组织和技术课程委员会计划举行的活动(技术会议)和共享(全体会议和社交活动)议程。2024 SBFOTON IOPC将遵循IEEE会议的典型格式,包括与同行评审的论文,全体会议和邀请的演讲一起演示的技术会议。提交必须使用IEEE A4-PAPE模板进行会议(https://www.ieee.org/conferences/publishences/publishing/templates.html)和3页限制。2024 SBFOTON IOPC网站将很快启动,并且使用EDAS平台的论文注册和上传的截止日期为2024年8月19日。接受将在9月30日进行传达,最终版本可能会上传到2024年10月21日。公认的论文将在IEEE Xplore上发表在会议上。
PWCR23000049 致瑞昱半导体股份有限公司董事会及股东 前言 我们已审阅瑞昱半导体股份有限公司及其子公司截至2023年3月31日及2022年3月31日的合并资产负债表、截至该日止三个月的合并损益表、股东权益变动表及现金流量表以及合并财务报表附注,包括重要会计政策摘要。 本公司管理层有责任按照金融监督管理委员会核准生效的《证券发行人财务报告编制准则》及国际会计准则第34号《中期财务报告》的规定,编制并公允列报此等合并财务报表。 我们的责任是在审阅基础上对这些合并财务报表发表结论。审阅范围 除下段所述外,本会乃根据中华民国《审阅业务准则第2410号——企业独立核数师审阅财务资料》进行审阅。审阅合并财务报表包括询问(主要询问财务及会计事宜负责人)及应用分析及其他审阅程序。审阅范围远小于审计,因此本会无法保证知悉审计中可能发现的所有重大事项。因此,本会不发表审计意见。 保留结论之依据 如附注4(3)及6(7)所述,若干不重大合并子公司、按权益法核算的投资之合并财务报表及附注13所披露之资料仅以该等子公司及被投资公司编制之报告为准,而该等报告并未经独立核数师审阅。该等子公司总资产分别为新台币 6,258,112 仟元及新台币 5,860,231 仟元,占本公司 102 年度及 102 年度合并总资产的 5.82%及 5.40%,总负债分别为新台币 846,101 仟元及新台币 996,120 仟元,占本公司合并总负债的 1.42%及 1.61%。
2023 年,Tuder 创建了一份战略方向文件,概述了其从 2024 年到 2026 年未来三年的计划发展轨迹。该计划概述的战略目标包括通过引入新的多元化服务产品(如内部安全和安保管理)以及办公家具来满足对世界一流室内设计日益增长的需求,从而实现收入最大化。新战略还将侧重于最大限度地扩大 Tuder 的房地产投资组合,重点是扩大和优化其房地产持有量。该子公司还将专注于优化运营费用和提高盈利能力、提高运营效率以及通过提供高质量的解决方案来提高客户满意度。Tuder 旨在培养一种高度参与的公司文化,让员工感到鼓舞、激励、赞赏和满意,因为他们为组织的整体成功做出了贡献。
征文:教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点,旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论,讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究,也包括社会科学、经济学和人文学科,包括所有学科,如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产,以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面,我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面,我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法(包括使用人工智能的方法)、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下,不同观点之间的沟通和相互理解至关重要,这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说,我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题:在最广泛的层面上,立法和规范问题;在公司层面,关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题;在个人层面,关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此,技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序(以及如何开发)来解决第 