XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System信息化
第 2 章 引领人工智能走出炒作、恐惧和希望
在以下章节中，我们将展示 AI 用于标记五种不同现象：（a）一组探索人类认知本质和具有类似特征的机器潜力的科学领域；（b）用于创建此类工具或改进科学领域的计算方法；（c）在特定社会技术背景下结合计算系统、数据和物理机器的一系列技术实际应用；（d）一种塑造市场和政策议程的修辞手段；（e）一种探索人类状况和日益依赖机器有序化的社会的概念。该术语的这种“解释灵活性”（Pinch 和 Bijker 1984；Bakker 等人 2011）使其可以同时用于研究和辩论可能复制、替代或超越人类认知能力的机器，并作为一个包罗万象的术语来标记计算技术的最新进展。这一术语几乎被任意使用，以捕捉和促进期望、希望、担忧和别有用心，目的是使新的计算机技术和用途问题化或推广。在过去和现在的某些时刻，其他词语曾被用来描述完全相同或几乎相同的问题：自动化、电子大脑、计算、机器人、机器学习、大数据、信息化、机器智能（或机器视觉/翻译）、算法和智能技术等——在被（暂时）重新贴上人工智能的标签之前。今天使用人工智能一词来界定问题反映了它所有面向未来的包袱，唤起了希望和恐惧，但也掩盖了同一技术的其他平凡问题和用途。因此，人工智能在这方面提供了一个非常有趣的案例研究，因为许多政府、
利用机载激光扫描进行地理信息生产研究
在知识型、信息化的21世纪，获取和管理准确的信息至关重要。政府从1995年开始实施地理空间信息（第一个国家地理信息系统实施计划），并实施了第二阶段NGIS计划。特别是，NGI（国家地理研究所）实施了核心的国家框架数据，并计划将这些数据提供给各个地方政府、私人和研究机构。摄影测量用于数字测绘、正射影像制作和数字高程数据构建。当前的数字摄影测量在降低成本、提高操作效率、自动化和结果一致性方面具有优势。然而，数字摄影测量的使用精度较低，特别是在低纹理区域、建筑区的数字高程数据自动化处理中。在这一地区，发现了很多地貌位移，并且有很多阴影区。为了解决上述摄影测量问题，并自动生成数字高程数据，人们做出了许多努力。这项工作的主要成果是 LiDAR（光探测和测距）系统。LiDAR 也称为 ALMS（机载激光测绘系统）。ALMS 的实际开发始于 1980 年代后期，并于 1990 年代中期投入商业应用。在商业产品问世后，人们不断努力提高性能、提高精度、改进数据处理和应用程序，为 ALMS 的使用铺平了道路。本研究涉及当前的 ALMS 技术、与以前数字高程数据的比较和分析、国内引进的适宜性、改进 ALMS 操作过程的方法、提高精度的技术以及如何将 ALMS 构建的数据应用于 NGIS 实施。
利用机载激光扫描进行地理信息生产研究
在知识型、信息化的21世纪，获取和管理准确的信息至关重要。政府从1995年开始实施地理空间信息（第一个国家地理信息系统实施计划），并实施了第二阶段NGIS计划。特别是，NGI（国家地理研究所）实施了核心的国家框架数据，并计划将这些数据提供给各个地方政府、私人和研究机构。摄影测量用于数字测绘、正射影像制作和数字高程数据构建。当前的数字摄影测量在降低成本、提高操作效率、自动化和结果一致性方面具有优势。然而，数字摄影测量的使用精度较低，特别是在低纹理区域、建筑区的数字高程数据自动化处理中。在这一地区，发现了很多地貌位移，并且有很多阴影区。为了解决上述摄影测量问题，并自动生成数字高程数据，人们做出了许多努力。这项工作的主要成果是 LiDAR（光探测和测距）系统。LiDAR 也称为 ALMS（机载激光测绘系统）。ALMS 的实际开发始于 1980 年代后期，并于 1990 年代中期投入商业应用。在商业产品问世后，人们不断努力提高性能、提高精度、改进数据处理和应用程序，为 ALMS 的使用铺平了道路。本研究涉及当前的 ALMS 技术、与以前数字高程数据的比较和分析、国内引进的适宜性、改进 ALMS 操作过程的方法、提高精度的技术以及如何将 ALMS 构建的数据应用于 NGIS 实施。
