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使用超模型微孔子驯服布里鲁因光学机械
电扭曲的布里渊散射提供了一种无处不在的机制，可以在光学上激发高频（> 10 GHz），散装声音子，这些声子对表面诱导的损失具有可靠性。在高Q微孔子中共同增强了这种光子 - 光子相互作用，已催生跨越微波炉的多种应用到光学结构域。然而，将泵和散射的波和散射的波调节通常带有光子限制或模态重叠的成本，从而导致光学机械耦合有限。在这里，我们引入了Bragg散射，以实现在微米大小的超级模式微波器的相同空间模式下实现强大的光学机械耦合。显示出高达12.5 kHz的单光机电耦合速率，比其他设备显示出10倍以上。低阈值声子激光和光力强耦合。我们的工作建立了一个紧凑而有效的范式，以光学地控制大量的声音声子，为单光器水平的光学机械耦合铺平了道路，并为量子网络的大规模集成提供了强大的发动机，其中量子网络大量传递和存储了量子状态。
提示工具 - 不伦瑞克电气
t是在2月15日星期一的午夜之前，在催生致命龙卷风的暴风雨中，当时我接到电话会影响35,000名成员地点的电话。上午12:30，我已经打电话给在绍斯波特/橡树岛地区办事处工作的巡边员，他们正前往供应和怀特维尔办公室的男子加入。凌晨2点，停电降至7,000。我们继续整夜工作，解决了最困难的修复问题并完成了当晚的工作。对我们的许多成员来说，这是一个可怕的时期，我们只是在尽力帮助。中断对我们来说是个人的。巡线员真正关心会员资格，并感受到成员在权力时的紧迫性。管理和巡线员想要成员想要的东西 - 您可以依靠的电力 - 这就是驱动我们高可靠性和有效恢复工作的原因。巡线员在电源熄灭时找到另一个装备，无论是一个成员还是10,000。我们喜欢说我们正在加入FIN团队 - 现在就解决了 - 会员资格。这是有意义的，有意义的工作，并不是每个人都能做到的；他们说您必须从布上切掉。因为这可能意味着在痛苦的，危险的条件下工作，并且在夜晚和周末度过
基于多属性决策理论的数字经济发展水平评价
以人工智能、云计算、区块链、虚拟现实等为代表的新兴数字技术的成熟和商业化，正在催生一种新的、更高级的经济形态，即数字经济。数字经济不同于传统的工业经济，它具有清洁、高效、绿色、可循环等特点，代表并推动着全球经济发展的未来方向，尤其在突如其来的新冠疫情这一持续性灾难的背景下。因此，科学合理地建立数字经济发展综合评价模型至关重要。本文首先在文献分析的基础上，人工采集数字经济发展相关指标，然后利用灰色动态聚类和粗糙集约简理论进行筛选，从数字创新动力支撑、数字基础设施建设支撑、国家经济环境与数字政策保障、数字融合与应用四个维度构建数字经济发展评价指标体系。其次采用群体FAHP法、熵值法和改进的CRITIC法计算主观权重和客观权重，并融入方差最大思想计算组合权重，结合灰色关联分析和改进的VIKOR模型对2013—2019年中国31个省市的数字经济发展水平进行系统评价。实证分析结果表明，中国数字经济整体发展呈现叠加上升趋势，四大经济区数字经济发展不均衡。最后对中国省区数字经济建设提出了有针对性的意见。
机器人、自动化和人工智能：
3.下一个关键的 RAAI 支持技术包括 3-D 视觉和 5G 无线。先进机器视觉的出现正处于创造新一代协作机器人的风口浪尖，这些机器人使用摄像头、激光雷达和红外传感器来实现更快但更安全的协作应用，从而带来新一波生产力提升。视觉引导机器人 (VGR) 很快（2020 年末/2021 年初）就能高度适应动态操作环境，将经过安全认证的 2-D 和 3-D 视觉硬件与先进的软件和强大的计算能力相结合，实时处理大量视觉数据。先进的 VGR 使用算法来实现精确控制的运动。功能齐全的 5G 无线技术具有低延迟、实时速度和更快的传输速率，可将机器人设备与实时计算连接起来，从而实现完全动态的集成性能功能。5G 有望在三到五年内全面投入使用，从而能够在户外等非结构化环境中更广泛地部署自主 RAAI 技术。目前，大多数商业上可行的自主 RAAI 技术应用都发生在更结构化的室内环境中。就像实时无线视频流创造了最后一波云计算浪潮（通常在远程数据中心）一样，5G 可能会催生本地化微型数据中心的出现，以处理预期的实时数据处理爆炸式增长。
