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从数据集、预处理、特征和融合方法回顾多模态情绪识别
情感计算是现代人机交互（HCI）中最重要的研究领域之一。情感计算的目标是研究和开发能够识别、解释、处理和模拟人类情感的理论、方法和系统。情感识别作为情感计算的一个分支，旨在启发机器/计算机自动分析人类情感，已受到各领域研究人员的广泛关注。人类通常通过整合感知到的面部表情、语音语调、言语内容、行为或生理特征信息来观察和理解一个人的情绪状态。为了模仿人类的情感观察方式，研究人员一直致力于通过融合两种或多种模态信息来构建多模态情感识别模型。本文从多模态数据集、数据预处理、单模态特征提取和多模态信息融合方法的角度，对近几十年来多模态情感识别进行了全面的回顾。此外，还指出并讨论了该主题面临的挑战和未来的研究方向。本评论的主要目的是总结最近出现的大量关于多模态情绪识别的研究，并为相关领域的研究人员提供潜在指导，以了解多模态情绪识别的流程和主流方法。
从数字孪生视角看机械加工行业基于知识的数字阴影
本文通过提出数字影子 (DS) 的新愿景来解决决策辅助的数据管理和分析问题，该愿景将被视为未来数字孪生的核心组件。专家和人工智能产生的知识被转化为正式的业务规则并集成到 DS 中，以便在整个运行阶段表征物理系统的真实行为。该行为模型通过直接或衍生学习不断丰富，以改进数字孪生。所提出的 DS 依赖于数据分析（基于无监督学习）和知识推理引擎。它能够检测到事件，并且还能够解读其操作环境。提供了航空机械行业中此应用的一个例子，以强调该主张的可行性及其对车间绩效的潜在影响。
从数字化到人工智能在公共外部环境
摘要 数字化是当代社会关注的主要问题之一，这一现象随着新冠疫情的出现而愈演愈烈，疫情迫使每个人都在基于社会距离的新现实条件下使用技术。本文旨在分析最高审计机构层面数字化的使用、向人工智能的过渡，以及其对绩效管理的影响，包括这些机构层面的绩效和整个公共部门的绩效。同时，本文旨在确定一系列基于人工智能的工具，这些工具可用于外部公共审计，特别是在公共采购审计方面，因为分配给公共采购领域的资金非常重要。
如何通过网格互动UPS从数据中心存储系统中最大化收入
平衡服务保证电源与实际需求相匹配，确保电网的稳定性并允许产生收入和节能。网格平衡计划的参与者有助于脱碳和过渡到绿色能源，从而通过解决与可再生能源发电相关的不平衡来确保电力的供应，进而支持全球可持续性。辅助服务对于任何消耗电力并连接到米的资产都可以有利。这些设备（如图2所示）被称为“仪表后面”（BTM），并且通过仪表（FTM）（FTM）的最终使用目的地而有所不同。简单的术语，仪表后面是指网站上使用的电源，在仪表的能量用户一侧，没有
从数学到后量子密码学的电路
互联网通信是互联世界不可或缺的一部分。由于互联网是一个公共网络，通信双方交换的数据包在到达目的地之前要经过各种不安全的渠道和不受信任的服务器。尽管如此，我们仍然觉得发送电子邮件、访问社交媒体网站、在线观看自己喜欢的电影、使用信用卡在线购物是安全的。密码学或加密技术可以在第三方存在的情况下保护我们的私人信息。当我们浏览安全的网站时，我们会在浏览器上看到一个锁定符号。这意味着我们与网站的通信是加密的，因此任何第三方都无法读取浏览器和网站之间交换的数据包。“超文本传输协议安全”或 HTTPS 用于在 Web 浏览器和网站之间建立加密的安全通信通道。浏览器网站只是一个例子；加密技术正在您的手机、智能卡、物联网设备以及几乎所有连接的设备中发生。
社论：医疗保健中的人工智能：从数据到智能
欧盟委员会最近对人工智能 (AI) 的定义是，通过分析环境并采取行动（具有一定程度的自主性）来实现特定目标，从而表现出智能行为的系统。人工智能已在包括医疗保健在内的许多行业中得到应用，从“大”数据到信息、知识，最终到智能。在医疗保健领域，人工智能可应用于早期检测和诊断、治疗、结果预测、预后评估等。本研究主题重点介绍人工智能目前在医疗保健领域的应用情况，并对未来可能的发展方向提供一些见解。它包含四篇文章：一篇关于机器学习 (ML) 模型来识别先天性心脏病 (CHD)，一篇关于阿片类药物患者对药物敏感性的预测模型，一篇关于支持 AI 处理前列腺癌 (PCa) 数据的数据仓库，以及一篇提供不同患者建模和模拟方法的定性和定量比较。
AI：从数据到投资回报率
医疗保健：一家领先的医疗服务提供商希望主动识别潜在的寻求药物的行为，以减少患者的药物依赖。我们开发了一种人工智能驱动的机器学习解决方案，可以分析来自三个来源的数据：医生在患者就诊时记录的他们对患者行为、外表和诊断的印象；患者之前开过的药；以及每种药物引起的行为和症状。该系统使用文本分析和高级机器学习，在识别出高风险行为模式时生成系统警报。这使护理人员能够实时干预患者并采取纠正措施。使用该系统，该医疗服务提供商已经识别出 85,000 名高风险患者，并预计护理成本可能减少 6000 万美元。
通过氧气工程定制基于Yttrium氧化物的RRAM设备的开关动力学：从数字到多级量化到模拟开关
电阻随机记忆（RRAM）由于其简单的金属 - 绝缘剂 - 金属（MIM）结构而计入最有希望的非挥发记忆技术。RRAM显示出诸如快速（<1 ns）[1]和低功率开关（每位1 pj），[2]高耐力（> 10 9个周期），[3]对电离辐射的弹性，[4]和出色的缩放能力低于10 Nm的能力。[5] Resistive switching has been observed in materials such as hafnium, tantalum, and yttrium oxide, [6–8] which are well- established materials in complementary metal oxide semiconductor (CMOS) tech- nology, making RRAM easily integrable in existing back-end-of-line Si technology, and thus, an interesting candidate for new emerging applications such as cybersecu- rity and neuromorphic计算。尤其是，由于自主驾驶，图像识别和深度学习等新兴领域，神经形态变得越来越重要。