XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System例子
从传感器到解决方案：动态分析的一个例子
油气井会遇到许多类型的不良事件，包括意外关闭、结垢、抽油泵故障、突破和流体涌入，这只是一些常见事件。本文介绍了一种实时事件检测系统，该系统在油井中检测到事件时，会显示视觉报告并向石油工程师发出警报。该系统对高频和低频地面和井下测量使用高级时间序列分析。该系统使石油工程师能够从被动监控事件（然后需要补救）切换到主动监控解决方案，从而使工程师能够优化油井干预策略。事件可以同时发生或快速发生，也可以在较长时间内被掩盖。我们在从模拟数据和公开数据中收到的数据上测试了所提出的方法，以展示如何使用部署到数据流中的多个模型来检测大量油井事件。在我们的演示中，我们展示了我们的实时系统如何检测由潜在流体过压事件导致的泥浆马达压力故障。提前向钻井人员发出电机状态和潜在故障警告，可以减少因这些故障导致的非生产时间，从而每年为操作员节省数百万美元。减少非生产时间对于降低建井运营成本和通过缩短首次采油时间改善现金流至关重要。
一个没有惊人的访问意识的例子...
太有指示性：一个裁判认为只有阻止访问权的访问 - 意识“应得名'意识'，但另一个人想知道“为什么要访问访问”。。。访问意识？为什么不访问。。。纯粹的信息处理（功能主义）分析？” Block试图使双方应有，并在（大致）功能主义者和反功能主义者意识中的意识中识别出一种方法。p感知性是强大的，现象的，类似于什么的概念； a的意识“是P的信息处理图像，因此是信息处理术语中P的良好候选者”（第277页）。但是，尽管我发现Block的一般程序令人耳目一新，但我仍然对A和P的精确解释感到困惑，尤其是在经验层面上。Block详细介绍了P/A区分的概念可能性（例如，第231页），以“揭示目标推理中的谬误”，涉及意识的功能。，但他还使用P/A区分来构建经验假设，即世界上有两种不同的意识：P和A彼此“互动”（第231页），是在大脑中具有不同不同基因座的独特认知系统（第233页），与“自然的关节有关”（P。233）（p。233）（p。277）（p。277），以及p。p/a的区别看起来好像扮演着两个截然不同的角色 - 一个狭窄的逻辑，另一个是广泛科学的。，但我怀疑Block认为火星人的存在是因为火星人的概念在逻辑上是可能的，并且可以在科学论证中帮助隔离一个形式问题。明显地认为这些角色在逻辑上是可能的：如果P和A的概念可能有助于阐明有关意识的推理，那么我们有合理的理由相信存在两个不同的“意识”。，但这是一个有问题的过渡，首先是一个纯粹的正式反对：一个概念可以帮助阐明一系列科学推理，但几乎是指任何东西 - 例如，完全想象的实体。Block本人使用有关五角大楼饮用喷泉的火星实验的概念，以帮助阐明有关意识功能的相关问题（注25）。当然，a和p是单独的意识的论点，巨大的实用困难是，块不能以任何直接的方式向我们展示如何将它们拆开。即使在诸如盲目的极端情况下，我们也被告知A和P都不存在。在某一时刻，直接地承认：“即使在概念上有所不同，也要在经验上遇到p张意识和a的意识。”（第242页）。，但从概念上讲，我不确定P/A区别是否可行。一个示例：首先，A似乎包含了清晰的现象/功能拆分：例如，“ A-Consiscements是一个功能上的概念。。。p张意识不是功能性的概念”（第232页）。然而，在这一点上，在脚注中，块开始退缩：“我承认，P-insiuctss的科学性质与信息处理有关的经验可能性”（注10）。因此，Block的Psisciustness概念毕竟将具有功能性属性。例如，当Block说Psisciscegess可以在Marcel（Marcel（1986; 1988）或Schacter（1989，p。242）提出的意义上起作用时，这变得越来越清楚，或者当他得出结论时，“了解有关P-Consiscientness的某些东西可能会帮助我们找到它的功能”（第245页）。”（第245页）。无论p与a区分开，它本身都不是功能。因此，在可以用信息处理术语中捕获P的功能的程度，P崩溃了A。我不明白为什么Block认为有两种不同的意识。当然，我们不需要“两个意识”的前提来（1）确定目标推理中的逻辑限制，或（2）出于科学目的，将植物学与这些认知功能（S）意识的执行可能执行。老式的“单一意识”假设将与Block的A和P Duo做得同样的工作。也与现象学和认知功能没有必要的联系的观点兼容，这足以显示
就业不安全感是社会心理风险的一个例子...
