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第五届人工智能自然语言研讨会 (NL4AI) 前言
自然语言处理 (NLP) 是人工智能 (AI) 中的一个重要研究课题，因为它是不同科学和工业利益的目标。自然语言处于学习、知识表示和认知建模的交叉点。最近的几项人工智能成就已多次显示出它们对复杂推理任务的有益影响，在语言建模、处理和推理方面具有巨大的应用前景。然而，自然语言理解仍然是一个丰富的研究课题，其交叉融合涵盖了许多独立领域，例如认知计算、机器人技术以及人机交互。对于人工智能来说，自然语言是范式和应用的研究重点，但同时，它们也是从视觉到规划和社会行为等大多数智能现象的自动化、自主性和可学习性的基石。反思这种多样化且有前景的互动是当前人工智能研究的重要目标，完全符合 AI*IA 的核心使命。本次研讨会得到了 AI*IA NLP 特别兴趣小组 5 和意大利计算语言学协会 (AILC) 6 的支持，旨在广泛概述意大利人类语言技术 (HLT) 领域的最新活动。在此背景下，NL4AI 2021 的组织为研究人员提供了分享专注于多个领域的 NLP 的人工智能应用经验和见解的机会。2021 年版 NL4AI 与第 20 届意大利人工智能协会国际会议 (AIxIA 2021) 在同一地点举行，由于 COVID-19 大流行而在线举行。会议议程可在官方研讨会网站 7 上找到。征文活动共收到来自意大利（23）、德国（5）和法国（4）的 34 位作者的 12 篇投稿。经过审核，12 篇论文中有 10 篇被接受发表（接受率为 83%）。论文涉及
柔性能源设备特刊前言
柔性能源设备是下一代可穿戴电子产品的基础。柔性能源设备有望具有多种功能，例如从光到电和从电到光的转换、摩擦电能产生能量、能量存储等。这些功能可以通过太阳能电池、发光二极管 (LED)、摩擦纳米发电机 (TENG)、电池和超级电容器等有效实现。柔性能源设备可以集成到柔性、可穿戴和/或便携式平台中，从而在信息、能源、医疗、国防等领域具有广泛的应用前景。然而，与刚性能源设备相比，柔性能源设备面临着更多挑战，需要在制造技术、材料创新、新颖结构设计和深入物理理解方面取得更多突破和研究努力。
《用于能源转换和存储系统的纳米材料》前言
近来，能源转换技术和高效能源存储系统开发领域的研究取得了许多突破。因此，世界经济正在从碳密集型经济转变为可再生能源型经济。由于其可用性和效率，对此类能源服务的需求很高，并且增加了研究人员对非预期来源的研究力度，导致全球变暖污染。例如，寻找可再生资源以节约能源，开发新技术以捕获二氧化碳并将其转化为有价值的产品对于保护环境至关重要。因此，开发其他替代方案，例如回收二氧化碳以发展碳中和经济，将有助于通过减少地方和全球层面的排放来保护生态系统。涉及纳米技术和纳米科学的多学科领域需要化学、生物学、物理学、材料科学和工程学等不同科学领域共同努力，应对可持续能源存储和转换技术的未来挑战。尤其是纳米材料，其独特的特性和表面特性，使这一过程具有巨大的应用前景，纳米材料是设计先进能源转换技术和高效储能系统的核心。
全球前言.pdf
• 由于数据、计算资源和新算法的可用性增加，我们更加关注机器学习，而不是手工知识工程。 • 深度学习、概率编程和多智能体系统的内容将得到扩展，每个内容都有自己的章节。 • 自然语言理解、机器人技术和计算机视觉的内容已进行修订，以反映深度学习的影响。 • 机器人章节现在包括与人类交互的机器人以及强化学习在机器人技术中的应用。 • 以前，我们将人工智能的目标定义为创建试图最大化预期效用的系统，其中特定效用信息（即目标）由系统的人类设计者提供。现在，我们不再假设目标是固定的，并且人工智能系统知道；相反，系统可能不确定它代表的人类的真正目标。它必须学习最大化什么，并且即使不确定目标也必须适当地运作。 • 我们增加了对人工智能对社会影响的报道，包括道德、公平、信任和安全等重要问题。 • 我们将练习从每章末尾移到了在线网站。这样我们就可以不断添加、更新和改进练习，以满足讲师的需求，并反映该领域和 AI 相关软件工具的进步。 • 总体而言，本书中约 25% 的材料是全新的。其余 75% 的内容已大量重写，以呈现该领域的更统一的图景。本版中 22% 的引文来自 2010 年之后出版的作品。
