XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemUbiquity
导航供应链弹性和贸易
半导体行业是全球技术环境的核心支柱，促进了无数的电子设备的功能，这些电子设备已成为现代生活不可或缺的一部分。通常称为集成电路或芯片的关键组件是手机，计算机，医疗保健技术，军事防御技术，AI组件和高级无线网络的各种应用程序的基础。拥有超过1000亿个结合半导体的设备，其无处不在，强调了它们在推动全球价值链和技术进步方面的关键意义（SIA，2023年）。具有高度复杂的网络的半导体供应链功能。供应链始于研发，新技术和设备的开创性是生产较小的芯片和更密集的电路。供应链的第二个要素是设计组件，然后在特殊设施中生产的质量。这些活动包括供应链的前端。供应链的后端涉及芯片的专业组件，包装和测试，然后将其发送到电路板上和用于设备的设备中（Varas等，2021）。供应链中高度专业化的流程也得到了复杂的机械的支持，复杂的机械本身具有庞大的供应商网络和成千上万的组件。可以在最小芯片上进行蚀刻设计的极端紫外线光刻（EUV）机器由“ 100,000个零件，3,000条电缆，40,000杆螺栓和两公里的水管组成”（Thompson，2021年）。更重要的是，它只能由一家公司的ASML在荷兰制造。半导体供应链涉及高水平的复杂性，但至关依赖于生产的特定节点或扼流圈。当大流行造成全球碎屑供应时，决策者意识到他们并没有跟上与这个复杂和全球化网络相关的风险。供应链还面临着美国和中国之间贸易紧张局势的挑战。这两个因素促使对基于风险的供应链重新评估，
网络安全意识-IJRPR
数字变形的不可驱动的推进使人类在超连续性的复杂晶格中毫不远，将网络安全传播到不变的紧急性，而不是选择性的预先授权。随着技术增强在渐近轨迹上的转移，串联的网络恶性造成的肥大伴有肥大，从而引起了对抗性进化的不断升级的辩证法。这种不断突变的网络稳定性强调了认识论重新校准对预防性，启发式适应性网络安全架构的典型紧急性。在现代数字生态系统的迷宫般广泛内，网络脆弱的无处不在，超越了戏剧性的描绘，因此需要对前卫网络城市城市城市道路的敏锐融合。Neoteric网络拮抗剂资本利用了系统性的空白，人为敏感性和算法近视，以策划灾难性的入侵。由此产生的漩涡远远超出了金钱的屈服，封装了智力主权征服，制度性无知和地缘战略性不稳定。网络安全认知的核不仅限于认知的认可，而是授权根深蒂固的灌输和对不可侵犯的数字预防的施法。公司实体和单个网民都必须超越古老的安全教条，朝着零信任矩阵，永久发展的身份验证基板和启发式异常检测机制迁移。强大的网络安全堡垒需要不断的过度耐等位置，随机风险预后以及出现的AI融合防御性策略的流体整合。对建筑师的网络堡垒，加密熵，机器智能的对抗性无效和分散的网络网络防御工事的多种聚合融合至关重要。网络拮抗剂，利用超自动浸润的启发式方法，不对称的社会工程载体和多态恶意软件共生，促使数字熵猖ramp。抵消这些存在的威胁需要相应地复杂的报复性模式，使人类的智慧与算法的感知协同。此外，对跨国网络安全佳能的遵守，增强了机构的弹性，确保了对抗控制论的正交堡垒。公司必须实例化强大的网络政府策略，编纂事件响应学说，并灌输网络弹性范式，以促进新兴的网络性情感现象。预期威胁侦察和自适应异常拦截的协同融合使实体能够在数字妊娠之前征服和抢先入侵。
北约联合空中力量战略
序言 1. 北约联合空中力量（JAP）在支持北约完成其三大核心任务——集体防御、危机管理和合作安全——方面发挥着关键作用，包括北约加强的威慑和防御态势、北约在投射稳定方面的努力以及北约在国际社会打击恐怖主义中的作用。一种平衡而创新的 JAP 方法，即理解、接受和减轻风险，将提供连贯的军事能力，增强北约可信和灵活的态势的发展。 联合空中力量的定义 2. JAP 结合了空中、陆地、海上和特种作战部队的集体能力和容量，是协调、控制和利用空中领域以实现北约目标的能力 1. 联合空中力量的主要特征 3. 空中力量的核心属性是速度、范围和高度，这些属性是独一无二的，可产生广泛的效果。速度使空中力量能够利用时间并控制节奏。空降能力通常不受地形阻碍，可提供无与伦比的覆盖范围，使空中力量能够远距离使用其能力，包括深入敌方领土和孤立地点。高度使空中力量能够从无与伦比的有利位置进行利用。无处不在、敏捷性和集中度是这三个核心属性实现或增强的附加品质。总的来说，这种组合为空中力量提供了高度的灵活性，为联盟提供了最灵敏和最容易扩展的工具之一。作为一种资源高效的力量应用，JAP 有助于在实现联盟目标的过程中进行高度的风险管理。4. 空中力量除了其优势之外，也有局限性，例如无常2、有效载荷限制和相对脆弱性。因此，未来空中力量能力发展应在创新思维的支持下，利用技术进步的优势，旨在减少这些限制及其影响。安全与作战环境 5. 北约面临着来自国家和非国家行为者、军事力量、恐怖主义以及混合攻击和网络攻击的威胁与挑战，这些威胁与挑战比冷战结束以来的任何时候都更加多样化、复杂化、快速发展和严峻。
