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2022 年年度报告 - Datalogic
这项非凡而令人欣慰的努力也恰逢 Datalogic 集团的另一项重大事件：庆祝成立 50 周年。这一里程碑展示了公司的前瞻性思维方式及其不断适应和发展的坚定承诺。通过密切关注未来趋势，公司展示了其专业知识和奉献精神，以预测市场需求并创造创新的高质量解决方案。创新的一个具体例子是 2022 年收购 Pekat S.r.o 的全部股本，这是一家专注于创建机器学习和深度学习算法的初创公司，旨在实现制造和物流流程的自动化，并可能应用于零售领域。借助 Pekat 的专业知识，我们集团将能够通过最先进的无缝集成解决方案增强其产品服务，旨在提高生产力并促进客户增长。这项计划
大型语言模型的结构化最优脑修剪
海量的参数和计算需求阻碍了大型语言模型 (LLM) 的广泛应用。网络剪枝为该问题提供了一个实用的解决方案。然而，现有的 LLM 剪枝工作主要集中于非结构化剪枝或需要剪枝后微调。前者依靠特殊硬件来加速计算，而后者可能需要大量的计算资源。在本文中，我们介绍了一种无需再训练的结构化剪枝方法，称为 SoBP ( S structured O ptimal Brain P runing)。它利用全局一阶信息来选择剪枝结构，然后用局部贪婪方法对其进行细化，最后采用模块重构来减少信息丢失。我们在 8 个不同的数据集上对来自 3 个 LLM 系列的 14 个模型的有效性进行了评估。实验结果表明 SoBP 优于当前最先进的方法。
使用滤波器组任务相关成分分析对上肢运动进行多类分类
摘要 — 肢体运动分类可为非侵入式脑机接口提供控制命令。以往对肢体运动分类的研究主要集中在左/右肢的分类；然而，尽管上肢运动的分类为脑机接口提供了更多主动诱发的控制命令，但上肢运动的不同类型分类却常常被忽视。尽管如此，很少有机器学习方法可以作为肢体运动多类分类的最新方法。本文重点研究上肢运动的多类分类，提出了多类滤波器组任务相关成分分析 (mFBTRCA) 方法，该方法包括三个步骤：空间滤波、相似性测量和滤波器组选择。空间滤波器，即任务相关成分分析，首次用于上肢运动的多类分类。
改善工业绩效的管理流程的成熟度
在一个越来越多的活力的世界中，保持竞争力并满足客户不断增长的客户和市场的发展，对于任何努力追求卓越的公司来说，市场已成为真正的挑战。因此，采用绩效管理系统是面临意外市场变化的重要决定。因此，必须将质量投影到主要具有高度成熟度的方法和实践上，这使公司能够实现持续的流程改进并满足CUS Tomers的表达和隐性需求。但是，其他工具可以在全球定义和公司的所有等级层面上对Pundor Mance产生强大的责任感。这项工作的主要贡献是调整成熟模型，以评估受“能力成熟度模型集成CMMI”启发的制造行业的管理流程。在这项工作中，进行了在不同大小的摩洛哥行业中进行不同活动的摩洛哥行业，以定义其成熟水平及其与不同类型的工业管理的关系。
危地马拉市物种的清单
这种简短的沟通综合了危地马拉城市绿色空间的生物多样性记录。这项研究是在“CinturónecológicoMunicipal”或“市政生态绿化带”中进行的，该研究由危地马拉城内的自然蔬菜覆盖的沟渠组成。来自数字生物多样性平台，以前的研究和简短的生物调查的可用信息导致了1688种陆地物种的清单，分类为112个无脊椎动物家族（463 spp。），77个脊椎动物家族（348 spp。），29家真菌家庭（90 spp。）和132个植物家族（787 spp。）。根据国际和国家威胁物种名单，共有113种（7％）具有一定程度的脆弱性。城市生态系统的持续退化要求紧急关注以增加生物学调查，以支持生物多样性保守的努力和更严格的保护措施以及恢复受损地区。
人工智能在高等教育中的应用实施
