摘要:在当前情况下,对熟练的财务顾问的需求比以往任何时候都要大,因为有无数的赚钱策略,同时全球经济可能濒临崩溃。此外,优秀的财务顾问非常缺乏,即使你找到一个,你最终也会支付巨额费用。当前提出的应用程序以经济高效和可靠的方式满足了上述需求。所提出的系统使用人工智能自动完成财务顾问的工作。它为用户提供了一个简单易用的界面,每个人都将拥有自己的帐户,由 Google 的 Firebase 平台处理。该应用程序使用“Plaid”API,允许应用程序向相应的银行服务器发送请求并获取个人的帐户详细信息。登录的用户将看到他们帐户详细信息的非常全面的表示,其中还包括按类别划分的支出、投资和储蓄。该项目的独特部分之一是聊天机器人,它随时准备回答用户与其帐户和财务相关的查询。 Dialogflow 将结合 Google 的机器学习专业知识,帮助实现 Chatbot 的功能。拟议的应用程序将帮助为每个有需要的人提供一个非常可靠、易于使用且经济高效的解决方案,以解决他们拥有个人理财顾问的问题。索引术语:人工智能、Firebase、Plaid API、Dialogflow、Chatbot。
摘要:本文介绍了一款专为学习空间对称群 (SGS) 而设计的数字应用程序。它教您如何识别对称元素执行的操作,包括点(或 2D)运算符(正确和不正确的旋转,包括镜像、反转和其他旋转版本)和空间(或 3D)运算符(螺旋轴和滑移平面),以及它们与晶格平移的组合。该软件应用 3D 空间视觉来识别与所提出的结构模型兼容的对称元素。使用国际公认的表示符号。解决与所提出的模型一致的晶体系统、类和空间群。在单斜系统中考虑了两种设置。该应用程序会自我评估和评估所获得的知识,允许重新完成每个练习,直到正确完成并遵循适当的建议。此应用程序是 SGS 学习的有用且易于使用的工具。它针对的是晶体学的初学者,具有关于对称元素、布拉维晶格、晶体类别和壁纸组的基本知识。
人们常常因为缺乏意识而忽视情绪障碍,从而导致潜在的精神问题。感知和推理技术的最新进展为可穿戴的基于面部表情的情绪识别提供了可行的途径。然而,大多数前期工作仅探索了实验室环境,很少有平台面向日常生活中的最终用户或提供个性化的情绪建议以促进自我调节。我们推出了 Emo-Glass,这是一个端到端可穿戴平台,由情绪检测眼镜和配套的移动应用程序组成。我们的单摄像头眼镜可以根据部分面部图像检测七种面部表情。我们进行了为期三天的实验室外研究(N=15)以评估 EmoGlass 的性能。我们反复设计了 EmoGlass 应用程序,以便有效地自我监控和了解用户的日常情绪状态。我们报告了定量和定性的发现,并在此基础上讨论了未来感知和增强情绪健康意识的设计建议。
马萨诸塞州威尔明顿和加利福尼亚州圣卡洛斯——2021 年 12 月 13 日——革命性的人工智能供应链技术平台 Symbotic LLC(“Symbotic”或“公司”)和由软银投资顾问公司(“SBIA”)附属公司赞助的特殊目的收购公司 SVF Investment Corp. 3 (NASDAQ: SVFC)(“SVFC”)今天宣布了一项最终合并协议,预计将使 Symbotic 成为纳斯达克上市的上市公司。合并预计将于 2022 年上半年完成,合并后的公司将以“Symbotic Inc.”的名称运营,并在纳斯达克以股票代码“SYM”交易。Symbotic 是一个产品移动技术平台,可适应广泛的用例。该公司重建了传统仓库,由配备人工智能软件的自主机器人队伍提供支持,从而创建了首个可以为客户整个供应链技术平台提供支持的物理结构。“当我们创立 Symbotic 时,我们着手开发技术,让供应链更好地为所有人服务。我们成功地发明并开发了一种真正颠覆性的解决方案,从头开始重新构想了传统仓库。不仅如此,我们还与一些全球最大的零售商合作证明了它的威力,”Symbotic 董事长兼首席执行官 Rick Cohen 表示。“现在是将 Symbotic 提升到新水平的时候了。软银在投资前沿人工智能和机器人创新者方面拥有丰富的经验,我们与他们的合作将为我们提供新的见解、关系和资本,帮助我们充分发挥潜力。