在高可靠性应用中使用COTS电子组件 - 经验教训QIS
量子存储，传输和处理是信息技术的未来。量子硬件的承诺源于纠缠量子系统的固有复杂性 - 波功能尺度的大小与粒子数，无论是在真实空间还是在参数空间中表示。相比之下，经典的n个体系统只能由6个N变量（所有粒子的位置和动量）完全表示。量子系统的这种复杂性通过经典计算（维度的诅咒）创建量量子系统的尚未解决的挑战。的确，尽管我们可以轻松地为任何相互作用的核和电子系统编写schrödinger方程，但我们只能在非常小的系统上精确地在古典计算机上求解它。量子技术渴望将这种诅咒变成一种祝福。波功能的指数复杂性表明，它原则上可能代表了指数的严重问题。因此，可以使用量子硬件存储和操纵信息来解决在经典计算机上无法解决的问题。
《超越摩尔：用于新兴记忆和神经形态计算的电阻开关器件》特刊前言
传统的基于电荷的存储器，例如动态随机存取存储器 (DRAM) 和闪存，正在接近其扩展极限。各种基于电阻的存储器，例如相变存储器 (PCM)、磁性随机存取存储器 (MRAM) 和电阻随机存取存储器 (RRAM)，由于其非挥发性、速度快、功耗低和尺寸小，可能实现高密度集成，长期以来一直被视为新兴存储器应用。最近，它们也被广泛研究用作神经形态计算的忆阻器，与数字存储器应用相比，神经形态计算对其电阻开关特性的要求截然不同。在过去十年中，从材料和物理机制到设备和神经形态系统，该领域取得了巨大进步。
储能挑战与可能性特刊前言
本期特刊聚焦“储能技术的挑战与可能性”，收录了来自德国伊尔默瑙工业大学、苏州大学、中科院半导体研究所、西湖大学、华中科技大学、北京交通大学、南京大学等单位的9篇综述、1篇研究论文和1篇新闻观点，介绍了国内外在该领域的最新进展。伊尔默瑙工业大学雷勇教授题为“高粗糙表面碳纳米纤维薄膜作为锂硫电池有效中间层”的原创研究论文、苏州大学康振辉教授题为“I–III–VI族量子点的光电和光催化特性：传统量子点与新兴量子点之间的桥梁”的评论论文、中科院半导体研究所王志杰教授题为“设计ZnO光电化学行为以实现高效太阳能水分解”的评论论文、舒大军教授题为“应变工程调控光催化材料TiO2表面性质”的评论论文详细介绍了该材料在储能等领域的挑战与可能性。
前言 - NIDM
近年来，各种学科和主题的灾害管理知识和研究出现了惊人的增长。大学、科学、技术和学术组织、政府机构、企业部门、社区，有时纯粹是个人倡议，都在快速开拓新的知识领域，但大多是以孤立和分散的方式进行的，相关学科之间没有太多的互动和交汇。虽然特定学科的知识和研究的性质决定了它们必须扎根于特定学科的领域，但学科之间更多的互动和交汇将在许多方面有助于减少灾害风险。首先，一个学科的研究将受益于相关领域的知识——它将验证、补充，有时甚至纠正研究结果。其次，这将扩大特定学科研究的视角，并为研究提供一个整体框架。更重要的是，这将有助于创建一个由灾害管理学者、研究人员和从业人员组成的社区，他们将了解不同学科的研究趋势，并能够相互交流。为了创建一个平台，研究人员和从业人员可以定期会面，展示他们的研究论文，讨论问题，挑战，缺点和机遇，并讨论共同的领域
神经哲学：前言 - Patricia Churchland
想知道我们如何看待、思考、推理和做决定。因此，我决定详细查明神经科学中的已知知识是否有助于理解认知功能。起初，我小心翼翼地在神经科学的边缘游走，但很快我发现自己离海岸越来越远，最后扬帆起航。在探索神经系统已知知识以及神经生物学家如何获得这些知识的无拘无束的喜悦之中，一些具有明显哲学性质的问题继续在背景中发出刺耳的声音：我们有可能有一个宏大的、统一的心智-大脑理论吗？这样的理论会是什么样子？还原论策略是否合理？作为一名哲学家，我发现自己被神经科学所吸引，但是沉浸在神经科学之中后，我发现自己也无法离开哲学。对于那些关于神经科学研究的深远、广泛的问题，我很清楚地认识到它们是哲学问题——而且，科学哲学家和科学史学家已经对这些问题发表了有益的看法。现在很明显，一个学科在哪里结束，另一个学科在哪里开始不再重要，因为事情的本质是