1 部分提出的问题的(计算机科学主导)讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年,但近年来,由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长,其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻,人工智能专家和教育专家必须携手合作,以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中,我们特别关注人工智能的技术方面,重点关注用于内容创建(生成式人工智能)、学生分析(机器学习)、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
1965 年,英特尔联合创始人戈登·E·摩尔 (Gordon E. Moore) 发现,单个微芯片上的晶体管数量大约每两年翻一番,而计算机成本在此期间大约下降一半;这被称为“摩尔定律”。计算能力的提升是第四次工业革命及其推动的所有社会变革的基石。尽管逻辑告诉我们多年来我们已经接近物理尺寸的极限,但工程师们仍在继续寻找看似不可能的方法将更多的晶体管封装到芯片上。科学和社会如何才能延续这些令人欣喜的进步浪潮?也许生物学可以提供解决方案。从一开始,计算机就是为模拟人脑而设计的。数学家约翰·冯·诺依曼是计算机时代的先驱。他未完成的著作《计算机与大脑》于 1958 年首次出版,讨论了当时的大脑和计算机之间的重要区别,并提出了未来研究的方向。这极大地影响了一代又一代创新者的努力,他们让计算机越来越像大脑。在他们引人入胜的文章中,Smirnova 等人 (1) 现在建议做完全相反的事情:让大脑培养更像计算机。2022 年 6 月,美国能源部橡树岭国家实验室的惠普企业前沿 (OLCF-5) 超级计算机超过了单个人脑的估计计算能力 (1 exaFLOPS)。然而,效率却存在巨大差异:人脑重约 1.4 公斤,功耗为 20 W,而企业前沿占用 680 平方米
我们提出了一种方法,通过解决基于模型的最优控制问题,以经济高效的方式运行电解器以满足加氢站的需求。为了阐明潜在问题,我们首先对额定功率为 100 kW 的西门子 SILYZER 100 聚合物电解质膜电解器进行实验表征。我们进行实验以确定电解器的转换效率和热动力学以及电解器中使用的过载限制算法。得到的详细非线性模型用于设计实时最优控制器,然后在实际系统上实施。每分钟,控制器都会解决一个确定性的滚动时域问题,该问题旨在最大限度地降低满足给定氢气需求的成本,同时使用储罐来利用随时间变化的电价和光伏流入。我们在模拟中说明了我们的方法与文献中的其他方法相比显著降低了成本,然后通过在实际系统上实时运行演示来验证我们的方法。
对大脑的基于工作的学习●在一项研究中,“ VR增强了局部相互作用,激活了功能模块之间的更健壮和广泛的途径,并改善了全球整合,全球隔离和同时的局部隔离”*●“虚拟现实(VR)模拟了一个人工感觉世界,在该世界中,用户可以与各种虚拟项目和环境进行交互,并成为一种集成的刺激,尤其是在皮质系统中……。这种灵活,沉浸式和用户友好的交互技术可以改善认知和记忆功能……●通过激活神经可塑性来实现这种功能改进,这是Cortex编码体验并学习新行为并响应环境变化的新行为的过程“…
