设计/方法/方法:该研究是概念性的,并提出了一个框架来阐明人工智能现象及其构成要素。它进一步提供了一个模型,说明人工智能如何有助于从大数据中创造市场知识。结果:该研究从输入-过程-输出的角度解释人工智能,并阐明人工智能的六个基本构成要素。它讨论了如何使用不同的构成要素将数据转化为信息和知识。它提出了一个概念模型来阐明人工智能在创造市场知识中的作用,并提出了未来研究的途径。实际意义本研究解释了人工智能现象、它的工作原理及其与 B2B 公司创造市场知识的相关性。原创性/价值:该研究为市场知识文献做出了贡献,并呼吁进行更多的学术研究以了解人工智能及其对创造市场知识的影响。
在本文中,我们描述了巴西联邦税务特别秘书处 (RFB) 2019 年的人工智能计划。RFB 涵盖巴西的海关部门和国税局,这两个领域都有人工智能计划。其中之一是全国范围内成熟的人工智能,其核心技术由 RFB 创建和开发:通过机器学习的海关选择系统 (Sisam)。在海关领域,我们还有其他正在生产的人工智能,如 Aniita 系统中的专家系统和 Iris 人脸识别系统。其他一些计划已部分实施、处于测试或开发后期。海关和国税局都有此类计划。越来越多的计划正处于起步阶段。
基于集成物联网设计和 Android 操作的军用多用途现场监视机器人 1 M.Ashokkumar,2 Dr.T.Thirumurugan 电子与通信工程系 基督理工学院 印度本地治里 ashok5june@gmail.com,thiru0809@gmail.com 摘要 — 该项目描述了多用途现场监视机器人的设计、构造和制造,该机器人可用于战场上的地雷探测、有毒气体感应以及温度和湿度传感器监测,而不会带来严重的人工风险。地雷探测器可以探测覆盖的金属,气体传感器可以探测有毒气体攻击,机器人可以通过 Android 手机无线控制。机器人使用 Arduino Uno 微控制器收集传感器信息,并使用 NodeMCU WiFi 连接控制器和机器人。根据来自 Android 应用程序的输入信息,机器人可以在任何地形上移动和攀爬。我们的项目与传统项目的区别在于,Android手机操作和多个物联网云服务器的集成设计。所有机器人传感器信息都传送到云服务器并通过网页查看。这样,机器人既可以用于军事战场,也可以同时在军事总部进行监控。这是一种将现场机器人和物联网技术以可扩展的设计模式进行集成的新颖尝试。设计的额外增强使其成为在布满地雷和其他危险金属物品的危险区域部署和使用的绝佳选择。关键词-机器人技术、嵌入式系统、物联网(IoT)、无线通信和云技术 I. 介绍 地雷是一种植入地球的爆炸装置,由压力、磁场和绊线等触发。它们是当代战斗中最常用的武器之一,最常用作先发制人的屏障和对手威慑。它们是微小的圆形装置,旨在通过爆炸或飞行碎片伤害或杀死人员。大多数地雷由塑料制成,所含金属量与圆珠笔中的弹簧相当。反坦克地雷的发展受到第一次世界大战期间战斗坦克使用的推动。 杀伤人员地雷的建立是为了取代这些可以被敌方士兵轻易移除的大型地雷。
• 包括其他生物识别和取证功能,即 DNA、语音识别、踪迹 • SIPRNET 上的机密取证和生物识别架构(如果有实例) • 与陆军综合传感器架构 (ISA) 同步 • 北约生物识别架构关系 • 包括所有远征开发实验室及其活动 • 与 COI 协调进一步研究,以定义 D/MM、DOMEX、SE 和 WTI 对取证和生物识别企业的作用 • 与军事刑事调查组织 (MCIO) 协调,考虑企业流程以维护文件的保管链并及时将证据运送到取证实验室。 • 根据 DoDD 5205.15E、变更 1、DoD 取证企业、14Aug17 和 DoDD 8521.01E DoD 生物识别、变更 1、15Aug17 的发布进行更新。
• 包括其他生物识别和取证功能,即 DNA、语音识别、踪迹 • SIPRNET 上的机密取证和生物识别架构(如果有实例) • 与陆军综合传感器架构 (ISA) 同步 • 北约生物识别架构关系 • 包括所有远征开发实验室及其活动 • 与 COI 协调进一步研究,以定义 D/MM、DOMEX、SE 和 WTI 对取证和生物识别企业的作用 • 与军事刑事调查组织 (MCIO) 协调,考虑企业流程以维护文件的保管链并及时将证据运送到取证实验室。 • 根据 DoDD 5205.15E、变更 1、DoD 取证企业、14Aug17 和 DoDD 8521.01E DoD 生物识别、变更 1、15Aug17 的发布进行更新。
b'对于刚才描述的情况,我们更喜欢使用术语 \xe2\x80\x9c 不可分离状态。\xe2\x80\x9d 要了解原因,我们必须研究纠缠与不可分离性之间的关系。量子力学的基本原理是任何纠缠态的波函数必然是不可分离的。例如,考虑量子态 | \xcf\x88\xe2\x8c\xaa = (| \xe2\x8c\xaa 1 | \xe2\x8c\xaa 2 \xe2\x88\x92 | \xe2\x8c\xaa 1 | \xe2\x8c\xaa 2 )/ 2,其中 | \xe2\x8c\xaa 1 表示粒子 1 处于量子态 ,另一个(空间上分离的)粒子 2 处于状态 ,其他量也是如此。状态 \xcf\x88 具有这样的属性,即如果对粒子 1 的测量显示它处于状态 ,那么对粒子 2 的测量肯定会显示它处于状态 ,反之亦然。尽管如此,在进行任何测量之前,每个粒子处于状态 或 的概率都是相等的。虽然所有纠缠态都是不可分离的,但我们认为,所有不可分离状态都是纠缠的并不正确(见图)。我们不想用纠缠来描述不可分离状态,因为在这种情况下没有非局域性的意义。事实上,没有一个经典系统能够产生真正的量子纠缠,即爱因斯坦所说的\xe2\x80\x9c 鬼魅般的超距作用。\xe2\x80\x9d'
