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W. Mark Valentine的陈述
尽管现有的美国军事采购计划着重于由单个运营商飞行的单个无人机，但DOD和Skydio正在投资大量资源来破坏该范式，从而使单个操作员能够控制多个系统。Skydio在国防部针对小型单位机动（AISUM）计划的人工智能中扮演着关键角色，重点是开发操作员控制空中和地面机器人机器人舰队所必需的技术和策略。多代理运营提供最终的不对称优势，增强了人类团队的覆盖范围和意识，并提供了非凡的情境意识。我们最近雇用了一支世界一流的工程师团队，该团队开发了人机团队背后的一些基础技术。这是无人机的未来，无论是用于战争还是商业用例。我们将继续投资于行业领先的多代理能力。
低价锰原子在陶瓷上稳定为一氧化二氮合成
鉴于化学行业对绿色和可持续技术的需求不断增长，他们的原子有效和选择性氧化反应代表了一个关键的挑战。 [1-5]一氧化二氮，N 2 O，在解决此问题中起着重要的作用。 虽然它是一种良好的特种化学物质，主要以其用作麻醉而闻名，但在1980年代，它已开始引起作为选择性氧化剂的大幅关注。 由于其捐赠单个氧原子的能力，它避免了过度氧化的风险，并且尤其是在生态上良性n 2作为唯一的副产品，将其作为许多常规氧化剂的绿色替代品。 [6-8]在接下来的几年中，N 2 O已被证明可以解锁苯对苯酚或甲烷至甲醇的一步氧化的独特途径。 [9,10]前者的高度选择性和便利性，导致了1990年代后期的Alphox过程。 在其中，Boreskov Institute鉴于化学行业对绿色和可持续技术的需求不断增长，他们的原子有效和选择性氧化反应代表了一个关键的挑战。[1-5]一氧化二氮，N 2 O，在解决此问题中起着重要的作用。虽然它是一种良好的特种化学物质，主要以其用作麻醉而闻名，但在1980年代，它已开始引起作为选择性氧化剂的大幅关注。由于其捐赠单个氧原子的能力，它避免了过度氧化的风险，并且尤其是在生态上良性n 2作为唯一的副产品，将其作为许多常规氧化剂的绿色替代品。[6-8]在接下来的几年中，N 2 O已被证明可以解锁苯对苯酚或甲烷至甲醇的一步氧化的独特途径。[9,10]前者的高度选择性和便利性，导致了1990年代后期的Alphox过程。在其中，Boreskov Institute在其中，Boreskov Institute
自主量子设备：什么时候可以实现，而无需额外的热力学成本
鉴于化学行业对绿色和可持续技术的需求不断增长，他们的原子有效和选择性氧化反应代表了一个关键的挑战。 [1-5]一氧化二氮，N 2 O，在解决此问题中起着重要的作用。 虽然它是一种良好的特种化学物质，主要以其用作麻醉而闻名，但在1980年代，它已开始引起作为选择性氧化剂的大幅关注。 由于其捐赠单个氧原子的能力，它避免了过度氧化的风险，并且尤其是在生态上良性n 2作为唯一的副产品，将其作为许多常规氧化剂的绿色替代品。 [6-8]在接下来的几年中，N 2 O已被证明可以解锁苯对苯酚或甲烷至甲醇的一步氧化的独特途径。 [9,10]前者的高度选择性和便利性，导致了1990年代后期的Alphox过程。 在其中，Boreskov Institute鉴于化学行业对绿色和可持续技术的需求不断增长，他们的原子有效和选择性氧化反应代表了一个关键的挑战。[1-5]一氧化二氮，N 2 O，在解决此问题中起着重要的作用。虽然它是一种良好的特种化学物质，主要以其用作麻醉而闻名，但在1980年代，它已开始引起作为选择性氧化剂的大幅关注。由于其捐赠单个氧原子的能力，它避免了过度氧化的风险，并且尤其是在生态上良性n 2作为唯一的副产品，将其作为许多常规氧化剂的绿色替代品。[6-8]在接下来的几年中，N 2 O已被证明可以解锁苯对苯酚或甲烷至甲醇的一步氧化的独特途径。[9,10]前者的高度选择性和便利性，导致了1990年代后期的Alphox过程。在其中，Boreskov Institute在其中，Boreskov Institute
肺炎球菌缀合物疫苗（21-Valent
护理提供者对患者特定和独特情况的检查和评估。患者必须与医疗保健提供者交谈，以获取有关其健康，医疗问题和治疗选择的完整信息，包括有关使用药物的任何风险或益处。此信息不认可任何治疗，有效或批准治疗特定患者的任何治疗方法。UpTodate，Inc。及其分支机构否认与此信息或其使用有关的任何保证或责任。此信息的使用受使用条款的约束，可在https://www.wolterskluwer.com/en/know/clinical-clinical-firpationices-terms上获得。
