------------------------------------------- 摘要 - 在当今世界，人工智能为任何问题都提供了广泛的解决方案。本文介绍了一种“盲人人工智能引导系统”。该系统是深度学习和物联网的跨学科方法。我们的设备形状像一副眼镜，可以为这些人提供有效和安全的引导。与现有系统相比，该系统快速而准确，通过使用 YOLO 算法从摄像头提供的图像帧或视频中检测物体，并使用超声波传感器和红外传感器的独立模块检测障碍物。此外，为了引导人员，我们使用自然语言处理来语音指挥系统并以语音的形式获取感知。该系统可以帮助检测楼梯、任何地方的文本、人、挖掘、臀部、车辆、门、障碍物和货币，这将有助于盲人独立生活。关键词：人工智能、深度学习、物联网、YOLO 算法、物体检测、超声波传感器、红外传感器、自然语言处理。1. 简介
机械修理工 - MilitaryNewbie.com
作为工具室管理员，您在创建安全的工作环境中发挥着非常重要的作用。您的几项工作与车间工具的良好工作状态和安全使用直接相关。如果您将不正确研磨的麻花钻交给没有经验识别缺陷的人，如果钻头“挖入”或将工件从钻床中抛出，则人员受伤的可能性非常大。弹簧或磨损过大的扳手可能会成为任何不知情的用户的真正“指关节破坏者”。当有人试图使用液压机将两个零件压合在一起时，未校准的外径千分尺可能会造成麻烦。您可以预防的潜在灾难不胜枚举。要记住的重要一点是，作为工具室管理员，您对海军使命的贡献比乍一看的要多。如果您对工具室安全有任何疑问，请咨询您的主管或海军职业安全与健康 (NAVOSH) 海上部队计划手册 OPNAVINST 5100.19B。
在人力资源领域的人工智能（AI）的使用大幅增加，尤其是在招募和促进过程中。
在人力资源领域的人工智能（AI）的使用大幅增加，尤其是在招募和促进过程中。本研究调查了在这些关键组织选择中使用AI技术的道德意义。随着AI驱动的算法在人事管理中变得越来越普遍，提高效率和公正性的潜在好处必须与出现的道德考虑之间保持平衡。这项研究探讨了算法公平性的问题，重点是减少AI驱动的招聘和促进系统的偏见技术。我们调查了透明的AI程序和技术对持有负责其输出的AI系统的重要性，以及在AI驱动的人力资源系统中对数据使用，存储和安全性的道德问题。关键字：人工智能（AI），雇用决策，促销决策，人力资源技术。如何引用：Aliza Tabassam，Ghazala Yaqoob，Vo Hung Cuong，Mashal Syed，Asma Shahzadi和Fahad Asghar。（2023）。在雇用和晋升决策中使用人工智能的道德意义。管理与教育研究创新杂志（Jomeri），1（2），1-15。https://doi.org/10.5281/zenodo.10066900https://doi.org/10.5281/zenodo.10066900
人工智能在
共同基金行业通过为投资者提供多样化的投资机会，在全球金融格局中起着关键作用。鉴于金融市场的复杂性和竞争力的日益增长，创新的解决方案对于提高投资绩效和客户满意度至关重要。最近几年看到了资产管理中一些重要的新范式，这主要是由于人工智能的发展（AI）。本文挖掘了AI在传输共同基金运营中的重要性，并突出了未来的实现。最近的研究表明，基于AI的技术可以显着增强共同基金管理的大多数领域。从预测分析到自动化客户服务解决方案，AI提供了可以使投资策略最佳并增强客户参与度的工具。本文试图通过研究其运营框架，在AI集成中使用的方法，建模和分析技术的方法，对投资策略中使用的方法，对AI应用程序的最新研究成果以及该领域的AI研究结果以及未来的前景来提供有关AI如何重塑共同基金行业的全面概述。
脑损伤恢复中的自适应神经可塑性
本综述探讨了神经可塑性与脑损伤恢复之间的关系。由于脑损伤经常导致严重的损伤，神经可塑性的适应能力变得至关重要。我们首先描述神经可塑性的基本原理及其与康复的关系。研究不同形式的脑损伤及其神经学影响凸显了康复的复杂困难。通过揭示细胞过程，我们揭示了损伤后的突触适应性。我们对突触可塑性的研究深入探讨了轴突发芽、树突重塑和长期增强的平衡。这些过程描绘了变化中的神经弹性。然后，在损伤后，我们研究即时和缓慢的神经可塑性改变，将适应性重组与适应不良的重组区分开来。随着康复的进行，我们评估了利用神经可塑性潜力的技术。这些方法利用大脑的可塑性进行治疗，从虚拟现实和脑机接口到约束诱导运动疗法。探讨了伦理和个性化神经康复。我们仔细研究了联合治疗的前景以及将新知识应用于临床实践的困难。总之，本分析强调了神经可塑性在脑损伤恢复中的关键作用，为改善损伤后的生活提供了复杂的方法。
资产完整性技术专家
