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计划，验证和切换：与多样的X的集成推理
由于大型语言模型（LLMS）通过不同的提示方法（例如思想链，思想计划）显示出有效性，因此我们发现这些方法在数学原因任务上彼此形成了极大的互补性。在这项工作中，我们提出了XOT，这是一个通过不同的推理思想提示LLM来解决问题的解决框架。对于每个问题，XOT始终从选择最合适的方法开始，然后迭代执行每种方法。在每次迭代中，XOT都会积极检查一般答案的有效性，并结合了外部执行者的反馈，从而使其能够在不同的提示中的不同提示之间进行动态切换。通过对10个流行数学推理数据集的大量实验，我们证明了我们提出的方法的有效性，并彻底分析了每个模型的优势。此外，经验结果表明，我们的框架与最近的工作是正交的，该工作改善了单个推理方法，并且可以进一步推广到逻辑推理领域。通过允许切换方法，XOT为统一框架中各种推理思想的协作整合提供了新的视角。
可扩展光子容错量子计算机的蓝图
光子学是构建室温下运行的模块化、易于联网的量子计算机的首选平台。然而，到目前为止，还没有提出具体的架构来同时利用编码成光态的量子比特和生成它们的现代工具的优势。在这里，我们提出了一种可扩展容错光子量子计算机的设计，该设计基于理论和技术的最新发展。我们架构的核心是生成和操纵由玻色子量子比特和压缩真空态组成的三维资源状态。该提案利用最先进的程序进行非确定性玻色子量子比特的生成，并结合连续变量量子计算的优势，即使用易于生成的压缩态实现克利福德门。此外，该架构基于二维集成光子芯片，用于在一个时间和两个空间维度上产生量子比特簇状态。通过减少与现有架构相比的实验挑战并实现室温量子计算，我们的设计为可扩展的制造和操作打开了大门，这可能使光子学在通往具有数百万量子比特的量子计算机的道路上超越其他平台。
皮肤传感器建模，实现更智能、更安全的自主系统
摘要 智能传感器越来越多地集成到自主系统中，尤其是在物联网的背景下，这需要全面、更安全、适应性强且可靠的解决方案。在复杂环境中对它们的动态行为进行建模仍然是一项挑战。本研究适合这些领域，并通过计算建模电容式和电感式皮肤传感器，以确保强大的功能和无缝的物联网集成。本研究引入了一种物联网集成多传感器的强大模型，展示了它们将环境中的电容变化转换为电流信号并对其进行整形以用于控制目的的能力，这对于智能皮肤传感器系统至关重要。间隔计算用于优化集成传感器的参数。该分析强调了它们对触摸和环境条件的敏感性，这对于开发此类系统更安全、更智能的响应至关重要。它展示了传感器与物体距离的变化如何影响集成传感器行为的优化，这对于管理实际应用中的不确定性、确保可靠和一致的性能至关重要。作者提出了一种将智能皮肤传感器与自主物联网系统集成的模型。该模型在小型化、与纳米发电机集成和可扩展性方面表现出巨大潜力，特别适合物联网应用。该研究证实了这些模型在设计智能自主传感器阵列方面的实用性，这些传感器阵列能够在复杂、动态且安全至关重要的物联网环境中稳定无故障地运行。
建模6G软件业务生态系统：向前看