目的：本文的目的是考虑到所检查领域的潜在性别差异，以确定与自动化，机器人化和人工智能发展相关的感觉。设计/方法论/方法：通过使用问题和实证研究的理论分析来实现目标。实证研究是在2023年使用大波兰各行业员工的大波兰案件调查进行的（n = 189）。发现：在工作环境中，性别对人工智能发展的感觉之间没有显着差异。我们自己研究的分析结果并未确认文献中有关该主题的恐惧和焦虑。研究局限性/含义：由于进行了试点研究，某些限制可能是小样本和行业和职位的特殊性（该研究主要是针对一组所谓的知识工作者和行政员工）。实际含义：女性比男性更需要对人工智能的法律法规，而且对技术和人工智能的发展表现出更积极的态度。在计划在公司中实施新技术时，值得使用这些结论。社会影响：AI技术正在以前所未有的速度发展，为人们打开了无限的可能性，并显着影响其个人和职业生活。关键字：压力，人工智能，性别，工作不安全感，自动化，多样性管理，可持续工作条件。现代技术方法中缺乏重大的性别差异使我们能够反驳某些性别刻板印象。独创性/价值：虽然心理社会职业风险的问题多年来一直是许多研究和分析的主题，但讨论领域中性别差异的问题构成了一个很大的研究差距。本文类别：研究论文。
来自外来种质的强效等位基因的良好例子
• 80% 的玉米基因组被打碎了，重复的逆转录病毒序列 • 去除重复序列后，数千万个单核苷酸多态性 • 广泛的结构变异（一个品种与另一个品种相比，缺少大量 DNA） • 一些性状（例如，种子颜色）由影响巨大的单个序列变异控制 • 大多数性状由数十到数千个序列变异控制，并与环境有复杂的相互作用
全球历史海洋数据工作的例子
1世界气象组织（WMO），瑞士日内瓦1211； phechler@wmo.int 2雅典国家观察员，雅典11810年，雅典，雅典，环境研究与可持续发展研究所（IERSD）； allarob@gmail.com 3英国雷丁大学雷丁大学气象学系； clive.wilkinson@reading.ac.uk 4英国雷丁大学气象学系国家大气科学中心，英国RG6 6ur； ed.hawkins@ncas.ac.uk（E.H.）; p.r.teleti@reading.ac.uk（p.t.）5新西兰奥克兰1149年国家水与大气研究所； andrew.lorrey@niwa.co.nz 6地理研究所和奥什格气候变化研究中心，伯尔尼大学，瑞士伯尔尼3012； stefan.broennimann@unibe.ch 7 7塞萨洛尼基亚里士多德大学的科学学院气象与气候学系，希腊塞萨洛尼基54124； kvelikou@geo.auth.gr 8地理系与国际发展与环境研究中心，吉森·贾斯图斯·利比格大学，德国吉森35390； elena.xoplaki@geogr.uni-giessen.de *通信：jluterbacher@wmo.int5新西兰奥克兰1149年国家水与大气研究所； andrew.lorrey@niwa.co.nz 6地理研究所和奥什格气候变化研究中心，伯尔尼大学，瑞士伯尔尼3012； stefan.broennimann@unibe.ch 7 7塞萨洛尼基亚里士多德大学的科学学院气象与气候学系，希腊塞萨洛尼基54124； kvelikou@geo.auth.gr 8地理系与国际发展与环境研究中心，吉森·贾斯图斯·利比格大学，德国吉森35390； elena.xoplaki@geogr.uni-giessen.de *通信：jluterbacher@wmo.int
人工智能学期：VI Q1。提供合适的例子
