XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System先行
引用方式：Moruzzi Marques, PE, & Alves, JCQ (2025). A Chayanov 的农民乌托邦和当代更公正、更生态的乌托邦观点
摘要：对于社会学家诺伯特·埃利亚斯来说，托马斯·莫尔在 16 世纪开创的乌托邦文学流派的出现是现代世界转型的重要标志。从那时起，乌托邦作品表达了对国家角色越来越多的思考。它涉及构想一种基于被接受为合法的道德原则的社会组织模式。亚历山大·恰亚诺夫的思想代表了这些思考，他将农民乌托邦理想化为一个公正世界的视角，具有生态正义的先行原则。这种类型的乌托邦目前激发了无地农村工人运动 (Movimento dos Trabalhadores Rurais Sem Terra, MST) 的选择和行动，旨在实现土地获取的民主化。圣保罗州 MST 倡导的“Comuna da Terra”定居点概念与恰亚诺夫的乌托邦有许多相似之处。此类案例研究对于讨论巴西变革方向的构建大有裨益。
利用人工智能预测未来：2050 年兵库县研究 - 兵库县
○ 为了向未来愿景研究会提供基础信息，我们与京都大学（Kokoro研究中心）和日立制作所（日立京都大学实验室）合作开发了基于AI的模型。预测法，制定了2050年兵库县可能出现的未来社会情景（虽然使用这种方法已有多次先例，但这是首次制定情景来制定愿景为地方政府）。 ）
拍卖
美国在中国的军事活动，从参与多国干预镇压义和团起义到日本袭击珍珠港。故事强调了部署到中国的美国陆军、海军和海军陆战队人员的邮件中使用的各种邮政标记，包括最早和最新的已知邮戳、挂号邮件、来信标记、各种军事站、费率研究和其他相关信息，库格尔先生花了几十年时间收集这些资料，并雄辩地传达了这些信息。该收藏包括查菲将军（驻华美军救援远征队指挥官）寄给南卡罗来纳州伦道夫将军的封信、通过日本邮局、天津美国邮政站寄出的先行邮件、来自德国的挂号封，带有罕见的“收到中国军事邮政站 1 号”邮戳（记录不到 5 张），以及许多其他封信。该收藏有 180 多个封信和卡片，可以轻松转变为金牌展示（网络照片）................................................................ 5,000.00
为贯彻落实党中央、国务院关于人工智能发展的决策部署，推动人工智能技术在开源开放的产业生态中不断自我优化，充分发挥基础通用标准、伦理标准、安全标准、隐私标准的引领作用，指导人工智能国家标准、行业标准、团体标准的制定、修订和协调，形成标准引领人工智能产业全面规范发展的新格局，制定《国家新一代人工智能标准体系建设指南》。
全面贯彻党的十九大和十九届二中、三中、四中全会精神，落实党中央、国务院关于新一代人工智能发展的决策部署，坚持市场驱动与政府引导相结合，按照“统筹规划、分类施策、市场主导、急用先行、跨界融合、协同推进、自主创新、开放协作”的原则，立足国内需求，放眼国际，建立新一代人工智能国家标准体系，加强标准顶层设计和宏观指导。加快创新技术与应用转化为标准，加强标准实施和监督，推动创新成果与产业深度融合。注重对智能制造、工业互联网、机器人、车联网等相关标准体系的统筹和支撑。深化人工智能标准国际交流合作，注重国际国内标准协同，充分发挥标准对人工智能发展的支撑引领作用，保障高质量发展。
密歇根州马萨索加东部恢复实施战略
活动 a) 开展 3 项对恢复有意义的研究项目，其中可能包括：a) 继续调查蛇类真菌病的流行程度、分布和对种群水平的影响 b) 继续进行基因研究，以监测基因健康和近交衰退，而不是人口统计数据 c) 研究改进蛇类和冬眠场所检测的方法/技术 d) 调查 EMR 的威胁和限制因素（例如，移动障碍、走廊需求、规定火灾的影响、入侵物种的影响、收集和迫害、支持种群的最低栖息地要求）e) 更好地了解 EMR 对不同栖息地管理技术的反应 f) 确定密歇根州的 EMR 保护是否需要扩增、先行和/或圈养繁殖计划 g) 研究气候变化对北部和南部种群的影响 h) 完善栖息地适宜性模型 i) 了解哪些小龙虾洞穴最常用作冬眠场所以及入侵小龙虾如何影响 EMR
通过噪声不敏感的TSK模糊系统基于阶级竞争性学习