社会学 SOCIOL 190 人工智能与社会
社会学 SOCIOL 190 人工智能与社会：技术未来的前景和局限性 讲师：Skyler Wang 学期：2023 年秋季 研讨会：周四下午 4-6 点@Dwinelle 187 电子邮件：skyler.wang@berkeley.edu 办公时间：https://calendly.com/skylrwang 我们今天的生活几乎没有不受人工智能 (AI) 的影响，这使得了解其对社会的影响越来越重要。本课程采用跨学科方法，从社会、政治和哲学角度批判性地剖析人工智能的起源、扩散和普遍性。我们探讨以下问题：是什么让这种智能成为“人工智能”，它与其他类型的智能（例如人类或动物体现的智能）有何不同？人工智能、自然语言处理、机器学习、大数据和算法之间的关系是什么？为什么创建符合人类价值观的人工智能系统如此困难？我们如何批判性地审视生成式或大型语言模型（如 ChatGPT）的生产过程，以了解它们帮助了谁，又抛弃了谁？通过结合学术研究、科幻文学、电影和人工智能从业者的各种客座讲座，本课程动态地审视了人工智能在实现乌托邦技术未来方面的前景和局限性。课程结构 研讨会每周举行一次，持续两小时。每节课将包括各种各样的活动，包括但不限于每周学生演讲、深入讨论、辩论和客座讲座。每周，一组学生将带领课堂进行部分教学，首先介绍指定阅读材料，然后组织课堂讨论（总时间不应超过 40 分钟）。负责指导该周课程的学生将有机会以他们认为可以最有建设性地讨论材料的方式规划分配的时间，只要他们坚持主题即可。希望所有学生在上课前完成该周指定的所有必读内容。必修课本 所有必修课本都可通过 bCourses 获得，但以下两本书除外（请提前借阅或购买）：
小型大陆 - 免费
四缸 Continentals 发动机可能是战后最受欢迎的飞机发动机，它为多种类型的认证和实验飞机提供动力，随着 Teledyne Continental Motors (TCM) 开始为轻型运动飞机市场提供更新和现代化版本，它重新引起了人们的关注。本文介绍了较旧的发动机系列以及从 A40 到 C90 型号之间的转换路线。1931 年，即莱特兄弟在小鹰镇首次飞行的 30 年后，大陆航空为新兴的私人飞机市场发布了一款风冷式水平对置四缸发动机。该发动机被命名为 A40，排量为 115 立方英寸，额定转速为 2550 rpm，功率为 37 hp。据说它是有史以来最简单的四冲程内燃机，它还因在大萧条时期维持私人航空业而受到赞誉。从早期的成功设计中诞生了现代航空史上一些最受欢迎和最可靠的飞机发动机，并且从中还发展出了一系列改进，这些改进推动了发动机产生更多功率，同时保持相同或更好的可靠性。至于简单性，不会再回到 A40 时代。具有里程碑意义的 Continental A50 于 1938 年发布。它在许多方面都比 A40 更坚固、更完善，并且它的设计保守，以适应当时的严峻形势。它的基本特性是适中的 5.4 比 1 压缩比和 171 立方英寸
人工智能改善儿童健康：社区案例研究
印度的医疗保健系统缺乏满足该国医疗保健需求的基础设施。医生和护士的可用性分别比世卫组织的建议低 30% 和 50%，导致医疗保健需求与支持医疗保健的基础设施之间严重失衡。除其他问题外，印度仍在努力应对营养不良等挑战，38% 的五岁以下儿童体重不足。尽管面临这些挑战，但技术进步、手机普及和患者意识的提高为人工智能提供了巨大的机会，通过更好地利用有限的资源，实现高效的医疗保健服务。Saathealth 移动应用程序以有趣的视频系列、游戏化问答之旅和有针对性的通知的形式，为中低收入的幼儿父母提供互动式儿童健康、营养和发展内容。该应用程序根据动态数据和预测算法迭代地改进用户旅程，从而实现从被动护理到主动护理的转变。一年来，Saathealth 用户已注册超过 500,000 次会话和超过 2 亿秒的应用内互动时间，与医疗资源匮乏社区的其他数字健康干预措施的互动相比，其表现更为出色。我们利用来自 45,000 名用户的宝贵应用分析数据和见解，构建了可扩展的预测模型，并针对特定用例进行了验证。使用异构数据的随机森林模型，我们可以 93% 的准确率预测用户流失。通过预测用户在移动应用上的生命周期，我们得到了初步见解，RMSE 为 25.09 天，R2 值为 0.91，反映了密切相关的预测。这些预测算法让我们能够通过优化的优惠和全渠道推送来激励用户，以提高用户对内容的参与度以及其他有针对性的线上和线下行为。这些算法还通过增强个性化体验并将有限的医疗资源导向最抗拒数字化干预的人群，从而优化了我们干预的有效性。这些算法和类似的人工智能算法将使我们能够延长和深化与医疗消费者的终身关系，使他们中的更多人成为有效、主动的参与者，改善儿童的健康、营养和早期认知发展。
COVID-19中断电池材料和制造供应...