基于人工智能的组织人力资源管理和运营系统
全球化、市场化、信息化的趋势不断加强，在当今的发展环境中，如何抓住机遇，取得人力资源竞争优势是需要探讨的重要问题。人力资源管理是指在经济学和人本主义思想指导下，通过管理形式对组织内外相关人力资源进行有效的利用。是保证组织目标实现和成员发展最大化的一系列活动的总称。随着社会经济的快速发展，企业之间的竞争加剧。企业要适应社会发展，必须加强组织的内部管理。内部管理也需要依靠人力资源管理。本文的目的是研究基于人工智能的组织人力资源管理和运作体系。期望利用人工智能技术设计人力资源管理系统，提高员工素质，使企业朝着更加科学合理的方向发展。利用人工智能技术对企业相关数据进行挖掘，及时了解企业情况，调整不合理的规则。本文建立了人力资源管理动态能力评估模型和预警模型，并进一步研究了基于人力资源管理的改进途径。本文分析了数据挖掘技术在人力资源管理系统中的应用、可行性及现实意义。重点介绍了数据挖掘领域常用的算法，并结合人力资源管理实践的需求，提出了具体的算法应用场景和实现思路。本文实验结果显示，在职员工平均工作年限为3.5年，离职员工平均工作年限为5年，部分员工年龄为5-6岁。从该数据可以看出，在职员工平均工作年限较短，工作经验还有待积累。
恒力石化2023年年度报告
指 中华人民共和国工业和信息化部 上交所 指 上海证券交易所 《公司法》 指 《中华人民共和国公司法》 《证券法》 指 《中华人民共和国证券法》 《公司章程》 指 《恒力石化股份有限公司》公司章程》 恒力集团 指 恒力集团有限公司，上市公司控股股东 海莱德 指 海莱德国际投资有限公司，与上市公司控股股东一致行动 德胜利 指 德胜利国际控股有限公司，与上市公司控股股东一致行动 禾高投资 指 江苏禾高投资有限公司，与上市公司控股股东一致行动 恒能投资 指 恒能投资（大连）有限公司，与上市公司控股股东一致行动 恒丰投资指 恒丰投资（大连）有限公司，上市公司控股股东的一致行动人 恒力化纤 指 江苏恒力化纤有限公司，上市公司子公司 苏盛热电 指 苏州苏盛热电有限公司，恒力化纤子公司，上市公司子公司 恒科新材料 指 江苏恒科新材料有限公司，恒力化纤子公司，上市公司子公司 德利化纤 指 江苏德利化纤有限公司，恒力化纤子公司，上市公司子公司 康辉新材料 指 康辉新材料科技股份有限公司，上市公司子公司 康辉大连新材料 指 康辉大连新材料科技股份有限公司，康辉新材料子公司，上市公司子公司
全球社会经济发展趋势
摘要。本文分析了社会经济发展的传统和最新的全球趋势，特别是跨国化、区域化、制度化、数字化、知识化、创新、技术化、包容性、经济绿色化。已经确定，信息化、知识化、创新和数字化的全球趋势是相互关联和相互依存的。社会经济服务于满足社会需求，也有助于实现每个人的个人潜力。研究社会经济的全球趋势，可以全面分析社会经济模式的发展轨迹，并在实践中利用全球趋势的潜力，加强全球范围内各国经济发展的社会成分。一体化进程的加强、区域和区域间转型导致国家经济结构的变化以及宏观和中观层面的社会化进程的转变，从而对世界各国的社会经济发展产生不同的实际结果和影响。科技进步、工业 4.0 和 5.0 发展、智能企业和城市的创建、数字化转型影响着全球环境中的经济社会化。本文批判性地评估了最新全球趋势对世界各国经济社会化的积极和消极影响。疫情发展的最新趋势将影响国家和全球竞争力的提供、小企业的发展、资本市场的运作、生活质量、人口就业及其形式、医疗领域和教育系统以及社会化进程。本文认为，疫情后世界社会的发展存在一些迹象，这既增加了全球机遇，也增加了危险。本文提出了加强全球发展趋势对社会经济的积极影响的方向。
航战座舱显控交互研究进展与人机协同发展趋势 - 包装工程
