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量子智人：人类专业知识、知识和解决问题的量子基础
建议引用：Bickley, Steve J.；Chan, Ho Fai；Schmidt, Sascha Leonard；Torgler, Benno (2020)：《量子智人：人类专业知识、知识和解决问题的量子基础》，CREMA 工作论文，第 2020-18 号，苏黎世经济、管理和艺术研究中心 (CREMA)
超级碗Lix活动报告 - 为超过1亿福克斯体育带来下一代AR体验 - 库丹参加了超级碗
展望未来，Kudan将继续与Fox Sports合作探索下一代AR技术的进一步应用，旨在推动创新并提供更加沉浸式和更具吸引力的广播体验。关于Kudan Inc. Kudan是一家深入的技术研发公司，专门从事人工感知算法（AP）。作为对人工智能（AI）的补充，AP功能允许机器发展自主权。目前，Kudan正在为下一代解决方案领域（例如数字双胞胎，机器人技术和自动驾驶）许可其技术。有关更多信息，请访问Kudan的网站https://www.kudan.io/。■公司详细信息名称：Kudan Inc.证券法规：4425（TSE增长）代表：CEO DAUU KO■联系信息有关更多详细信息，请从此处与我们联系。
进入Nakatsugawa City的网格储存电池业务，GIFU县将欧洲的聚合知识部署到国内业务
近年来，随着可再生能源的扩大，网格存储电池的重要性是调整电源和需求之间的平衡的一种手段。，尤其是在Chubu地区，主要和次要控制储备的市场竞标短缺，需要快速响应，因此可以稳定电网的储存电池变得越来越重要。该项目的目的是通过在三个电力市场（批发电力市场，供应和需求调节市场和产能市场）的交易中充电和放电，从而有助于稳定电网。我们预计该项目将在环境和财务上成为可持续业务，类似于欧洲的项目。自2017年以来，NKES一直在比利时和英国开发其能源市场领先的国家的储能业务。nkes将通过利用NKE在欧洲培养的储存电池业务开发，EPC和聚合方面的专业知识来促进该项目，以及其对能够控制储存电池的能源管理系统的了解。此外，Hazama Ando正在从事可再生能源项目，包括决定在2021年投资生物质发电项目。Hazama Ando参加了该项目，因为我们认为这具有很大的社会意义，因为它将有助于扩大可再生能源的引入，并最终有助于实现碳中立性。该项目旨在开始建造20兆瓦的电网存储电池，2025年3月的容量为80 MWH，并于2028年开始运行。
量子智人：人类专业知识、知识和解决问题的量子基础（带应用的扩展版本）
1 这是一篇论文（同名）的扩展版本，该论文已被《技术分析与战略管理》有条件接受发表。该扩展版本详细介绍了量子理论的三个实际应用，我们认为这些应用是近期实现更多量子能力的唾手可得的成果。 2 该部分最初也由《技术分析与战略管理》进行同行评审，但为了满足期刊的字数限制，我们不得不在最终期刊版本中删除它。 3 并非所有古典科学都是确定性的，许多科学表现出更具概率性的性质，因此，尽管它们有着古典基础，但也包含一些不确定性和不可预测性因素。
循环知识管理模型
知识管理（KM）在国际循环商业模型中的作用尚未得到充实。坚定的创建和共享知识的能力对于刺激循环性至关重要。我们的研究通过国际合资企业（IJVS）探讨了KM支持国际中小型企业（SME）的国际扩张，重点是循环商业模式。我们介绍了一种循环知识管理模型（CKMM），专为中小企业设计，以管理全球市场的文化和机构挑战。该模型旨在系统地管理知识在环保部门中获得竞争优势。采用混合方法协作研究设计，我们利用纵向案例研究来开发CKMM。结果表明，CKMM增强了IJV内的知识转移和集成，使外国市场中的创新和可持续适应能力。它促进了一种学习文化，并刺激了可持续性和创新的各种能力，在IJV中为知识管理提供了战略方法，该方法强调了全球竞争力和环境可持续性。这项研究弥合了国际化，公共和循环经济之间的差距，为理论和实际应用提供了见解。
Géraldin Nanfack、Paul Temple、Benoît Frénay。学习针对领域知识约束的定制决策树。模式识别，2023 年，142，页
HAL 是一个多学科开放存取档案库，用于存放和传播科学研究文献，无论这些文献是否已出版。这些文献可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
小麦和水稻基因组学科学文献知识图
