本文探讨了人工智能 (AI) 投资对经济地位的关键作用,并评估了俄罗斯的人工智能战略并强调了需要改进的地方。通过文献综述和大型语言模型 (LLM),我们对俄罗斯的人工智能政策和投资进行了全面分析,将这些发现与全球趋势相结合,以衡量俄罗斯在全球格局中的地位。研究表明,虽然俄罗斯加大了利用人工智能技术的力度,但与领先国家相比仍然存在巨大差距。研究结果包括教育在培养人工智能人才方面的重要性、平衡的公私投资在促进创新方面的重要性以及全球合作在促进技术进步方面的重要性。尽管俄罗斯为弥合这些差距做出了一致努力,但仍需要采取更有针对性、更全面和更持续的方法来实现全球领导地位并成功将自己定位为人工智能强国。
2,184名年轻人的结果,170名NZE(34.2%),277毛利人(41.0%)和481个太平洋(47.5%)的结果是DKD进展的高风险(p <0.001)。与NZE,毛利人和太平洋的高风险相比,BMI较高(35.9±8.7 vs 39.3±8.9和39.2±8.9 kg/m 2; P <0.001),较低的社会经济位置,21.2%(21.2%)(21.2%vs 54.5%和64.9%和64.9%; P <0.001),以及755 23 22 23±23±1c(64.9%)(64.9%)(64.9%)(64.9%)(64.9%)(64.9%)(64.9%; mmol/mol; p = 0.001)。此外,他们更有可能接受抗高血压(67.7%vs 82.3%和78.8%; P = 0.001),抗糖尿病(88.8%(88.8%vs 94.6%和93.8%; P = 0.047); P = 0.047)和抗脂肪药物(62.9%vs 74.7%和65.7%和65.1.1%;与毛利人相比,太平洋的SBP较低(132.3±17.9 vs 128.6±15.8mmHg; P = 0.010)和DBP(84.7±12.3 vs 82.1±10.9mmhg; P = 0.007)。电流/先前的吸烟是毛利人中最常见的(51.6%vs 31.2%(NZE); 37.0%(Pacific); P <0.001)。
共生对生命至关重要。没有合作的生物无法生存,更不用说彼此之间的人类和环境了。不仅仅是简单的共存,还会引起相互依存。在某些寄生虫情况下,它可能是积极的,中性的,有时是负面的。从这些相互关系中可以出现新的混合实体,例如地衣,这是藻类和真菌的化合物。第一次提供光合作用和第二种水分,一种受益于另一个水分。我们的地衣将是研讨会上的跨裁切问题。在广泛的接受中也理解,共生也在研讨会的规模上进行:这是创作与研究(视觉艺术,戏剧,音乐,设计,电影,电影,人类和社交科学,工程科学,自然科学,自然科学)和部门(工艺,工艺,工艺,工业,工业,研究,教育,文化,文化,文化,文化,文化,文化,文化科学)之间的跨学科事件。
前言,我们为今年的事实感到自豪,即今年,我们可以连续参加第12次会议,而当我们不得不取消时,我们可以与Corona一起参加一年的时间。但是,随着组织者的年龄甚至退休,会议的未来是不确定的。欢迎您与组织者联系,以了解如何在未来几年中进行。我们今年总共收到了34份书面贡献,分布以下分布:反刍动物营养,6个关于方法,方法为5个,方法和其他杂项,甲烷为10,植物上有3个。气候变化是对人类和动物生命的严重威胁,也会影响植物分布和植物生存。农民将需要适应和种植不太熟悉的植物物种,以在未来几年内将饲料饲养到牲畜中。我们很幸运地参加这次会议的邀请发言人将解决对未来植物种植的气候变化的影响。加拿大魁北克省拉瓦尔大学的埃迪思·夏邦诺教授将对加拿大的牛奶生产产生影响。来自德国波恩大学的Karl-HeinzSüdekum教授将讨论欧洲北部的未来饲料生产和牲畜喂养。瑞典关于草料植物弹性的观点将由瑞典农业科学大学的戴维·帕森斯(David Parsons)教授提出。在本次会议上有些不同的演讲将由瑞典Garden Earth的作者和高级顾问Gunnar Rundgren进行。我们还想借此机会感谢会议的主要赞助商Stiftelsen Seydlitz MP Bolagen。演讲将结束本次会议,并比较瑞典牲畜系统中人类可食用食品的使用和生产。大家都欢迎参加会议!要下载早期会议的会议记录,请访问我们的主页:https://www.slu.se/en/departments/departments/department-opplied-applied-animal-animal-science-and-welfare/nordic-feed-feed-feed-feed-science-conference--science-conference-2024/uppsa conterings/uppsa conterings/uppsa
国际自动化和机器人技术研讨会(ISARC 2024)。该活动于2024年6月3日至5日在法国里尔举行,由ÉcoleCentralede Lille主持。ISARC 41 ST版本标志着其成熟度是一个重要的里程碑,并且参与了大量参与(总共提交了219篇论文)。在严格的同行评审过程之后,最终接受了174篇论文(占提交意见的81%)并包括在诉讼中。总共有431名来自130所大学的作者以及包括美洲,欧洲,亚洲,大洋洲和中东在内的29个国家/地区的11个私人/公共研究组织和公司,提交了他们的工作,其中包括两步的同行评估过程,其中包括一个反驳阶段。提交和审查流程得到了23个区域主持人的支持,他们涵盖了IAARC内八个典型的技术领域,包括“建筑中的装修机器化”,这是当地组织者提出的主题。
