Vidarbha青年福利协会,Amravati教授Ram Meghe技术与研究所教授(A+(A+(自治研究所),全印度技术教育委员会认可,新德里是由孟买的MAHARASHTRA State,Mumbai隶属于Sant Gadge Baba Amrravati University Maharashtra State,Amraba Amrravati University,Amrravati。Vidarbha青年福利协会,Amravati教授Ram Meghe技术与研究所教授(A+(A+(自治研究所),全印度技术教育委员会认可,新德里是由孟买的MAHARASHTRA State,Mumbai隶属于Sant Gadge Baba Amrravati University Maharashtra State,Amraba Amrravati University,Amrravati。
摘要背景:数字化工作生活会增加认知需求并影响人们的日常生活。这对有认知障碍的人来说可能是一个挑战,但我们对他们如何管理这些认知障碍却知之甚少。了解如何将自我发起的管理策略作为支持可持续工作和日常生活的资源至关重要。目的:描述因神经系统疾病而患有认知障碍的人如何使用自我发起的策略来管理数字化工作和日常生活的其他活动。材料和方法:11 名患有认知障碍和神经系统疾病的数字化工作员工参加了由对话支持工具支持的定性访谈。使用内容分析法对数据进行了分析。结果:使用复杂的策略来管理数字化工作和其他活动。根据策略的应用方式,发现了三种不同的概况。这些反映了管理日常生活中情况的努力以及这些影响策略的应用方式及其重要性。结论:这些知识可以帮助有认知障碍的人和专业人士意识到策略的潜力并认识到一个人自己的管理资源。对于如何处理情况的思考可以为预防或职业康复提供视角,以促进可持续的工作生活。
摘要 - 量子交换机(QSS)服务量子通信网络中量子端节点(QCN)提交的请求,这是一个具有挑战性的问题,这是一个挑战性的问题,由于已提交请求的异构保真要求和QCN有限的资源的异质性保真度要求。有效地确定给定QS提供了哪些请求,这是促进QCN应用程序(如量子数据中心)中的开发。但是,QS操作的最新作品已经忽略了这个关联问题,并且主要集中在具有单个QS的QCN上。在本文中,QCN中的请求-QS关联问题是作为一种匹配游戏,可捕获有限的QCN资源,异质应用程序 - 特定的保真度要求以及对不同QS操作的调度。为了解决此游戏,提出了一个量表稳定的request-QS协会(RQSA)算法,同时考虑部分QCN信息可用性。进行了广泛的模拟,以验证拟议的RQSA算法的有效性。仿真结果表明,拟议的RQSA算法就服务请求的百分比和总体实现的忠诚度而实现了几乎最佳的(5%以内)的性能,同时表现优于基准贪婪的解决方案超过13%。此外,提出的RQSA算法被证明是可扩展的,即使QCN的大小增加,也可以保持其近乎最佳的性能。I. i ntroduction量子通信网络(QCN)被视为未来通信技术的支柱,因为它们在安全性,感知能力和计算能力方面具有优势。QCN依赖于Einstein-Podolsky-Rosen(EPR)的创建和分布,这是遥远QCN节点之间的纠缠量子状态[1]。每个EPR对由两个固有相关的光子组成,每个光子都会转移到QCN节点以建立端到端(E2E)纠缠连接。然而,纠缠光子的脆弱性质导致指数损失,随着量子通道(例如光纤)的行驶距离而增加。因此,需要中间量子中继器节点将长距离分为较短的片段,通过对纠缠的光子进行连接以连接遥远的QCN节点[2]。当此类中继器与多个QCN节点共享多个EPR对以创建E2E连接时,它们被称为量子开关(QSS)。
表征功率器件的击穿前行为对于故障机制的寿命建模至关重要,其中主要驱动力是碰撞电离。特别地,设计坚固的功率器件并定义其安全工作区需要定量表征反向偏置结中的电荷倍增。这对于像陆地宇宙射线产生的单粒子烧毁 (SEB) 这样的机制尤其必不可少,其中撞击辐射通过碰撞电离在反向偏置器件中产生大量电荷,该电荷被传输并最终通过局部电场倍增。对抗 SEB 的主要技术措施是在设计阶段进行现场定制以及在器件使用过程中降低反向/阻塞偏置。在这种情况下,通常使用载流子倍增开始的电压偏置作为定义工作条件下电压降额标准的标准 [1、2]。在实际应用中,降额系数通常在器件额定电压 V rated 的 50% 到 80% 之间。定义正确的降额系数至关重要。如果设置得太低,则需要具有更高 V 额定值的器件,从而导致更高的损耗和成本。相反,如果设置得太高,则导致的现场故障率可能变得过高。目前,降额系数是通过寿命测试或
抽象目的总颅内体积(TIV)通常是基于MRI的脑容量的滋扰。这项研究比较了两种TIV调整方法在区域大脑体积估计的单个受试者分析中对Z分数的影响。在包含5059 T1W图像的正常数据库中分割了脑脑实质,海马,丘脑和TIV的方法。使用剩余方法或比例方法调整了TIV的区域体积估计值。年龄。TIV和年龄调整后的区域体积转化为Z分数,然后在两种调整方法之间进行比较。在127例多发性硬化症患者中测试了它们对丘脑萎缩检测的影响。结果剩余方法在所有地区删除了与TIV的关联。比例方法导致了方向的转换,而没有相关的关联强度变化。使用剩余方法的生理学间变异性的降低比使用比例方法更大。用残差方法与比例方法获得的z得分之间的差异与TIV密切相关。在5%的受试者中,它大于一个z得分点。用剩余方法比使用比例方法(0.84对0.79),鉴定多发性硬化症患者的TIV和年龄调整后的丘脑体积的ROC曲线下的面积更大。结论在单个受试者分析中,应首选剩余方法进行TIV和基于T1W-MRI的大脑体积估计的年龄调整。
