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用棉花糖制作五颜六色的钻石和石墨烯
o要制作钻石晶体模型，您至少需要14个半长牙签。o要制作一个石墨烯单元，您将需要6个半长的牙签。背景知识钻石颜色中心：钻石是一种晶体，其中碳原子以非常强大的晶格结构排列。想象一个3D网格，每个交叉点都有一个碳原子。这种僵化的结构使钻石使他们难以置信的硬度和清晰度。每个碳原子在四面体构型中粘结到其他四个碳原子，形成了一种延伸到各个方向的重复模式。钻石晶体可以采用不同的颜色。这种缺陷会中断碳原子的常规排列，并可以吸收并发出光，这通常使钻石具有特定的颜色。这些颜色中心不仅与美学有关；它们具有独特的电子和光学性能，这些特性对于各种量子应用都很感兴趣，包括使用钻石发出的光来测量非常小的磁场（量子传感）以及编码和传输安全信息（量子通信）。石墨烯：石墨烯是在二维蜂窝晶格中排列的单层碳原子。图片由六角形组成的平板，类似于蜂窝，每个角是一个碳原子与其他三个原子结合在一起的。这种结构使石墨烯具有令人难以置信的强度，甚至比钻石更强壮，但它非常灵活且轻巧。石墨烯也是
用库存意识的抹布来制作完美查询（...
摘要赞助的搜索在电子商务收入生成中起着至关重要的作用，广告商从战略上竞标了关键字，以通过相关的搜索查询吸引用户的注意力。但是，确定给定查询的相关关键字的过程提出了重大挑战，因为巨大而不断发展的关键字景观，模棱两可的意图和主题多样性。本文重点介绍了获得大量广告收入和用户参与度的机会，其中很大一部分的查询无法检索任何赞助的广告。为了利用此机会，我们介绍了基于库存意识的抹布生成AI模型（Invawr-rag），该模型集成了高级语义检索和实时库存数据。该模型结合了动态生成且历史上成功的查询，以与可用的库存和广告活动保持一致，同时多样化重写的查询以增强相关性和用户参与度。初步结果表明，填充率和平衡相关性指标的显着增加了68％，这表明广告收入增加了强大的潜力。Invawr-rag模型设置了动态查询优化的新标准，可在沃尔玛的数字平台上显着改善广告相关性，广告客户ROI和用户体验。
人工智能背景下的员工工作重塑
摘要：人工智能的高效计算能力和快速学习能力给各行各业带来深远影响。人工智能的运用，改变了员工在工作中的工作方式，员工必须适应人工智能在工作中的工作场景，处理与人工智能之间的关系，学会如何配合人工智能工作，因此必须重新定义工作的意义，在完成工作时根据其工作任务和工作关系的变化，做出认知和操作上的调整，充分发挥员工自身的主观能动性去完成特定的任务，提升工作满意度和工作绩效，实现人工智能背景下员工工作还原，具有重要的理论和现实意义。
人工智能会制定你的下一个改变游戏规则的策略吗？
咨询关系建立在信任的基础上，而人工智能的幻觉会严重破坏这种信任。一旦人工智能被添加到咨询工作流程中，客户可能会质疑他们收到的是定制的、经过事实核查的建议，还是算法只是提供一般性建议。如果没有明确的人工智能实施策略和人工监督，人工智能的使用可能会削弱顾问与客户的关系。此外，他们必须确保负责任地使用工具，优先考虑包容性和道德实践。总而言之，为了保持信任，顾问必须对人工智能的作用保持透明，并确保人类判断是决定性因素。这将有助于他们实施有效的人工智能实施策略，以改善整个咨询流程。
在后 COVID-19 时代打造现代制造企业
