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中国教育体系中的人工智能和数字化：政策框架和潜在战略的系统分析
中国被普遍认为是人工智能方法和数字化解决方案开发和应用的先驱。本文致力于系统回顾中国教育领域当前的人工智能和数字化战略，并将其置于更广泛的背景中。研究探讨了中国特定的教育政策战略、它们是如何形成的，以及哪些参与者在这方面起着至关重要的作用。该研究基于对公开资源的系统评估，使用软件支持的文档分析。为此，纳入了 2001 年至 2022 年期间 48 份主题相关的政策文件。使用分析框架对结果进行分类，并在内容层面以及流程和关系层面进行解释。因此，该研究概述了中国教育政策的不同阶段和领域、主要行动机制以及政治优先事项及其随时间的变化。
基于人工智能的公共医疗体系
随着过去几年数据的快速发展，许多新技术应运而生，其中人工智能 (AI) 技术位居榜首。人工智能 (AI) 拥有无限的力量，有可能改变患者的医疗保健。鉴于 2020 年 Covid-19 大流行在医疗保健系统中暴露出的差距，本研究使用 Shaft 和 Vessey (2006) 认知契合模型的扩展模型，研究了在沙特阿拉伯的医疗保健组织中使用人工智能驱动的公共医疗保健框架来增强决策过程的效果。该模型是基于使用分发给沙特阿拉伯医疗保健组织的在线问卷收集的实证数据进行验证的。主要样本参与者是卫生部下属参与 COVID-19 决策过程的医疗保健首席执行官、高级经理/经理、医生、护士和其他相关医疗保健从业人员。使用 SEM 分析验证了测量模型。实证结果在很大程度上支持了提出的概念模型，因为所有研究假设都得到了显著的认可。这项研究做出了一些理论贡献。例如，它通过考虑新机制扩展了 Shaft 和 Vessey (2006) CFT 的理论视野，例如除了基于经验的决策 (EDBM) 的调节作用之外，还纳入了 G2G 知识交流，以增强与 COVID-19 大流行相关的决策过程。本研究的最后还提供了有关研究局限性和未来研究方向的更多讨论。
建立法律体系支持和激活SMART+Building
目的：在第四次工业革命技术的快速发展中，社会正在经历爆炸性的增长，包括AI，物联网，大数据，机器人技术，自动驾驶和UAM。先进的智能技术与以前的社会不同，正在加快变化，以一种新的便捷的生活方式和生活空间。本研究旨在建立系统支持“ Smart+Building”所必需的机构基础，作为将第4个工业革命技术应用于建筑物和激活新服务的新建筑空间平台，建立了法律体系支持和激活Smart+建筑物的基本方向。方法：本研究回顾了与智能城市有关的国内和国际先前研究论文和研究报告。然后，它调查并分析了类似法律制度的结构，例如“智能城市法案”和相关法律，以得出支持和激活Smart+建筑物所需的法律系统的基本方向。结果：根据土地，基础设施和运输部提出的“ SMART+建筑激活路线图”，本研究的目的是将其用作基础研究数据，如下所示：建立对韩国SMART+建筑有效扩展和分布的政策促进阶段要求的规定；建立智能+建筑认证系统；为智能+建筑结构提供激励措施；提升相关法规；培训智能+建筑有关人员；为促进Smart+Building的试点项目建立机构基础。
远程患者护理的基于深度学习的体系结构
摘要 - 杂物患者监测在现代医疗保健方面越来越重要，但是现有系统在实现实时分析和对生命体征的预测方面面临重大挑战。本文介绍了一种新颖的体系结构，将深度学习与5G网络功能相结合，以实现实时生命体征监视和预测。所提出的系统采用优化用于边缘部署的混合CNN-LSTM模型，并与5G超可靠的低延迟通信（URLLC）相结合，以进行有效的数据传输。我们的体系结构达到了14.4ms的端到端潜伏期，而多生命体征的预测准确性为96.5％。该系统比现有解决方案显示出显着改善，与当前的最新系统相比，预测准确性降低了47％，预测准确性提高了4.2％。对1000名患者的数据进行了三个月内进行的绩效评估验证了该系统在临床环境中的可靠性和可伸缩性。结果表明，将深度学习与5G技术相结合可以有效地解决实时患者监测的挑战，从而通过早期发现不断恶化的条件来改善临床结果。这项研究通过建立一个可靠的实时生命体征监测和预测框架来有助于数字医疗保健的发展。索引条款-5G网络，健康监测，深度学习，远程患者护理，
自主多智能体系统的防御策略
摘要 — 虚假数据注入 (FDI) 攻击对自主多智能体系统 (MAS) 构成重大威胁。虽然弹性控制策略可以解决 FDI 攻击，但它们通常对攻击信号有严格的假设，并且忽略了安全约束，例如避免碰撞。在实际应用中，配备先进传感器或武器的领导者智能体跨越安全区域来引导异构跟随智能体，确保协调行动，同时解决避免碰撞问题，以防止财务损失和任务失败。本文通过介绍和研究指数无界 FDI (EU-FDI) 攻击下的安全意识和攻击弹性 (SAAR) 控制问题来解决这些差距。具体而言，首先设计一种新型的攻击弹性观察者层 (OL) 来防御对 OL 的 EU-FDI 攻击。然后，通过使用二次规划 (QP) 解决优化问题，将避免碰撞的安全约束进一步集成到 SAAR 控制器设计中，以防止跟随者之间的碰撞。最后设计了一种抗攻击补偿信号，以减轻 EU-FDI 攻击控制输入层 (CIL) 造成的不利影响。基于 Lyapunov 的严格稳定性分析证明了 SAAR 控制器在确保安全性和弹性方面的有效性。本研究还开创了自主 MAS 的 SAAR 遏制控制问题的三维模拟，证明了其在现实多智能体场景中的适用性。索引术语 — 遏制、弹性、无界攻击、安全约束。