本文提出了一种通过从文本科学语料库中提取相关实体并以结构化和有意义的方式组织它们来构建两个特定领域知识图的方法。该方法使用语义Web技术，涉及重复使用共享的基于RDF的标准词汇。theaiageresearchgroup 1收集了8,496Scientificarticlespublybethighthewewewnebetnexweew中与小麦的选择有关。我们使用alvisnlp [1]工作流程来识别指定的实体（NE）以及小麦品种和表型之间的关系。总共有88,880个提及4,318个不同命名的实体已被识别为frompubMedAbstractsantles。同样，收集的ThediaDeresearchGroup 217,058Sci-InfificarticlespublyBetebethextewnekewnevewnemtheybetebetikeentbewnextectikeentebetike from thearoryzabasedatabase [2]，该[2]在手术中检查了与水稻基因组学相关的PubMed条目。我们使用hunflair ner tagger [3]在标题和文章摘要中提取NES。总共确定了351,003个提及63,591个不同的NE。双皮属性介于thatrefertogenes，遗传标记，特征，表型，分类群和品种实体中提到的标题和摘要出版物中提到的实体。在可能的情况下，这些NE与现有语义资源相关。小麦表型和特质提及与小麦特质本体论3（WTO）中的类别有关，分类单元与NCBI 4分类学类别有关。inderfaphsthecorepartofthedatamodelisbasadeonthew3cwebannotationology（OA），已与不同的词汇相辅相成，描述了Yacoubi等人中描述的文档。[4]。施工管道涉及两个主要步骤。首先，我们使用SPARQL微服务[5]来查询PubMed的Web API，并将文章的元数据（包括标题和摘要）转换为RDF 5。其次，使用Alvisnlp [1]和Hunflair [3]来提取和链接
基于LLM的SPARQL查询生成从自然语言上通过联合知识图
在生物信息学中，查询复杂知识图（kgs）的能力对于提取有意义的见解至关重要。但是，手动制作SPARQL查询，尤其是跨多个连接的KGS的联合查询，甚至对于专家而言，甚至可能是一项耗时且具有挑战性的任务。这导致人们对知识图答录（KGQA）系统的需求不断增长，该系统可以将自然语言查询转化为SPARQL，从而弥合用户问题与可用结构化数据之间的差距。大型语言模型（LLMS）提供了一个令人兴奋的机会来应对这一挑战，从而有可能自动从自然语言输入中产生准确的SPARQL查询。然而，尽管LLM在该领域表现出了令人印象深刻的能力[1] [2]，但当前的系统难以处理大规模，不断发展的kg，例如SIB Swiss Swiss生物信息学研究所的目录[3]。在这项工作中，我们提供了一种解决方案，旨在帮助SIB的生物信息学KGS [4]，例如Uniprot [5]，BGEE [6]或OMA [7]，以探索和查询可用数据。我们的方法利用LLM和端点元数据来生成SPARQL查询，同时解决动态整合不断发展的数据集的挑战，而无需持续不断的再培训。通过提供可扩展的系统1，以适应生物信息学知识的复杂且不断变化的景观，我们的目标是显着减少在联邦公里范围内查询的时间和专业知识所需的时间和专业知识。
知识差距在量化海洋中碳生物存储的气候变化响应
摘要海洋负责吸收人为CO的25％的25％的排放量，而存储量是大气的50倍。海洋中的生物过程起着关键作用，使大气中的CO 2水平比以前低约200 ppm。海洋具有占用和存储CO 2的能力对气候变化很敏感，但是有助于海洋碳储存的关键生物学过程尚不确定，这些过程的响应和反馈方式也是如此。因此，生物地球化学模型在其相关过程的代表方面差异很大，在未来的海洋碳储存的预测中驱动了很大的不确定性。本综述确定了影响海洋碳储存方式未来在三个主题领域的未来如何变化的关键生物学过程：生物学对碱度，净初级生产和内部呼吸的贡献。我们对现有文献进行了审查，以确定在影响未来生物学介导的碳在海洋中储存的过程，并根据专家评估和社区调查确定过程的优先级。专家评估和调查中的高度排名过程都是：对于碱度 - 对碳酸钙产量的高水平理解；对于初级生产 - 资源限制增长，浮游动物过程和浮游植物损失过程；用于呼吸 - 微生物溶解，颗粒特征和粒子类型。此处提供的分析旨在支持针对新过程理解的未来领域或实验室实验，以及旨在实现生物地球化学模型开发的建模工作。