Mohamed Ait Babram,Cadi Ayyad大学,摩洛哥Abdelhadi AIT DADS,CADI AYYAD大学,摩洛哥Mohamed Amouch,Chouaib Doukkali大学,摩洛哥Chaouki Aouiti,迦太基大学,突尼斯·皮埃尔·奥格尔(Pierre Augre) div>Aziz-Aalaoui,勒阿弗尔大学诺曼底大学,法国Aicha Bounaim,Schlumberger,Norvege,Norvege Hamid Boundit,Ibn Zohr University,Moocco Jamal Bouyaghroumeni,哈桑二世卡萨布兰卡大学,摩洛哥Zaki Chibani,Cadi Ayyad University,摩洛哥Mohamed El Alaoui Talibi,Cadi Ayyad University,摩洛哥Hassan El El Amri,哈桑二世卡萨布兰卡大学,摩洛哥Abdelhaq El Jai,法国佩皮根扬大学,法国萨米拉·埃尔·亚科比,法国佩皮尼大学,法国哈利尔·埃兹尼比,摩洛哥的卡迪·艾雅德大学(Cadi Ayyad University)说,摩洛哥的伊本·佐尔大学(Ibn Zohr University),我的Lhassan Hbid,卡迪·艾雅德大学(Cadi Ayyad University),摩洛哥穆罕默德·卡迪(Mohamed Khadi) El Haj Laamri,法国洛林大学,法国Lahceen Maniar,Cadi Ayyad University,Morocco Olivier Monga,IRD,法国Ali Moussaoui,Tlemceen,Algeria,Algeria Youssef Ouknine,Cadi Ayyad University,摩洛哥Mostafa Rachik,Hassan II Casablanca大学,摩洛哥Abdelaziz Rhandi,Cadi Ayyad University,Morocco Hassan Riahi,Cadi Ayyad大学,摩洛哥Mohamed Aziz Taoudi,Cadi Ayyad University,摩洛哥Cemil Tunc,Van Yuzunku Yil University,Turkey Noura Yousfi,Hassan II卡萨布兰卡大学,摩洛哥Mehdi Zahid,卡迪·艾雅德大学,摩洛哥 div>
消防员在危险、动态和复杂的环境中工作。人工智能 (AI) 系统有助于提高消防员的态势感知和决策能力。然而,引入人工智能系统需要负责任地进行,要考虑到 (人的) 价值观,尤其是当消防员工作的环境不确定且决策影响重大时。在本研究中,我们通过与 (操作) 消防人员进行几次半结构化焦点小组会议,调查了引入人工智能系统对消防服务价值观的影响。对焦点小组的结果进行了定性分析,并确定和讨论了关键价值观。这项研究是朝着在急救中引入人工智能系统的通用道德方面框架迈出的第一步,这将深入了解在为急救人员开发人工智能系统时需要考虑的相关道德方面。
论文评分和反馈是教育评估过程的基本组成部分。手动论文评估的最大挑战之一是它需要大量的时间和精力,这往往会导致不一致和延迟。此外,语言固有的复杂性和某些评分标准的主观性继续对一致性构成障碍。这项研究考察了三种先进的大型语言模型 (LLM) - Mistral-7B-Instruct、Llama-2-13b 和 Llama-2-13b-finetuned - 在论文评估自动化中的有效性。该研究根据六项基本熟练程度标准(包括衔接性、句法、词汇、措辞、语法和惯例)比较了这些模型在 Kaggle 的 1,500 篇议论文数据集上的表现。它采用四个统计指标进行评估:平均绝对误差 (MAE)、均方误差 (MSE)、均方根误差 (RMSE) 和平均绝对百分比误差 (MAPE)。研究结果显示,不同评估标准下的模型性能存在显著差异。Mistral-7B-Instruct 在大多数类别中的表现始终优于 Llama 模型。Llama-2-13B 微调模型在多个标准上都比其基础模型有显著改进,这表明微调基础模型可以用于论文评估等特定任务。研究结果对教育和技术领域都具有重要意义,因为他们可以利用这些进步来提高大规模论文评估的效率。未来的工作可以集中在通过微调更广泛的 Transformer 模型来扩大分析范围,以更好地了解各种架构如何影响自动论文评估的性能。
摘要 国防部 (DoD) 及其支持国防工业基地必须以可承受的价格维持我们的长期竞争力。同行对手正在寻求改变国际秩序的现状,以利于自己。为了阻止他们的侵略,国防部必须学会以越来越快的速度和规模创造、采用和调整新技术、创新和能力。这需要开发新的思维模式以及领导力和组织战略,以利用技术发展的指数级速度。本研究是一项相关研究、理论和实践的元研究,旨在更好地理解和阐明国防工业基地未来的挑战,使概念构造、领导风格、文化和运营属性、技术、流程和政策能够帮助提供和维持竞争优势。本研究汇集了一系列经验教训、最佳实践和新兴机会,以在创新生态系统的各个层面开发新的和新颖的运营模式的概念观点。这些模型反映了复杂自适应和预期系统 (CAAS) 思维、持续学习和流程改进、创新管理、先进技术以及领导和管理策略在加速文化变革和转型方面的理论应用。研究结果提供了支持加速研究的概念性观点、视角和思维模型