XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemprocesses
对马尔可夫决策过程的Q学习方法的审查
本文讨论了如何将Q学习和深度Q-Networks（DQN）应用于马尔可夫决策过程（MDP）描述的状态行动问题。这些是机器学习方法，用于在每个时间步骤中找到最佳的动作选择，从而导致最佳策略。讨论了这两种方法的局限性和优势，主要局限性是Q学习无法用于无限状态空间的问题。Q-学习在算法的简单性方面具有优势，从而更好地理解了该算法实际上在做什么。Q学习确实设法找到了本文研究的简单问题的最佳策略，但无法解决高级问题。深层Q-NETWORK（DQN）方法能够解决这两个问题，因此很难理解算法实际上在做什么。
Error 500 (Server Error)!!1500.That’s an error.There was an error. Please try again later.That’s all we know.
低维ZnO的材料在过去的几十年中引起了很多关注，因为它们在光电设备中的独特电子和光学支持以及潜在的应用。在本教程中，我们将根据激子和相关的激光过程介绍ZnO薄膜和微型/纳米结构的过去和最新发展。首先，我们简要概述了ZnO的结构和频带特性以及线性光学和激子特性。第二，我们引入了一种以各种形式的ZnO激光的反馈机制，从纳米颗粒到纳米线，纳米丝和薄膜。至于反馈机制，对随机激光，Fabry - PérotLasing和耳语画廊模式激光进行了详细的描述。第三，我们讨论了可能的增益机制，即ZnO中的含量增益和电子血浆（EHP）增益。特殊的兴趣也用于Mott载体密度，这是区分激光和EHP对激光贡献的关键参数。最后，引入了基于ZnO微腔的激子激光的最新发展。
致： 克拉斯·克诺特先生 巴勃罗·埃尔南德斯·德科斯先生 主席 金融稳定理事会 巴塞尔银行监管委员会主席 埃里克·泰登先生 让-保罗·塞维斯先生 候任主席 巴塞尔银行监管委员会主席 国际证监会组织 法比奥·帕内塔先生 卡迈恩·迪·诺亚先生 主席 金融和企业事务主任 支付和市场基础设施委员会 经济合作与发展组织 抄送： 约翰·辛德勒先生 尼尔·埃肖先生 秘书长 金融稳定理事会 巴塞尔银行监管委员会秘书长 塔金德·辛格先生 代理秘书长 秘书处负责人 国际证监会组织 支付和市场基础设施委员会 塔拉·赖斯女士欢迎二十国集团继续在人工智能领域发挥领导作用，经济合作与发展组织（“OECD”）、金融稳定理事会（“FSB”）、国际证监会组织（“IOSCO”）、巴塞尔银行监管委员会（“BCBS”）和支付与市场基础设施委员会（“CPMI”）在合作和协调评估人工智能对资本市场的影响方面所展现出的领导力。FSB和IOSCO最近发布了2024年最新工作计划，增加了对人工智能的关注。我们期待支持这些努力，并重视金融稳定参与小组（“FSEG”）在支持监管发展（包括监督）一致性方面可能发挥的作用，因为这项技术具有跨部门的固有性质。人工智能已在金融服务业使用多年，但由于生成人工智能（“GenAI”）和预测人工智能（“PredAI”）的进步，最近人们对人工智能的关注度有所提高。随着当局在 2024 年开始就这一主题开展新的工作，包括审查潜在的金融稳定风险影响，GFMA 希望分享行业对资本市场使用人工智能和监管方法的关键考虑因素的看法。金融服务业是最早和最突出的人工智能行业之一；它“已有数十年的历史，在金融服务领域有着长期的应用。”2 多年来，公司一直使用“传统”形式的人工智能和机器学习，因此根据其现有的监管规则，制定了治理流程来监督、管理和监控其人工智能的应用。