冠状病毒全球大流行的影响遍及许多生命，并且在几乎每个国家都颠覆了医疗保健，运输和经济的方面。包括电池供电的电动汽车，电网存储和个人电子设备在内的能源材料和可再生转换型货币也不例外。随着企业在全球关闭，道路交通地面停滞不前，对电动汽车的需求下降了。隔离和全职订单禁止工人使用电池和汽车生产设施，关闭的矿山和炼油厂以及冻结制造商品的运输。经济不确定性和批量裁员减少了消费者的支出，并减少了对顶级手机和平板电脑的需求。这些因素威胁着能源储能材料的活力和可再生能源的长期增长。对这场危机的回应，包括政府政策，新兴的能源存储和制造技术以及研究界的持久性，将为Covid-19的长期影响是否受到危害还是加剧。对锂离子电池（LIBS）的需求非常巨大：他们的市场在2019年将其固定在367亿美元，预计到2027年将达到1,293亿美元。LIB的普遍存在源于研究驱动的效率提高和全球范围内的制造业，通过改进规模和加工，在过去十年中，电池价格降低了87％。尽管美国是Libs最大的消费者之一，但它仅生产锂细胞制造的年度316 GWH的12％。中国仍然是最大的制造商，占年度LIB生产的73％。制造中的这种差异与能够在最新液体中高性能的构成关键要素相关。锂和钴在电池阴极和电解质中起关键功能。中国主导着稀土元素的生产（63％），并且有效地控制了这些材料的全球供应链的80％。虽然刚果民主共和国矿山占全球70％的钴供应，但中国拥有主要的金融所有权。澳大利亚生产55％的世界锂，并将其大部分出口到中国。随后，由此产生的供应链遍布世界各地，涉及众多的生产设施，包括国内和
无线网络的功率和能量优化策略...
摘要 — 能源消耗是部署在海洋环境中的无线传感器节点的最大制约因素之一。它们通常用于难以提供电力的地区的远程环境监测。因此，这些设备需要由电池和替代能源供电。由于电池能量有限，使用不同的技术来节省能源是无线传感器网络 (WSN) 中最热门的话题之一。已经通过硬件和软件技术开发了各种电池优化方案。基于无线保真 (Wi-Fi) 的网络的普及使其成为建立基于 Wi-Fi 的传感器网络的热门选择，但这些系统相对较高的功率要求与长电池寿命和低维护的要求相冲突。这项工作考虑了是否有可能将 Wi-Fi 功耗降低到可以使用廉价的基于 Wi-Fi 的产品代替其他协议的程度。该设置由一个无线传感器组成，该传感器基于低成本的 esp8266 模块，任务是收集海洋保护区的温度数据。分析了设备固件中不同状态下节点的能耗，以及能耗与传感器数据传输速率和系统休眠期之间的关系。该研究还比较了两种网络实现的能耗：消息队列遥测传输 (MQTT) 与基于服务器-客户端的系统。测试结果表明，如果不实施休眠期，无论传输速率如何，两种传输方法的传感器节点的最大电池寿命均为 15.8 小时。如果实施休眠模式，传输速率会对系统电池寿命产生重大影响。研究发现，传输时间为一小时，电池寿命可增加 43 倍，传输时间为一分钟，电池寿命可增加 40 倍。事实证明，利用 MQTT 传输方案的优化 WSN 配置比服务器-客户端方案的电池寿命延长了 34%。通过这些分析，可以得出最佳固件的设计和网络架构的选择，从而可以在最长的时间内延长电池寿命。索引术语 — 无线传感器网络、功率优化、ESP8266、MQTT、Micropython。
健康跟踪应用程序的开发
