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人工智能 (AI) 与法律实践
从羽毛笔到移动设备，执业方式在不断发展。“为了保持必要的知识和技能，律师应随时了解法律及其实践的变化，包括与相关技术相关的利益和风险。..。” 1 人工智能（“AI”）应用的增长只是这些发展的最新体现。由于律师需要适应这些发展，因此适应性强的律师需要确定何时以及是否将AI纳入其实践中。这种结合可以帮助降低法律服务成本，同时提高质量，扩大法律服务的可用性，并允许律师在更短的时间内完成更多工作。通过自动化重复和平凡的流程，那些特别擅长利用人工智能的律师将能够花更多时间进行案例分析和制定法律论据。人工智能有望重塑法律行业。但人工智能将要求法院、规则委员会和道德机构考虑一些独特的
奇尔顿出版物 - 世界无线电历史
詹姆斯·H·杜利特将军在最近举行的全国商业出版物“国情咨文晚宴”上接受 1959 年银鹅毛笔奖时，列出了赢得共产主义和自由之间的世界斗争的五项国家优先事项。他列出的第二项是“支持教育”。本月，我们收到了四份关于这一主题的非常有趣的公报。它们将苏联和美国的科学和工程教育程度进行了比较，并表明，如果不采取措施，我们在 20 世纪 60 年代的科学人力和教育设施将面临巨大的不足。其中三份公报是通用电气公司导弹和航天器部门的希利亚德·W·佩吉发表的演讲，地址是宾夕法尼亚州费城栗树街 3198 号，第四份来自赫兹工程奖学金基金会，地址是加利福尼亚州洛杉矶韦斯特伍德大道 1314 号。感兴趣的读者可以从这些来源获得副本。过去十年中，两国科学和工程专业毕业生的成绩如下：
CHILTON PUBLICATION - 世界无线电史
詹姆斯·H·杜利特将军在最近举行的全国商业出版物“国情咨文晚宴”上接受 1959 年银鹅毛笔奖时，列出了赢得共产主义和自由之间的世界斗争的五项国家优先事项。他的清单上的第二个是“支持教育”。本月我们收到了有关这一主题的四份非常有趣的公报。他们将苏联的科学和工程教育程度与美国进行了比较，并表明如果不采取措施，我们在 20 世纪 60 年代的科学人力和教育设施将存在巨大缺陷。其中三份公报由通用电气公司导弹和航天器部 Hilliard W. Paige 发表，地址：宾夕法尼亚州费城 Chestnut 街 3198 号；第四份公报由赫兹工程奖学金基金会发表，地址：加利福尼亚州洛杉矶 Westwood 大道 1314 号。感兴趣的读者可从这些来源获取副本。过去十年，两国科学和工程专业毕业生的成绩如下：
2022 年神经形态计算和工程路线图
Dennis诉Christensen 1，Regina Dittmann 2，Bernabe Linares-Barranco 3，Abu Sebastian 4，Manuel Le Gallo 4，Andrea Redaelli 5，Stefan Slesazeck 6，Thomas Mikolajick 6，7 Iang 12，Feng Miao 12，Mario Lanza 13，Tyler J Quill 14，Scott T Keene 15，Alberto Salleo 14，Julie Grollier 16，Danijela Markovi´ c 16，Alice Mizrahi 16，Peng Yao 17，Peng Yao 17 Datta 20，Elisa Vianello 21，Alexandre Valentian 22，Johannes Feldmann 1，Xuan Li 23，Wolfram HP Pernice 24，25，Harish Bhaskaran 23，Steve Furber 26，Emre Neftci 27 Geun Kim 31，Gouhei Tanaka 32，Simon Thorpe 33，Chiara Bartolozzi 34，Thomas A Cleland 35，Christoph Posch 36，Shihchii Liu 18，Gabriella Panuccio 37，Mufti Mahmud 38，Arnabim Mazumder 39，Mufti Mahmud 38 , Tinoosh Mohsenin 39 , Elisa Donati 18 , Silvia Tolu 14 , Roberto Galeazzi 40 , Martin Ejsing Christensen 41 , Sune Holm 42 , Daniele Ielmini 43 和 N Pryds 1
2021 年神经形态计算路线图和...
