摘要:人工智能 (AI) 和认知计算 (CC) 是不同的,这就是为什么每种技术都有其优点和缺点,这取决于企业想要优化的任务/操作。如今,只需将 CC 与 AI 的广泛主题联系起来,就很容易混淆两者。这样,想要实施 AI 的公司就知道,在大多数情况下,他们想要的是 CC 提供的功能。在这些情况下,知道如何区分它们很重要,这样就可以确定在哪种情况下一种比另一种更合适,从而更多地利用每种技术提供的优势。该项目专注于突出这两种技术的能力,更具体地说是在智能系统实施和公司对它们的兴趣有利的商业环境中。它还确定了这些技术的哪些方面对公司最有吸引力。根据这些信息,评估这些方面是否与决策相关。数据分析是通过采用偏最小二乘结构方程模型 (PLS-SEM) 和描述性统计技术进行的。
摘要典型相关分析 (CCA) 和偏最小二乘 (PLS) 是用于捕捉两种数据模态(例如大脑和行为)之间关联的强大多元方法。然而,当样本量类似于或小于数据中的变量数量时,标准 CCA 和 PLS 模型可能会过度拟合,即发现无法很好地推广到新数据的虚假关联。已经提出了 CCA 和 PLS 的降维和正则化扩展来解决此问题,但大多数使用这些方法的研究都有一些局限性。这项工作对最常见的 CCA/PLS 模型及其正则化变体进行了理论和实践介绍。我们研究了当样本量类似于或小于变量数量时标准 CCA 和 PLS 的局限性。我们讨论了降维和正则化技术如何解决这个问题,并解释了它们的主要优点和缺点。我们重点介绍了 CCA/PLS 分析框架的关键方面,包括优化模型的超参数和测试已识别的关联是否具有统计意义。我们将所描述的 CCA/PLS 模型应用于来自人类连接组计划和阿尔茨海默病神经成像计划的模拟数据和真实数据(n 均为 .500)。我们使用这些数据的低维和高维版本(即样本大小与变量之间的比率分别在 w 1 – 10 和 w 0.1 – 0.01 范围内)来展示数据维数对模型的影响。最后,我们总结了本教程的关键课程。
1。地面故障电路界面器(GFCI):GFCI受保护的插座或GFCI分支电路应在任何水源的6英尺内提供所有插座:在所有浴室,在所有浴室,车库,外部空间,设备,设备室,爬行空间,以及所有非修订的厨房和厨房的室内室内和自由室。(按CEC 210-8(A.)。提供距厨房水槽边缘,电器和台面边缘2英尺范围内的GFCI插座插座,中心CEC 210.52不超过48英寸。厨房中的插座应放置在柜台顶部上方不超过20英寸的位置,在其下方不超过12英寸以上。2。All 120V, single phase, 15 and 20 amp branch circuits supplying outlets and devices installed in dwelling unit kitchens, family rooms, dining rooms, living rooms, parlors, libraries, dens, bedrooms, sunrooms, recreation rooms, closets, hallways, laundry areas or similar rooms shall be protected by a listed arc-fault circuit interrupter, combination type, or a listed outlet分支电路类型AFCI位于现有分支电路的第一个插座出口,以提供分支电路的保护。CEC 210.12(b)3。金属水管和其他内部金属管道应粘合到服务设备。应访问粘合跳线的附件点。4。至少提供一个20安培电路,没有电路上的其他插座,用于浴室插座。CEC 210.11(c)(3)。5。每个CEC不得超过12'-0'OC。所有插座板都是明亮的白色Uon。(CEC 210-52(a)。6。7。的插座应放置,以使任何墙壁空间中的地板沿线没有点数超过6英尺,并且在所有2英尺长的墙壁上都没有。在踢脚线中安装水平插座。墙壁上的中心插座用于浴室/厨房,请参阅内部高程。在厨房,餐饮和类似区域中,至少为小电器提供两个独立的20座电路,每个CEC 210.11(c)和210.52(b)的电路上没有其他插座。为洗衣提供单独的120伏电路。CEC 210.11(c)(2),每个CEC 220.54向洗衣房提供30安培分支电路。8。应在每CMC909.5的热水器附近提供一个由位于通道开口的开关控制的永久性GFI保护的电源插座和一个照明灯具。9。根据CEC 250.52(a)(3)10。所有的外部和车库插座都有防水板盖。11。安装在潮湿位置的所有15安培插座都应具有防风雨的外壳,无论是否插入附件塞盖。12。任何住宅单元中的所有125伏插座均应篡改。CEC 406.11。
