从我们醒来的那一刻到我们结束一天的那一刻,我们都在使用由书面文字构建的界面。几个世纪以来,文本信息仍然是人类信息获取的基石。智能手机、平板电脑、电子阅读器和个人电脑的广泛普及,已将大部分阅读从僵硬的纸张转移到数字内容。在过去 15 年中,我们通过数字阅读获取的信息量迅速增长,并且还在继续增长。与此同时,美国的识字率却低得惊人:1.3 亿 16 至 74 岁的美国成年人(占总人口的 54%)的阅读水平低于六年级(Rothwell,2020 年)。令人震惊的是,根据美国国家教育统计中心 2022 年的一份报告,幼儿阅读成绩出现了自 1990 年以来的最大降幅(美国教育部,2022 年)。此外,阅读障碍是最常见的语言学习障碍,影响着 15-20% 的人口,占所有学习障碍患者的 80-90%(国际阅读障碍协会,2022 年;耶鲁阅读障碍与创造力中心,2022 年)。正如我们在此所述,可读性研究从根本上针对每个读者的需求采取了个性化的方法。每个读者,即使是那些可能没有困难的读者,都有自己的阅读障碍。
人体是一个复杂的系统,不同器官之间的多样化和复杂的信号传导维持生理活性。作为信息获取的主要器官,眼睛不仅在视觉感知中起着至关重要的作用,而且正如越来越多的证据所表明的那样,在接收到非图像形成视觉的光信号时,通过复杂的电路对整个身体产生了广泛的影响。但是,光线通过眼睛对身体影响的程度和机制仍未得到充分探索。还缺乏全面的评论,阐明了光,眼睛和与整个身体的全身连接之间的复杂相互作用。在此,我们提出了轻眼体轴的概念,以系统地封装了视网膜收到的整个体内光信号的广泛非图像形成效应。我们回顾了轻轴轴的视觉神经结构基础,总结了眼睛调节整个身体的机制,以及在光 - 体轴上涉及的生理和病理过程中的当前研究状态和挑战。未来的研究应旨在扩大轻轴轴的影响,并探索其更深的机制。理解和研究轻轴轴将有助于改善照明条件,以优化健康并指导临床实践中的光疗标准。
太空技术需求主要由美国国家航空航天局和国防部确定。此外,学术、研究和工业机构进行的独立研究也开发了国家太空计划所需的技术需求。另一个确定和优先考虑太空和国家竞争力的技术来源是国家关键技术小组 1991 年 3 月发布的报告。本文将介绍前面提到的来源产生的各种需求。这次审查的一个关键目标是确定共同的技术需求。讨论的技术领域将包括自动化和机器人技术;材料;信息获取、处理和显示;通信;人力支持;生命科学;能源生产和储存;超导性;推进;和纳米技术。然后将讨论旨在实现成本效益发展的当前太空技术相互依存计划。本文将强调快速、经济高效、高安全性和可靠性的操作所需的技术。还将包括与太空探索和利用相关的科学研究所需的技术。本文的主要贡献是阐述了太空技术相互依存对提高海外竞争力的优势。相互依存适用于以合作的方式利用政府机构、学术机构和行业提供的资源开发关键技术。本文将提出一个愿景和一系列关于实施空间技术相互依存基础设施的建议。
本文与以往对组织学习的研究不同,它的范围更广,对文献的评价也更全面。本文阐述了与组织学习相关的四个概念(知识获取、信息传播、信息解释和组织记忆),并描述和评论了与每个概念相关的文献。关于知识获取的文献数量庞大且涉及多个方面,因此本文将知识获取概念描述为由五个子概念或子过程组成:(1)利用组织成立时已有的知识;(2)从经验中学习;(3)通过观察其他组织进行学习;(4)将拥有组织所需但尚未拥有的知识的组成部分嫁接到自身上;(5)注意或搜索有关组织环境和绩效的信息。对相关文献的研究表明,人们已经学到了很多关于从经验中学习的知识,但也缺乏累积性工作和不同研究小组工作的整合。同样,关于组织搜索,我们已经学到了很多,但缺乏概念性工作,也缺乏积累、工作和综合,无法创建更成熟的文献。先天学习、替代学习和嫁接是信息获取子过程,关于这些子过程,我们了解得相对较少。精简版
报告摘要 卡姆登今年制定了一项健康体重加速计划,以应对与人口超重和肥胖水平相关的健康和福祉危机。该计划由来自议会、NHS、学校和 VCS 组织的多机构领导小组监督。健康与福祉委员会是该计划的主要监督小组,与其前几年监督健康体重行动的职责一致。这是由于委员会的健康和护理领导作用及其进一步推动卡姆登跨组织行动的能力。本报告向董事会介绍了该计划第一年的范围、目标和进展情况。该计划有五个工作流,重点关注:早年;学校;组织和场所塑造、体重管理服务;以及有更大需求的人口群体。已经取得了重大进展。卡姆登采取的系统方法得到了地区健康改善和差异办公室的赞扬。健康体重加速计划的年度进展将与未来计划一起报告给董事会。 1972 年地方政府法案 – 信息获取 本报告的编写过程中未使用任何需要列出的文件。 联系人:Piers Simey 伦敦卡姆登区卫生与福利副主任 piers.simey@camden.gov.uk 5 Pancras Square, London N1C 4AG
