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World File Search System充其量
监视锂的充电状态和体积扩展...
该角色通常由电池管理系统（BMS）提供，该系统利用简单的电流，电压和脾气测量值来监视SOC和SOH在包装或模块级别上。流行的EV模型利用细胞组织为由中央BMS控制的模块。例如，特斯拉模型S包含7140×18 650个细胞（在16个平行和6个串联细胞的16个模块中），2个和2个串联电池，以及BMS MONI-MONI-MONI-MONI-MONI-MONI-MONI-MON-MONI-MON-MON-TOUCTION电池电压和温度，并防止过电压。3日产叶包含一个30 kW h电池组，该电池组由192个小袋单元组成，该小袋单元在8细胞模块，4和通过开路电压（OCV）和电荷计数（CC）方法组成。5此模块化BMS设计的可用数据范围有限，因此显示的范围值充其量是一个粗略的估计值。此外，模块级方法意味着它无法响应单个单元失败
ESG 和财务绩效：- NYU Stern
研究 ESG 与财务绩效之间关系的元研究已有数十年历史。然而，他们涵盖的几乎所有文章都是在 2015 年之前撰写的。这些分析发现，ESG 绩效与运营效率、股票表现和较低的资本成本之间存在正相关关系。五年后，我们看到 ESG 和影响力投资呈指数级增长——这在很大程度上是由于越来越多的证据表明，专注于重大 ESG 问题的商业战略与高质量的管理团队和更高的回报同义。举个例子：最近的一项研究调查了股市对 COVID-19 危机的最初反应（截至 3 月 23 日），发现在“危机应对”指标（基于人力资本、供应链以及产品和服务 ESG 情绪）上得分较高的公司股票回报率高出 1.4-2.7%（Cheema-Fox 等人，2020 年）。然而，这一话题仍在争论中，一些人认为，公司和投资者应该坚持管理股价，而 ESG 充其量只是分散了人们对真正赚钱业务的注意力。
![b'in最近的地标结果[Ji等。 ，Arxiv：2001.04383（2020）]，显示在允许玩家共享无界维度的量子状态时，近似于两人游戏的值是不可决定的。在本文中，我们研究了量子系统的尺寸在t界面时，我们研究了两人游戏的计算复杂性。更具体地说，我们给出一个大小的半决赛程序，以实验12（log 2（at） + log（q）log（at）） /\ xcf \ xb5 2来计算添加剂\ xcf \ xb5-对具有T \ xc3 \ XC3 \ xc97 t -dimemensional量的两种玩法游戏的值的近似值 - 分别。对于固定尺寸t，此尺寸在Q中以q和准溶解度为单位，从而改善了先前已知的近似算法，而最差的运行时间保证最多在q和a中是指数。为了证明，我们与量子可分离性问题建立了联系，并采用了改进的多部分量子finetti定理，并具有线性约束，我们通过量子熵不平等得出。](/simg/g:\will\search\icon\source\1\1eb8edb93c176a0334628f287995a2757f02cfe3.webp)
b'in最近的地标结果[Ji等。 ，Arxiv：2001.04383（2020）]，显示在允许玩家共享无界维度的量子状态时，近似于两人游戏的值是不可决定的。在本文中，我们研究了量子系统的尺寸在t界面时，我们研究了两人游戏的计算复杂性。更具体地说，我们给出一个大小的半决赛程序，以实验12（log 2（at） + log（q）log（at）） /\ xcf \ xb5 2来计算添加剂\ xcf \ xb5-对具有T \ xc3 \ XC3 \ xc97 t -dimemensional量的两种玩法游戏的值的近似值 - 分别。对于固定尺寸t，此尺寸在Q中以q和准溶解度为单位，从而改善了先前已知的近似算法，而最差的运行时间保证最多在q和a中是指数。为了证明，我们与量子可分离性问题建立了联系，并采用了改进的多部分量子finetti定理，并具有线性约束，我们通过量子熵不平等得出。