摘要：随着慢性疾病的越来越流行以及对预防性医疗保健的日益兴趣，需要创新的技术，这些技术可以赋予个人积极监控和管理健康的能力。本研究论文介绍了一个健康跟踪应用程序的开发，该应用程序旨在为用户提供一个全面的平台，以监视和分析其福祉的各个方面。健康跟踪应用程序利用智能手机和可穿戴设备的普遍存在来收集和整合来自多种来源的数据，包括体育锻炼，睡眠方式，心率，饮食和压力水平。该应用程序结合了高级算法和机器学习技术，以处理和解释收集的数据，使用户能够获得对其健康状况的宝贵见解，并就其生活方式和医疗保健选择做出明智的决定。健康跟踪应用程序的关键功能包括对生命体征的实时监控，个性化目标设置，数据可视化和交互式反馈。用户可以根据个人需求和偏好设定健康目标，并随着时间的推移跟踪其进度。该应用程序提供了收集到的数据的视觉表示，使用户可以轻松地解释其健康指标中的趋势和模式。此外，该应用程序还提供了个性化的反馈和建议，以帮助用户优化其健康和福祉。健康跟踪应用程序的开发涉及迭代设计过程，并结合了用户反馈和评估以提高可用性和功能。进行了一项试点研究，以评估该应用程序在促进各种参与者中的健康意识和行为改变方面的有效性。该研究表现出积极的结果，表明该应用程序有可能使个人有能力在管理健康方面发挥积极作用。这项研究通过展示全面的健康跟踪应用程序的设计和开发来为个性化医疗保健领域做出了贡献。应用程序的功能，包括数据集成，可视化和个性化反馈，为促进健康意识和支持行为改变提供了有希望的途径。未来的研究可以集中于进一步完善该应用程序的算法，扩展用户群，并评估其对健康结果的长期影响。关键字：健康跟踪应用程序，个性化医疗保健，数据集成，机器学习，行为改变，用户反馈
人工智能造福社会：人机交互增强智能视频可理解性评估，促进健康素养
2022 年 12 月 3 日 据估计，美国有 74% 的成年人会访问互联网，其中高达 80% 的人会在网上寻找健康信息。然而，只有 12% 的美国成年人被评估为具备熟练的健康素养，能够有意义地解读健康信息。全球数十亿个人在社交媒体平台上获取医疗保健信息，他们可能会接触到误导性、有害或不相关的信息。社交媒体平台缺乏把关，对公共健康产生了严重的不利影响。美国国家医学院 (NAM) 和世界卫生组织 (WHO) 等组织强调了规范性指南的重要性，这些指南对于通过技术支持的解决方案在社交媒体上识别可靠的健康信息来源至关重要。从社交媒体使用中收集的数字跟踪数据的可用性以及通过算法进行的信息搜索的普遍性，需要更好地理解内容审核挑战和规范性干预措施，将人类智能融入机器学习。 2021 年，美国卫生局局长的咨询报告指出，社交媒体平台迫切需要扩大高质量的健康信息。我们借鉴患者教育材料评估工具 (PEMAT)，这是一种系统化的视听教育材料评估方法，开发了一种从患者教育角度评估视频可理解性的方法。我们从 YouTube 中提取视频特征和元数据，开发了一种人机互动评估，该评估明确侧重于人机算法交互，结合基于 PEMAT 的患者教育结构、领域专家的注释和机器学习的共同训练方法，以评估糖尿病视频的可理解性。我们进一步研究了可理解性对视频参与度的几个维度的影响。讨论了对研究和实践的影响。致谢：作者感谢 AIDR 研讨会、AMIA、机器学习、优化和数据科学会议、Informs 数据科学研讨会、VIDE 研讨会系列、Neurips MLPH、WITS、WISE 和 SCECR 会议的参与者对本文早期草稿的评论，以及波士顿大学、麦吉尔大学、麻省理工学院、MSU Outreach、马里兰大学、纽约大学、天普大学、德克萨斯 A&M 大学和伊利诺伊大学芝加哥分校的研讨会参与者对本文早期草稿的评论。我们感谢 Ernestina Bioh、Sreeja Nair、Mukund Nakhate 和 Namrata Navge 的研究协助。我们还要感谢美国国家医学图书馆 (NIH Grant R01LM013443) 的资助。