时空卷积通常无法学习视频中的运动动态,因此需要一种有效的运动表示来理解自然界中的视频。在本文中,我们提出了一种基于时空自相似性(STSS)的丰富而鲁棒的运动表示。给定一系列帧,STSS 将每个局部区域表示为与空间和时间中邻居的相似性。通过将外观特征转换为关系值,它使学习者能够更好地识别空间和时间中的结构模式。我们利用整个 STSS,让我们的模型学习从中提取有效的运动表示。我们所提出的神经块称为 SELFY,可以轻松插入神经架构中并进行端到端训练,无需额外监督。通过在空间和时间上具有足够的邻域体积,它可以有效捕捉视频中的长期交互和快速运动,从而实现鲁棒的动作识别。我们的实验分析表明,该方法优于以前的运动建模方法,并且与直接卷积的时空特征互补。在标准动作识别基准 Something-Something-V1 & V2、Diving-48 和 FineGym 上,该方法取得了最佳效果。
有传闻表明,南非中小企业(SME)虽然可以使用人工智能(AI)工具作为其企业资源规划软件的一部分,但并没有采用这些工具。这被视为一个问题,因为中小企业部门是经济增长的基础,而该部门采用人工智能可以增强其在全球舞台上的竞争力。因此,本研究的目的是了解这种缺乏采用的情况。这项定性研究遵循解释哲学和归纳方法。从各个行业部门中选出了七家中型公司,并对每家公司的高管进行了采访。研究结果表明,尽管参与者通常清楚地了解采用人工智能的好处并能阐明用例,但仍存在阻碍采用的抑制因素。这些抑制因素中最重要的是担心失去对关键业务流程的控制权,而将其交给基于机器的算法,以及认为 IT 成熟度不足,无法采用和管理这些人工智能工具。这些发现的价值在于,它们提供了对人工智能采用障碍的理解,并强调了南非依赖非正式网络来指导采用决策的特点。
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2比较病房诉Acuity,591 F. Supp。3d 1003,1008(D。Colo。2022)(认为WCA的排他性规定禁止由第三方侵权行者受伤的原告无法根据雇主的UM/UIM政策恢复福利),No.22-1117,2023 WL 4117502,在 *7(10th Cir。2023年6月22日),Laurienti诉Am。alt。ins。Corp.,No. 19-CV-01725-DDD-KLM,2020 WL 9424250, *2(D.Colo。D.Colo。2020,2020年1月3日)(认为WCA的免疫力规定并未阻止由第三方侵权人受伤的雇员在其UM/UIM政策下恢复雇主的福利)。Corp.,No.19-CV-01725-DDD-KLM,2020 WL 9424250, *2(D.Colo。D.Colo。2020,2020年1月3日)(认为WCA的免疫力规定并未阻止由第三方侵权人受伤的雇员在其UM/UIM政策下恢复雇主的福利)。
人工智能:欧洲和罗马尼亚初创企业格局概述及其决定其成功的因素 Adina SĂNIUȚĂ 国立政治研究和公共管理大学 6-8 Povernei St., Sector 1, 012104 布加勒斯特,罗马尼亚 adina.saniuta@facultateademanagement.ro Sorana-Oana FILIP 罗马尼亚 sorana.filip@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 已融入我们生活的许多方面;在技术驱动的时代,企业使用人工智能来提高生产力,更好地了解消费者行为或通过机器人提供服务。基于 Filip (2021) 为论文进行的在线桌面和试点研究,该研究概述了欧洲和罗马尼亚初创企业的格局以及决定其成功的因素,如产品开发核心团队专业知识、核心团队承诺和业务战略。该研究旨在为进一步的论文创建一个框架,该论文将深入研究罗马尼亚的人工智能初创环境,因为经济期刊预测,鉴于罗马尼亚在这一领域的潜力以及 IT、技术和机器人领域的人才库,该市场将在不久的将来增长。关键词人工智能;初创企业;成功因素。介绍人工智能的一般性讨论人工智能 (AI) 有多种形式,从人脸检测和识别系统、搜索和推荐算法到数字助理、聊天机器人或社交媒体。它的复杂性和动态性很难用一个定义来概括 (Zbuchea、Vidu 和 Pinzaru,2019)。据统计,到 2024 年,全球人工智能市场规模预计将达到 5000 亿美元(Statista,2021a),预计人工智能软件市场收入将达到 3275 亿美元(Statista,2021b)。尽管人工智能在过去几年似乎发展迅速,普及度不断提高,但人工智能的历史可以追溯到 20 世纪 50 年代,当时这一概念诞生于科学家、数学家和哲学家的头脑中。艾伦·图灵是第一个对这一主题进行广泛研究的人,他在他的论文“计算机器和智能”中描述了人工智能一词,以及它的构建和测试(Anyoha,2017,第 1 页)。随着图灵测试的引入,他