致： 克拉斯·克诺特先生 巴勃罗·埃尔南德斯·德科斯先生 主席 金融稳定理事会 巴塞尔银行监管委员会主席 埃里克·泰登先生 让-保罗·塞维斯先生 候任主席 巴塞尔银行监管委员会主席 国际证监会组织 法比奥·帕内塔先生 卡迈恩·迪·诺亚先生 主席 金融和企业事务主任 支付和市场基础设施委员会 经济合作与发展组织 抄送： 约翰·辛德勒先生 尼尔·埃肖先生 秘书长 金融稳定理事会 巴塞尔银行监管委员会秘书长 塔金德·辛格先生 代理秘书长 秘书处负责人 国际证监会组织 支付和市场基础设施委员会 塔拉·赖斯女士欢迎二十国集团继续在人工智能领域发挥领导作用，经济合作与发展组织（“OECD”）、金融稳定理事会（“FSB”）、国际证监会组织（“IOSCO”）、巴塞尔银行监管委员会（“BCBS”）和支付与市场基础设施委员会（“CPMI”）在合作和协调评估人工智能对资本市场的影响方面所展现出的领导力。FSB和IOSCO最近发布了2024年最新工作计划，增加了对人工智能的关注。我们期待支持这些努力，并重视金融稳定参与小组（“FSEG”）在支持监管发展（包括监督）一致性方面可能发挥的作用，因为这项技术具有跨部门的固有性质。人工智能已在金融服务业使用多年，但由于生成人工智能（“GenAI”）和预测人工智能（“PredAI”）的进步，最近人们对人工智能的关注度有所提高。随着当局在 2024 年开始就这一主题开展新的工作，包括审查潜在的金融稳定风险影响，GFMA 希望分享行业对资本市场使用人工智能和监管方法的关键考虑因素的看法。金融服务业是最早和最突出的人工智能行业之一；它“已有数十年的历史，在金融服务领域有着长期的应用。”2 多年来，公司一直使用“传统”形式的人工智能和机器学习，因此根据其现有的监管规则，制定了治理流程来监督、管理和监控其人工智能的应用。
TopModel-Hydrology-Modeling-Watershed-Processes-from- ...
水文，对地球表面的水运动，分布和质量的研究，在理解和管理水资源方面起着至关重要的作用。在水文学中，流域建模是一个关键领域，侧重于预测水如何流入特定地理区域。在流域建模的各种方法中，TopModel水文学从地形角度考虑了景观，从而洞悉了景观，从而洞悉了降水，地形和水文过程之间的复杂相互作用。在本文中，我们深入研究了TopModel水文学在理解和管理流域过程中的原理，应用和意义。Topmodel水文，“地形模型”的缩写，是模拟流域内水文过程的概念框架。在1970年代后期由基思·贝文（Keith Beven）和迈克·柯克比（Mike Kirkby）开发，这种方法通过认识到地形在控制景观中水通量的分布和时机中的关键作用来彻底改变了该领域[1]。
昆士兰州公共部门战略管理规划师 2024-2025（2024 年 5 月发布）。注意：由于州选举程序和时间可能
总理全年定期与各部门部长和首席执行官会面，讨论交付重点和绩效（会议的时间和形式由总理决定）
使用文本转图像的人工智能工具探索设计构思中的元认知过程
1. 引言 人工智能这个主题一直受到各个学科的广泛关注。2022年，随着科技的快速进步，AIGC（人工智能生成内容）的出现不仅导致了各个行业结构的变化，而且还成为不同领域非常有前途的工具。在设计方面，文本到图像人工智能的出现可以通过简单的指令生成相应的图像。此外，它还可以增强视觉交流和创意构思效率（刘等人，2023 年）。因此，已经有多项研究调查了人工智能的使用及其应用（Ploennigs 和 Berger，2022 年；Vartiainen 和 Tedre，2023 年）。然而，设计不仅被视为一门生产作品的学科，而且还被视为一个涉及思考、分析和决策的复杂过程（Kavousi 等人，2020a 年）。在心理学中，我们将其称为“元认知”。它不仅在设计教育和设计构思中发挥着重要作用（Ball and Christensen 2019），创造力的提高也是通过元认知思维的训练过程实现的。因此，本文不讨论人工智能在设计中的应用，而是旨在更深入地了解其对设计领域的影响。