具有连续体束缚态的硅槽形纳米立方体高效二次谐波产生 方慈哲,杨奇宇,袁清晨,顾林鹏,甘雪涛*,邵瑶,刘燕,*韩根泉,郝越 方聪,杨倩,刘英教授,韩刚教授,郝英教授 西安电子科技大学微电子学院宽禁带半导体技术国家重点实验室,西安 710071,中国 电子邮件:xdliuyan@xidian.edu.cn 袁倩,顾琳,甘雪教授 西北工业大学物理科学与技术学院,工业和信息化部光场操控与信息获取重点实验室,陕西省光信息技术重点实验室,西安 710129,中国 电子邮件:xuetaogan@nwpu.edu.cn Y.邵 国家电网上海能源互联网研究院,上海市浦东新区李冰路251号,201210,中国 刘宇 教授 智能芯片与器件研究中心 浙江省重点实验室,杭州,311121,中国 关键词:二次谐波产生,连续体中的束缚态,硅,介电纳米结构 具有中心对称性的光学材料,例如硅和锗,不幸的是
序言 本目录的目标受众是谁? 2002 年 1 月 17 日的社会现代化法,经 2009 年 11 月 24 日关于终身职业指导和培训的法律强化,确立了个人获得获得的经验验证 (VAE) 的权利,作为获得文凭、专业资格和专业资格证书 (CQP) 的额外途径。这些都注册在国家专业认证目录(RNCP)中,该目录按领域和级别列出和分类这些“专业认证”。 VAE 在终身培训原则的框架内,可以提高人们的资质水平并促进他们的社会和职业融合。国防部军事人员和文职人员均可使用该系统,这将充分促进国防部为实现武装部队专业化而采取的提高专业技能和专业转型的行动。自 2002 年以来,国防部通过在 RNCP 注册获得了众多资格的官方认可,这为职业道路提供了更大的清晰度并促进了其国民的职业流动。国防部在武装部队、直属编队和联合组织内颁发认证的机构(认证机构)通过 VAE 组织获取这些认证。国防机动部国防再造局 (ARD) 负责国防部专业认证的注册和 VAE 的发展,负责组织注册程序、信息获取、建议和指导以及 VAE 对国防部专业认证的支持。因此,本目录主要用于:
摘要 数字技术的发展促使许多政府机构利用人工智能(AI)技术来提高公共服务质量。本研究采用描述性定性分析方法,并采用案例研究方法。通信和信息部(KOMINFO)网站是开始将AI融入其服务的平台之一。该技术有望为民众获取信息和更快地解决投诉提供便利。然而,对于人工智能如何影响政府网站服务的理解仍然有限,尤其是在印度尼西亚。本研究旨在分析人工智能 (AI) 在通信和信息部 (KOMINFO) 网站上的应用如何帮助完善数字时代的公共服务。政府网站越来越多地利用人工智能技术为公众提供更快、更有效、更高效的服务。研究重点是探索人工智能在加速响应社区需求、简化信息获取以及通过数字平台提高社区与政府互动质量方面的作用。数字平等的目标是创建一个数字包容的社会,每个人都有平等的机会在日常生活中获取、理解和使用数字技术。在日益数字化的社会中,数字化访问平等的功能至关重要,因为它有助于为所有个人创造一个更加包容、公平和可持续的环境。关键词:提升数字时代的公共服务、数字服务、政府
这项理论研究探讨了翻译研究与人工智能(AI)之间的共生关系,强调了这两个领域之间合作的重要性。该研究探讨了将人工智能融入翻译应用程序的潜力,以提高翻译效率、克服语言障碍并扩大信息获取渠道。从这个角度来看,该研究探讨了一些重要的伦理问题,例如人类专业知识在翻译研究中人工智能整合中的作用、翻译的准确性和文化适宜性以及人工智能对劳动力的影响。该研究强调了将人工智能相关主题纳入翻译研究(或口译和翻译)课程的重要性,提倡促进学者和人工智能开发人员之间的合作研究项目,并认为人工智能比其本身更复杂。 IQ(智商)和 EQ(它提请人们注意缩小个人能力(情商水平/商数)之间的差距。翻译研究与人工智能 (AI) 之间的合作可以提供技术上准确且文化敏感的翻译,从而实现满足个人和企业需求的高质量翻译。这种协作可以提高人工智能在翻译活动中的质量和有效性,从而产生更可靠、更合适的翻译。因此,本研究强调了翻译研究与人工智能合作的重要性,并提请关注提高翻译服务质量和鼓励文化敏感性翻译传播等问题。
在飞行过程中,飞行员必须严格监控他们的飞行仪表,因为这是更新他们情况意识的关键活动之一。监控对认知要求很高,但对于在参数出现偏差时及时干预是必要的。许多研究表明,很大一部分商业航空事故与机组人员对驾驶舱的监控不力有关。眼动追踪研究已经开发出许多指标来检查艺术观赏、体育、国际象棋、阅读、航空和太空等领域的视觉策略。在本文中,我们建议使用基本和高级眼部指标来研究新手和飞行员的视觉信息获取、凝视分散和凝视模式。该实验涉及一组 16 名经过认证的专业飞行员和一组 16 名新手,他们在飞行模拟器中执行手动着陆任务场景。两组以不同难度着陆三次(通过双任务范式进行操控)。与新手相比,专业飞行员的感知效率更高(停留次数更多且更短)、注意力分布更佳、视觉注意力处于环境模式、视觉扫描模式更复杂更精细。我们通过基于余弦 KNN(K 近邻)的机器学习使用转换矩阵对飞行员的资料(新手 - 专家)进行分类。几个眼部指标也对着陆难度敏感。我们的研究结果可以帮助评估机组人员的监控绩效、改进初始和复训并最终减少因人为错误导致的事故和意外,从而使航空领域受益。