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面向制造业的人工智能企业信息系统
摘要：本文介绍的研究工作考虑了当代企业信息系统 (EIS) 的功能架构，并对集成在客户关系管理、供应链管理、库存和物流、生产计划和调度、财务和会计、产品生命周期管理和人力资源中的 AI 应用进行了文献综述，特别关注制造企业。作为审查结果，在每个流程中确定了增强的功能，并将其提出为 AI 服务。AI 支持与企业通过使用 (a) 机器学习 (ML) 模型或 (b) 基于逻辑的系统来实现改进的决策或自动化的能力有关。这是一个企业转型的过程，导致四大颠覆性技术的融合，即工业物联网（或网络物理系统）、基于代理的分布式系统、云计算和人工智能（非符号 AI，如机器学习、神经网络；符号 AI，如推理和基于逻辑/模型的 AI）。
非法货物贩运的数字化趋势和人工智能应对措施
摘要 — 从事非法货物贩运（例如枪支、毒品、文化文物等）的技术意识强的犯罪集团的作案手法的最新趋势已引起重大的安全挑战。有组织犯罪使用基于加密货币的支付、3D 打印、社交媒体和/或暗网，导致交易超出当局的管辖范围，从而以牺牲更大的社会利益和法治为代价为犯罪分子开辟了新的商机。因此，人们投入了大量科学努力来应对这些挑战，人工智能 (AI) 处于这一探索的最前沿，主要是可以自动进行大规模信息分析的机器学习和数据挖掘方法。深度神经网络 (DNN) 和图形分析已被用于以数据驱动的方式自动监控和分析大型犯罪网络的数字活动。然而，这种做法不可避免地会引发道德和法律问题，需要妥善考虑和解决。本文首次综合探讨了这些方面，没有关注非法货物贩运的某个特定角度或类型。它强调了如何
利用戊二酸酐添加剂实现超长循环钠离子电池
常用的电解质溶液包括六氟磷酸钠（NaPF6）、高氯酸钠（NaClO4）、六氟砷酸钠（NaAsF6）、四氟硼酸钠（NaBF4）、二氟草酸硼酸钠（NaBOB）等，有机溶剂一般为烷基碳酸酯化合物。13,14电解液同时影响SIBs的电化学性能和安全性，它不仅决定了电池的电化学窗口和能量密度，还控制着电极/电解液界面的性能。15,16电解液复杂的电化学副反应和金属钠枝晶的形成在一定程度上限制了SIBs的发展。目前，对SIBs电解质的研究主要集中在新型电解质盐、溶剂改性及混合、新型添加剂等方面。一系列新型钠盐，如二氟乙酸钠磺酰亚胺钠（NaFSI）、三氟甲基磺酰亚胺钠（NaTFSI）、二氟乙酸钠硼酸盐（NaODFB）等已被证明是潜在的替代品。17 – 19与传统碳酸酯溶剂相比，醚类溶剂可作为SIBs电解质的替代品。20此外，腈类、氟化溶剂、羧酸盐溶剂、离子液体也可作为候选溶剂。特别是新型添加剂由于其优异的成膜性能、高低温稳定性、快速充电能力，近年来成为研究重点。 21,22 在 SIB 中，成膜组分 NaF 在反应过程中相对容易溶解，导致电极界面不稳定。23 通常，不稳定的电解质界面
Aviloo电池诊断现在是“启用了打poip的”
关于Aviloo，该公司是电动汽车和插电式混合动力汽车电池诊断的全球市场领导者。它开发并销售了检测二手车辆驱动电池中健康状况（SOH）和缺陷的精确，快速和独立的测试。测试结果以详细的报告和证书的形式提供。所有分析程序均经过Tüv或Cara认证，一方面确保了一方面的利润最大化，另一方面是二手购车者，卖方和用户（商业和私人）的安全性。全球市场上目前最快，最详细的诊断解决方案是Aviloo Flash测试，该测试可以在车辆上的三分钟内有效，轻松地实施。Aviloo测试是行业标准，占所有可用EV品牌的95％。www.aviloo.com新闻联系人：YvonneSteinhäusser，Corporate Communications，电话。+43 676 3310430
支持 AI 的商业热监控（PHEV ... - ORBilu