算法欣赏，被定义为个人在决策中依赖算法的依赖或倾向，已成为一种学术兴趣日益增长的主题。对该主题的询问对于理解人类决策过程至关重要，就像在人工智能时代一样，算法越来越多地进入决策。为有助于这个不断发展的领域，这项研究研究了可能在增强算法的信任中起着重要作用的三个因素：对算法的熟悉，对任务的熟悉以及对算法性能的熟悉。借助先前的研究，使用场景研究开发了概念模型并经验测试。有关327个个体的数据显示出对算法的熟悉程度与对算法的信任之间的正相关。相比之下，任务熟悉似乎对信任没有重大影响。信任反过来被确定为算法升值的关键驱动力。这项研究还揭示了熟悉算法性能在对Al Gorithms的关系与算法的信任之间的关系中的调节作用。事后分析强调，信任完全介导了算法熟悉度和算法欣赏之间的关系。该研究强调了算法熟悉度和性能透明度在塑造算法的信任方面的重要性。这项研究从理论上做出了贡献，它通过提供有关不同形式熟悉程度对信任的影响的重要见解，实际上是通过规定了实用准则来增强算法欣赏的方法。
2030 年未来高强度战争中的域操作
摘要：跨域同步动能与网络作战带来“多重困境”，是多域作战的基本原则。然而，近期在战场上使用网络能力与动能作战的实践和研究表明，由于作战同步不足或缺乏对网络效应的协调和控制，难以产生联合效应。本文概述了在未来北约与势均力敌的对手的高强度冲突中开展综合网络和动能作战所需的三个要求：首先，军事物联网 (IoMT) 与人工智能 (AI) 支持的指挥和控制 (C2) 能力相结合，以实现综合网络和动能作战；其次，多域编队与网络司令部或其各自的组织对等机构相结合，以协调全战区网络战役；第三，基于分散决策和分散执行的网络任务指挥理论，以加快作战速度。该分析通过对美国、英国和德国三个国家的比较研究，评估了网络能力融入 2030 年高强度冲突多领域作战概念的现状。它还就技术能力、新的组织结构和理论变革提供了一套初步建议，以促进网络能力融入多领域作战概念。
《航空运输管理杂志》 - SINTEF Open
网络安全风险管理旨在将组织运行和使用信息系统的风险降低到可接受的水平 (Whitman 和 Mattord，2014)。然而，随着信息系统变得越来越互联和复杂，针对这些系统的风险也变得越来越复杂 (Chivers 等人，2009)。也许在航空安全的不断发展的性质中更是如此，航空安全传统上侧重于飞机安全和非依赖性地面基础设施安全 (Asgari 等人，2017)。然而，在综合飞机通信、电力、能源、定位和卫星系统等机载平台的开发中，依赖性越来越强，这带来了复杂性，同样，这也可能使空中交通管理 (ATM) 系统面临新型安全相关挑战和风险 (Asgari 等人，2016；Bergomi 等人，2013)。 ATM 系统对航空安全至关重要，可确保飞机之间以及与地面物体之间有足够的距离 (Nie et al., 2009)。因此，ATM 系统基础设施和系统本身必须经过多个验证周期，以确保技术准备水平和安全要求 (Stelkens- Kobsch et al., 2017)。虽然 ATM 系统的设计、实施和操作的安全程序已经完善，
电气化和氢气在突破可再生能源系统生物质瓶颈中的作用——丹麦能源系统研究
本研究的目的是确定未来完全可再生能源系统的技术解决方案空间，以满足可持续的生物质需求。在向非化石能源和材料系统过渡的过程中，生物质是一种有吸引力的碳源，以满足非化石系统中对高密度、含碳燃料和原料的需求。然而，广泛的土地使用已经是一个可持续发展的挑战，未来需求的增长有可能超过全球可持续生物质的潜力，根据国际专家的共识，到 2050 年，全球可持续生物质的潜力约为 10-30 GJ/人/年。我们对 8 项关于完全可再生能源系统设计的独立研究中的 16 种情景进行了分析，并综合了 9 种通用系统设计，揭示了电气化和氢能集成对于建立尊重全球生物质限制的完全可再生能源系统的重要性。我们发现，不同的完全可再生能源系统设计的生物质需求范围为 0 GJ/人/年（高度集成、电气化、纯电燃料场景，氢气需求高达 25 GJ/人/年）到 200 GJ/人/年以上（集成度较低、没有电气化或氢气集成的完全生物能源场景）。我们发现，要保持在可持续生物质限度内，需要至少 15 GJ/人/年的高度系统电气化和氢气集成。
