XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System催生
EGNOS 应用程序开发人员用户指南
基于这一发现，美国于 1958 年启动了第一个卫星导航计划，名为 TRANSIT。该系统于 1964 年投入运行，利用多普勒效应确定位置，精度为 200 至 500 米，但它存在一些缺点：由于只有 6 颗卫星，无法每天 24 小时在全球任何一点进行定位，在某些情况下，可能需要长达 24 小时才能确定位置。为了克服这些缺点，美国军方开始思考如何创建一个更有效的系统，使人们能够每天 24 小时在全球任何一点高精度地确定位置、速度和时间。这项研究催生了当前的 GPS 系统，其全名是 NAVSTAR GPS（带时间和测距全球定位系统的导航系统的缩写）。第一颗原型 GPS 卫星于 1978 年发射，该系统于 1995 年投入运行，共有 24 颗卫星在轨运行。GPS 提供两种服务，第一种称为“精确定位服务”，仅供美国武装部队（及其盟友）使用；第二种称为“标准定位服务”或“开放服务”，性能水平有所降低，所有民用用户均可无限制使用。
神经网络自然与人工智能
神经科学和人工智能 (AI) 有着悠久的合作历史。神经科学的进步，以及过去几十年计算机处理能力的巨大飞跃，催生了受大脑结构启发的新一代计算机神经网络。这些人工智能系统现在能够实现生物系统的许多高级感知和认知能力，包括物体识别和决策。此外，人工智能现在越来越多地被用作神经科学研究的工具，并正在改变我们对大脑功能的理解。特别是，深度学习已被用来模拟大脑皮层中的卷积层和循环连接如何控制重要功能，包括视觉处理、记忆和运动控制。令人兴奋的是，使用受神经科学启发的人工智能也有望理解大脑网络的变化如何导致精神病理学，甚至可以用于治疗方案。在这里，我们讨论了神经科学和人工智能之间的关系导致该领域取得重大进展的四个领域的最新进展； （1）工作记忆的人工智能模型，（2）人工智能视觉处理，（3）大型神经科学数据集的人工智能分析，以及（4）计算精神病学。© 2021 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。
tapash chakraborty 博士 - 物理学和天文学
随着人们对电子产品微型化的不懈追求，纳米科学有望催生影响我们生活方方面面的新技术。这一迅速发展的领域探索着几纳米尺度系统的物理特性。一纳米，举个例子，是 10 -9 米，它是如此之小，以至于这个逗号的宽度就有 50 万纳米。只有在我们充分了解纳米系统的物理特性之后，应用开发才能全速进行。Chakraborty 的研究涉及解释纳米结构系统的物理特性。他的研究重点很广泛，包括 DNA 分子的新型电子和磁性以及半导体中的自旋输运——这是开发自旋电子器件的重要一步。 （自旋电子学是一门新兴技术领域，利用电子自旋。）他还是快速发展的石墨烯领域的领军研究员。石墨烯是 2004 年首次分离出来的单层碳原子，由于其许多独特的电子特性，随着硅的性能逐渐被推向极限，它有望取代当今的硅微电子学。查克拉博蒂在印度长大，并在那里开始了他的学术研究，在迪布鲁加尔大学获得了硕士和博士学位。他于 1978 年完成学业，次年获得了德国科隆大学著名的亚历山大·冯·洪堡基金会奖学金，后来成为该校的科学助理。
资讯科技及广播事务委员会
提交立法会 目的 本报告述明资讯科技及广播事务委员会(下称“事务委员会”) 在 2024 年立法会会期的工作。本报告将按照立法会《议事规则》第 77(14)条的规定，于 2024 年 12 月 18 日的立法会会议上提交。 事务委员会 2. 事务委员会由立法会于 1998 年 7 月 8 日通过决议成立，并于 2000 年 12 月 20 日、2002 年 10 月 9 日、2007 年 7 月 11 日、2008 年 7 月 2 日及 2022 年 10 月 26 日作出修订，负责监察和审查与资讯科技、电讯、广播、电影服务及创意产业有关的政府政策及公众关注的事宜。事务委员会的职权范围载于附录 1。 3. 2024年会期，事务委员会由20名成员组成，其中葛佩帆议员及容海恩议员分别获选为主席及副主席。事务委员会成员名单载于附录2。 主要工作 统筹创新及科技发展 4. 创新及科技能为香港催生新兴产业，促进传统产业升级转型，推动经济多元化，创造优质就业
神经网络 自然与人工智能
神经科学和人工智能 (AI) 有着悠久的合作历史。神经科学的进步以及过去几十年计算机处理能力的巨大飞跃，催生了受大脑结构启发的新一代计算机神经网络。这些人工智能系统现在能够实现生物系统的许多高级感知和认知能力，包括物体识别和决策。此外，人工智能现在越来越多地被用作神经科学研究的工具，并正在改变我们对大脑功能的理解。特别是，深度学习已用于模拟大脑皮层中的卷积层和循环连接如何控制重要功能，包括视觉处理、记忆和运动控制。令人兴奋的是，使用受神经科学启发的人工智能也有望理解大脑网络的变化如何导致精神病理学，甚至可以用于治疗方案。在这里，我们讨论了神经科学与人工智能之间的关系导致该领域取得重大进步的四个领域的最新进展；（1）工作记忆的人工智能模型，（2）人工智能视觉处理，（3）大型神经科学数据集的人工智能分析，以及（4）计算精神病学。© 2021 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议开放获取的文章（ http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ ）。