丹尼斯·V·克里斯滕森（Dennis V. Liang 12，Feng Miao 12，Mario Lanza 13，Tyler J. Quill 14，Scott T. Keene 15，Alberto Salleo 14，Julie Grollier 16，DanijelaMarković16，Alice Mizrahi 16，Peng Yao 17，Peng Yao 17，J. Joshua Yang Yang Yang Yang Yang 17，Giacomoo Indiveri 18，John Pair Strachan，John Pair Strachan 19，199 Suman Datta 20，Elisa Vianello 21，Alexandre Valentian 22，Johannes Feldmann 23，Xuan Li 23，Wolfram HP Pernice 24,25，Harish Bhaskaran 23，Steve Furber 26，Emre Neftci 27 31，Youngeun Kim 31，Gouhei Tanaka 32，Simon Thorpe 33，Chiara Bartolozzi 34，Thomas A. Cleland 35，Christoph Posch 36，Shih-Chii Liu 18，Gabriella Panuccio 37 39、Tinoosh Mohsenin 39、Elisa Donati 18、Silvia Tolu 40、Roberto Galeazzi 40、Martin Ejsing Christensen 41、Sune Holm 42、Daniele Ielmini 43 和 N. Pryds 1,44。
2022神经局计算与工程的路线图
dev> dennis诉Chiristensen 1，Regina Dittmann 2，Bernabe Linares-Barranco 3，Abu Sebastian 4，Manuel Le Gallo 4，Andrea Redaelli 5，Stefan Slesozeck 6，Slesozeck 6，Thomas Mikolajick 6，7 Shi-jun。 Liang 12，Feng Miao 12，Mario Lanza 13，Tyler J Quill 14，Scott T Keene 15，Alberto Salleo 14，Julie Grollier 16，Danijela Markovi´ c 16，Alice Mizrahi 16，Peng Yao 17，Peng Yao 17，J Joshua Yang 17，J Joshua Yang 17，Giacomo Indventa，Johiacomo Indventa，John dim suna stra，约翰·鲍安·鲍安·鲍安·帕纳，亚历山大·瓦伦蒂安22，约翰内斯·费尔德曼（Johannes Feldmann）1，Xuan li 23，Wolfram H P Pernice 24，25，Harish Bhaskaran 23，Steve Furber 26，Emre Nefti 27，Franz Scherl 27，Franz Scherl 28，Wolfggang Maass 28，Srikanth Ramaswamy 29 Kim 31，Gouhei Tanaka 32，Simon Thorpe 33，Chiara Bartolozzi 34，Thomas，Cleland 35，Christoph Posch 36，Shihchii Liu 18，Gabriella Panuccio 37 18，西尔维亚·托卢（Silvia Tolu）， 14，Roberto Galeazzi 40，Martin Ejsing Christensen 41，Sune Holm 42，Daniele Ielmini 43和N Pryds 1
439AWI36-2801 - 空军
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随着太空车辆技术的应用
自从人类开始以来，所有推销手写笔，鹅毛笔或笔的科学家和工程师中，大约有90％是活着的。此外，数量以快速速度增加。也就不足为奇了，我们会感到迅速的论文数量和报道正在进入文学作品。举例来说，在NASA串行文件中发表的论文摘要总数为“ 1963年前三个月的科学和技术航空航天报告JJJ JJ是2840年，而两年后的同一时期在1965年的同一时期，数量旋转到6338。因此，今天的研究科学家或工程师发现，他花了更多的时间来审查他人的报告，以便在他所选择的努力中保持同步。为了减轻这一负担，几乎有必要定期收集给定区域中的材料，并试图挑选出重要的材料并以有序的方式将其作为摘要文件进行。以这种形式，最明显的是最明显的。通过发现某些领域的知识差距而产生的其他好处，同时指示覆盖范围过多的区域，需要明显。鉴于这样的文档所用的许多用途，人们认为，研究组织最重要的功能之一是确定需要在何时何地需要进行此类摘要，并看到他们找到了印刷的方式。鉴于这样的文档所用的许多用途，人们认为，研究组织最重要的功能之一是确定需要在何时何地需要进行此类摘要，并看到他们找到了印刷的方式。通过其编辑和其他贡献者的出色努力，以下有关移动容器中的液体行为的工作，认为已确定满足了此性质的摘要文件的要求。
可解释人工智能（XAI）驱动的振动传感方案，用于智能表面磨削过程中的表面质量监测
局部可解释和模型无关解释 (LIME) 是一种可解释的人工智能 (XAI) 方法，用于识别智能磨削过程中预测平均表面粗糙度 (Ra) 的全局重要时频带。智能磨削装置包括一台 Supertech CNC 精密表面磨床，配备一个 Dytran 压电加速度计，沿切线方向 (Y 轴) 安装在尾座主轴上。每次磨削时，都会捕获振动特征，并使用 Mahr Marsurf M300C 便携式表面粗糙度轮廓仪记录地面真实表面粗糙度值。在整个实验中，粗糙度值范围为 0.06 至 0.14 微米。提取磨削过程中收集的每个振动信号的时间频域频谱图帧。建模卷积神经网络 (CNN) 以基于这些频谱图帧及其图像增强来预测表面粗糙度。最佳 CNN 模型能够预测粗糙度值，总体 R2 分数为 0.95，训练 R2 分数为 0.99，测试 R2 分数为 0.81，仅使用 80 组振动信号（对应 4 次实验，每次 20 次试验）。虽然数据量不足以保证在现实场景中达到这样的性能指标，但可以提取这些复杂的深度学习模型捕获的关系背后的统计一致的解释。在开发的表面粗糙度 CNN 模型上实施了 LIME 方法，以识别影响预测的重要时频带（即频谱图的超像素）。基于在频谱图帧上确定的重要区域，确定了影响表面粗糙度预测的相应频率特性。基于 LIME 结果的重要频率范围约为 11.7 至 19.1 kHz。通过基于重要频率范围并考虑奈奎斯特标准将采样率从 160 kHz 降低到 30、20、10 和 5 kHz，证明了 XAI 的强大功能。通过仅提取低于其相应奈奎斯特截止值的时间频率内容，为这些范围开发了单独的 CNN 模型。通过比较模型性能提出了一种适当的数据采集策略，以论证选择足够的采样率来成功且稳健地捕捉磨削过程。© 2023 制造工程师协会 (SME)。由 Elsevier Ltd. 出版。保留所有权利。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）由 NAMRI/SME 科学委员会负责同行评审。关键词：卷积神经网络；可解释机器学习；XML；可解释人工智能；XAI；局部可解释和模型无关解释；LIME；表面粗糙度；表面磨削；光谱图