为何教、教什么：小学人工智能课程
引言随着人工智能融入社会加速了数字化转型，解决问题的方式从人类行为的自动化转变为人类认知的自动化。人工智能技术有望在不久的将来发展成为像电力和网络技术一样的通用技术。为了反映人工智能融入人类劳动系统的未来，教育目标应该重新配置，以描绘我们社会不断变化的动态（Parliament 2018）。因此，还应该设计一套小学课程，为在人工智能泛滥的世界中培养和激励下一代人。关于应该向谁教授人工智能的讨论从大学生转向小学生。目前的人工智能教育主要在课程完善的大学开展。大学人工智能教育的目的是让学生成为职业发展的学术和行业专家。然而，基础教育中的人工智能教育应该以培养学生的人工智能素养为中心。盲目套用高等教育的人工智能课程不足以满足小学教育的目的。小学教育的人工智能课程应该考虑小学生特有的能力。小学教育的目标是为学生提供机会，加强核心能力，使他们能够成功地作为社会成员发挥作用。小学的能力应该以培养学生理解人工智能综合世界的能力为目标。
高等教育学生在学习过程中使用人工智能 (AI) 所面临的挑战
如今，人工智能 (AI) 应用和技术被广泛应用于教育领域，并被学生用作学习过程的一部分。为了实现预期的学习成果，AI 被客观地融入到教育系统中，以改善教师和学生的教学和学习过程。然而，它可能会降低学生的学习热情和学习体验。本研究的目的是探讨高等教育学生在使用人工智能方面面临的挑战与他们的学习经历之间的关系。本研究提出了三个目标：1）确定联合国教科文组织国际大学学生在使用人工智能应用时面临的挑战；2）确定联合国教科文组织国际大学学生在使用人工智能应用时的学习经历；3）确定联合国教科文组织国际大学学生在使用人工智能应用时面临的挑战与他们的学习经历之间的关系。本研究的受访者数据是通过在线调查表 (Google Form) 定量收集的。这项研究的受访者包括雪兰莪州八打灵再也格拉那再也的 UNITAR 国际大学的 150 名学生。此外，这项研究还关注四个挑战，即隐私和数据安全、道德考虑、对人工智能的过度依赖以及缺乏理解和意识。研究结果表明，UNITAR 国际大学的学生在学习过程中使用人工智能应用时面临的挑战（隐私和安全、道德考虑、对人工智能的过度依赖以及缺乏意识和理解）之间存在显著的关系。
早期 aEEG 异常在预测早产新生儿脑损伤和神经发育结果中的作用。
这是现代围产期护理及其家属的目标。振幅整合脑电图 (aEEG) 监测可以发现异常脑活动，否则这些活动可能会被忽视，例如亚临床癫痫发作或低血糖或气胸期间的短暂性背景恶化。尽管近年来，出生后早期 aEEG 已成为早产儿越来越常用的工具，但没有明确证据证实其对胎龄 < 30 周的早产儿的预后价值 [2]。极度早产儿最主要的特征是不连续的基线脑电图，在成熟和睡眠-觉醒循环 (SWC) 出现方面，经过验证的参考标准很少。最近，MRI 在评估早产儿脑损伤方面的价值越来越大，在足月时进行时可提供很高的预测值（敏感性 84%，特异性 89%）[3]。对于轻度和中度异常白质损伤，连续 HUS 的可靠性较低 [4]。Kidokoro 等人提出了一个评分系统和简单的大脑指标来描述极早产儿的脑损伤和发育障碍 [5]。总有一部分婴儿在儿童期有损伤，但在神经影像学检查中没有表现出明显的脑损伤或改变。因此，有必要探索其他早期预测早产儿脑损伤的方法。神经功能障碍可能通过 aEEG 中的异常比率反映出来，可以作为早产儿和足月儿脑损伤的早期标志。