癌症治疗中的高血压性心脏毒性
摘要：心脏毒性是癌症疗法心血管副作用的伞术。最广泛识别的表型是左心室功能障碍，但心脏毒性可以表现为心律失常，血管，心肌和高血压毒性。高血压长期以来一直被认为是普通人群中最普遍，最可修改的心血管危险因素之一，但在癌症治疗过程中的相关性可能被低估了。高血压性心脏毒性在很大一部分治疗的癌症患者中从头开始。病理学的表征不完全表征 - 催生和肾素血管紧张素系统的相互作用在常规治疗中起作用，但在新型疗法中，内皮功能障碍以及癌症与心脏好生组之间的相互作用涉及。存在一种治疗悖论，因为高血压反应不仅要求抗高血压治疗，而且实际上，在某些癌症治疗方案中，高血压是癌症治疗功效和反应的预测指标。在对80,000多名患者的全面综述中，我们探讨了辅助，常规化疗和新型癌症治疗中高血压心脏毒性的流行病学，发病率和机械病理学。常规化学疗法，辅助治疗和新颖的靶向疗法共同引起了33-68％的治疗患者的新发作高血压。加权平均效应为24％的全级高血压，3级或4级高血压为8％。二十种高血压的高血压性心脏毒性的发生率从4％（伊马替尼）到68％（lenvatinib）（lenvatinib），以及<1％（伊替尼）至42％（lenvatinib）的高级别的高血压。
1 实现 LI 的挑战和途径......
与先进的锂离子系统相比，利用锂金属阳极的固态电池具有提高性能（比能 >500 Wh/kg，能量密度 >1,500 Wh/L）、安全性、可回收性和降低成本（< 100 美元/千瓦时）的潜力。1,2 这些改进对于电动汽车和卡车的广泛应用至关重要，并可能催生短途电动航空业。1-3 人们对固态电池的期望很高，但仍有许多材料和加工方面的挑战需要克服。2020 年 5 月 15 日，橡树岭国家实验室 (ORNL) 举办了一场为时 6 小时的全国在线研讨会，讨论实现固态锂金属电池的最新进展和主要障碍。研讨会包括来自国家实验室、大学和公司的 30 多位专家，他们都从事固态电池研究多年。与会者的共识是，尽管固态电池的最新进展令人兴奋，但仍有许多东西有待研究、发现、扩展和开发。我们的目标是研究这些问题，找出最迫切的需求和最重要的机会。组织者要求研讨会参与者通过阐明材料和加工科学、机械行为和电池架构方面的基础知识差距来表达他们的观点，这些对于推进固态电池技术至关重要。组织者利用这些意见制定了研讨会议程。该小组还考虑了什么将激励美国制造业的采用，以及如何加速和集中研究注意力以造福美国的能源、气候和经济利益。参与者确定了硫化物、氧化物和聚合物固态电池的优缺点，并确定了不同化学物质之间的共同科学差距。解决这些共同的科学差距可能会揭示未来最有前途的系统。
量子计算及其彻底改变信息处理的潜力
1. 引言 近年来，全球范围内对量子计算机的科学研究和金融投资急剧增加，量子计算机在理论上可以比任何传统计算系统更快地解决特定问题，而传统计算系统无法做到这一点。随着科学技术的进步，人们发明了新的方法来更新当前的技术和计算系统，从而实现技术突破。从 1832 年查尔斯·巴贝奇 (Charles Babbage) 的思想结晶到 1941 年德国工程师康拉德·楚泽 (Konrad Zuse) 发明的第一台可编程计算机，计算机领域多年来取得了显著的进步。虽然现代计算机比早期的计算机速度更快、更紧凑，但它们的根本原理仍然是相同的，即操纵和解释二进制位的编码，将其转化为对人类有用的计算结果。然而，1900 年，尼尔斯·玻尔 (Niels Bohr) 和马克斯·普朗克 (Max Planck) 提出了量子理论，该理论将彻底改变计算世界并催生量子计算。