制造商习惯于大规模生产并通过渠道合作伙伴与客户互动，长期以来，他们一直在努力满足消费者对高度个性化体验和全渠道互动的期望。对于许多人来说，这是一个“有则更好”的市场动态，即使没有实现，也不一定会导致展会停止。疫情表明，无论是从批发模式调整为零售模式，还是在供应来源方面（见图 1），快速转型的能力都是保持运营或关闭运营的关键。一个例子是一家大型中间大宗商品化学品制造商，其添加剂 100% 依赖进口，即当地工厂加工原料所需的催化剂。虽然这种投入只需要少量，但疫情引发的供应中断已引发供应链网络的战略性重新设计，以提高可靠性和安全性。
制定未来：海洋预测的机器学习
Patrick Heimbach 1，Fearghal O'Donncha 2，Jose Maria Garcia-Valdecasas 3，Alain Arnaud 4，Liying Wan 5 1 Oden计算工程和科学研究所
制作纳米结构的混合块共聚物 -
图S2。 用NaBH 4化学还原后（a）和（b）在不同水/乙醇混合物中金离子浸润时层厚度的变化。 虽然PS层没有显着变化，但P2VP层显示出逐渐增加的厚度，随着渗透溶液中乙醇百分比的增加。 值得注意的是，在形成纳米颗粒后未观察到显着变化，这表明层状结构破坏主要与乙醇引起的肿胀有关。图S2。用NaBH 4化学还原后（a）和（b）在不同水/乙醇混合物中金离子浸润时层厚度的变化。虽然PS层没有显着变化，但P2VP层显示出逐渐增加的厚度，随着渗透溶液中乙醇百分比的增加。值得注意的是，在形成纳米颗粒后未观察到显着变化，这表明层状结构破坏主要与乙醇引起的肿胀有关。
制定有效的数据和人工智能治理框架
人工智能的魅力不可否认，它有望彻底改变行业并解决复杂问题。然而，从隐私泄露到算法偏见以及日益严格的监管审查，人工智能的潜力受到重大挑战和风险的限制。我们如何才能在不损害商业价值的情况下利用人工智能的力量？我们提出了一个综合数据和人工智能治理框架，作为解决这些问题和最大化创新优势的指导方针。这种方法概述了基本政策驱动的护栏和管理要素，确保透明度、问责制和道德考虑处于人工智能开发和使用的最前沿。通过采用这个框架，组织可以自信地将人工智能作为战略资产，推动创新，同时维护其声誉、底线、客户参与度和道德地位。
人工智能时代的数字化工作塑造
本文旨在通过阐明人工智能 (AI)，特别是生成性人工智能对工作实践和 JC 的作用和影响，为日益增多的文献做出贡献。这项研究表明，人工智能和生成性人工智能技术对组织的影响超越了传统 IT 带来的生产力提高。这些基于人工智能的工具有可能影响工人，影响他们的学习过程和 JC 活动并增强他们的控制感。从这个角度来看，现有的解释 DJC 现象的模型显然有些缺乏针对性。因此，我们主张引入一个理论框架，可以有效地涵盖这些工具对 JC 的影响。通过这个综合模型，我们旨在促进和支持该领域未来的研究工作。
制定印度AI系统的责任制度
AI系统的责任问题集中在确定开发人员，部署者和用户应对AI技术造成的伤害负责的程度上。随着AI系统变得更加普遍，潜在的危害也是如此，例如工业机器人造成的深层危险或伤害。在减轻这些风险和促进经济机会之间取得平衡至关重要。责任通常受合同或侵权原则的约束。但是，关于制定针对AI系统的责任制度的争论。这些包括一个核心问题，即严格的责任（负责开发人员）还是基于故障的责任（证明过失）是更合适的。严格的责任支持者认为，通常对AI风险有更多了解的开发人员应承担责任，而Park（2024）等其他人则认为，广义责任规则可能不会说明AI的各种情况。此外，关于现有责任规则是否可以充分解决与AI相关的危害的辩论，其中一些主张量身定制的方法以避免“责任差距”。但是，一些学者认为，当前的伤害原则可以处理AI风险，而无需新规则。