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免费品牌战略模板。 - Grey Coffee
在打造品牌时，你需要能够深入了解你的受众。建立一个热爱你的品牌的忠实追随者社区或部落，是为你的品牌创造长期成功可持续发展未来的方式。品牌建设经常被描述为牵线搭桥，这是一个很好的参考，因为它就是牵线搭桥。你的客户有一个问题，这个问题的答案可能是你的品牌，但他们还不知道。这就是你必须牵线搭桥的地方，你解决了客户的问题吗？你解决了吗？……这很好，但是什么让你与其他产品或服务不同呢？
基于人工智能的测试自动化：灰色文献分析
摘要 — 本文提供了关于使用人工智能改进测试自动化实践的灰色文献调查结果。我们调查了 1,200 多个灰色文献来源（例如博客、白皮书、用户手册、StackOverflow 帖子），寻找专业人士关于如何采用人工智能来帮助开发和演进测试代码的亮点。最终，我们筛选了 136 份相关文档，从中提取了人工智能旨在解决的问题分类，以及针对此类问题的人工智能解决方案分类。手动代码开发和自动测试生成分别是被引用最多的问题和解决方案。本文最后总结了市场上最流行的六种工具，并对人工智能在测试自动化中的现状和未来进行了思考。索引术语 — 人工智能、测试自动化、灰色文献
使用改进的灰狼方法选择 EEG 通道...
摘要 — 脑机接口 (BCI) 是一个日益发展的研究领域，旨在形成计算机与大脑之间的直接通信渠道。然而，提取随机时变脑电信号的特征并对其进行分类是当前 BCI 面临的主要挑战。本文提出了一种改进的灰狼优化器 (MGWO)，它可以选择用于 (BCI) 的最佳脑电通道，识别数据集中主要特征和非重要特征的方式以及要消除的复杂性。这使得 (MGWO) 能够选择最佳脑电通道，并在使用数据集对分类器进行训练时帮助机器学习分类。 (MGWO) 模仿灰狼的领导和狩猎方式，并考虑元启发式群体智能算法，是两个修改的集成，以实现探索和开发之间的平衡，第一个修改对迭代次数应用指数变化以增加搜索空间，从而进行开发，第二个修改是交叉操作，用于增加种群的多样性并增强开发能力。实验结果使用四个不同的EEG数据集BCI Competition IV-数据集2a，BCI Competition IV-数据集III，BCI Competition II数据集III和来自UCI机器学习库的EEG Eye State来评估（MGWO）的质量和有效性。使用交叉验证方法来衡量（MGWO）的稳定性。
计算创伤性跌倒中脑白质和灰质损伤的严重程度
摘要：在现实世界中，创伤的严重程度是使用简略损伤量表 (AIS) 来衡量的。然而，目前无法使用有限元人机模型的输出来计算 AIS 量表，有限元人机模型目前依靠最大主应变 (MPS) 来捕捉严重和致命的伤害。为了克服这些限制，引入了一种独特的器官创伤模型 (OTM)，该模型能够计算所有 AIS 级别对大脑模型生命的威胁。OTM 使用一种名为峰值虚拟功率 (PVP) 的功率法，并将大脑白质和灰质创伤反应定义为撞击位置和撞击速度的函数。这项研究在损伤严重程度计算中考虑了衰老，包括软组织材料降解以及由于衰老导致的脑容量变化。此外，为了解释大脑模型的拉格朗日公式在表示出血方面的局限性，提出了一种包括硬膜下血肿影响的方法，并将其作为预测的一部分。 OTM 模型已针对两次真实跌倒进行了测试，并被证明能够正确预测死后结果。本文是一个概念验证，等待更多测试，可以支持法医研究。
灰色文献采集与管理：非洲学术图书馆面临的挑战
“灰色文献”一词给人的印象是凄凉、冷漠、漠不关心和权威性可疑 (Mason, 2009)。经过调查，这远非事实，除非你觉得著名研究人员的研究论文很无聊。灰色文献与大脑的“灰质”有某种联系，因为其中很多看起来都是高度智力性的，对许多学科领域的研究和发展都很重要。灰色文献用于描述未在商业上出版或未被主要数据库供应商索引的出版物。它有时是特定研究问题的唯一来源。这就是为什么非洲的学术图书馆必须获得这些资源以应对任何挑战。由于这些文献的性质，学术图书馆在获取和获取它们方面面临挑战。它们的管理也让学术图书馆员感到担忧。这是因为它可能是短暂的，但它会继续对研究、教学和学习产生影响，而学术图书馆的目标正是围绕这些方面
基于灰色关联分析的民航飞行员人为失误因素研究
摘要。针对民航事故涉及人为失误因素较多且具有典型灰色系统特征的情况，利用人为因素分析和分类系统模型，构建了民航事故人为失误因素指标体系。以2008—2011年全球发生的事故数据为基础，采用灰色关联分析法定量分析人为失误因素间的关联性。研究结果表明，影响飞行员人为失误因素的主要因素排序为不安全行为前提条件、不安全监管、组织机构、不安全行为。与二级指标和飞行员人为失误因素关联最密切的因素是飞行员的生理/心理限制，其次是监管违规。还可以定量分析一级指标与相应二级指标之间的关联性以及二级指标之间的关联性。