DOI：https://dx.doi.org/10.30919/es1088 人工智能和机器学习在制造工程中的作用和应用：回顾 Sara Bunian，1，# Meshari A. Al-Ebrahim 2，*，# 和 Amro A. Nour 3，# 摘要 人工智能 (AI)、机器学习 (ML)、嵌入式系统、云计算、大数据和物联网 (IoT) 的使用正在影响工业 4.0 向先进技术和高效制造流程的范式转变。由于智能和学习机器的成功使用所带来的快速进步，对人工智能的需求日益增加。人工智能被植入智能制造中，以解决关键的可持续性问题并优化供应链、能源和资源使用以及废物管理。工业 4.0 致力于实现客户驱动的制造能力，以提高灵活性、可持续性和生产力。AI 和 ML 主要用于现代工业流程的优化和监控。工业人工智能系统研究是一个多学科领域，ML、机器人和物联网都参与其中。工业人工智能开发、验证、部署和维护可持续制造的解决方案。由于云计算的兴起和数据存储成本的大幅下降，现在可以存储大量信息和数据并将其传输到 ML 和 AI 算法中，以简化和自动化组织的不同流程。
DOI：https://dx.doi.org/10.30919/es1088 人工智能和机器学习在制造工程中的作用和应用：综述 Sara Bunian，1，# Meshari A. Al-Ebrahim 2，*，# 和 Amro A. Nour 3，# 摘要 人工智能 (AI)、机器学习 (ML)、嵌入式系统、云计算、大数据和物联网 (IoT) 的使用正在影响工业 4.0 向先进技术和高效制造流程的范式转变。由于智能和学习机器的成功使用所带来的快速进步，对人工智能的需求日益增加。人工智能被植入智能制造，以解决关键的可持续性问题并优化供应链、能源和资源的使用以及废物管理。工业 4.0 正在努力实现客户驱动的制造能力，以提高灵活性、可持续性和生产力。AI 和 ML 主要用于现代工业流程的优化和监控。工业 AI 系统研究是一个多学科领域，ML、机器人和物联网都参与其中。工业 AI 开发、验证、部署和维护可持续制造的解决方案。由于云计算的兴起和数据存储成本的大幅下降，现在可以存储大量信息和数据并将其传输到 ML 和 AI 算法中，以简化和自动化组织的不同流程。智能制造和工业 4.0 的框架基于智能流程设计、监控、控制、调度和工业应用。智能制造涵盖了广泛的领域，最初被称为基于物联网的技术。
回顾整个生命周期的认知灵活性：在TA
在任务集之间灵活切换的能力会尽早增加并减少生命后期。这种寿命模式在混合成本之间有所不同，与单个任务相比，在任务切换过程中的性能降低以及开关成本，表示任务相对于任务重复进行试验后的试验切换后的性能降低。通常，混合成本至少达到其寿命，并且比开关成本更早地增加。我们建议，认知灵活性的寿命变化与实施持续和瞬态控制过程的神经过程有关，分别是混合和切换成本的基础。为了更好地了解持续和瞬态控制过程的寿命发展，未来的研究需要描述功能连接模式和任务集表示的纵向变化。
特刊标题：对人工智能在供应链过程中的作用的理论：揭示管理视角和战略应用程序
Special Issue Title: Theorizing the role of Artificial Intelligence in Supply Chain processes: unveiling managerial perspectives and strategic applications Journal : International Journal of Physical Distribution & Logistics Management Guest Editors : Antonella Moretto (Lead Guest Editor), Michela Guida, Maria Elena Latino, Maria Jesús Saénz, Ilya Jackson Introduction The infusion of Artificial Intelligence (AI) into Supply Chain Management (SCM) has transitioned from对实际必要性的理论探索。