高等教育目前正在经历重大的数字化转型，人工智能 (AI) 正在成为塑造这一变革的关键创新。本研究详细阐述了人工智能在高等教育背景下的实施和影响。讨论涵盖了人工智能对学习过程的影响、管理效率的提高以及教育范式的转变。该研究还探讨了特定的人工智能应用，例如自适应学习、情感分析和数据管理，这些应用极大地丰富了学生的学习体验并支持高等教育机构的决策。虽然好处很多，但该研究也强调了可能出现的挑战和问题，包括隐私问题、数据安全以及技术与学术课程的整合。总之，人工智能在高等教育中的实施有可能成为培养学生的基石，使他们能够满足知识型社会的需求，并有助于建立更具适应性和创新性的教育体系。
自主紧急分诊支持系统
摘要 - 由于人口老龄化而导致的医疗工作人员短缺和医疗保健部门不断增加，这意味着许多患者在全世界医院的急诊科（EDS）接受重症监护方面面临延误。因此，使用自主，机器人技术和AI技术来帮助简化ED患者的分类至关重要。在本文中，我们介绍了正在进行的工作，以开发一种旨在减轻医院急诊室面临的当前压力的自主紧急分类支持系统。通过使用机器人和AI技术的组合，我们的解决方案旨在加快ED分类的初始阶段。使用ED Medic Input生成的合成患者数据集的初步评估表明，我们的解决方案有可能改善ED分类过程，从而支持在紧急情况下及时，准确地提供患者护理。索引条款 - 自主系统，人工智能，医疗保健，紧急分类，紧急护理
摩洛哥的可再生能源和经济增长
环境恶化、资源有限和油价波动推动了摩洛哥向清洁和可再生能源的转型。然而，该国在满足未来能源需求方面面临挑战，导致对进口化石燃料的依赖增加，碳排放增加。为了应对这些挑战，摩洛哥为可再生能源部署设定了雄心勃勃的目标。本文研究了可再生和不可再生能源消费之间的关系，并分析了它们对摩洛哥盈利增长的影响。我们的实证结果表明，可再生能源与盈利可持续发展呈正相关，可再生能源消费与盈利增长以及盈利增长与二氧化碳排放之间存在因果关系。需要创新的融资解决方案来支持可再生能源系统的发展，因为它们提供可持续、无限和脱碳的能源来应对未来的能源挑战。摩洛哥发展太阳能、风能和水力发电的战略使该国处于一个有希望的位置，既能满足能源需求，又能减少碳排放。关键词
推进自主系统 - 兰德公司
美国海军有意发展自主能力，以执行对人类越来越危险的任务并增强作战能力。本报告重点介绍两类海军平台——无人水下航行器和无人水面航行器，并探讨增加海军自主系统数量和能力的潜力。本报告研究了此类系统的技术发展和海军的作战要求。作者分析了以下四个领域：当前的自主技术水平、当前的杀伤链和能力、未来舰队架构及其自主能力以及替代作战概念中的自主性。这项研究由海军研究办公室赞助，在兰德国防研究所的采购和技术政策中心内进行，该中心是一个由国防部长办公室、联合参谋部、联合作战司令部、海军、海军陆战队、国防机构和国防情报界赞助的联邦资助研究和开发中心。有关兰德公司收购与技术政策中心的更多信息，请访问www.rand.org/nsrd/ndri/centers/atp 或联系中心主任（联系信息在网页上提供）。
现在是人工智能（伦理）成熟度模型的时候了
人们似乎普遍认为，当涉及到配备某种人工智能 (AI) 的系统时，道德问题非常重要。各方都提出了道德 AI 的要求。作为回应，近年来，公共机构、政府和大学纷纷提供一套在设计和使用基于 AI 的系统时需要考虑的原则。然而，我们已经了解到，高级原则并不容易转化为对从业人员可行的建议。因此，公司也在发布自己的道德准则来指导他们的 AI 开发。本文认为，AI 软件仍然是软件，需要从软件开发的角度来处理。软件工程范式引入了成熟度模型思维，为公司从被称为关键能力的选定观点提高绩效提供了路线图。我们希望呼吁采取行动，开发人工智能软件的成熟度模型。我们希望讨论是否应该关注人工智能伦理，或者更广泛地说，关注人工智能系统的质量，即人工智能系统开发的成熟度模型。