valentina presutti，博士课程vitae
我是一名计算机科学家（博洛尼亚大学的MSC，2002年）。我在软件工程范围内开发了主论文。在这段经验中，我开始研究本体设计方法和在软件开发过程中的应用，并特别关注Web门户网站。毕业后，我获得了博洛尼亚大学的博士学位奖学金，并继续对语义网的研究重点关注语义注释语言之间的互操作性，尤其是解决网络上识别的问题。I defended my PhD in 2006 at the University of Bologna and immedi- ately after, I started my collaboration with the Institute of Cognitive Sciences and Technologies (ISTC) of CNR in Rome as a post-doctoral researcher, while continuing to collaborate with the Department of Computer Science (Dipartimento di Informatica: Scienze e Ingegneria - DISI) of University of Bologna.我自2021年7月以来一直是博洛尼亚大学的副教授，也是CNR副研究员。在2010年至2019年之间，我是CNR的常设研究员，然后我搬到博洛尼亚大学担任高级助理教授。2008年，我在ISTC-CNR上共同创立了自2015年以来协调的语义技术实验室（STLAB）。目前，它支持二十名年轻研究人员和合作者，并提供外部资助。我的研究活动涵盖了人工智能的不同领域，例如：本体论设计和重复使用，链接的开放数据，神经符号架构，知识提取，自然语言理解，自然和辅助机器人技术。在2016年，我共同创立了一家初创公司（BUP S.R.L），该公司为工程组织知识提供服务。我在管理研究团队及其项目以及与学术，工业和公共管理组织的教学和合作方面拥有超过15年的经验。我一直是欧盟H2020项目的PI“ POLIFONIA：音乐遗产知识的数字谐调”（3m，40个月，始于2021年1月，10个合作伙伴），该伙伴开发了支持研究，价值和保存音乐遗产的AI技术。我是“人类和人工创造力”的pnrr博览会的pi。我已经协调并为多个软件项目做出了贡献（请参阅STLAB网站1）。我曾在许多欧洲和意大利项目中担任研究人员，在其中一些项目中，我担任科学负责人。从2015年到2018年，我一直是H2020 Mario Project 2的CNR单位的科学协调员，领导了关于机器人个性化语义互动的研究。我是本体设计与模式协会协会的当选董事会成员3（ODPA），该协会将举办年度研讨会和教程，并从事各种活动，以促进本体设计质量和模式。在2008年，我创建了一个本体设计模式的目录，该模式与语义Web门户相关联，可以在其中提出，讨论和认证4。今天，该门户网站是ODPA及其社区的参考资源。自2015年以来，我将共同指导“国际语义网络研究暑期学校”，这是针对语义网络社区的国际博士学位学生的参考活动。我是《网络语义杂志》的主编。我是《网络语义杂志》（El-Sevier）的主编，自2023年以来。我曾是博洛尼亚大学的兼职教授
情人节快乐！2025 年 2 月
18 8:30 瑜伽课（PH） 9:00 血压检查（WR） 10:00 健康与保健（PH） 10:00 时事话题（C） 12:00 午餐（DR） 12:30 乒乓球（PH） 12:30 AARP 税务准备（B 和 C） 12:45 Bunco（DR） 1:00 适合每个人的太极拳（ZOOM） 1:00 老年人绘画（D） 1:00 编织小组（DR） 24 9:00 长寿棒平衡（ZOOM） 10:00 适合每个人的太极拳（ZOOM） 10:00 更好的平衡（PH） 10:00 钩针编织小组（C） 10:30 宾果游戏（DR） 11:00 退伍军人俱乐部（B） 12:00 午餐（DR） 12:00 Zumba Gold（PH） 12:45 沃尔玛购物 (L) 12:30 棋盘游戏和纸牌游戏小组 (B)
Valentina Dragos、Bruce Forrester、Kellyn Rein。混合 AI 是否适合混合威胁？来自社交媒体分析的见解。2020 IEEE 第 23 届信息融合国际会议 (FUSION)，2020 年 7 月，南非鲁斯滕堡 (Virtuel)。 pp.1-7, 10.23919/FUSION45008.2020.9190465. hal- 03212312