无人机航空电子系统体系结构，分类和集成的进步：全面的评论和未来观点
摘要 - 无人驾驶汽车（无人机）或无人机的狂热系统是在确保公共安全的同时调节，导航和控制无人机旅行的船上发现的关键电子组件。当代无人机航空电子学通过实现稳定的沟通，安全的识别协议，新颖的能源解决方案，多传感器准确的感知和自主性导航，精确的路径计划，确保避免碰撞，可靠的轨迹控制以及在UAV系统中的有效数据传输，从而促进无人机任务的成功。此外，必须对电子战威胁预防，检测和缓解以及与无人机操作相关的监管框架进行特殊考虑。本评论介绍了每个无人机航空电子系统的角色和分类学，同时涵盖了每个系统中可用替代方案的缺点和好处。对无人机通信系统，天线和位置通信跟踪进行了调查。识别系统响应空对空或空对面的询问信号。无人机古典和更具创新的功率来源。感知系统的快速发展改善了无人机自动导航和控制功能。本文审查了共同的感知系统，导航技术，路径计划方法，障碍方法和跟踪控制。现代电子战采用先进的技术，必须通过同样高级的方法来应对公众安全。因此，这项工作详细概述了常见的电子战争票价威胁和最先进的对策和防御辅助工具。此外，在国家监管框架和认证过程的背景下，分析了无人机安全事件。最后，审查了无人机的数据库通信和标准，因为它们可以有效且快速的实时数据传输。
建立有韧性的粮食体系
Serge Raemaekers 是一位社会企业家，在渔业科学领域拥有 20 多年的经验，致力于可持续发展和渔民社区的自我赋权。2017 年，Serge 在南非共同创立了 ABALOBI，这是一项致力于推动小规模渔业实现社会、经济和生态可持续性的倡议。ABALOBI 这个名字在科萨语（南非 11 种官方语言之一）中意为“渔民”，体现了该组织以渔民为主导的精神。在 Serge 的领导下，ABALOBI 开发了一个开创性的数字平台，将渔民直接与消费者联系起来，促进价值链的透明度和公平性。该组织的包容性方法还促进了社区主导的保护、渔业改善计划 (FIP) 和气候变化适应战略。除了 ABALOBI，Serge 还担任众多专注于可持续发展和社会企业家精神的组织的顾问，推动可衡量的变化，迈向更加公正和公平的世界。
国际人权体系中宗教少数群体的权利
Nuryağdı Soyer https://orcid.org/0000-0002-9449-1300 Dr.土耳其，nilsoyer2@gmail.com 致谢 |引用信息 Yawar, ME & Soyer, N. (2024).国际人权体系和伊斯兰体系中宗教少数群体的权利。历史与思想学术期刊，11（6），4224-4243。
神经元中的代理体系结构 - 白皮书
neuron7.ai摘要：Neuron7的搜索工具是一种尖端的，AI驱动的解决方案，扩展了检索功能增长生成（RAG）的概念，以提供上下文感知的搜索和实时适应性。通过将抹布与实体歧义，LLM，元数据富集，视觉模型和用户反馈循环结合使用，Neuron7的搜索平台不仅可以检索和生成内容，而且可以自主完善，过滤器和适应搜索结果，以提供可行的见解。此白皮书探讨了Neuron7的搜索解决方案如何通过体现代理体系结构，提供一个基于实时输入和不断发展的用户需求的系统来使破布达到新的水平。1。简介企业搜索的景观已经发展到传统的基于关键字的搜索工具之外，这些搜索工具只需根据文本匹配来检索文档即可。当今的高级搜索解决方案利用人工智能（AI）不仅提供信息，而且提供上下文理解和可行的见解。Neuron7搜索通过将检索增强生成（RAG）与各种高级功能（例如命名实体识别（NER），元数据富集，视觉模型和实时学习）结合起来，将其提升到一个新的水平。该系统例证了代理体系结构，自主做出决定，根据这些决策采取行动，并不断从反馈中学习以增强搜索准确性和相关性。2。什么是代理体系结构？代理系统的关键特征包括：Neuron7搜索不仅可以检索数据并生成内容；它可以自主完善搜索结果，过滤数据，并旨在满足不仅需要找到信息的企业需求，而且还可以理解，上下文化和采取行动。代理体系结构是指具有自主决策，适应性行为以及根据环境投入和内部目标采取行动的系统。这些系统从环境（例如数据或用户查询）中感知输入，根据该输入做出决策，并采取行动以实现特定目标，而无需在每个决策点需要人为干预。
利用生成AI创建和理解体系结构图
架构图是软件开发，系统设计和通信的必需工具。他们通过提供组件，关系和数据流的视觉表示来促进对复杂系统的理解。但是，创建和解释这些图可能是耗时的，需要大量的专业知识。生成人工智能（AI）提供了一种潜在的解决方案，以使创建过程自动化并提高理解。本文探讨了如何利用生成AI来自动从文本描述和代码存储库中生成各种体系结构图。此外，研究还研究了AI技术如何帮助理解和分析现有图表，从而减轻维护，文档和利益相关者的沟通。本文讨论了这个不断发展的领域的现有方法，新兴技术，挑战和未来的方向。我们的发现表明，生成的AI可以显着减少创建图并改善分析的努力，同时还可以探索当前模型的局限性。