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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
摘要在小鼠下丘脑中探索了神经元和神经胶质细胞特异性蛋白(分别为14-3-2和5-100)的细胞定位,以追踪Celi谱系。TIIS研究。在成年人中,在室系室层中仅发现S100免疫反应性。相比之下,前区域的巨细胞神经元。发挥了强大的1432免疫反应性。在新生儿阶段(胎儿第17次第3天),14-3-2和S-100免疫性症状都同时在第三个心室的腹侧部分的同一细胞中同时发生。在下丘脑中迁移之前,可以将其中一些心室细胞的瞬时脱离可视化,直到产后第10天。在发育后的后期,它们分为分为单独的细胞,一种包含14-3-2和其他5-100的类型,例如神经元和神经胶质细胞。这些结果主张一个发育阶段,在该阶段,室内衬里的细胞是双重电势的,因此可能是干细胞或神经元和神经胶质谱系的作用的候选者。
光频梳(OFC)是一种基于激光的技术,具有转化的计量学,可以以未经先验的精度实现时间和频率测量。超出了其最初的目的,OFC已在基本科学和新兴技术的各个领域采用,例如Au sosos驾驶和无线通信。然而,目前以高度重复速率产生低噪声OFC来源的挑战,具有较高的光学带宽阻碍了其全部潜力。为了应对这些挑战,非线性光纤中的超智能(SC)生成是一种有吸引力的方法,因为它可以在相对较低的泵功率下提供大带宽,但以噪声扩增为代价。本论文探讨了产生基于低噪声SC的OFC来源的新方法,以满足这些新型范围的不断增长的需求。第一个提出的解决方案是一种混合纤维,结合了两种SC生成制度的最佳品质。使用此纤维,可以将超低噪声纤维SC覆盖,覆盖930–2130 nm范围,相位相干性接近统一,频谱分辨出相对强度噪声(RIN)低至0。05%,平均0。01%在750 nm的带宽上,接近接近泵激光噪声的理论极限。这项工作的第二个重要结果是开发了一种新的数值方法,能够模拟在非线性纤维中传播的整个超快脉冲列车并研究其噪声性能的演变。最后,引入了空心核纤维,是达到新的SC制度(包括深紫外线和TW峰值功率)的一种有希望的方法。We use this model to corroborate and explain measurements of unprecedented low noise observed on a dual-comb SC source, including shot-noise-limited SC generation and up to 20 dB of RIN suppression.
从理查德·费曼教授提出量子计算机的设计到现在已经过去了 40 多年,而它距离成为现实已经越来越近,并且越来越接近于应用于解决数字时代传统技术无法解决的实际、复杂或无法解决的问题。尽管我们无疑沉浸在期望的泡沫中,但事实上这项技术的潜力在科学、工业和社会的多个领域都具有非常重要的意义。不可否认的是,就像在生物信息学领域以及更重要的人工智能领域(特别是在机器学习和深度学习领域)发生的那样,很明显存在这样的风险:技术进步的速度将远远超过为培养未来的专业人员而进行的教育工作,这可能会导致那些必须创建、使用、操作、管理或维护基于量子技术的系统的专家在技能和知识方面出现差距。
摘要:近年来,中国已经发掘了许多文化文物,但其保存状态并不乐观。根本原因是文化遗物已被埋葬在地下近一千年,而挖掘后的温度,湿度,光辐射和空气条件等突然的环境变化破坏了以前形成的平衡,这自然会对文化文物产生巨大影响。本文主要研究中国文化遗物的埋藏环境与发掘的保存状况之间的关系,强调了两者之间的重要联系,并找到了一些因素的文化文化遗物状况的某些因素。通过案例分析,比较分析和其他研究方法,本文发现,无论掩埋环境是好是坏,掩埋环境的变化以及出土环境的突然变化是文化文物保存状况的核心影响。换句话说,平衡的破坏是对文化文物的最大破坏,
为了最大程度地减少全球变暖和温室效应的影响,可以广泛研究基于可再生能源的微电网。在本文中,已经介绍了DC微电网中的PV,基于风能的可再生能源系统和电池,基于超级电容器的储能系统。使用神经网络和最佳扭矩控制获得了PV和风的最大功率点。非线性超级滑动模式控制器已为功率来源提供。使用Lyapunov稳定性分析验证了框架的全局渐近稳定性。对于负载产生平衡,已经设计了基于模糊逻辑的能量管理系统,并使用MATLAB/SIMULINKR⃝(2019a)模拟了控制器,并比较了不同的控制器。对于实验验证,已进行了控制器硬件 - 循环实验,以验证设计系统的性能。©2021 ISA。由Elsevier Ltd.发布的所有权利保留。
背景:静息态功能性磁共振成像 fMRI (rs- fMRI) 已广泛用于研究精神疾病的大脑功能,从而深入了解大脑组织。然而,rs-fMRI 数据的高维性给数据分析带来了重大挑战。变分自动编码器 (VAE) 是一种神经网络,在提取静息态功能连接 (rsFC) 模式的低维潜在表示方面发挥了重要作用,从而解决了 rs-fMRI 数据的复杂非线性结构。尽管取得了这些进展,但解释这些潜在表示仍然是一个挑战。本文旨在通过开发可解释的 VAE 模型并使用 rs-fMRI 数据在自闭症谱系障碍 (ASD) 中测试其效用来解决这一差距。
在聚合酶链反应(PCR)技术中,通过一系列由三个温度依赖性步骤组成的聚合循环在体外扩增DNA:DNA变性,引物 - 板板退火和DNA合成,由热稳定DNA聚合酶。反应产物的纯度和产量取决于几个参数,其中之一是退火温度(T。)。在亚和超级最佳的TA值下,可以形成非特异性产物,并降低产物的产量。合成长产物或总基因组DNA是PCR的底物时,优化T。特别关键。在本文中,我们通过实验确定了几个引物 - 板对的最佳退火温度(TAOPT)值,并开发了一种计算方法。发现TAOPT是较不稳定的引物 - 板对和产品的熔化温度的函数。实验和计算的t,OPT值同意在0.70℃以内的事实消除了实验确定拖曳的需求。DNA片段的合成短于1 kb,因此在每个连续循环中TA较高。