XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System健作
现代认知作战和混合战争
冷战结束后的几十年里，世界地缘政治经历了动荡、重大变革和日益加剧的矛盾。虽然国家安全和国际安全至少在一定程度上一直是混合的，因为国家结构与非国家和经济行为者交织在一起，但安全领域的范围已大大增加。安全风险扩大的一个主要原因可以归因于网络空间的创造和发展，包括对信息大规模传播的控制，以及影响关键基础设施和组织和技术系统要素的机会增加。某些国家和非国家行为者正试图利用网络和信息技术来控制对手（甚至可能是盟友）的行动。1 最有效的行动是在认知领域，改变目标受众可用信息的性质和看法。对手在认知控制方面的努力对个人和社会都有着复杂的影响，恶意行为者可以利用这些影响扩大统治范围，并将一个独立国家转变为与另一个实体的新殖民关系。信息感知和操纵工具可用于实现各种政治、经济、军事和其他目标，在某些解释中，这是一种预防性防御形式。2 如果有可能削弱对手或说服他们只有某些替代方案可用，那么就可以完全避免常规冲突。3 互联网技术允许不对称地利用这些工具，较小的国家和非国家行为者现在能够以适中的成本、远距离且通常匿名的方式影响更大的实体。鉴于侵略国在动能战争中付出的高昂代价，战争往往以混合冲突的形式展开，即使用各种手段削弱或破坏对手的行动。无论是在“超限战”还是“马斯基洛夫卡”的框架下展开，混合冲突往往利用西方划分战争与和平、军人和平民的观念和法律。4 在使用认知工具的混合冲突中，每个人都是目标，即使国家名义上处于和平状态。
1 研究社区倡导者的作用以促进……
研究社区倡导者在促进英国服务不足社区接种疫苗方面的作用：从 COVID-19 大流行中吸取的教训 摘要 COVID-19 大流行凸显了少数族裔群体如何受到健康危机的不成比例的影响，以及社区参与以提供公平的公共卫生信息和服务的必要性。政策制定者、从业者和学者已经提出社区参与是改善获得和接受包括疫苗接种在内的卫生服务的一种方式，但社区成员和领导者在健康促进中的作用很少受到质疑。我们研究了“社区疫苗倡导者”的作用，他们一直作为倡导者，促进英国各地不同社区的少数族裔群体参与 COVID-19 疫苗接种。我们的研究探讨了与少数族裔群体合作的倡导者如何经历和应对大流行带来的挑战。参与者受邀参与这项研究，因为他们与黑人或南亚裔社区一起工作或为他们工作（即社区领袖、宗教领袖或公共或相关健康专业人员），并且正在或曾经致力于提高其社区的 COVID-19 疫苗接种率。从 2021 年 4 月到 2022 年 5 月，我们通过视频通话进行了 12 次半结构化访谈，每次持续 45-60 分钟。访谈采用归纳编码和分析，遵循健康传播的话语方法，重点是提取潜在的信息和谈话要点。我们的研究结果强调了不同类型的倡导者的范围，他们在各自的社区群体中扮演着各种角色。倡导者在接受有限的培训和准备后，适应性地承担了推广疫苗接种的新职位，并发现作为“基层”参与者，他们既能很好地满足当地需求，又能帮助建立当局和他们自己社区之间的信任。倡导者发现的一个主要挑战是少数民族分类的使用以及如何处理错误信息。分类被视为收集相关数据以及将责任归咎于某些群体的一个问题。倡导者讨论了媒体和社交媒体错误信息对疫苗决策的影响，尤其是对少数族裔群体的影响。尽管如此，我们的受访者警告不要根据关于错误信息如何对疫苗接种产生负面影响的简单假设采取行动。最后，我们阐述了社区对健康问题的持续支持以及数据收集在疫情环境中的重要性。（400 字）关键词：社区参与、疫苗倡导者、COVID-19 疫情、少数族裔、错误信息
对人工智能系统实施的批判性评估作为
摘要 多年来，企业开展日常业务活动的方式逐渐发生变化。许多人已经偏离了最初的旧方法，将人工智能作为获得竞争优势的手段。本文旨在评估将人工智能整合为一种商业战略的有效性，具有成本效益，一旦制定了计划，效率更高，还有助于有效的业务管理。它还接管了重复和危险的任务。但是，它缺乏开箱即用的思维，这意味着它有时只能在特定目标的范围内运作。当需要在业务中做出关键业务决策时，这反过来可能是一个负面方面。在需要解决某些客户投诉时，它也缺乏情感，这可能会带来客户不满。关键词：人工智能、营销、物联网、日本 DOI：10.7176/JMCR/74-02 出版日期：2020 年 12 月 31 日 1.0 简介 人工智能 (AI) 技术在理论上能够成为未来商业和军事能力中必不可少的力量倍增器。全球各地的各种企业都承认人工智能对于提高竞争优势至关重要。因此，企业正在向人工智能基础设施投入大量资金。人工智能既有好处也有坏处。本文的第一部分包含研究背景。第二部分包括对人工智能文献的批判性评论，而第 3 节和第 4 节则介绍了研究结果和结论。1.1 研究背景 人工智能的应用通常用于在决策或解决问题时模仿人类智能。人工智能技术具有稳定性、可靠性、成本效益和竞争力的优势，同时能够处理问题解决或决策的复杂性和快速性。人工智能已应用于众多领域，包括工程、制造、医学、经济学、语言学和法律，以及各种建模、预测和系统支持和管理应用（Mellit & Kalogirou，2008 年）。互联网中人工智能的使用，例如搜索引擎，被认为是其最有前途的发展（Mellit & Kalogirou，2008 年；Russell & Norvig，2003 年）。虽然人工智能像任何其他应用程序一样具有显着的效率，但它们的功能和能力都有限。在人类智能仅限于特定个人或少数特定人员的机构中，人工智能技术往往提供稳定性，从而防止人员退休或离开机构时技能和专业知识的流失（Russell & Norvig，2003）。这意味着借助人工智能，组织能够在整个生命周期中保留专业知识和技能。只要相应的问题和决策参数保持不变，人工智能框架中包含的专业知识的寿命就会受到约束。人工智能能够提高学习能力，可以利用这种能力进一步延长应用程序的寿命和重要性。考虑到现实世界的最佳性能和故障，人工智能工具非常有用，因为它们通过增加其在实际应用中的使用来提高软件效率（Russell & Norvig，2003）。