• 为完成 Birchcliff 的管道安全和损失管理计划 (SMLS) 和压力设备完整性管理计划 (PEIMP) 中所述的流程和任务提供日常支持。 • 协助相关数据库 (Emaint 和 Maxi-Trak) 中的管道和压力设备完整性活动的数据收集、数据输入、内部审计和系统维护。 • 与运营人员合作，确保新管道正确调试，包括与 BIR 资产完整性、BIR 运营和当前阴极保护 (CP) 供应商的沟通细节。 • 根据指示为设备和管道调试、检查和维护活动提供支持，例如在线检查、确认和维修挖掘、压力容器和储罐维修、涂层维修、腐蚀抑制剂和/或杀菌剂验证、细菌测试和腐蚀试样安装。 • 与服务提供商和运营人员合作，确保按要求实施与资产完整性相关的纠正措施，包括源自变更管理计划、检查、阴极保护报告和化学抑制报告的任务。 • 见证第三方穿越 Birchcliff 管道、回填和关键 HDD 操作。 • 召开内部管道完整性会议并协助编制年度管道风险评估和完整性摘要报告。 • 按照指示协助对管道、设施或压力设备进行审计 (AER 和 ABSA)。
脑损伤恢复中的自适应神经可塑性
本综述探讨了神经可塑性与脑损伤恢复之间的关系。由于脑损伤经常导致严重的损伤，神经可塑性的适应能力变得至关重要。我们首先描述神经可塑性的基本原理及其与康复的关系。研究不同形式的脑损伤及其神经学影响凸显了康复的复杂困难。通过揭示细胞过程，我们揭示了损伤后的突触适应性。我们对突触可塑性的研究深入探讨了轴突发芽、树突重塑和长期增强的平衡。这些过程描绘了变化中的神经弹性。然后，在损伤后，我们研究即时和缓慢的神经可塑性改变，将适应性重组与适应不良的重组区分开来。随着康复的进行，我们评估了利用神经可塑性潜力的技术。这些方法利用大脑的可塑性进行治疗，从虚拟现实和脑机接口到约束诱导运动疗法。探讨了伦理和个性化神经康复。我们仔细研究了联合治疗的前景以及将新知识应用于临床实践的困难。总之，本分析强调了神经可塑性在脑损伤恢复中的关键作用，为改善损伤后的生活提供了复杂的方法。
共生关系揭示了相互作用...
2。金融学院，国立大学，圣地亚哥92110，加利福尼亚，美国摘要：本文研究了技术与AI（人工智能）之间的动态关系，以及社会要求在推动AI研究和采用方面所起的作用。多年来，技术已经急剧提高，为AI的崛起提供了基础。AI系统在计算机电源，数据可用性和复杂算法方面的进步都取得了令人难以置信的壮举。另一方面，社会对效率，增强医疗保健，环境可持续性和个性化经验的需求已成为AI进步的强大加速器。本文探讨了技术如何赋予AI的能力以及社会需求如何决定其进步，从而强调了他们的共生关系。这些发现强调了负责任的AI研究的重要性，该研究既考虑技术实力和道德问题，以确保AI继续为更大的利益服务。Key words: Technology, AI, society, evolution, advancements, computing power, data availability, algorithms, efficiency, healthcare, environmental sustainability, personalized experiences, automation, machine learning, natural language processing, image recognition, predictive analysis, cloud computing, BD (big data), user experience, innovation, ethical considerations, responsible AI development.1。简介
供应链管理中预测维护的机器学习
最近已经发现，包括供应链管理在内的各个部门中机器学习的最重要应用之一是预测性维护。这项研究的目的是调查在供应链管理框架内使用机器学习策略来预测维护的。传统的维护程序通常由于各种设备的意外故障而导致供应链中的效率低下和中断。可以通过使用预测性维护方法可以大大提高供应链操作的可靠性和性能。本文首先概述了预测性维护及其在供应链管理中所起的作用。讨论了意外设备故障和级联反应所带来的供应链中的问题。在预测维护的背景下，分析和讨论了许多不同的机器学习技术，包括监督学习，无监督学习和深度学习。除此之外，该研究还研究了数据收集策略，讨论了传感器数据，过去的维护记录以及可能影响设备健康的外部影响等主题。此外，本文讨论了与在供应链环境中安装预测维护系统相关的实施问题。其中一些挑战包括数据质量和集成，实时决策，成本问题等。本文调查了边缘计算和工业互联网（IoT）设备在使数据收集，分析和预防性维护更加有效的作用。