我相信,通过共同努力,Symbotic 将成为供应链现代化的强大、长期力量,造福所有人。”该颠覆性平台已为全球一些最大的零售商、杂货商和批发商提供服务,包括沃尔玛、Albertsons 和 C&S Wholesale Grocers。该公司拥有业内最大的合同订单积压量,超过 50 亿美元,目前已运营的系统为 16 个州和 8 个加拿大省的 1,400 多家门店提供服务。该公司预计 2022 财年收入将达到 4.33 亿美元,同比增长超过 73%。Symbotic 预计将成为一家高速增长的公司,因为它颠覆了零售和批发行业每年超过 1 万亿美元的支出
Twist Bioscience 文库制备和靶向富集检测是一种高度模块化的靶向富集下一代测序 (NGS) 试剂盒,具有从固定面板到全外显子组测序的各种应用。该试剂盒利用基因组 DNA (gDNA) 的片段化、连接和扩增来制备 NGS 文库,并利用基于珠子的杂交文库捕获来富集文库。Twist Bioscience 为用户提供了高度的灵活性,以满足实验室的需求,包括酶促或机械片段化、使用 Twist 全长组合双 (CD) 索引适配器或通用双索引 (UDI) 引物的两组不同的索引化学反应、单重或多重富集选项、用于文库富集的市售固定面板和定制面板选项,以及“标准”16 小时杂交选项或可运行 15 分钟至 4 小时的“快速”杂交选项。整个手动文库制备和靶向富集方案可以在最短一天或最多三天内完成。
摘要:本文研制了一种手掌大小的激光光谱仪,该光谱仪基于可调谐二极管激光吸收光谱 (TDLAS) 和新型双层环形电池,用于检测痕量气体。得益于自制电子系统和紧凑光学设计,传感器的物理尺寸最小化为 24×15×16 cm 3 。环形吸收电池分为 2 层,共有 84 个反射,有效光程长度为 8.35 m,用于增强气体的吸收信号。设计了自制电子系统,用于实现分布式反馈 (DFB) 二极管激光控制器、模拟锁相放大器、数据采集和通信。采用免校准扫描波长调制光谱法来确定气体浓度,并减少电子噪声和机械振动引起的随机波动。使用 1.653 μm 的 DFB 激光器演示了对环境空气中 CH 4 的测量。混合气体更新的上升时间和下降时间分别约为16 s和14 s。为验证光谱仪的性能,进行了振动和温度试验,在不同振动频率和温度下对20 ppm CH 4 测定的标准偏差分别为0.38 ppm和0.11 ppm。根据Allan偏差分析,在积分时间为57.8 s时,CH 4 的最低检测限可达22 ppb。
在美国,人乳头瘤病毒 (HPV) 疫苗的接种率仍远低于“健康人 2030”计划规定的 80% 的接种完成率 ( 1 )。在全国范围内,2019 年 13-17 岁青少年中 54.2% 的人乳头瘤病毒 (HPV) 疫苗已按时接种 [女性 56.8%;男性:51.8% ( 2 )]。在新墨西哥州,该青少年年龄段的 HPV 疫苗接种完成率也仍然很低 (59.8%)。虽然疫苗接种率不尽如人意的原因可能有很多,但父母的担忧以及对 HPV 疫苗有效性和安全性的错误信息仍然是实现公共卫生疫苗接种目标的障碍 ( 1 , 2 )。疫苗接种受健康信念的影响(例如,疫苗知识、预防性疫苗的重要性、副作用担忧),而疫苗接种完成率 [如果在 14 岁前开始接种,则接种 2 剂; 15 岁后无需接种 3 剂(3)] 受到后勤障碍(如遗忘、时间安排困难、儿童保育、旅行时间、医生犹豫)和健康信念(4-10)的影响。健康信念易于通过健康教育干预来改变。研究表明,人们对 HPV 疫苗存在大量(1)困惑和不确定性,以及(2)有关 HPV 疫苗的错误信息,包括疫苗的适用对象以及疫苗在何种条件下能发挥最大作用。确定提高 HPV 疫苗接种率的有效策略是美国疾病控制和预防中心 (CDC) (11) 和世界卫生组织 (WHO) (12) 的首要任务。医生和诊所的干预措施已显示出对疫苗接种的一些积极影响(13-15),但父母的担忧和犹豫仍然是 HPV 疫苗接受的障碍。