癫痫是由脑部神经元异常排出引起的运动，意识和神经的异常功能疾病。EEG目前是癫痫研究过程中非常重要的工具。 在本文中，提出了一种基于类间竞争性学习的新型噪声 - 不敏感的高吉型孔（TSK）模糊系统，以供脑电图识别。 首先，提出了一种称为PCB-ICL的贝叶斯框架中的可能聚类，以确定模糊规则的先例参数。 由可能的C均值聚类继承，PCB -ICL是噪声不敏感的。 PCB-ICL学习竞争关系中不同类别的集群中心。 所获得的聚类中心被同一类的样品吸引，也被其他类的样品排除在外，并从异质数据中推开。 PCB-ICL使用Metropolis-Hastings方法来获得最佳的聚类结果，以交替的迭代策略。 因此，学到的先行参数具有高解释性。 为了进一步提高规则的噪声不敏感性，采用了不对称的期望项和ho -kashyap程序来学习规则的结果参数。 基于上述想法，提出了TSK模糊系统，称为PCB-ICL-TSK。 对现实世界脑电图数据的全面实验表明，所提出的模糊系统可实现脑电信号识别的稳健性和有效性能。EEG目前是癫痫研究过程中非常重要的工具。在本文中，提出了一种基于类间竞争性学习的新型噪声 - 不敏感的高吉型孔（TSK）模糊系统，以供脑电图识别。首先，提出了一种称为PCB-ICL的贝叶斯框架中的可能聚类，以确定模糊规则的先例参数。由可能的C均值聚类继承，PCB -ICL是噪声不敏感的。PCB-ICL学习竞争关系中不同类别的集群中心。所获得的聚类中心被同一类的样品吸引，也被其他类的样品排除在外，并从异质数据中推开。PCB-ICL使用Metropolis-Hastings方法来获得最佳的聚类结果，以交替的迭代策略。因此，学到的先行参数具有高解释性。为了进一步提高规则的噪声不敏感性，采用了不对称的期望项和ho -kashyap程序来学习规则的结果参数。基于上述想法，提出了TSK模糊系统，称为PCB-ICL-TSK。对现实世界脑电图数据的全面实验表明，所提出的模糊系统可实现脑电信号识别的稳健性和有效性能。
语音回忆过程中脑电图回忆间隔的估计
图4显示了使用20倍交叉验证估计每个受试者的回忆间隔的结果。在图 4 中，横轴是时间，纵轴是来自 5 个受试者的 200 个样本（总共 1000 个样本）的准确率。红框内是语音回忆部分。前文研究 [2] 中的方法（图 4 中的蓝线）的准确率在语音回忆片段之间下降到 0.2，而本文提出的方法（图 4 中的橙线）则达到了 0.8 的稳定准确率。 从这些结果可以看出，可以说所提出的方法对于估计回忆间隔是有效的。然而，当我们观察所提出的方法在语音回忆部分之外的准确度时，我们发现与以前的研究相比，该方法将语音回忆部分之外的部分估计为回忆率的情况更为常见。这被认为是由于大脑中噪音的影响。因此，我们旨在通过将增加的 10 个样本应用于所提出的方法来减少这种噪音。结果就是图4中的绿线。在保持回忆部分的准确度的同时，非回忆部分的准确度得到了提高。基于这些结果，我们研究了所提出方法的最佳添加次数。结果如图5所示。图 5 显示了所有受试者对每个加法数字的准确率。蓝线表示整个时间内的平均准确率，橙线表示回忆期间的最大准确率。横轴是添加的样本数量，纵轴是准确率。通过添加 sigma，回忆部分的准确率得到了提高，达到了约 90%。另外，10 次添加等于 1 个样本。
德克萨斯州小儿和先天性心脏病中心
•戴尔儿童医疗中心与UT健康奥斯汀之间的新颖合作，这是奥斯丁德克萨斯大学戴尔医学院的临床实践，为患有冠心病的儿童和成人提供最佳护理，•综合的多学科心脏中心专注于重新开发具有先行心脏病的人的长期旅程，并通过良好的人进行研究，以改善健康和设计，以衡量健康和设计，并确定•确定•确定•确定，并衡量了•确定，并衡量了该计划，并确定，并确定，并确定，并确定，并确定，•创新，数据集成和健康转变倡议•心理社会团队集成到计划的结构中，以支持患者和家庭的结构•与卫生与护理价值研究所建立独特的伙伴关系，奥德尔计算工程和科学研究所，科克雷尔工程学院，科克雷尔工程学院，美术学院和麦科姆布斯学院的商业及其在德克萨斯州的商业和麦考姆斯大学的访问，重点是旨在改善，旨在改善社交，重点是旨在改善，旨在改善，旨在改善兴趣，旨在改善旨在，旨在改善，旨在改善旨在，旨在改善，重点是旨在改善，旨在提高旨在的社交活动，旨在提高旨在的社交活动，并旨在努力健康的决定因素
武縄 聡 博士（神経科学） 博甲第 11082 号 令和 6 年 3 月 25 ...