从计算新颖性到战略性命令的这种演变强调了AI在增强供应链中的决策，运营效率和市场竞争力中的作用。大型语言模型（LLM）的出现，例如自2023年初以来开发的，这是这一旅程中的一个重要里程碑，说明了AI通过在预测，物流优化以及实时跟踪和实时跟踪和追踪方面的创新应用来革新SCM的潜力（Hendriksen，2023; 2023; 2023; Fosso Wamba Wamba et al al a al a al a al a al a al a al a al a al a al a al 2023; fosso。尽管承认AI的潜力，但文献揭示了对其在不同供应链功能中的应用的分散理解（Iansiti和Lakhani，2020年）。研究指出了AI可以显着贡献的领域，包括需求预测，供应链可见性，动态定价策略以及优化物流和库存管理（Toorajipour等，2021; Helo and Hao，2022; Merhi and Harfouche; Merhi and Harfouche，2023年）。指导这些研究的理论框架主要围绕创新扩散，技术采用和战略管理观点。然而，这些研究通常将AI功能视为单片，忽略了AI技术之间的细微差异及其对特定SCM任务的各自影响（Fosso Wamba等，2022; Dubey等，2020; Grover，Grover，Kar，kar和Dwivedi，2020年）。然而，将这些理论与AI在SCM环境中提出的独特特征和挑战相结合的差距仍然存在。主要使用技术接受模型（TAM）和统一的技术接受和使用理论（UTAUT）提供了基本的见解，但在解决供应链运营中AI技术的复杂性和发展性质方面缺乏。此外，文献对实证研究很少，这些研究深入研究了供应链经理和企业对AI的现实实施。这个差距强调了对研究的新兴需求，不仅研究了AI的技术方面，而且还研究了其在SCM中的战略和管理意义（Handfield等，2019; Guida等，2023a; Durach＆Gutierrez，2024）。从以IT为中心的AI进步观点到管理观点的过渡对于了解如何选择，开发和集成到供应链策略和运营中，至关重要。鉴于这种情况，AI在SCM中采用的管理含义既重要又毫无争议，从而抑制了AI的全部潜力，作为复杂供应网络中的支持机制。尽管兴趣越来越大，但学术格局正在逐步将注意力转向对AI和SCM汇合的全面理解。存在明显的经验研究，以阐明AI对供应链流程和策略的影响，这一特殊问题旨在促进。呼吁的动机和预期的贡献响应这些差距，本期特刊旨在通过专注于从管理和战略观点来阐明AI在SCM中的作用的经验研究来推进学术话语。我们旨在发现供应链经理如何导航AI采用的复杂性，用于利用AI来获得竞争优势的策略以及最能捕获AI和SCM之间多方面关系的理论框架。通过此镜头，特刊将有助于对AI在供应链过程和决策范式中的变革潜力的更细微和全面的理解。认识到AI技术的多方面性质及其在各种SCM过程中的影响，我们邀请了严格的经验研究，从供应链管理的角度来看，阐明了AI的战略应用。
2024 年 RILEM 春季大会暨碳中和社会先进建筑材料与工艺会议报告，意大利米兰，
RILEM 主席 Nicolas Roussel、RILEM 候任主席 Nele De Belie 教授、组织委员会主席 Liberato Ferrara 教授和联合主席 Giovanni Muciaccia 教授以及即将卸任的 RILEM 主席 Ravindra Gettu 教授。4 月 10 日至 12 日，以先进建筑材料和碳中和工艺为主题的会议在意大利证券交易所 (Borsa Italiana) 所在地 Palazzo Mezzanotte 举行。本次活动由 5 场主题演讲组成，