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第三空间科研人员特征与职业路径：实践思考
过去 20 年来，研究和创新的组织、管理和交付方式一直在发生变化。研究类型已经发生了变化，更加注重协作、多学科和开放，有人称之为科学 2.0，随后是科学 3.0，最近又随着人工智能 (AI) 和其他新技术的出现而被称为科学 4.0。1 这一运动结合了研究方法的转变——新的科学方法、研究方法和技能要求——以及研究如何通过开放式创新、访问和数据共享、公民科学和众包与更广泛的社会互动，并关注研究的影响。在一定程度上，这些趋势体现了“新力量”的理念，即转向“开放、参与和同行驱动”的工作方式，例如 Airbnb、Uber 以及研究领域的 InnoCentive。2
l-diwfer：用语言删除单图像...
摘要。在本文中，我们介绍了L-Differ，这是一种基于语言的差异模型，旨在为不足的单像反射删除任务。尽管表现出令人印象深刻的图像性能，但现有的基于语言的扩散模型在图像恢复方面具有精确的控制和忠诚。为了克服这些局限性，我们提出了一种迭代条件改进策略，以解决不准确的控制条件的问题。采用多条件约束机制来确保图像颜色和结构的恢复忠诚，同时保留生成能力以处理低传输的反射。我们通过广泛的实验证明了所提出的方法的优越性，展示了对现有方法的定量和定性改进。
音乐研究的学术追求：对
本文探讨了在不断变化的技术中，人工智能 (AI) 在音乐学术研究中的应用现状和新兴趋势。通过技术决定论、技术介导学习和技术接受与使用的统一理论，研究人员进行了一项定性研究，考察了从大津巴布韦大学 (GZU)、米德兰兹州立大学 (MSU) 和津巴布韦大学 (UZ) 随机抽取的 10 名讲师和 40 名学生如何使用人工智能进行教学、学习和研究的经历。第四次工业革命 (4IR) 带来了新颖的教学和研究方式。不同的人工智能颠覆了传统的教育模式。教育现在依赖人工智能，因此需要拥抱它们。有人工智能资源可以检测抄袭、找到论文问题的答案、提供术语含义、将系统引用到信息源、分析数据、参与音乐编程、混音和掌握音乐。讲师使用 Bard、Bing AI、ChatGPT、Gemini、Google Scholar 和 WhatsApp 进行教学。学生使用人工智能写作业并在教学、学习和研究中获取知识。一些机构在接受人工智能资源方面面临困境。研究表明，人工智能资源既有用又有破坏性，然而，成熟的学者在音乐学术研究中利用人工智能的积极方面。人类参与人工智能可以保证验证想法、支持知识获取和强化关键概念。
摄影中的人工智能技术及未来挑战与思考
摘要：人工智能（AI）的快速发展对摄影领域产生了深远的影响，改变了摄影图像的创作和处理方式。本研究从多个角度探讨了AI在摄影领域的应用及其面临的挑战。首先，介绍了AI技术在摄影领域的优势，包括图像识别与分析、图像生成与创作、智能图像编辑与后期处理等。然而，AI技术带来的便利也带来了新的问题和挑战，包括AI生成图像的真实性、个人隐私、偏见和公平性等问题。本研究还讨论了AI技术对摄影师作为艺术家的角色以及社会对艺术的价值观可能产生的影响。为实现研究目标，本文采用了综合研究方法，包括文献综述、学术文章和案例研究分析以及对摄影师和行业专业人士的访谈。最后，论文强调了平衡技术进步与伦理道德考量的重要性，并提出了相应的分析和建议，以促进人工智能与摄影的和谐发展，为未来艺术发展营造更加健康、有利的氛围。
通过TIO2和SIO2纳米颗粒对太阳PV细胞上抗反射涂层的比较分析
印度钦奈速度工程学院机械工程系摘要：如今，从非常规能源来收集能量是一种新兴方法。中，太阳能是一个重要的来源，因为它的丰富性，可持续性，多功能性，成本效益和适应性的技术进步。太阳能光伏（PV）细胞具有将太阳辐射转换为电能的能力。但是，由于这种方法固有的光子反射，转化效率大约下降了约30％。光子反射主要基于太阳能电池表面的光学特性和物理特性。为了解决此问题，使用自旋涂层技术使用TIO 2和SIO 2纳米颗粒的组合使用单层和双层抗反射（AR）表面。混合TIO 2 -SIO 2纳米颗粒是通过使用Sol -Gel过程从其前体得出的。采用XRD（X射线衍射）方法来确认TIO 2 -SIO 2纳米材料的化学阶段。已经对涂层的厚度和粗糙度如何影响用抗反射涂层处理的表面的光学特征进行了分析。形态学信息和化学元素浓度是通过FESEM和EDAX分析获得的。已经测量了水接触角，以确保AR表面的疏水性质。由于具有增强的光学特性，AR涂层样品的功率转换效率从17.11％起到18.44％，这是未涂层样品的效率。随后，使用紫外线可见光谱仪用于通过分析其光谱响应（包括反射率，吸光度和带隙能量特性）来检查抗反射涂层的功效。关键字：反射（AR）涂层，XRD，EDAX，FESEM，太阳PV细胞，Tio 2 -Sio 2。