9 程序 2：数据结构：一个代表棋盘的九元素向量。但是，我们不是在每个元素中使用 0、1 和 2，而是存储 2 表示空白、3 表示 X 和 5 表示 O 函数：Make2：如果中心方块为空白，则返回 5。否则返回任何其他空白方块 Posswin(p)：如果玩家 p 在下一步中无法获胜，则返回 0；否则返回构成获胜动作的方块的编号。如果乘积为 18（3x3x2），则 X 可以获胜。如果乘积为 50（5x5x2），则 O 可以获胜。 Go(n): 在格子 n 中移动一步 策略： Turn = 1 Go(1) Turn = 2 如果 Board[5] 为空，则 Go(5)，否则 Go(1) Turn = 3 如果 Board[9] 为空，则 Go(9)，否则 Go(3) Turn = 4 如果 Posswin(X) 0，则 Go(Posswin(X)) 注释： 1. 时间效率不高，因为在每次移动之前必须检查多个条件。 2. 更容易理解程序的策略。 3. 难以概括。
从有限的例子中学习符号系统的生成原理
人类学习的过程和机制是心理学、认知科学、发展、教育和人工智能等许多领域的研究核心。关于人类学习的问题存在着争论、辩论和争议，其中最具争议的问题之一是简单的联想过程是否可以解释人类儿童的非凡学习能力，并且通过这样做，是否能产生与人类学习相媲美的人工智能。这些争论的核心现象之一涉及一种远见卓识的形式，有时被称为“生成学习”，因为学习者的行为似乎不仅仅反映特定经验实例之间的共现，而且基于可以生成新实例的原则。在两项关于学龄前儿童如何学习多位数字名称与其书面形式的对应关系的实验研究（N = 148）中，以及一项使用深度学习神经网络的计算建模实验中，我们发现，具有一组相互关联的不完美预测成分的数据集可以产生符合生成原理的广泛而系统的概括，尽管训练数据中的示例有限且存在例外情况。本文讨论了对人类认知、认知发展、教育和机器学习的影响。
分析古代织物，都灵的圣裹尸布的例子
考虑到可以应用的各种技术的复杂性，对古老的纺织品进行系统研究并不总是那么简单，本文以HS（Holy Shorh Roud）为例，讨论了与相对结果相对结果应用的最新测试。在简要介绍了纺织品并解释了其复杂性后，本文介绍了1978年获得的一些测试和结果。织物中存在的黑点，可归因于人的图像，添加有关其可能起源的有趣信息。通过将传统的信息与1988年进行的放射性碳测试和创新技术产生的其他新约会结果进行比较，讨论了约会问题。从HS真空吸尘的尘埃，用于对来自外部污染的人类DNA进行研究，提供了对遗物起源的有趣假设；另外，在这些尘埃中，电子微粒为拜占庭习俗提供了有趣的假设。最后，还考虑了与纺织品保护有关的问题。此示例显示了如何从纺织品有趣的科学结果和对先前历史假设的确认中获得的可能性。关键词：古代纺织品，神圣的裹尸布，DNA，体液，技术，约会，历史信息1。引言世界上有许多历史和考古发现，鲜为人知的起源可能会经过详细的研究。其中没有
水足迹内的灌溉供应链的重要性：巴基斯坦的一个例子
摘要许多环境研究表明，包括完整供应链在内的系统方法与评估生产和消费对自然资源的后果有关。这也可以应用于水。尽管用水量还包括供水链，但通常在水足迹（WF）模具中排除了Irri Gation供应链。使用水管理研究中有关水损失的信息，我们提出了一种改进的WF方法，其中包括蓝色作物WF和灌溉供应链的WF，表明全部农业蓝色WFS。一种系统方法不仅考虑了灌溉技术，还考虑了整个水供应链，也需要区分地面和地下水，以改善农业中有效的蓝色用水。此方法应用于印度盆地的巴基斯坦部分，其中包括世界上最大的人造灌溉网络。总农业蓝色WF是蓝色作物WF的1.6倍。地表水损失在45％至49％之间，地下水损失在18至21％之间，并且小于水管理研究的结果。省和运河命令之间的差异很大。识别热点提供了改善水管理的工具。如果忽略了供应链，那么早期的WF研究可能会低估农业用水。更多的水有效农业应考虑供应链损失可能需要进行水管理适应，这比农业文化任务更重要。wfs供应链也与其他部门有关，例如工业或市政供水。
以下是佛罗里达州和全国范围内发生的公用事业诈骗的例子：
佛罗里达州的许多公用事业公司都是公用事业反诈骗联盟 (UUAS) 的成员。UUAS 由 100 多家电力、天然气、水和废水公用事业公司组成，帮助教育居民如何保护自己免受诈骗。UUAS 传播有关可疑行为以及诈骗者针对客户使用的不断变化的策略的意识。如果客户不确定来电者的真实性或服务人员的身份，或者怀疑有任何欺诈活动，请务必直接致电公用事业公司。