鉴于临床医生在儿科和青少年初级保健就诊期间与父母互动的时间有限,理想情况下,通过针对父母顾虑的数字干预措施(在本例中为智能手机应用程序)可以解决父母接种 HPV 疫苗的障碍,尤其是考虑到几乎所有 50 岁以下的美国成年人都使用互联网 ( 16 )。截至 2019 年,互联网使用情况在性别、种族或城乡状况之间几乎没有差异,所有群体的使用率都超过 85%。近五分之一的 50 岁以下成年人使用智能手机上网,其中西班牙裔和农村成年人使用这种蜂窝互联网的比例最高 ( 16 )。本文报告了一项针对父母和青春期女孩(11-14 岁)的智能手机网络应用程序随机试验的结果,该试验旨在鼓励美国种族多元化的新墨西哥州接种 HPV 疫苗。该试验检验了以下假设:H1:与分配到常规和习惯 (UC) 信息对照组的父母相比,分配到 Vacteen/Vacunadolescente 移动网络应用程序的父母将表达更有利的 HPV 疫苗信念、知情决策、接种 HPV 疫苗的意愿、HPV 疫苗接种的自我效能以及为其女儿接种 HPV 疫苗的益处和风险。H2:与分配到 UC 信息对照组的父母的女儿相比,分配到 Vacteen/Vacunadolescente 移动网络应用程序的父母的女儿将有更多的人开始并完成 HPV 疫苗接种系列。
摘要 —OpenIPMC 是一款免费的开源软件,旨在实现智能平台管理控制器 (IPMC) 的逻辑。IPMC 是符合先进电信计算架构 (ATCA) 标准的电子板的基本组件,目前已被许多高能物理实验采用。IPMC 负责监控电路板的健康参数、管理其电源状态以及为远程客户端提供电路板控制、调试和恢复功能。OpenIPMC 基于 FreeRTOS 实时操作系统,设计为独立于架构,允许将其用于为各种微控制器设计的固件中。拥有完全免费和开源代码是此类软件的一个创新方面,使用户可以完全自定义。在本文中,我们介绍了 OpenIPMC 的功能和结构,以及它在 Xilinx Zynq UltraScale+ (ZynqUS+)、Espressif ESP32 和 ST Microelectronics STM32 架构上的示例实现。
口吃是一种言语障碍,影响着全世界数百万人的个人和职业生活。为了避免受到污名和歧视,口吃者 (PWS) 可能会采取不同的策略来掩饰自己的口吃。一种常见的策略是单词替换,即个人避免说出他们可能会口吃的单词,而是使用替代词。这个过程本身会造成压力并增加更多负担。在这项工作中,我们介绍了 Fluent,这是一种 AI 增强写作工具,可帮助 PWS 编写他们可以更流利地说的脚本。Fluent 体现了一种新颖的主动学习方法,用于识别个人可能难以发音的单词。这些词在界面中突出显示。将鼠标悬停在任何这样的单词上时,Fluent 会显示一组具有相似含义但更容易说出来的替代词。用户可以自由接受或忽略这些建议。基于此类用户交互(反馈),Fluent 不断改进其分类器,以更好地满足每个用户的个性化需求。我们通过测量工具识别 10 个模拟用户的难词的能力来评估我们的工具。我们发现我们的工具可以在不到 20 次交互中以超过 80% 的平均准确率识别难词,并且随着反馈的增加,它不断改进。我们的工具可以用于某些重要的生活场合,例如演讲、演示等。此工具的源代码已在 github.com/bhavyaghai/Fluent 上公开。
如今,由于缺乏与真人伙伴练习的机会,许多学生通过听和重复预先录制的材料来学习说外语。利用人工智能、语音和自然语言处理领域的最新进展,我们开发了 EnglishBot,这是一个语言学习聊天机器人,可以与学生就与大学相关的话题进行互动,并提供自适应反馈。我们通过两项为期六天的用户研究,在自愿和固定使用条件下,对 56 名中国大学生进行了 EnglishBot 与传统聆听和重复界面的比较评估。根据雅思自愿学习的评分标准,使用 EnglishBot 的学生的流利程度提高更多。EnglishBot 用户也表现出更高的参与度,并且自愿花费 2.1 倍的时间与 EnglishBot 互动。我们的结果表明,对话界面可能有益于外国学习者的口语学习,尤其是在随意的学习环境下。