锂离子电池的分布式温度分析提供了有价值的见解，有助于热管理并最大限度地降低电池故障风险。欧洲电池协会强调热监控对于电池安全至关重要，其进步对于持续安全地采用电池技术至关重要。深度学习技术最近已成为许多热映射应用中异常检测 (AD) 的有力工具。这些数据驱动的方法可以应对常见的挑战，例如数据不可用或环境变化。我们的研究设计了一种方法来利用深度学习和来自市售软包电池和红外摄像机的热数据。我们解释了 FAUAD（特征自适应无监督异常检测）的构建模块，它对输入数据的正态性进行建模并在其特征空间中合成异常。对生成的模型与一些最新的先进方法进行了基准测试，并实现了高异常检测能力；模拟数据的 ROC 曲线下面积 (AUROC) 得分为 0.971，受污染的真实数据得分为 0.990，真实干净数据得分为 1.0。同时保持 15 MB 的紧凑大小。FAUAD 在电池热监测的无监督异常检测方面取得了显着进步。所提出的方法与电池化学无关，并且适用于超出本文范围的使用场景。
可靠的放大高度重复或低复杂性序列DNA由超螺旋酶介导的等温扩增
1美国约翰·霍普金斯大学生物物理学系，马里兰州巴尔的摩21218，美国2霍华德·休斯医学研究所和蜂窝和分子医学的医学研究所和计划约翰·霍普金斯大学生物学，马里兰州巴尔的摩，21218，美国5 Sharp Diagnostics，1812 Ashland Avenue，Baltimore，马里兰州21205，美国6美国6儿科学院，马萨诸塞州波士顿，马萨诸塞州，美国马萨诸塞州，02115，美国，美国，美国02115 （PCR）需要热循环以熔化DNA，并进行随后的指数扩增所需的DNA合成循环。以前，我们以增强的加工性和速度设计了一种超螺旋酶，以替代酶促DNA替代这种传统的PCR熔融步骤，同时保留所需的PCR特性，例如多-KB扩增子大小以及对克隆和基因编辑结果评估的适用性。这种等温扩增方法被称为Sharp（SSB-螺旋酶辅助快速PCR），因为单链DNA结合蛋白（SSB）和超螺旋酶被添加到标准的PCR试剂中。在这里，我们表明Sharp对于PCR无法放大或产生副产物的DNA序列有效。夏普被证明能够扩增多达601个核小体定位序列的六个相同的重复序列，并最多可扩大35个相同的Ankyrin序列重复序列。我们还表明，可以使用SHARP进行扩增91％AT-含量的序列，并且可以使用单分子光学镊子实验来验证放大产品。
首席财务官对人工智能未来税收价值的看法
因此，CFO 们确实承认 GenAI 对财务职能的几个关键好处，这是一个积极的信号——这表明人们对 GenAI 的兴趣正在转向创造价值，而不仅仅是提高效率。大多数人 (56%) 认为通过预测分析改善决策是最大的好处，其次是 51% 的人说 GenAI 将帮助财务专业人士分析大量财务数据。第三大好处是自动化任务以减少人工错误并提高报告准确性 (37%)——直接服务于前两个好处。通过使用 GenAI 处理每月甚至每天进行的琐碎重复任务，财务专业人士可以将节省的时间重新用于更具战略性的分析和分析工作。
MatPilot：一位拥有法学硕士学位的人工智能材料科学家……
人工智能尤其是大型语言模型的快速发展为材料科学研究带来了前所未有的机遇。我们提出并开发了名为 MatPilot 的 AI 材料科学家，它在新材料的发现中表现出了令人鼓舞的能力。MatPilot 的核心优势在于其自然语言交互的人机协作，它通过多智能体系统增强了人类科学家团队的研究能力。MatPilot 将人类独特的认知能力、丰富的积累经验和持续的好奇心与 AI 智能体的高级抽象、复杂知识存储和高维信息处理能力相结合。它可以生成科学假设和实验方案，并使用预测模型和优化算法来驱动自动化实验平台进行实验。事实证明，我们的系统展示了高效验证、持续学习和迭代优化的能力。 关键词 AI 材料科学家；大型语言模型；自主实验平台 1 人机协作框架