在人工智能领域争夺国际领导地位的竞争中,中国多年来一直位居第一——无论是在人工智能研究贡献数量还是引用量方面。自 2022 年底 ChatGPT 发布以来,这与人们普遍认为人工智能的主要创新目前来自美国而不是中国,以及普遍认为德国和欧洲的研究也在为人工智能发展做出重要贡献的评估相矛盾。造成这种差异的原因之一是人工智能是一个非常异质的研究和创新领域,由不同的技术、方法和应用组成。目前尚无标准化定义。然而,充分的研究领域定义对于基于文献计量和专利分析的国家比较至关重要。
大量行为文献表明,人类的物体识别是由形状表征支持的,这种表征能够容忍物体外观的变化。这种“全局”形状表征是通过描述物体局部特征或结构的空间排列而不是特征本身的外观来实现的。然而,越来越多的证据表明,腹侧视觉通路(物体识别的主要基础)可能并不代表整体形状。相反,腹侧表征可能更适合描述为局部图像特征的基础集。我们认为,这一证据迫使人们重新评估腹侧通路在物体感知中的作用,并提出了一个更广泛的形状感知网络,其中包括来自背侧通路的贡献。
波兰的长期改造战略概述了提高能源效率的雄心勃勃的目标,到 2050 年需要大量投资。实现这些目标的关键挑战在于有效分配资金和吸引私人资本,特别是针对能源贫困人群居住的能源效率最差的建筑存量。650 亿欧元的巨额资金应主要用于建造新的节能社会住房和改造现有住房存量。应特别强调解决能源效率最差的建筑问题,并针对低收入和能源贫困家庭。建立一个透明的资金分配系统,同时考虑社会和环境效益,对于有效决策至关重要。
摘要:长的非编码RNA(LNCRNA)是非编码的RNA分子,超过200个nu螺旋体,在转录,转录后和翻译水平上调节基因表达。在许多人类疾病中已经鉴定出LNCRNA的异常表达。 对诊断,预后和治疗技术的未来改善将通过对疾病病因的深入了解来促进。 心血管疾病(CVD)是全球死亡的主要原因。 心脏发育涉及LNCRNA,它们的异常与许多CVD有关。 本综述研究了LNCRNA在各种CVD中的关系和功能,包括动脉粥样硬化,心肌梗塞,心肌肥大和心力衰竭。 在其中,还将讨论LNCRNA在临床诊断,预后和治疗应用中的潜在利用。在许多人类疾病中已经鉴定出LNCRNA的异常表达。对诊断,预后和治疗技术的未来改善将通过对疾病病因的深入了解来促进。心血管疾病(CVD)是全球死亡的主要原因。心脏发育涉及LNCRNA,它们的异常与许多CVD有关。本综述研究了LNCRNA在各种CVD中的关系和功能,包括动脉粥样硬化,心肌梗塞,心肌肥大和心力衰竭。在其中,还将讨论LNCRNA在临床诊断,预后和治疗应用中的潜在利用。
当我接近我担任SATCEN董事的延长五年任务时,2023年的一份报告也代表了我行使这项责任的激烈期间的反思时间。这是一个挑战的时期,这是由于不可预见和未经证实的发展的影响,例如COVID-19大流行,俄罗斯对乌克兰的侵略战争,许多其他突发事件以及越来越多的国际安全环境。这也是一个非常有意义的代替成就时期,反映在Satcen的运营产出的显着增长(在过去的四年中,dou bled),其效率,生产力,交付速度,扩展和现代
文献中普遍认同的一个维度是生产力和运营效率。这一点从芝加哥大学布斯商学院的 Steven Neil Kaplan 的开创性研究开始,7 以及最近他的同事芝加哥大学的 Steven J. Davis 及其合著者的研究都可以看出来。8 这一系列研究详细说明了私募股权所有权如何对广泛行业的这些结果产生实质性的积极影响。这在一定程度上源于更好的管理。9 通过研究上市公司的杠杆收购,哈佛大学的 Josh Lerner 和他的合著者发现证据表明这些公司的创新在收购后有所改善。10
摘要。本文介绍了 MH114 高升力翼型的多目标优化。我们寻求一组帕累托最优解,使翼型升力最大化,阻力最小化。由于几何不确定性,升力和阻力被认为是不确定的。概率气动力值的不确定性量化需要大量样本。然而,由于 Navier-Stokes 方程的数值解,气动力的预测成本很高。因此,采用多保真替代辅助方法将昂贵的 RANS 模拟与廉价的潜在流计算相结合。基于多保真替代的方法使我们能够在不确定的情况下经济地优化翼型的气动设计。
继 2005 年成功进行测试部署之后,韩国决定建立全国性网络。在部署的初始阶段,首都首尔周边地区配备了 T-DMB 发射机。网络运营商韩国广播系统 (KBS) 最初订购了液冷 T-DMB 高功率发射机系统。随后,又订购了 R&S ® NA / NL6000 系列空气冷却发射机以及 R&S ® NA7000 系列液冷发射机。运营商正在继续扩展该国的网络,预计到 2009 年将覆盖全国。罗德与施瓦茨为所有六个 T-DMB 网络提供广播设备。
我们继续在各种论坛上研究和讨论这些问题,与此同时,技术和法律也在不断变化。本文跟踪了该技术在工作场所的进步,并研究了美国其他消费者和医疗保健应用。此外,我们还讨论了神经技术的其他一些法律和监管问题。我们研究了隐私考虑和保护措施,以保护工人、消费者和其他人免受不受约束地获取他们内心深处的想法、情绪和感受。最后,我们评估了神经技术的潜在证据用途,将其与其不可靠的前身测谎仪进行了比较,并探讨了该技术未来可能成为评估证人在法庭上是否说真话的一种手段的可能性。