XiaoMi-AI文件搜索系统
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如何引用本文：Sohaib Alam (2025)。重新定义图书馆服务：人工智能和机器学习在现代图书馆中的作用。国际图书馆进步，45(1)，24-33
摘要 人工智能 (AI) 为各个领域的研究发展开辟了新途径。人工智能技术在不同领域的广泛应用为未来创造了光明的前景。在图书馆领域，人工智能大大提高了信息资源的可用性和利用率，有助于实现图书馆的目标。为了保持相关性，图书馆员必须采用创新思维，因为人工智能现在已应用于图书馆的众多功能中，从组织书籍到促进书籍的传递。人工智能带来了新的可能性，例如整合物理和数字资源以及将视频辅助与物理材料联系起来。这篇评论文章探讨了人工智能 (AI) 在图书馆学中的整合，重点关注通过全面的文献检索发现的应用、工具和挑战。人工智能正在日益改变图书馆的运营，为编目、分类、内容发现和用户交互提供创新的解决方案。这篇评论强调了关键的人工智能驱动工具，例如聊天机器人、推荐系统和自动编目软件，这些工具可以提高图书馆的效率和用户体验。然而，图书馆采用人工智能也带来了重大挑战，包括数据隐私问题、专业培训需求以及工作岗位流失的可能性。本文综合了当前的研究结果，对人工智能在现代图书馆中的作用提供了细致入微的理解，深入了解了人工智能的变革潜力以及充分发挥其优势所必须克服的障碍。
但现代化差距仍然存在
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人工眼：人工智能性别问题的现代主义起源
两幅图像，两个女人，两个世纪：一张是黑白的，另一张是彩色的。第一张是弗里茨朗 1927 年著名电影《大都会》中玛丽亚的剧照（图 1）。《大都会》拍摄于魏玛共和国，背景设定在一个未来的反乌托邦世界，富有的市长之子弗雷德与工业工人中的圣人玛丽亚联手，弥合阶级鸿沟。他的父亲，市长，听到了叛乱的风声，命令发明家罗特旺将机器人改造成玛丽亚的样子，以毁掉她在工人中的名声。罗特旺绑架了玛丽亚，并将她的肖像转移到机器人身上，机器人玛丽亚随后在整个大都会引发混乱。快进九十年，我们看到了索菲亚的照片，索菲亚是汉森机器人公司的发明，也是世界上第一个获得公民身份的机器人
科学及其在现代社会中的作用
我们生活在一个信息和高科技时代，似乎一个人已经回答了所有的问题，但我们周围的世界正在提出越来越多的问题，我们正在努力寻找答案。但大自然不能被迫说出我们想听到的话。科学研究不是独白。向大自然提出问题，研究人员冒着失败的风险，但正是这种风险让这场游戏如此激动人心。科学是一场冒险游戏，游戏总是令人兴奋、不可预测和有趣的。科学是现代文化的决定性特征之一，也许是其最具活力的组成部分。今天，如果不考虑科学思想的发展，就不可能讨论社会、文化和人类学问题。现代社会正在进入信息化发展阶段，所有社会生活的合理化不仅成为可能，而且变得至关重要。另一方面，单方面技术型文明发展的局限性也暴露出来了：既与全球环境危机有关，也与无法完全控制社会进程有关。现代科学在很多方面与一个世纪甚至半个世纪前的科学有着根本的、根本性的不同，它的整个面貌以及它与社会关系的性质都发生了变化。
![[Roscon de 2023]使用ROS 2和Modern Gazebo学习机器人技术基础](/simg/a/af59caffa095f288f9d03f71229bacdcfb6e35d8.webp)
[Roscon de 2023]使用ROS 2和Modern Gazebo学习机器人技术基础
● gz-physics physics engines ( Bullet , DART , TPE ) ● gz-rendering rendering ( OGRE ) ● gz-sensors sensor simulation ● gz-gui GUI ● Many existing systems and example worlds ● Custom systems (plugins) ● Fuel simulation models
自我释放的中介和调节作用