b'in最近的地标结果[Ji等。，arxiv：2001.04383（2020）]，显示在允许玩家共享无限维度的量子状态时，近似两人游戏的值是不可决定的。在本文中，我们研究了量子系统的尺寸在t界定时，两人游戏的计算复杂性。更具体地说，我们给出一个半尺寸的尺寸的程序，以实验12（log 2（at） + log（q）log（at）） /\ xcf \ xb5 2来计算附加\ xcf \ xb5-关于具有T \ xc3 \ x97 t -dimum量的两次播放游戏的值的附加值，近似值，该量的量游戏分别。对于固定尺寸t，这在Q中以Q和准多态的多项式缩放在A中，从而改善了先前已知的近似算法，其中最差的运行时保证最充其量是Q和A中的指数。为了证明，我们与量子可分离性问题建立了联系，并采用了改进的多部分量子finetti定理，并具有线性约束，我们通过量子熵不等式得出。
超越可解释性的 AI 可解释性要求
摘要 随着人工智能 (AI) 在社会中的兴起，越来越多的人开始在日常生活中接触复杂且不透明的软件系统。这些黑盒系统通常难以理解，因此对最终用户来说并不可信。可解释人工智能 (XAI) 的研究表明，解释有可能解决这种不透明性问题，使系统更加透明和易于理解。然而，可解释性和可解释性之间的界限充其量是模糊的。虽然 XAI 中对可解释性有许多定义，但大多数定义都没有超越输出的合理性，即提供可解释性。与此同时，XAI 之外的当代研究已经采用了更广泛的可解释性定义，并研究了除算法及其输出之外的系统方面。在本立场文件中，我们认为 AI 系统的需求工程师需要考虑可解释性以外的可解释性要求。为此，我们提出了一个医疗领域的假设场景，该场景展示了 XAI 研究人员通常不会考虑的各种不同的可解释性要求。这篇文章旨在在 XAI 社区中引发讨论，并激励 AI 工程师在提出可解释性要求时跳出黑匣子。
研究文章对航空航天测试应用的SRS相似性的定量评估
冲击响应频谱（SRS）和目标冲击规范之间的相似性对于评估空间成分的合格检验的成功至关重要。资格测试设施通常利用冲击响应数据库进行快速测试。在特殊情况下，两种冲击（SR）的比较取决于视觉评估，这充其量是主观的。tis论文比较了评估冲击响应相似性的五种不同的定量方法。工作旨在找到最适合从Pyroshock数据库检索SRS的度量。五种方法是SRS的差异，平均加速度差异，平均SRS比率，无量纲SRS系数和均为平方的拟合方法。没有一个相似性指标可以说明目标SRS和数据库SRS之间偏差的迹象，从而使满足良好冲击测试的标准具有挑战性。我们提出了一个指标（加权距离），用于从这项工作中的冲击数据库中检索最相似的SRS SRS。加权距离的表现优于数据库SRS检索中的均方根优点和其他指标，以进行快速质量测试。
信息高速公路：现状和问题
对于那些认为信息高速公路（“I-way”）是将全国乃至全世界的计算机连接在一起，形成大型网络，允许即时访问大量信息和人员的人来说，一个原型系统已经存在，即互联网。对于那些拥有更广阔视野的人来说，互联网充其量只是一条双车道公路，而高速公路仍处于建设的早期阶段。戈尔副总统的愿景，称为国家信息基础设施（NII），将提供“一个由通信网络、计算机、数据库和消费电子产品组成的无缝网络，让用户可以轻松获取大量信息。”副总统经常提到让美国每所学校都能访问国会图书馆的藏书，这已经成为超级高速公路最终能力的象征，但这种访问需要数十亿美元的投资，用于技术、硬件、软件、培训，以及“数字化”目前以其他形式存在的大量文本、音频和视频材料。显然，这一愿景还远未实现，尽管私营部门已经进行了大量投资。副总统还希望将 NII 扩展到全球，称其为全球信息基础设施 (GII)。
面对面原则 - 卡迪夫大学出版社