为了澄清控制雄性小鼠社会偏好的神经回路，Takeawa Satoshi使用光遗传学和化学遗传技术来检查雌激素β受体（ERβ）表达细胞的操纵的影响，这表达了内侧杏仁核（MEA）（MEA）对雌性小鼠的偏好。摘要如下： 在第1章中，作者总结了性类固醇激素对雄性小鼠社会偏好的影响，作为基于先前研究的本文的背景。 Here, the authors state that male mice can identify females in estrus that are suitable for sexual behavior based on olfactory information, and generally prefer females (RF) over non-estrus (XF) and other male individuals (IM), but prior studies have shown that when the ERβ gene of MeA is missing, preference between RF and XF, that is, preference based on female estrus, is inhibited, while preference between RF and IM, that is, preference based on gender, is not inhibited.作者指出，先前研究的结果仅指ERβ蛋白的功能，并且尚未阐明基于发情状态的女性偏好的神经回路基础。考虑到这些背景，作者指出，本文的总体目的是了解集中在MEA背面的ERβ阳性神经元如何调节雄性小鼠的两种偏好：基于女性的偏好和基于性别的偏好。在第2章中，作者解释了一般程序，并同时创建了ERβ-ICRE小鼠应变，这对于实现上述目标至关重要，使用CRISPR-CAS9系统。使用该小鼠将使实验能够在社交偏好测试中专门记录和操纵MEA-ERβ细胞。 在第3章中，作者描述了将纤维光度法应用于ERβ-ICRE小鼠的实验（实验1和2）。首先，在实验1中，作者透露，在“女性雌激素”偏好测试中记录MEA-ERβ细胞的神经活性，该测试在搜索RF时强烈激活MEA-ERβ细胞，并指出MEA-ERβ细胞会特别响应RF异常和显示出偏好的伴侣的可能性。接下来，在实验2中，作者指出，MEA-ERβ细胞专门用于RF。
结合工业 4.0 技术与...的方法
将工业 4.0 技术和 KPI 可靠性相结合以实现供应链绩效的方法 Yousra El Kihel a、Anne Zouggar Amrani a、Yves Ducq a、Driss Ameguouz b、Ahmed lfakir ca 波尔多大学，CNRS，IMS，UMR 5218，33405 Talence，法国；b 实验室 TSI，Univ USMBA，Fes，摩洛哥；c 生产部，PSA，肯尼特拉，摩洛哥 电子邮件：yousra.el-kihel@u-bordeaux.fr、anne.zouggar@u-bordeaux.fr、yves.ducq@u-bordeaux.fr、driss.amegouz@usmba.ac.ma、ahmad.lfakir@mpsa.com 摘要：在国际化的背景下，供应链变得越来越复杂，需要做出大量决策。供应链 (SC) 绩效的建模和测量已得到研究人员的广泛关注，然而工业 4.0 时代新技术的出现正在改变环境，并隐性影响供应链管理的关键绩效指标 (KPI)。尽管存在多种模型，但考虑到 KPI 的重要性以及同时包含工业 4.0 技术，没有一种模型是专门针对供应链运营管理的。本文提出了一种研究方法，针对一个参考模型来掌握供应链状态，并识别决策，称为 GRAILOG，从中构建一组 KPI 来支持不同的决策。然后描述和演示了一种称为 PPTechIP 的方法，用于引导和建议公司进行与构建可靠 KPI 相关的工业 4.0 转型。PPTechIP 基于一组雷达，这些雷达基于 GRAILOG 模型，分为供应链的不同决策级别和功能。计算进步潜力并协助经理做出决策。拥抱工业 4.0 时代的 PSA（法国汽车制造商）被选中实施该模型。使用建议的方法，结果为 PSA 的控制指标提供了一些有趣的见解。大数据、增强现实和协作机器人引起了 PSA 的高度关注，并被判定为继续跟进的先行技术，而云计算则被判定为一种警示技术，必须谨慎考虑过度投资。关键词、供应链管理、关键绩效指标、工业 4.0、技术、汽车行业