有意义的社会联系对于维持健康和福祉至关重要。在没有与他人的有意义的关系的情况下，可能会出现孤独感（1）。尽管短暂的孤独感是普遍的，但慢性或严重的孤独感会导致不利的身心健康结果。孤独被定义为一种令人不愉快的情感状态，这是由于对所需的与他人的实际社会联系和实际社会联系之间的差异而引起的（2）。对113个国家的孤独研究的荟萃分析证实，孤独会影响全球人口的很大一部分，并且最常见的是年轻人和老年人（3）。在高收入国家的老年人中，乔拉（Chawla）及其同事（4）对孤独的荟萃分析研究发现，孤独是在以后的生活中的普遍经验，而不是普遍的经验，而性别，残疾状况和生活环境等因素可能会影响孤独感。孤独也已被记录为儿童，青少年和大学生的重要关注点（5-7）。现存的孤独基础表明，它与社交技能的衰落，低情绪智力，减少了解决问题的效率和控制的基因座位，以及对社会支持的看法降低（6、8、9）。研究还强调了孤独对身体健康指标的影响，包括胆固醇升高，高血压，冠状动脉疾病的风险升高以及对痴呆等认知障碍的脆弱性（3，10）。此外，孤独感一直与不利的心理健康结果（例如焦虑，抑郁和绝望）相关（9，11）。尽管焦虑，抑郁和绝望彼此高度相关，但它们反映了现象学上独特的结构。焦虑源于恐惧，涉及忧虑和恐惧的感觉和忧虑感，而抑郁症的特征是持续的悲伤，低落动机，睡眠不安，自我低位以及对生活的普遍不满或对生活缺乏兴趣（12）（12）。焦虑通常在抑郁症之前，并且已经假设焦虑症的升高可能会损害人际关系，并阻止个人与他人接触以寻求支持。社交戒断可以扩大抑郁症状，并产生孤立和孤独感（13）。绝望被概念化为一种心理状态，其特征是对未来的消极看法，一种人生活的问题是无法克服的，并且相信一个人的努力不会带来积极的结果（2）。根据希望理论，当个人评估负面的生活事件是由内部，稳定和全球原因而不是外部原因引起的，而不是外部原因，则更有可能发生抑郁症状 - 本质上将这些事件归因于个人失败。这种认知风格使个人对未来感到绝望和绝望感，因为他们认为由于自己的不变特征，他们的情况不太可能改善。该理论强调了负面认知归因在促进绝望期望的作用，这反过来又增加了发展抑郁症状的风险（14）。
解决政府供应链中的现代奴隶制.docx
8。政府已经明确决心应对现代奴隶制罪行，将其称为“我们时代的伟大人权问题”。国际劳工组织估计，全世界有5000万人生活在现代奴隶制中。1据认为，它在整个英国都普遍存在，并且可以发生在任何商业领域。为了解决这些犯罪，引入了《现代奴隶制法》。该法案巩固并澄清现代奴隶制罪行，严厉的处罚和起诉，并为受害者提供了更大的支持和保护。
Deep Video Compression的任务意识编码器控制
对机器任务的深视频压缩（DVC）的事先研究通常需要为每个特定任务培训一个独特的编解码器，从而规定每个任务的专用解码器。相比之下，传统视频编解码器采用了flex ible编码器控制器，从而通过模式预测等机制使Single编解码器适应了不同的任务。从中汲取灵感，我们引入了一个创新的编码器控制器，以用于机器的深度视频压缩。此控制器具有模式预测和一组图片（GOP）选择模块。我们的AP-ARACH在编码阶段集中控制控制，从而允许跨不同任务（例如检测和跟踪）进行适应性的编码器调整，同时与标准的预训练的DVC解码器保持合理性。示例证明我们的方法是在具有各种现有预训练的DVC的多个任务中适用的。此外，广泛的实验表明，对于不同的任务，我们的方法比以前的DVC比以前的DVC大约25％，只有一个预先训练的解码器。
息肉区域的细分异源变分编码器用于分割，缺少模态
摘要。多模式图像的使用通常可以改善分段。但是，由于临床限制，完整的多模式数据集通常不可用。为了解决这个问题，我们提出了一个新颖的mul-timodal分割框架，该框架可通过使用利益区域（ROI）细心的模态完成，可以使缺少模态固定。我们使用ROI专注的跳过连接专注于与分割相关的收件，以及结合肿瘤ROI的关注点和分割概率图的关节歧视者，以学习与分割与分割相关的共享潜在表示。我们的方法在脑部分割挑战数据集中得到了285例，该数据集的全部肿瘤，肿瘤核心和增强肿瘤的三个区域。它也是在缺血性卒中病变分割挑战数据集上的带有28例梗塞病变的阀门。我们的方法在强大的多模式分割中优于最先进的方法，分别为三种类型的脑肿瘤区域的平均骰子分别为84.15％，75.59％和54.90％，中风病变的平均骰子为48.29％。我们的方法可以改善需要多模式图像的临床工作流程。