1 2 3 4 MD-82 商用客机头等舱的精确高分辨率边界条件和流场 6 7 刘伟 1 , 温继洲 1 , 赵江月 1 , 尹伟友 1 , 沈晨 1 , 赖代一 1 , 林朝欣 8 2 , 刘俊杰 1 , 孙河江 1,* 陈庆艳 1,3 9 10 1 天津大学环境科学与工程学院,天津 300072,11 中国 12 2 波音民用飞机环境控制系统,华盛顿州埃弗里特 98203,美国 13 3 普渡大学机械工程学院,印第安纳州西拉斐特 47907,美国 14 15 * 电子邮件地址:sunhe@tju.edu.cn 16 17 摘要 18 19商用客机客舱对于创造热舒适和健康的客舱环境至关重要。除了客舱几何形状和家具外,流场还取决于扩散器处的热流体边界条件。为了研究客舱内的流场,本文介绍了一种获取客舱几何形状、扩散器边界条件和流场的程序。本研究使用激光跟踪系统和逆向工程生成了 MD-82 飞机客舱的数字模型。尽管该系统的测量误差很小,但仍然需要近似和假设以减少工作量和数据量。几何模型还可用于轻松计算空间体积。采用热球风速计 (HSA) 和超声波风速计 (UA) 组合来获取扩散器处的速度大小、速度方向和湍流强度。测量结果表明,实际客舱内的流动边界条件相当复杂,速度大小、速度方向和湍流强度在不同缝隙开口之间差异很大。还使用 UA 测量 20 Hz 下的三维空气速度,这也可用于确定湍流强度。由于流动的不稳定性,应至少测量 4 分钟才能获得准确的平均速度和湍流信息。结果发现,流场速度低、湍流强度高。这项研究为验证计算流体力学 (CFD) 模型提供了高质量数据,包括客舱几何形状、扩散器边界条件和 MD-82 商用客机头等舱的高分辨率流场。 关键词:客机客舱;客舱几何形状;流场;实验;扩散器 41 42 1. 引言 43 44 商用客机客舱中的空气分布用于维持乘客和机组人员的热舒适度 45 和空气质量。这些空气分布可以控制空气温度和 46 空气速度场,并可以稀释气体和颗粒浓度。尽管 47 航空航天工业在过去 48 十年中已经改善了飞机客舱的热舒适度和卫生状况(Space et al.,2000),空气分配系统需要进一步改进。49
具有不寻常的电磁正确性的结构化材料在几种易流动作品1 - 4后引起了显着的关注,这表明,通过调整常规金属的微观结构和介电的微观结构,可以在此类媒体中从根本上改变光的传播。显着的效果,例如负折射,5,6个亚波长度成像,7,8披肩,9,10和通过无损的替代棱镜的调色板的反转,理论上预测了11个,在某些情况下进行了预测。某种程度上类似于常规的晶体材料,超材料通常由许多相同的夹杂物组成,这些夹杂物在常规晶格中排列。包含物的尺寸比辐射的波长小得多。在最简单的情况下,在最简单的情况下,仅使用少数有效的参数来实现电磁波传播的特征,可以通过使用均质化技术来简化这种复杂系统的研究,从而实现了电磁波传播的特征:有效的介电性和有效的渗透性。的确,超材料的一个重要特征是它们的磁反应可能非常强,尽管材料的基本成分通常是较大的或介电颗粒具有内在的磁性特性。1这种人工磁性是由夹杂物中引起的电流的沃克斯部分诱导的,在某些情况下,该部分可能非常接近对真正磁性粒子的反应。12
第 9 章 巴甫洛夫、斯金纳和其他行为主义者对人工智能的贡献 *** Witold Kosinski 和 Dominika Zaczek-Chrzanowska 波兰-日本信息技术研究所,波兰-日本计算机技术研究中心 ul. Koszykowa 86, 02-008 Warszawa wkos@pjwstk.edu.pl mado@pjwstk.edu.pl 摘要 将在真实和人工系统的背景下提供一种智能行为的定义。将简要介绍学习原理,从巴甫洛夫的经典条件作用开始,到桑代克和斯金纳的强化反应和操作性条件作用,最后到托尔曼和班杜拉的认知学习。本文将描述行为主义中最重要的人物,尤其是那些对人工智能做出贡献的人物。本文将介绍一些根据这些原理行事的人工智能工具。本文将尝试说明何时一些简单的行为修改规则可以导致复杂的智能行为。 1. 智能:描述 毫无疑问,行为主义者对人工智能的发展做出了巨大贡献。动物学习理论的证据,尤其是行为主义者发现的学习规律,多年来吸引了人工智能领域的研究人员,许多模型都以此为基础。智能是一个复杂而有争议的概念,因此很难用一个简单的定义来概括它。根据 Jordan 和 Jordan [1] 的说法,将智能视为我们用来描述具有一定质量的行为的概念是恰当的。在这方面应该使用两个标准,即速度(即代理执行需要智力的特定任务的速度)和能力(即代理可以执行的任务的难度)。另一方面,我们可以找到另一种智能定义,即执行认知过程的能力。有三个基本的认知过程:1) 抽象,2) 学习,3) 处理新颖性。该领域的杰出研究人员对智力给出了许多定义,例如,它被定义为: