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昨天的市场状况与今天不同。
《新英格兰房地产杂志》由 East Coast Publications 每周出版，每年 139 美元 17 Accord Park Drive, Unit 207, Norwell, MA 02061 印刷：Graphic Developments, Inc. 80 Mayflower Dr., Hanover, MA 02339 | www.graphicdevelopments.com 期刊邮资在 Norwell, MA 和其他邮寄办公室支付。单本 4.95 美元，特刊 9.95 美元。订阅费不可退款 出版物 #ISSN 0028-4890 | USPS #378-860 | 卷。60，号33 邮寄地址：P.O.Box 55, Accord, MA 02018 快递和隔夜邮寄：17 Accord Park Drive, Unit 207, Norwell, MA 02061 电话：781-878-4540 | 免费电话：1-800-654-4993 | 传真：781-871-1853 | www.nerej.com 邮政局长：将地址变更发送至 New England Real Estate Journal, P.O.Box 55, Accord, MA 02018 或 17 Accord Park Drive, Unit 207, Norwell, MA 02061 立即报告错误
昨天的市场状况与今天不同。
《新英格兰房地产杂志》由 East Coast Publications 每周出版，每年 139 美元 17 Accord Park Drive, Unit 207, Norwell, MA 02061 印刷：Graphic Developments, Inc. 80 Mayflower Dr., Hanover, MA 02339 | www.graphicdevelopments.com 期刊邮资在 Norwell, MA 和其他邮寄办公室支付。单本 4.95 美元，特刊 9.95 美元。订阅费不可退款 出版物 #ISSN 0028-4890 | USPS #378-860 | 卷。60，号32 邮寄地址：P.O.Box 55, Accord, MA 02018 快递和隔夜邮寄：17 Accord Park Drive, Unit 207, Norwell, MA 02061 电话：781-878-4540 | 免费电话：1-800-654-4993 | 传真：781-871-1853 | www.nerej.com 邮政局长：将地址变更发送至 New England Real Estate Journal, P.O.Box 55, Accord, MA 02018 或 17 Accord Park Drive, Unit 207, Norwell, MA 02061 立即报告错误
以人为本的人工智能，打造包容性社会 - NWO
可以向 ELSA 实验室提交哪些申请——由公共和私人组织、公司、社会团体和监督人员组成的联盟，在 ELSA 实验室与公民和政府一起研究以人为本、基于具体案例的可靠人工智能解决方案。要生成的解决方案必须具有通用性和可扩展性。该计划的重点是“了解以人为本的人工智能的发展”。结合技术创新来研究道德、法律和社会方面（ELSA），以寻求具有社会影响的解决方案。
使用ddrad-seq的高密度SNP遗传图构建和芝麻胶囊粉碎特征的映射
芝麻的含种子胶囊在收获时破碎。这种野性的特征使该作物不适合机械化收获，并通过限制无法获得低成本劳动的国家的耕种来限制其商业潜力。因此，为了开发可持续的芝麻农业的机械化品种，囊囊破碎特征的基本遗传基础非常重要。在本研究中，我们产生了芝麻F 2种群，这些种群源自胶囊粉碎品种（Muganli-57）和非惊人突变体（PI 599446）之间的交叉，该杂种用于基于基于双重数量的限制性站点 - 相关的DNA测序的遗传图。所得的高密度遗传图包含782个单核苷酸多态性（SNP），并跨度为697.3厘米，平均标记间隔为0.89 cm。基于参考基因组，将囊破碎特性映射到SNP标记物S8_5062843（78.9厘米）附近LG8（染色体8）附近。为了揭示可能控制破碎特征的基因，检查了标记区域（S8_5062843），并确定了包括六个CDSS的候选基因。注释表明，该基因编码具有440个氨基酸的蛋白质，与转录抑制剂KAN1共享约99％的同源性。与胶囊粉碎等位基因相比，SNP在S8_5062843的空气区域中发生变化和改变的剪接，导致mRNA中的移码突变，从而导致突变父母中该基因的功能丧失，从而导致在不受破坏的囊囊和叶片卷曲中。使用基因组数据，开发了Indel和CAPS标记，以区分标记辅助选择研究中的破碎和非惊人的胶囊基因型。在研究中获得的结果在育种计划中可能是有益的，以提高破碎的性状并提高芝麻的生产力。
![用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。](/simg/d/d0b24e3de4e984953fcbe1080336ba472eefd4f9.png)
用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。
用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。