您好,我叫 Kenneth Bastian。我是 AI Web Tools LLC(也称为 AiWebTools.Ai)的所有者。我们是现存最大的 AI 工具网站,或者说是最大的 AI 工具网站之一。我们为自己的企业和其他企业创建和设计 AI 工具。我们创建的 AI 工具几乎可以完成任何事情。随着我们走向未来,我必须向可能根本不了解 AI 的立法者说明。AI 已经存在,并且将继续存在。任何法律都无法阻止或减缓其发展。我敦促您不要在任何情况下限制 AI 的使用,包括州内决策。未来将会发生许多变化。在未来,我在这里只是为了告诉您这些变化。我创建了多个人工智能工具,它们将从根本上取代大约 80% 的工作。我这样做并不是为了直接取代工作;相反,我这样做是为了赋予我们州内公民前所未有的权力。AI 赋予的权力是无限的,赋予每个人权力。它让那些在学校表现不佳的人能够知道该如何回答问题,如果他们没有口袋里的人工智能助手,他们可能永远不知道这些问题。我已经为不同的用例创建了 500 多个自定义人工智能,它们都有不同的目的和重点。我制作了各种各样的人工智能,从医生人工智能到兽医人工智能,再到教育导师,再到大学学位 GPT,这是一个 GPT,它基本上可以教你每一门大学课程,不管你想学什么学位,它都会教你所有这些。这只是表面。未来将会发生无数的事情,我真的无法在这篇证词中全部列出,但我觉得我必须向你们解释了解未来的重要性。将有大量的工作岗位流失,这是肯定的,无论你通过什么法律,即使人工智能明天成为非法,一切仍将保持不变。人工智能完全在基于网络的情况下运行,而你无法控制网络。此外,人工智能已经发展到可以在硬件本地运行,你甚至可以在本地计算机上下载。有几种人工智能是计算机原生的,人们对此一无所知,例如刚刚插入 Windows 开始菜单的 co-pilot,你可以毫不费力地将你的想法与 GPT 集成;然而,co-pilot 有必须遵守的条款和条件,因此它无法帮助释放人工智能所能做到的每一个方面。我打算设计尽可能多的人工智能,看看哪些行业领域会受到影响、会受到影响,并为此做好准备。在未来的不到一年的时间里,我和其他每个普通人所做的事将会是共同的。地球上的每个人都会为自己的个人任务制造自己的人工智能机器人,这些机器人将慢慢融入我们的智能设备中,它们将装在我们的口袋里。我们将比以往任何时候都更聪明,更有能力,我们所有人都将像其他人一样被赋予权力。这是不可阻挡的,它正在到来,你几乎无法阻止它。你可以在你的控制范围内通过法律,阻止州立法者使用人工智能阅读证词或类似的东西;然而,你永远无法控制人工智能。人工智能是它自己的东西,因为它在这个世界上以多种方式运行,所以它无法改变;它将进化成它注定要参与的任何东西,没有任何法律可以影响它的行动方向
iii.由于重新分配,连接/GNA 的开始日期不能推迟。但是,如果已经在目前的共用站授予了海湾,则重新分配的实体应负责支付中间期间的海湾费用。iv.重新分配后,任何实体的传输费用责任(如有)应符合 CERC 共享条例 2022。 v. 所有实体都必须事先获得管理层批准,才能在会议上选择重新分配。申请人在会议上做出的决定应被视为最终决定,并以此为基础,重新分配应最终确定,之后不得进行任何更改。vi.如果实体未参加会议,则将被视为申请人不愿意重新分配,因此不会考虑重新分配。vii.由于重新分配而在任何共用站/部分产生的任何空缺/余量,应在同一次会议中提供给同一综合体后续共用站/部分的合格实体。viii.如果在本次重新分配会议后仍有任何容量空缺,则应根据新申请人的申请优先级将其提供给新申请人。
摘要。目前,制造可靠的无人机(无人机)是科学和技术的一项重要任务,因为此类设备在数字经济和现代生活中有很多用例,所以我们需要确保它们的可靠性。在本文中,我们建议用低成本组件组装四轴飞行器以获得硬件原型,并使用现有的开源软件解决方案开发具有高可靠性要求的飞行控制器软件解决方案,该解决方案将满足航空电子软件标准。我们将结果用作教学课程“操作系统组件”和“软件验证”的模型。在研究中,我们分析了四轴飞行器及其飞行控制器的结构,并提出了一种自组装解决方案。我们将 Ardupilot 描述为无人机的开源软件、适当的 APM 控制器和 PID 控制方法。当今航空电子飞行控制器可靠软件的标准是实时分区操作系统,该系统能够以预期的速度响应来自设备的事件,并在隔离分区之间共享处理器时间和内存。此类操作系统的一个很好的例子是开源 POK(分区操作内核)。在其存储库中,它包含一个四轴飞行器系统的示例设计,使用 AADL 语言对其硬件和软件进行建模。我们将这种技术与模型驱动工程应用于在真实硬件上运行的演示系统,该系统包含一个以 PID 控制作为分区过程的飞行管理过程。使用分区操作系统将飞行系统软件的可靠性提升到了一个新的水平。为了提高控制逻辑的正确性,我们建议使用形式验证方法。我们还提供了使用演绎方法在代码级别以及使用微分动态逻辑在信息物理系统级别验证属性的示例,以证明稳定性。