Innogle , Presenting Kadalcompass Device providing an Innovative solution for Reducing by- catch and carbon footprints for the fishing boat owners, also helping save Millions of lives at sea and mine granular data to collaborate and fine tune data gathered by satellite for the Government agencies towards better managing the Ocean wealth about climate action , Cleantech and enabling a Digital Ocean using an emerging technology of 5G to create Digital Ocean integrated with IOUT(水下事物互联网)和AI愿景,为捕鱼行业,海岸警卫队和海洋研究人员提供全面的解决方案。“通过实施该解决方案,将通过实时利用盈利的捕鱼和生命安全,从而在印度受益1400万渔民”。“我们的任务是在水溶液下创建5G集成的数字海洋和数字化,并通过使用5G启用KadalCompass设备在船只之间建立内部网络来建立双向通信,并且还将充当通信开关。
随着量子信息论领域的发展,拉丁方在经典编码理论中得到应用,考虑拉丁方的量子类似物也是很自然的。量子拉丁方的概念由 B. Musto 和 J. Vicary 于 2015 年提出[12]。此后,这些对象被证明与绝对最大纠缠 (AME) 态有关系,[14] 后者在量子信息中有各种应用。[9] [16] 我们将详细讨论 Rather 等人最近取得的成果 [15],关于大小为 6 × 6 的量子正交拉丁方的存在,这个对象不存在经典等价物。[18] 一个重要的悬而未决的问题是,是否存在任何阶的量子正交拉丁方,它们在某种意义上不等同于已知的经典拉丁方。[21] 然后,我们将通过考虑计算和代数技术,开始研究大小为 3 × 3 的量子正交拉丁方的这个问题。
自 COVID-19 疫情爆发以来,我们首次在华盛顿特区举行面对面的领导力会议。对我来说,研究员项目最有意义的经历之一是看到研究员与同行以及我们为会议召集的专业人士互动。他们有机会与来自全国各地和世界各地的志同道合的人建立联系,从而建立长期的人际关系,无论他们的学术和职业生涯将他们带到何处,他们都可以依靠这种关系。2020-2021 届毕业生也被邀请参加会议,回馈了因疫情而不幸被打乱的体验。与会者会见了白宫和国会的工作人员、非政府组织领导人、知名商界人士和记者。研究员还参加了中心的年度颁奖晚宴,会见了获奖者 Lisa Murkowski 参议员和 Angus King 参议员。整个学年期间举行的虚拟会议增强了面对面的体验,讨论的主题包括乌克兰危机和应对气候变化。
如何加速向更可持续、更有利可图的海洋生态系统转型?如何加速航运脱碳?回答这两个问题汇集了来自海洋产业和全球脱碳生态系统不同领域的不同贡献者。与会者包括 13 家公司、5 个国际组织和 1 所学术机构的代表。我们坚定地致力于共同努力,为海洋和地球创造更美好的未来。最初,我们开发了三种情景,描述了三个可能的未来世界。然后,我们制定了从脱碳角度实现最佳情景的途径和建议。我们为自己设定了两个时间框架。首先,我们研究了本世纪在这三种情景中气候变化可能发生的情况。其次,我们分析了在这十年内海洋产业需要发生哪些变化才能产生最佳结果。