按钮布局的一致性，机载显控系统的人机工效研究也 逐渐得到了相关领域的重视。为了解决仪表板日益拥 挤的问题，工程师在第 2 代机电伺服仪表的基础上对 飞行仪表进行综合，也对指示相关信息的仪表进行综 合，减少仪表数量；同时将无线电导航和其他经过计 算机加工的指引信息综合进相关的显示器中，形成第 3 代飞机仪表，即综合指引仪表。综合指引仪表不但 可以显示飞机综合的实时状态信息，同时还通过指引 信息告诉飞行员如何正确操纵飞机，以达到预定飞行 状态或目的地 [5] 。第 3 代头盔显示系统首次采用虚拟 成像技术，可直接将虚拟画面投射到驾驶员的面罩 上，配合计算机图像和数据处理运算技术，具备了实 时呈现画面的能力。 以人工智能、大数据为代表的信息技术在军事领 域广泛应用，现代战争形态演变不断突破，向着机械 化、信息化、智能化的方向发展。进入 21 世纪，触 屏及语音交互的方式取代了烦琐复杂的硬件按钮操 作，更为清晰的数字化屏幕也为信息显示提供了更大 的发展空间。第 4 代新型战斗机的机载设备通过更 大、更清晰的数字化屏幕呈现出更加多样的信息内 容。这一时期的人机交互主要通过数字屏幕进行信息 输出，通过语音、触摸屏和简洁的按键等多通道进行 信息输入。未来飞行员头盔的发展趋势是研制功能强 大、集综合性防护于一体的头盔系统，全息投影技术 也会逐渐发展成熟并应用于头盔显示器中 [6] 。历代战 机座舱显控界面见图 1 。 对战机座舱显控系统的发展，各领域的研究人员 针对人因工效、人机交互、座舱显示技术、人机协同 等方面进行了一系列研究。总结 20 世纪 80 年代至今具 有代表性的人物及研究成果，其研究成果引用量较高， 为座舱显控发展提供了理论依据或技术支撑，见表 1 。 军事技术的发展促使战场环境复杂性的大幅提 升，如 F–35 的大屏幕显示器将远不能满足飞行员获 取信息数据流的显示需求，而未来战斗机为了隐身， 会减小座舱空间，进而缩小座舱显示面积 [25] 。座舱内 的系统控制器将尽可能简化，除了保留一些控制飞行 的基本操作杆和少数与安全相关的控制器，其余的操
摘要：本文致力于人工智能在教育中的应用，并强调可持续发展背景下的机遇和问题。分析了人工智能技术在教育过程中的引入现状。教育过程中最常用的人工智能技术概括为以下几类：认知服务；虚拟、混合和增强现实；物联网和外围计算；元认知支架。根据对受益者的影响，在教育过程中使用人工智能的优势概括为：学生、教师、学生家长、教育机构负责人、地方政府。事实证明，通过使用人工智能技术和基于从应用这些技术中获得的分析数据创建个人培训计划，学习过程可以显著有效。研究发现，在教育中使用人工智能的主要优势是教育过程的个性化和个性化。指出了教育机构和地方政府负责人从在教育过程中使用人工智能技术所获得的好处，以确保可持续发展，包括决策的透明度和问责制，r
摘要：本文致力于人工智能在教育中的应用，并强调可持续发展背景下的机遇和问题。分析了人工智能技术在教育过程中的引入现状。在教育过程中最常用的人工智能技术概括为以下几类：认知服务；虚拟、混合和增强现实；物联网和外围计算；元认知支架。根据对受益者的影响，在教育过程中使用人工智能的优势概括为：学生、教师、学生家长、教育机构负责人、地方政府。事实证明，通过使用人工智能技术和基于从应用这些技术中获得的分析数据创建个人培训计划，学习过程可以非常有效。发现在教育中使用人工智能的主要优势是教育过程的个性化和个性化。指出了教育机构和地方政府负责人从在教育过程中使用人工智能技术以确保可持续发展中获得的好处，包括决策的透明度和问责制、合理和高效地利用资源。揭示了在教育过程中由人工智能处理的学生数据的保密性和非个人化问题；建议区分教育机构对个人和机密数据的访问、存储和使用的责任。概述了进一步科学研究的前景——教育过程的进一步个性化和个体化。关键词：教育信息化、教育中的人工智能、可持续发展、教育个性化、教育个性化、信息和通信能力。引用方式：Yuskovych-Zhukovska, V., Poplavska, T., Diachenko, O., Mishenina, T., Topolnyk, Y., & Gurevych, R. (2022)。人工智能在教育中的应用。可持续发展的问题和机遇。大脑。人工智能和神经科学的广泛研究，13 (1Sup1)，339-356。https://doi.org/10.18662/brain/13.1Sup1/322
