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indigovx：人类智能会遇到AI以获得最佳...
本文定义了一种使用AI来增强人类智能的新方法，以解决最佳目标。我们提出的AI Indigo是通过质量优化进行的，是构成态度的缩写。与人类合作者结合使用时，我们将联合系统Indigovx称为虚拟专家。系统在概念上很简单。我们设想将这种方法应用于游戏或业务策略，人类提供战略环境和AI提供最佳，数据驱动的动作。Indigo通过迭代反馈循环运作，利用人类专家的上下文知识以及AI的数据驱动的见解，以制定和完善策略，以实现明确定义的目标。使用量化的三分学模式，这种杂交使联合团队能够评估策略并完善计划，同时适应实时的挑战和变化。
物理学符合普朗克量表的哲学
剑桥大学出版社，爱丁堡大楼，剑桥CB2 CB2 2RU，英国40 40 West 20th Street，纽约，纽约，10011-4211，美国10 Stamford Road，Oakleigh，VIC 3166，VIC 3166，澳大利亚Ruiz de Alarc´on 13，28014 Madrid，Madrid，Spain Dock House，Spain Dock House，Spain Dock House，spain Dock House，Sess the Waterfront，south Invary cape town Invary 800001，div）
多尺度混合制造：体积打印与两种技术的结合
最近，一种名为体积打印 (VP) 的新型基于光的制造方法已成为此类应用的一种有前途的技术，它能够在几秒钟内打印复杂的厘米大小的模型。[26,27] 最近的研究表明，使用从玻璃到生物聚合物等材料，可以创建中空、可灌注结构，并可能针对中尺度血管系统。[28–31] 然而，与上述所有方法一样，VP 也无法覆盖从 µ m/亚 µ m 到 cm 的分辨率范围，因此目前将其应用限制在特征 > 100–200 µ m 的微流体结构上。另一种基于光的方法双光子烧蚀 (2PA) 则提供了互补功能，虽然打印时间和构造尺寸有限，但达到了所有生物制造方法中最高的分辨率（≤ 1 µ m）。 [8] 2PA 是基于高强度脉冲激光诱导的多光子电离，[32,33,34] 并且已被探索用于各种应用，从“纳米手术”到形成细胞指导微通道。[35–41]
生成AI满足开放式调查答复
生成AI工具的日益普及在线调查和实验中提出了新的数据质量挑战。本研究研究了参与者使用大语言模型回答开放式调查问题，并描述了人类与LLM生成的文本回答中的经验倾向。在从一个流行的在线平台上招募的术语的原始调查中，用于采购社会科学研究学科，有34％的人报告使用LLMS来帮助他们回答开放式调查问题。模拟将三个培养前研究中的人写的响应与LLM生成的文本进行了比较，表明LLM的响应更加均匀和积极，尤其是当他们在敏感问题中描述社会群体时。这些同质化模式可能掩盖了人类受试者之间态度和信念的重要基本差异，从而引发了人们对数据有效性的关注。我们的发现阐明了参与者在在线研究中使用LLM的范围和潜在后果。
NAEMA：东西方相遇 2025 总记录
报告名称：注册会员：A -M 报告日期：2025 年 2 月 14 日 活动名称：NAEMA：东西方相遇 2025 总记录数：165 条 公司全名 职务
亚洲市场访问报告2025 Outlook East会见西部
从历史上看，我们认为日本公司是内向的，非常关注员工，通常被称为“基于会员”的就业文化，而不是“工作 /功能 - 基于职能”的就业和组织框架。股东和资本市场在优先级列表中通常较低。这部分是由于终身就业制度，员工将在一家公司度过整个职业，而董事会成员通常是前雇员。近年来，日本政府引入了公司治理改革，尤其是《公司治理法》，XI旨在改善公司治理和资本管理，鼓励公司接受更透明，更加生长的议程。这导致了文化转变，现在公司更加专注于为股东提供价值作为优先事项。
量子计算符合AI
国际计算机工程技术杂志（IJCET）第16卷，第1期，Jan-Feb 2025，pp。2715-2728，文章ID：IJCET_16_01_191在线可在https://iaeme.com/home/issue/issue/ijcet?volume=16&issue = 1 ISSN印刷：0976-6367; ISSN在线：0976-6375;期刊ID：5751-5249影响因子（2025）：18.59（基于Google Scholar引用）doi：https：//doi.org/10.34218/ijcet_16_01_1_191©iaeme Publication
节能边缘计算：当Lyapunov符合分布的强化学习
摘要 - 在这项工作中，我们研究了通过边缘计算启用的流量计算的能量计算的问题。在考虑的情况下，多个用户同时竞争有限的无线电和边缘计算资源，以在延迟约束下处理经过处理的流量任务，并有可能利用所有网络节点的低功率睡眠模式。无线电资源分配考虑了细胞间和细胞内干扰，并且必须共同优化无线电和计算设备的职责周期，以最大程度地减少整体能源消耗。为了解决这个问题，我们将基本问题提出为动态的长期优化。然后，基于Lyapunov随机优化工具，我们将该法式问题与CPU调度问题和无线电资源分配问题分配为每插槽。虽然第一个可以使用快速迭代算法来最佳且有效地解决，但第二个可以使用分布式的多代理增强式学习来解决第二个算法，因为其非凸性和NP固定度。所得框架最多可实现96。基于详尽搜索的最佳策略的5％性能，同时大大降低了复杂性。与基准启发式方法相比，提出的解决方案还允许提高网络的能量效率。