多电飞机作动系统架构优化
多电技术的快速发展使得飞机可选的电源和作动器类型越来越丰富，这使得机载作动系统架构优化过程中不同电源和作动器的组合变得极其复杂。传统的“试错”法已不能满足设计要求。本文首先介绍了多电飞机（MEA）飞行控制作动系统（FCAS）的组成，并计算了可能的架构数量。其次，从安全可靠性、重量和效率等方面提出了FCAS架构的评价标准，并计算了各操纵面采用相同作动器配置情况下的评价标准值。最后，应用遗传算法（GA）获得了MEA FCAS架构的优化结果。与传统仅采用伺服阀控液压作动器的作动系统架构相比，优化后的多电作动系统架构重量可减轻6%，在满足安全可靠性要求的基础上效率可提高30%。
使用 TiOx 作为电阻层的电阻存储器的制造
图 3 ReRAM 特性的电极依赖性：(a) 50×50 μm 2 ，(b) 200×200 μm 2 。 5.结论我们利用 TiO x 作为电阻变化层制作了 ReRAM，并评估了其特性。在本次创建的条件下，没有观察到复位操作。这被认为是因为在复位操作过程中，由于氧气的释放，灯丝没有断裂。比较电极尺寸，50×50 μm2 的较小元件与 200×200 μm2 的元件相比，可获得更优异的特性。这被认为表明了氧化退火过程中的尺寸依赖性。 6.参考文献 [1] A. Hardtdegen 等，IEEE Transactions on Electron Devices，第 65 卷，第 8 期，第 3229-3236 页 (2018) [2] Takeo Ninomiya，基于氧化物材料设计和可靠性建模的电阻式存储器量产，名古屋大学研究生院博士论文 (2016) [3] D.Carta 等，ACS Appl. Mater. Interfaces，第 19605-19611 页 (2016) [4] D. Acharyya 等，微电子可靠性。54，第 541-560 页 (2014)。
全民健康保险药物给付项目及支付标准共同拟订会议药品...
药品部分第药品部分第药品部分第药品部分第30 30 30 30次次次次(10 (10 (10 (107777年年年年2222月月月月))))会议会议会议会议10 10 10 107777年年年年2222月月月月8888日日日日
使用人工智能 (AI) 从操作声音中检测异常
最近，我们越来越多地听到人工智能这个词。因为人工智能的研究已经进行了很多年，但并不总是取得成功，但随着近年来深度学习的出现，终于有可能使这成为现实。人工智能研究，即利用机器执行人类智力活动的实践，几乎与计算机的出现同时开始，并且自 1956 年达特茅斯会议以来一直在认真开展。最初人们认为这可以借助计算机的强大计算能力来实现，但是并没有成功。此外，人们还研究是否可以通过对一切进行编程来实现智能，但所得到的结果还远远称不上智能。这个时代的技术仍在今天的智能扬声器和 Pepper 机器人中使用，但在与它们短暂交谈之后，人们很快就会厌倦它们，并且在很多情况下停止使用它们。基于这些经验的反思，通过模拟控制人类智力的大脑的功能来实现人工智能的想法诞生，并提出了神经网络和模糊概念。我当时也参与了这些领域的研究，虽然也取得了一些成果，但很多成果很难称得上是突破性的。深度学习就是在这样的历史背景下诞生的。这本质上是一个多层神经网络，研究发现，与当时使用的三到五层的神经网络相比，多层可以显著提高性能。多层化之所以困难，主要原因是当时计算机的计算能力较差，无法在实际的计算时间内完成多层神经网络所需要的大量计算。多层神经网络中的计算涉及大量的乘法和加法运算，但大多数运算都是独立的，没有顺序依赖性，从而可以实现并行运算。因此，利用近年来个人计算机中搭载的具有大量计算单元的GPU，以实用的计算时间和成本进行计算是高效的，这也是深度学习在许多应用领域得到应用的原因之一。另外，由于优化深度学习的机器学习部分是类似旅行商问题的优化问题，因此也可以使用量子计算机。因此，基于深度学习的人工智能现在可以以实际的计算时间和成本实现，并且正在用于各种应用领域。人工智能的应用开始出现在广泛的领域，包括超越人类大师的围棋和将棋程序、自动驾驶汽车、图像识别、语音识别、翻译以及文本、音乐和绘画的创作。这使得机器能够在很多领域做出智能决策，这在过去并不是完全可能的。
参谋长联席会议主席视察第21特种作战中队
（图2）7月19日，美国参谋长联席会议主席、空军上将查尔斯·Q·布朗（左）和夫人沙伦·布朗在日本横田空军基地的飞行线上迎接第353特种作战联队、第21特种作战中队和第21特种作战飞机维修中队的领导。 布朗参观了横田空军基地的第 374 空运中队、第 21 特种作战中队、第 21 特种作战飞机维修中队和第 353 特种作战中队，并表彰了这些空军官兵。