智能制造中的人工智能和网络安全挑战 Dr.P.KALARANI 计算机技术与信息技术系助理教授 印度泰米尔纳德邦埃罗德 Kongu 艺术与科学学院 邮箱：meet.kalaram@gmail.com 文章历史：收到日期：2020 年 11 月 11 日；接受日期：2020 年 12 月 27 日；在线发表日期：2021 年 4 月 5 日 摘要：智能制造 (SM) 是一种广泛的制造类别，它采用基于计算机的集成制造系统，具有更高端的新适应性和设计结构的快速变化，以及数字化和有效的劳动力培训。有必要在 SM 系统中采用新技术，以适应现有系统的变化。智能工厂通过让客户满意来提高单位产量、质量和一致性维护。更智能的技术有助于在组织中借助计算技术获取信息，通过该信息/数据将定期记录。对环境非常安全的智能制造系统被我们称为绿色制造 (GM)。绿色技术或绿色制造是一个总称，它以某种方式属于同一分支，用于多种技术或科学领域，以生产对环境友好的产品。GM 是最需要的，它可能导致更高水平的发展
智能制造中人工智能与网络安全挑战赋能 Dr.P.KALARANI 计算机技术与信息技术系助理教授 印度泰米尔纳德邦埃罗德 Kongu 艺术与科学学院 邮箱：meet.kalaram@gmail.com 文章历史：收到日期：2020 年 11 月 11 日；接受日期：2020 年 12 月 27 日；在线发表日期：2021 年 4 月 5 日 摘要：SM（智能制造）是一种广泛的制造类别，采用基于计算机的集成制造系统，具有更高的新适应性和设计结构的快速变化，以及数字化和有效的劳动力培训。有必要在 SM 系统中纳入新技术，以适应现有系统的变化。智能工厂通过让客户满意来提高单位产量、质量和一致性维护。更智能的技术有助于在组织中借助计算机技术获取信息，通过计算机技术定期记录信息/数据。对环境非常安全的智能制造系统被我们称为绿色制造 (GM)。绿色技术或绿色制造是一个总称，它以某种方式属于同一分支，用于多种技术或科学领域，以生产对环境友好的产品。GM 是最需要的，它可能导致经济方面更高水平的发展。此外，在网络安全方面，还需要解决信息的机密性以及 SM 系统带来的漏洞。因此，我们提出了一种借助人工智能 (AI) 和网络安全框架在 SM 系统中实现高效绿色制造的方法。所提出的工作采用双阶段 ANN 来寻找工业中 SM 系统的设计配置。然后，为了在通信时保持数据的机密性，使用 3DES 方法对数据进行加密。关键词：智能制造、人工智能、网络安全、机密性、加密。1.介绍
abdussamed_karakus.pdf
本研究调查了光滑表面散热器和翅片表面散热器的电喷雾冷却特性。在锥形喷射模式下，使用乙醇对 7 种不同热流进行了实验研究，可产生稳定连续的液滴直径。实验中使用了 7 kV 电压、20 mm 喷嘴到基板距离、0.61 mm 内径 (di) 的不锈钢喷嘴和 0.45–0.60 ml/min 的流速。由于两个流速值非常接近，因此在电喷雾形成方面没有观察到差异，但由于送往散热器的液体量较多，因此在 0.60 ml/min 流速下，不同热流下的冷却效果比 0.45 ml/min 流速下好 15–44%。此外，首次应用于电喷雾冷却的翅片散热器的冷却效果比光滑表面散热器大约好 1.3 到 1.6 倍。电喷雾滴水对翅片散热器冷却效果的影响用增强比 (ER) 表示。此外，还研究了不同表面温度下翅片增强比 (FER) 的变化，该比表示翅片散热器与无翅片散热器相比的冷却增强程度。结果，与使用电喷雾冷却改善传热的研究不同，建议可以使用以前未使用过的翅片表面散热器作为进一步增强传热的有效参数。2020 卡拉布克大学。Elsevier BV 出版服务本文为 CC BY-NC-ND 许可下的开放获取文章（ http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ ）。
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在数字时代，信息是组织的主要资产之一，成为竞争优势。为了保护信息，信息安全采取了查找信息存储漏洞的做法。用于查找网页漏洞的一种做法是 Google Hacking。Google Hacking 是一种信息安全实践，它使用 dorks、搜索字符串（添加或不添加高级 Google 运算符）。Google 黑客数据库可在互联网上获取，该数据库来自进攻性安全组织，包含经过测试和验证的黑客。尽管基地里有大量的呆子，但基地的属性却很少，因此使用它的人必须有先验知识。丰富这个 dorks 基础的一种方法是使用自然语言处理技术，这是人工智能的一个子领域，负责理解、生成和
Shneiderman, Ben，《以人为本的人工智能：可靠、安全且值得信赖》，arXiv.org（2020 年 2 月 23 日）。https://arxiv.org/abs/2002.04087v1（摘自即将出版的同名书籍）
本文中的 HCAI 框架引导设计师和研究人员提出新的问题并重新思考自动化/自主性的本质。随着设计师不再将计算机视为我们的队友、合作者或合作伙伴，他们更有可能开发出能够利用独特的计算机功能（包括复杂的算法、先进的传感器、信息丰富的显示器和强大的效应器）大幅提高人类绩效的技术。明确人类的责任还可以指导设计师支持人类在知识不完整的情况下在新环境中发明创造性解决方案的能力。HCAI 框架明确指出，设计卓越的目标是促进人类的自我效能、掌握能力和责任感，从而支持管理者和用户寻求的可靠、安全和值得信赖的系统。