量子计算是一个多学科领域，它利用量子力学原理来解决传统计算机难以处理的问题。量子计算机和传统计算机的主要区别在于它们的基本运行方式——量子计算机利用量子力学原理有效地解决问题，而传统计算机则依靠经典物理学原理来处理信息。量子计算机使用量子比特（经典比特的量子对应物）来运行，并且遵循与使用二进制系统的传统计算机不同的规则集。与仅表示 0 或 1 的传统比特不同，量子比特可以存在于状态叠加中，从而允许并行处理和复杂计算。量子计算机的存在不仅会成倍地加快计算速度，而且还将使我们能够以更高的准确度和精度更好地理解基本量子现象。所有这些都使量子计算机能够彻底改变信息处理，因为它们能够解决传统计算机无法在多项式时间内解决的问题，例如加密、整数分解和优化。
汽车智能座舱交互设计研究综述 - 包装工程
1 ）交互性与安全性的矛盾问题。在当前智能座 舱所处的发展阶段，新型人车交互方式的安全性尚需 要进一步检验，繁复的人机交互会对驾驶人造成分神 影响甚至带来安全隐患；在未来智能座舱发展的第三 阶段，还将面临着人车交互的信任问题。解决该问题 是智能座舱实现实质性发展的关键。 2 ）舱内交互与舱外交互的协同问题。智能座舱 作为移动生活智慧终端的“第三空间”，其交互范畴 需全面覆盖汽车舱内及舱外的立体化时空场景，不仅 需要解决舱内的人机交互问题，也要解决舱外的人机 交互问题，以及舱内舱外人机交互的协同问题。现有 研究已部分解答了该问题，但仍需结合真实应用场景 继续深入研究。 3 ）智能座舱与其他智慧生活形态的连接问题。 汽车智能座舱是智慧城市的重要组成部分，其交互设 计不是孤立的，需有机对接到整个智慧城市的系统 中。目前，对该问题的研究关注还比较少，有较大的 研究空间。 4 ）智能交互的应用实现问题。虽然智能交互的 部分关键技术已实现了突破，但离普遍应用还较远。 其根本原因在于交互技术的发展还不够充分，主要体 现在信息感知、信息传输、信息处理等三个方面，具 体为传感探测仪器的精度不足、高速物联通信基础设 施建设不足、芯片及软件产品的算力不足。这些问题 的解决将决定智能座舱交互设计的发展速度。 综合以上研究现状与问题分析，汽车智能座舱交 互设计的发展趋势总结如下： 1 ）交互模态多元化、复合化。基于视觉、听觉、 触觉等多感官通道的立体融合式交互模态将成为主 流，结合更加深入的效率、安全、信任等人机交互研 究，将逐渐发展成为全面的智能交互体系。 2 ）交互方式人性化、情感化。虽然交互模态日 益多元化，但座舱人机交互的方式将变得越来越简 单，汽车将自发迎合人的自然交互习惯，让驾驶员以 更少的注意力完成更多的人机交互，从而找到智能座 舱交互性与安全性的平衡点。同时座舱人机交互将更 注重对人的情感需求的感知与响应，成为情感化的智 能伙伴。 3 ）交互设计场景化。智能座舱的交互设计将结 合更多的场景催生更丰富的交互方案，不仅从车内场 景扩展到车外场景，也会由单一场景扩展到复合场 景，甚至扩展到智慧生活的任意场景中，并实现交互 模式的订制化，使汽车智能座舱真正成为未来智慧生 活空间的一部分。 4 ）交互相关技术日益成熟。在国家政策的持续 引导与驱动下，硬件技术、软件技术、物联通信基础 设施等都将迎来持续的建设、发展与完善，为智能座 舱交互设计的全面发展提供技术基础。
RB-929 IntelliMetricTM 如何对论文答案进行评分？