十年：反思、回顾与预测
反思 在纪念 Melting Point Solutions 成立十周年之际，我们满怀感激。我们的团队非常感激能够与如此多的另类投资基金利益所有者和管理者合作，为他们及其客户提供二级市场流动性解决方案。Melting Point 的创始使命是为各种规模和类型的非流动性资产持有者提供高效、价格最大化的二级市场解决方案。通过持续改进、与客户完全一致的无冲突业务模式和卓越的文化，自成立以来，我们已为超过 80 亿美元的交易提供咨询。虽然我们 2023 年的平均交易规模几乎是 2014 年的 7 倍，但我们不会偏离为客户实现最佳结果的目标，无论客户规模或类型如何。单一家族办公室、多家族办公室、独立财富管理人、连锁机构、O-CIO、基金会、捐赠基金、养老金计划（公共和私人）、基金中的基金、共同基金、二级基金——都在过去十年中使用过我们的服务，其中许多是重复或连续使用。此外，我们还与以下客户建立了合作伙伴关系，为客户提供服务：1) Addepar，一家面向财富和资产管理者的顶级综合数据聚合和报告平台；2) 一家大型全球财富管理公司；3) 一家大型全球 O-CIO；4) 一家领先的固定收益养老金计划风险降低咨询服务提供商。正如我们所定义的那样，Melting Point 的“最佳点”是中低端市场。我们的投资组合交易规模通常在 2500 万美元至 2.5 亿美元的资产净值之间，但我们没有最低规模限制，交易规模从 50 万美元以下到 10 亿美元以上不等。无论交易规模如何，我们都采用同样严格的流程。 Melting Point 涵盖所有另类资产类别——私募股权、私募信贷、风险投资、房地产、基础设施、能源、非流动性对冲基金、诉讼融资等——并精心挑选了多元化、多维度的合格机构购买者群体（定义见美国证券交易委员会 1933 年证券法 D 条例第 501 条），按买家类型和资产类别、规模、年份和地理重点进行分层。这种分层使得我们能够为每个销售流程构建一个强大且具有竞争力的拍卖框架，从而确保每个基金权益都有一个基于市场的价格。与大多数同行不同，我们专注于单一领域——为 LP 提供二级市场流动性解决方案——不受参与一级融资或其他业务线可能带来的利益冲突的影响。在 Melting Point，LP 二级市场销售不是 GP 重组业务的“亏本销售”，也不是为了讨好一级融资业务的投资者；LP 二级市场是我们唯一的业务，我们的客户永远只是卖家。
使用GPS反射从空间映射的海平面
GNSS-Refreftectry（GNSS-R）是使用导航信号（包括GPS和欧洲等效伽利略）反射仪的一般术语。使用GNSS-R的优点是它使用轨道上的GNSS发射器，并且可以将轻量级，低功率接收器启动到空间相对成本效益。现有的卫星高度计虽然非常准确，但在100公里以下的尺度上没有足够的数量来对海洋进行采样。GNSS-反击仪接收器的星座将对可以收集的数据的数量进行三十倍改善。这样的星座将于2016年底作为NASA Cygnss任务的一部分推出，请观看下面的动画。
注意将会失去什么？对 ChatGPT、人工智能和写作指导价值的批判性思考 Nicholas R. Werse Baylor Univ
注意会失去什么？对 ChatGPT、人工智能和写作指导价值的批判性思考 Nicholas R. Werse 贝勒大学 DOI：10.37514/DBH-J.2023.11.1.07 自 2022 年 11 月推出以来，ChatGPT 引发了社论风暴，警告这可能是目前大学写作实践的终结（例如，Heilweil，2022 年； Marche，2022 年； Rosenblatt，2022 年； Shrivastava，2022 年； Stone，2022 年）。ChatGPT 由 OpenAI 制作，是一种文本生成人工智能 (AI)，可在模仿各种写作风格的同时为基于用户的问题生成原始答案。虽然 OpenAI 已经研究这个程序一段时间了，但 ChatGPT 3.5 生成的文本的流畅性、可读性和连贯性已经引发了人们对文本依赖型行业未来的大量评论（除了之前提到的行业，参见 Vanian，2022 年）。对于高等教育，ChatGPT 能够对各种问题生成连贯的答案（包括引文和参考文献），这引起了一个非常现实的担忧，即学生可能很快就会（如果不是现在）提交人工智能生成的论文而不会被发现（Heilweil，2022 年； Marche，2022 年； Rosenblatt，2022 年； Shrivastava，2022 年； Stone，2022 年）。虽然很多讨论都集中在 ChatGPT 对抄袭的影响上，但在本文中，我想考虑一下呼吁将这项新技术作为研究和写作助手（而不是替代品）不那么邪恶地使用的影响。我认为，过度依赖这项技术来外包和加速写作过程，可能会忽视写作所公认的价值之一：批判性思维和理解深度的发展。