摘要 — 社交媒体为真正互联的世界创造了机会，改变了人们沟通、交换思想和组织虚拟社区的方式。了解在线行为和处理在线内容对于安全应用都具有战略重要性。然而，大量、嘈杂的数据和主题的快速变化带来了挑战，阻碍了分类模型的有效性和语义模型的相关性。本文对用于分析社交数据流的监督、非监督和语义驱动方法进行了比较分析。本文的目标是确定实证研究结果是否支持增强决策支持和模式识别应用。本文报告了使用各种方法来识别社交数据集合中隐藏模式的研究，其中文本高度非结构化，带有多种模态，并且可能具有不正确的时空标记。结论报告指出，在挖掘社交媒体数据时，机器学习模型和语义驱动方法的脱节使用存在一些弱点。索引词 — 社交网络、混合人工智能、国防和安全
Ioannis Antonopoulos、Valentin Robu、Benoit Couraud、Desen Kirli、Sonam Norbu 等人。人工智能和机器学习方法在能源需求侧响应中的应用：系统评价。《可再生和可持续能源评论》，2020 年，130，第 109899 页。�10.1016/j.rser.2020.109899�。�hal- 03601421�
随着间歇性可再生能源发电在能源结构中的占比不断增加以及负载类型更加不稳定（如电动汽车充电），近年来人们对能源需求侧响应 (DR) 的兴趣日益浓厚。需求侧响应计划被认为能够以经济高效的方式提供所需的灵活性，从而提高能源系统的可靠性。大规模需求侧响应服务的需求通常由需求侧响应聚合器来满足，即提供聚合服务并充当系统运营商和最终消费者之间的中介的实体。需求侧响应相关任务的高度复杂性，加上它们对大规模数据的使用以及对近乎实时决策的频繁需求，意味着人工智能 (AI) 和机器学习 (ML)——人工智能的一个分支——最近已成为实现需求侧响应的核心技术。人工智能方法可用于应对各种挑战，包括选择最佳消费者响应集、了解他们的属性和偏好、动态定价、设备调度和控制、学习如何激励需求响应计划的参与者以及如何以公平和经济高效的方式奖励他们。本文基于对 160 多篇论文（发表于 2009 年至 2019 年之间）、40 家公司和商业计划以及 21 个大型项目的系统回顾，概述了用于需求响应应用的人工智能方法。这些论文根据所使用的人工智能/机器学习算法和能源需求响应的应用领域进行分类。接下来，介绍了商业计划（包括初创公司和老牌公司）和大型创新项目，其中人工智能方法已用于能源需求响应。本文最后讨论了所审查的人工智能技术在不同需求响应任务中的优势和潜在局限性，并概述了这一快速增长领域未来研究的方向。
通过语音情感识别和视频面部表情分类进行基于人工智能的癌症疼痛评估 Marco Cascella 1、*、Francesco Cutugno 2、Fabio Mariani 2、Vincenzo Norman Vitale 2、Manuel Iuorio 2、Arturo Cuomo 3、Sabrina Bimonte 3、Valeria会计 1 ，Francesco Sabbatino 1 ，Alfonso Maria Ponsiglione 2 ，Jonathan Montomoli 4 ，Valentina Bellini 5 ，Federico Semeraro 6 ，Alessandro Vittori 7 ，Elena Giovanna Bignami 5 ，Ornella Piazza 1
摘要 有效评估癌症疼痛需要对构成疼痛体验的所有组成部分进行细致的分析。实施自动疼痛评估 (APA) 方法和计算分析方法，特别关注情感内容，可以促进对疼痛的彻底描述。所提出的方法转向使用语音记录中的自动情感识别以及我们之前开发的用于检查疼痛面部表情的模型。对于训练和验证，我们采用了 EMOVO 数据集，该数据集模拟了六种情绪状态（大六）。由多层感知器组成的神经网络在 181 个韵律特征上进行了训练以对情绪进行分类。为了进行测试，我们使用了从癌症患者收集的访谈数据集并选择了两个案例研究。使用 Eudico Linguistic Annotator (ELAN) 6.7 版进行语音注释和连续面部表情分析（得出疼痛/无痛分类）。情绪分析模型的准确率达到 84%，所有类别的精确度、召回率和 F1 分数指标都令人鼓舞。初步结果表明，人工智能 (AI) 策略可用于从视频记录中连续估计情绪状态，揭示主要的情绪状态，并提供证实相应疼痛评估的能力。尽管存在局限性，但提出的 AI 框架仍表现出整体和实时疼痛评估的潜力，为肿瘤环境中的个性化疼痛管理策略铺平了道路。临床试验注册：NCT04726228。