Mike Gorman 和 Alun Preece 从头到尾都为这个项目做出了重要贡献，对项目产生了重大影响。Nicky Priaulx 是该项目的启发者之一。Darrin Durant 在所有与政治科学有关的问题上都提供了无私的帮助，尤其是对民主的分析。Charles Thorpe、Daniel Kennefick、Edgar Whitley、Jeff Shrager 和 Patrick Dahl 提供了有用的信息、想法和建议。许多研究过远程医疗咨询的研究人员帮助 Collins 完成了关于该主题的章节，但该章节并未收录在最后。如果没有 Riccardo Sapienza、Bill Barnes 和 Willow Leonard-Clarke，关于科学会议的部分充其量也只能是单薄得多。卡迪夫知识、专业知识和科学研究中心 (KES) 的会议在封锁期间转变为国际研讨会，定期提供见解和保证。四位匿名审稿人和第五位审稿人 Brian Martin（拒绝匿名）提出了非常有影响力的建议。我们的文字编辑非常勤奋，为我们避免了许多错误。这本书有六位作者，他们每个人都非常感谢其他五位作者，因为在争论中很容易陷入僵局时，他们让这本书得以出版。
Papa John's 提供人工智能服务，实现更高效的订购
各种烹饪风格的连锁餐厅都尝试过虚拟助手，这为顾客提供了另一个数字订餐渠道。然而，很少有快餐连锁店使用人工智能 (AI) 来帮助人类更快地接受订单并提供个性化服务。在这方面，Papa John's 认为它已经通过其人工智能辅助呼叫中心破解了密码。负责监督这项服务推出的 Papa John's 首席洞察和技术官 Justin Falciola 表示，这项名为 PapaCall 的呼叫中心计划在 COVID-19 危机期间发挥了关键作用，使那些不愿意与人接触的消费者能够订购披萨、饮料和其他食物。“像大多数公司一样，我们正在实时应对 [冠状病毒的影响]，”Falciola 告诉 CIO.com。“我们必须保证员工的安全，也必须保证客户的安全，同时继续提供最佳的客户体验。” Domino's 和 Papa Johns 率先尝试使用虚拟助理软件（如 Alexa 或 Google Assistant 应用程序）来帮助记录订单。但结果充其量也只是平淡无奇，因为大多数消费者更喜欢通过电脑和手机在线订餐，而不是使用语音订餐。
我对这个问题的反应是：“人工智能”会威胁艺术家吗？
首先，我们来明确一点——我不太喜欢把 MLA 称为“AI”，我更不想把这些当代“艺术”MLA 称为“AI”，因为这会让那些数学知识不太丰富的人将实际作用的机制混为一谈，认为它们在某种程度上与人类具有相同的机械能力，而事实并非如此。如果你想要争辩说当前的 MLA 可以有意识，我要告诉你，他们的生成网络充其量只是有机网络的类似网络表示的异形网络，但只代表一个子集，并且除了通过该同态之外，在拓扑上并不等同。如果你不太清楚这是什么意思，那也没关系。事实上，广为人知的“AI”研究故意忽视了他们的神经网络与生物神经网络的数学模型之间的拓扑分析，而将两者等同起来的大部分研究都是通过勾勒出他们达到预期结果的方法来实现的。也就是说：“人工智能”作为一个领域，充满了希望当前技术比现在更伟大的人，并且为了避免再次陷入人工智能寒冬，它可以带来大量资金，所以人们会撒谎，而这些谎言来自该领域受过良好教育的人，因此该领域之外的人就会相信他们，你就得到了一个永久的谎言。
推进数字取证调查的自动化
摘要 当传统的预防性安全机制无法遏制复杂而隐秘的网络犯罪事件时，数字取证可用于辅助这些机制。数字取证调查过程基本上是手动的，或者充其量是半自动化的，需要高技能的劳动力并投入大量时间。行业标准工具以证据为中心，仅自动执行少数前期任务（例如解析和索引），并且从多个证据源进行集成的能力有限。此外，这些工具始终是人为驱动的。这些挑战在当今日益计算机化和高度网络化的环境中更加严重。需要收集和分析的数字证据量增加了，典型案件中涉及的数字证据来源的多样性也增加了。这进一步阻碍了数字取证从业者、实验室和执法机构，导致案件积压导致调查和法律系统的延误。需要提高数字调查过程的效率，以提高速度并减少人力投入。本研究旨在通过推进数字取证调查流程的自动化来实现这一时间和精力的减少。使用设计科学研究方法，设计和开发工件以解决这些实际问题。总结一下，自动化数字调查系统的要求和架构