XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemProspects
研究论文人工智能和机器学习对社会和经济进步的影响的前景与挑战
研究人工智能 (AI) 和机器学习技术传播所带来的机遇和潜在威胁的相关性取决于它们对世界各国经济进程和社会结构的影响。这些技术在各个层面都开辟了新的商业机会，包括优化生产流程、开发人力资源、数据分析和预测。然而，随着人工智能应用的增长，相应的风险也在增加，这可能会影响经济复原力和社会保障。在本研究中考虑这些方面对于理解和有效管理人工智能对现代全球挑战和机遇的影响至关重要。这项研究旨在分析人工智能和机器学习对现代社会经济发展和社会结构的影响。它还旨在确定这些技术对各国社会经济方面的影响，包括在现代社会实施数据使用的道德方面、网络安全和可持续发展。在研究过程中，使用了一般的科学认知方法，即文献分析、统计数据分析、比较分析、系统化和概括方法。此外，还应用相关性分析来确定 GDP 总量与政府 AI 总体准备程度之间的关系。JASP 计划使用“相关性”工具进行的分析结果有助于确定不同地区 AI 准备程度与经济发展指标之间关系的强度和性质。研究发现，政府 AI 准备程度在统计上影响着不同地理区域的经济发展。特别是，GDP 与总体准备程度得分之间以及政府准备程度、技术部门和数据基础设施等方面都建立了中等正相关性。结果强调了这些关系对于理解人工智能对现代全球经济环境的影响的重要性。
操纵胚胎隔离作为Stoat生育控制方法的前景
在2016年，新西兰政府设定了雄心勃勃的目标，即在2050年到2050年 - 捕食者免费2020年（PF2050，以下称），消除主要的侵入性掠夺性哺乳动物。这些物种包括三个芥末：雪貂（Mustela putorius furo），Stoats（M。Erminea）和鼬鼠（M. nivalis）；三只大鼠：船只（Rattus rattus），挪威大鼠（R. Norvegicus）和Kiore（R。Exulans）和刷尾巴鼠（Trichosurus vulpecula）（Russell et al。2015;欧文斯2017）。在这个全国范围内消除了侵入性掠食者，从未尝试过，并且传统工具包被认为是不可能的。因此，如果要成功，我们需要大量的技术，运营和社会进步（Owens 2017; Tompkins 2018; Murphy等人。2019; Peltzer等。2019;罗斯等。2020）。
组织培养的基本及其未来的前景...
I.引入植物的任何部分，包括细胞，组织和器官，都可以在人工培养基，无菌环境和受控环境中进行培养。此过程称为“植物组织培养”。这组方法是一种测试策略，可以根据细胞理论来显示细胞理论，该方法指出，细胞是所有生物中的结构和繁殖的基本构件，即单一细胞的遗传能力可以产生整个多细胞生物的遗传能力。植物细胞的必不可少的植物细胞的特征是微化量的快速构成量子的量表，以快速的量表和概括性地构成了相当的量子，并逐渐构成了genotyper in genotyper in genotyper in nimeper in genotype contemypers in genotype airtipe and genotype contemypeptip。具有在世界范围内生产健康幼苗的能力，在园艺，工业和农业中，微繁殖变得越来越重要。年份和植物周期的减少（Suman，2017年）。此外，它是植物遗传保护的重要工具。资源，作物增强和新品种通过基因工程和somaclonal变异而传播。启动培养基是营养溶液单独或与天然提取物结合使用，并发表了一些重要的发现（Knudson L 1922）；然而，体外鉴定植物组织培养物的建立取决于植物生长调节剂的存在[Thimann等，1939]。不同组合和数量的重要发展
半导体的成就与前景...
欧洲共同体本身围绕三大支柱构建。第一大支柱是“欧洲芯片”计划，直接解决了增加欧洲半导体产量的主要目标。该法案的这一部分旨在促进知识从实验室向制造工厂的转移，促进欧洲公司创新技术的工业化。该计划将获得欧盟 33 亿欧元的资助，预计成员国还将提供补充资金。在第一个支柱下，该法案将支持建立先进的试点生产线、开发基于云的设计平台、创建能力中心、推进量子芯片的发展以及建立专用金融工具等活动。
波兰大规模绿色储氢方法发展的前景——回顾
摘要 预计到 2050 年，氢能在经济和实现气候中和的过程中发挥重要作用。要优化其使用，首先需要开发一个高效的存储系统。在生产过剩时期，以可再生能源生产的氢气形式储存能源的本质是为了在能源需求旺盛时期重新利用所储存的能源。储存的氢气还可以用于经济的许多领域，例如化工、炼油和运输行业。本文讨论了波兰大规模储存绿色氢的可能性。研究了地下储氢、液氢储氢、氨储氢以及利用天然气网络进行储氢的潜力。
在保险欺诈检测中应用机器学习：成就和未来的前景
摘要。保险是现代社会的关键组成部分，保险欺诈对坦率的客户，保险局和整个经济造成了重大财务损失。保险业不断寻找面对欺诈性索赔挑战的措施。识别保险欺诈的传统方式在当今的数字世界中还不够有效。人工智能和机器学习的技术发展将革命带入保险欺诈检测方法。本文探讨了人工智能的各种应用程序，这些应用在侵害主张中检测出欺诈行为。更具体地说，本研究确定了不同类型保险中欺诈检测的关键挑战，并解释了如何使用几种特定的机器学习算法来克服这些障碍。调查结果表明，机器学习在各种保险欺诈检测系统中的应用可显着提高预测准确性和整体效率。人工智能为面对以前在保险行业无法想象的欺诈行为的新方法提供了动力。本文还讨论了现有基于机器学习的欺诈检测方法的其他优点和局限性。结果表明，人工智能和机器学习的应用已经为打击保险欺诈做出了巨大贡献。该分析还指出了将来在保险欺诈检测系统中利用机器学习的未来研究的一些潜在方向。
探索非金属材料：属性，应用和未来的前景
可持续性：可持续非金属材料的开发，包括可生物降解的聚合物和环保复合材料，这是一个日益关注的问题。纳米材料：将纳米技术掺入非金属材料中，有望产生具有增强性能和新颖应用的材料。储能：非金属材料在储能技术中至关重要，例如锂离子电池和燃料电池。高级陶瓷：高级陶瓷的研究继续推动高温应用和电子设备的边界。描述
明智的园艺：其前景和未来范围
摘要：这项研究是为了调查智能园艺的前景和未来范围。随着世界人口的增长，智能可持续农业实践是满足不断增长的全球粮食需求的必要条件。Dijk等。（2021）预测，在2010年至2050年之间，全球粮食需求将增加约三分之一至近三分之三，从-91％，最多占饥饿风险的8％，等等。传统的园艺也面临着许多毁灭性的挑战，例如荒漠化，气候变化和环境污染，这也大大降低了生产力和粮食安全。这些挑战需要实施智能农业技术，例如精密农业，数据分析，物联网（物联网），AI和机器人技术。已经实施了各种干预措施，以促进资源管理，自动化农业实践并提高农作物健康和产量，同时减少环境足迹。园艺可以通过使用计算机视觉，纳米技术，生物传感器和受保护的培养技术来优化园艺，以推动园艺科学中的主要过程和生物过程。关键字：智能农业技术，数据分析，物联网，AI和机器人技术，生物传感器