自然与人工智能：人工智能与神经科学研究之间相互作用的简介
神经科学和人工智能 (AI) 有着悠久的合作历史。神经科学的进步，以及过去几十年计算机处理能力的巨大飞跃，催生了受大脑结构启发的新一代计算机神经网络。这些人工智能系统现在能够实现生物系统的许多高级感知和认知能力，包括物体识别和决策。此外，人工智能现在越来越多地被用作神经科学研究的工具，并正在改变我们对大脑功能的理解。特别是，深度学习已被用来模拟大脑皮层中的卷积层和循环连接如何控制重要功能，包括视觉处理、记忆和运动控制。令人兴奋的是，使用受神经科学启发的人工智能也有望理解大脑网络的变化如何导致精神病理学，甚至可以用于治疗方案。在这里，我们讨论了神经科学和人工智能之间的关系导致该领域取得重大进展的四个领域的最新进展； （1）工作记忆的人工智能模型，（2）人工智能视觉处理，（3）大型神经科学数据集的人工智能分析，以及（4）计算精神病学。© 2021 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。
引文：Tom Macpherson、Anne Churchland、Terry Sejnowski、James DiCarlo、Kamitani Yukiyasu 等人，2021 年。“自然与人工智能：人工智能与神经科学研究之间相互作用的简要介绍。”《神经网络》，144。
神经科学和人工智能 (AI) 有着悠久的合作历史。神经科学的进步，以及过去几十年计算机处理能力的巨大飞跃，催生了受大脑结构启发的新一代计算机神经网络。这些人工智能系统现在能够实现生物系统的许多高级感知和认知能力，包括物体识别和决策。此外，人工智能现在越来越多地被用作神经科学研究的工具，并正在改变我们对大脑功能的理解。特别是，深度学习已被用来模拟大脑皮层中的卷积层和循环连接如何控制重要功能，包括视觉处理、记忆和运动控制。令人兴奋的是，使用受神经科学启发的人工智能也有望理解大脑网络的变化如何导致精神病理学，甚至可以用于治疗方案。在这里，我们讨论了神经科学和人工智能之间的关系导致该领域取得重大进展的四个领域的最新进展； （1）工作记忆的人工智能模型，（2）人工智能视觉处理，（3）大型神经科学数据集的人工智能分析，以及（4）计算精神病学。© 2021 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。
可靠性评估和增强的挑战...
近年来，自主系统迅速扩张，催生出了许多前所未有的新服务和业务。然而，随之而来的是计算上极具挑战性的任务和安全关键应用场景。当今先进的信息物理系统和系统的系统具有巨大的复杂性和异质性，而使用前卫计算架构在系统中采用基于人工智能的自主性，则使这种复杂性和异质性成倍增加。诸如成群的自主机器人车辆之类的设置已经出现，需要采用新颖的智能方法来确保可靠性，而可靠性通常是新产品或新技术进入市场的关键因素。这一成功得益于物联网研究领域正在开发的连接解决方案，该领域也在朝着增强联网智能事物的自主性的方向发展 [1]。人们对可靠性的期望非常广泛，自主系统也多种多样。后者由以下许多杀手级应用驱动： 就资金和最近投入的研究工作而言，汽车领域的自动驾驶汽车是主要应用，包括具有 3 至 5 级自动驾驶 (AD) 的汽车； 具有不同自主程度的飞机，例如采用可靠性关键型“电传操纵”系统； 无人驾驶飞行器（UAV），通常称为无人机，包括固定翼和旋翼（四轴飞行器），
第一届国际机器人技术会议论文集...
新技术的出现，如定位系统 (GPS)、地理信息系统 (GIS)、传感器、农业机械自动化和高分辨率图像传感，使得精确管理农业用地成为可能。因此，精准农业的概念应运而生，作为一种管理策略，它使用信息技术从多个来源收集和处理数据，以促进与作物生产相关的决策。第七框架计划项目 RHEA“高效农业和林业管理机器人车队”（FP7-NMP N. 245986）专注于设计、开发和测试新一代自动和机器人系统，用于化学和物理 - 机械和热 - 有效的农业和林业杂草管理，并涵盖多种欧洲产品，包括农业宽行作物、密行作物和木本多年生植物。RHEA 旨在减少农业和林业化学投入的使用，提高作物质量、人类健康和安全，并减少配备先进感知系统、增强型末端执行器和改进的决策控制算法的地面和空中异构机器人。RHEA 联盟联合了许多多学科、经验丰富的研究人员，以整体方式加强各自的努力，以催生一种将自动化系统应用于农业和林业作物的新方式，对改善经济和环境以及通过开展新的技术工作来维持农村地区的可持续性具有重要影响。
灵活的微随机试验设计和样本量考虑
摘要 技术进步使得向个人提供移动健康干预成为可能。这种进步催生出了一种新框架，即即时自适应干预，旨在在个人需要时为其提供正确的支持。最近提出了微随机试验设计，以测试这些即时自适应干预措施组成部分的近端效应。然而，现有的微随机试验框架仅考虑在研究开始时添加了固定数量类别的组成部分。我们提出了一种更灵活的微随机试验设计，允许在研究期间向组成部分添加更多类别。请注意，研究期间添加的类别数量和时间需要最初固定。提出的设计是受糖尿病和心理健康自适应通知跟踪和评估研究的合作推动的，该研究学习传递有效的短信，以鼓励糖尿病和抑郁症患者进行身体活动。我们开发了新的检验统计量和相应的样本量计算器，用于灵活的微随机试验，采用的方法类似于纵向数据的广义估计方程。进行了模拟研究以评估样本量计算器，并为计算器开发了 R Shiny 应用程序。