根据书面评估来评估考生的技能当然不是什么新鲜事。书面评估的记载可以追溯到公元前几百年的中国文官制度。虽然我们可能不再像中国人曾经做的那样把考生关在监狱里，不完成评估就拒绝释放他们，但今天的写作评估与古代中国文官考试的相似之处比我们愿意承认的要多。尽管如此，书面评估在过去的几个世纪里还是发生了一些变化。可以说，书面评估中最显著的创新之一是自动作文评分的出现，或者说是使用计算机来协助评估评估问题的书面答案。自动作文评分运动可以追溯到 20 世纪 60 年代初。在 20 世纪 60 年代初期至中期，Ellis Paige 博士证明可以使用计算机来对学生对作文问题的书面答案进行评分。自动作文评分自 20 世纪 60 年代诞生以来已取得了长足的进步，但 Paige 博士仍然值得认可和赞扬，因为他发明了最早的实用自动作文评分系统。他的远见和创新催生了当今的自动作文评分系统。时光荏苒几十年，Vantage Learning 的 IntelliMetric™ 自动作文评分系统已成为自动作文评分领域的最新技术。IntelliMetric 基于可追溯到 20 世纪 80 年代的研究和开发，自 1998 年以来已成功用于对开放式作文式评估进行评分。IntelliMetric 是第一个在商业上取得成功的工具，它能够管理开放式问题并在几秒钟内为学生提供即时反馈。随着人们对自动作文评分的兴趣日益浓厚，也带来了许多问题。本文对其中一些问题提供了答案。简介计算机无处不在。我们的几乎每个方面都能感受到它们的存在。从工作场所到家庭，计算机都承担了新的角色。几年前还没有电脑的地方现在都依赖电脑。我们每次打电话、开车或在银行进行交易时都依赖电脑。毫不奇怪，电脑在教育领域也变得无处不在。从学生的桌面到行政走廊，都能感受到电脑的存在。最近，电脑已经占据了
预测性 AIOps 中的 Agentic AI
摘要 Agentic 人工智能 (AI) 与预测性 AIOps（IT 运营的人工智能）的集成正在彻底改变 IT 系统的管理，显著提高 IT 的自主性和性能 (Smith & Johnson，2023)。本文探讨了 Agentic AI 在赋能 AIOps 平台主动预测、识别和解决系统问题方面的潜力。通过利用预测分析和机器学习，AIOps 不仅可以提高运营效率，还可以最大限度地减少停机时间并支持复杂 IT 环境中的自主决策 (Lee 等人，2022)。我们研究了 Agentic AI 在改善性能指标、优化资源分配和减少对关键系统操作中人为干预的依赖方面发挥的关键作用 (Garcia & Patel，2024)。此外，本研究还探讨了对 IT 基础设施可扩展性、长期弹性以及向自治系统演进的影响 (Chen，2023)。研究结果强调了 Agentic AI 对未来 IT 运营的变革性影响，展示了其促进更高水平的自动化和运营智能的潜力。关键词：Agentic AI、预测性 AIOps、IT 自主性、异常检测、资源优化、主动问题解决、自主决策、IT 运营管理、风险管理、IT 基础设施中的 AI。简介 AI 优化的运营尤其引人注目，因为它们发现了以前无法想象的可能性，这些可能性根本不需要，但对于将 IT 运营提升到新的水平是根本必要的 (Compagnucci & Kasyanov, 2023)。帮助催生此类系统的 AIOps 系统已成为卓越的计算机化系统，可同时促进和整合大规模 IT 管理和业务运营。该领域最新的实现之一是引入 Agentic AI 系统——能够做出决策的自主系统，可以从信息中学习并无需帮助即可适应新环境 (Lee & Patel, 2023)。被归类为 Agentic 的 AI 系统已被预测为一种系统，它通过实时分析环境来预测环境中的问题，并在问题升级之前处理这些问题，同时减少 IT 系统运行的成本影响和停机时间，从而为 IT 业务的运营带来完全不同的范式转变 (Chen, 2024)。本文旨在分析 Agentic AI 在预测性 AIOps 背景下提高 IT 自给自足和效率方面的作用。我们还将重点关注异常检测和预防问题以及与其使用相关的资源优化挑战。此外，还将探讨在组织中使用此类系统的道德问题和风险管理的界限 (Smith, 2023)。技术进步带来的改进，特别是通过 - 在文献综述中结合 Agentic AI 预测性 AIOps 使流程变得更容易