生物信息学 - 支持现代生活科学研究
摘要生物信息学是一个跨学科领域，它开发了方法，了解生物学数据的软件工具，并旨在调查有关使用数学，信息学，统计学，统计学和计算机科学的分子，细胞，组织和生物体生物组成，结构，功能和演变的问题。当我们朝着尖端技术时代发展时，将有很多数据需要存储，处理和分析。它为数据研究和比较提供了分析软件，并提供了建模，可视化，探索和解释数据的工具。它包括生物分子的分析，结构和功能表征，导致基因组学，蛋白质组学，转录组学和代谢组学等。在机器学习和云计算方面的最新进步的支持下，药物发现和开发工具应缩短找到和生产具有更少副作用的有效药物化合物，并且出现了更多结果，这是一个称为化学信息化的分支。个性化医学，生物信息学可以在很大程度上帮助基于个体的基因组成来制造药物分子以获得更好的结果，这是当前社会的主要研究领域。科学界的主要未来挑战是创建一个无体外细胞或生物体模型，并通过采用硅胶方法来进一步模拟整个细胞或生物体。要实现这一目标，需要开发和测试利用这些技术的可靠工具。生物信息学将问题的搜索空间/大小降低了千倍。主要目标是转换大量复杂日期有用的信息和知识。理解此类数据的后果，基本上可以为社会设计更长的寿命。关键词：生物信息学，计算生物学，基因组学，蛋白质组学，系统生物学。生物信息学摘要是一个跨学科领域，它开发方法，用于了解生物学数据的软件工具，并旨在研究有关组成的问题
学生技术科学会议计划，......
TRONCIU Vasile，博士，教授大学，UTM 研究和博士学位副校长，Rep.摩尔多瓦； SIMINIUC Rodica，博士，副教授，UTM博士学院院长，共和国摩尔多瓦； BUZEA Carmen，博士，教授，罗马尼亚布拉索夫特兰西瓦尼亚大学主管科学研究和信息化的副校长； CEPOI Liliana 博士，UTM 国际医学学院院长，众议员摩尔多瓦； CILOCI Rafael，博士，副教授，UTM FIEB 院长，众议员摩尔多瓦； CIORBĂ Dumitru，博士，副教授，UTM FCIM 院长，共和国摩尔多瓦； COTEAȚĂ Margareta，博士，副教授罗马尼亚雅西“Gheorghe Asachi”技术大学； DÎNTU Sergiu，博士，副教授，UTM FIMIT 院长，共和国摩尔多瓦； GHIMPU Lidia，博士，UTM IIEN“Dumitru Ghițu”主任，共和国摩尔多瓦； GROPA Victor，博士，副教授，UTM FEIE 院长，众议员摩尔多瓦； HAREA Olga，博士，副教授大学，FUA 学院院长，UTM，Rep.摩尔多瓦； MUNTEANU Radu Adrian，工程博士。罗马尼亚克卢日-纳波卡技术大学教授； SAVA Lilia 博士，副教授大学，FET 院长，UTM，Rep.摩尔多瓦； NISTOR-LOPATENCO Livia，博士，副教授，UTM FCGC 院长，众议员摩尔多瓦； POPA Sergiu，博士，副教授。大学，FȘASM 学院院长，UTM，Rep.摩尔多瓦； POPOVICI Mihail，博士，副教授。大学，FMV 院长，UTM，代表。摩尔多瓦； RADZIUNAS Mindaugas，博士，圆圈。协调员，德国柏林韦尔斯特拉斯研究所； SUBOTIN Iurie，博士，副教授。大学，UTM FTA 院长，代表摩尔多瓦； TÎRȘU Mihai 博士，马来西亚理工大学国际教育学院院长。摩尔多瓦； TRONCIU Sergiu，博士，副教授，UTM FD 院长，共和国摩尔多瓦。