XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System创建
人工智能：欧洲和罗马尼亚初创企业格局概览及其决定其成功的因素 Adina SĂNIUȚĂ 国立政治研究和公共管理大学 6-8 Povernei St., Sector 1, 012104 布加勒斯特，罗马尼亚 adina.saniuta@facultateademanagement.ro Sorana-Oana FILIP 罗马尼亚 sorana.filip@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 已融入我们生活的许多方面；在科技驱动的时代，企业使用 AI 来提高生产力、更好地了解消费者行为或通过机器人提供服务。该研究基于 Filip (2021) 为论文进行的在线桌面和试点研究，概述了欧洲和罗马尼亚初创企业的格局以及决定其成功的因素，如产品开发核心团队专业知识、核心团队承诺和商业战略。该研究旨在为进一步研究罗马尼亚人工智能初创企业环境的论文创建一个框架，因为经济期刊预测，鉴于罗马尼亚在这一领域的潜力以及 IT、技术和机器人领域的人才库，市场将在不久的将来增长。关键词人工智能；初创企业；成功因素。介绍人工智能的一般性讨论人工智能 (AI) 有多种形式，从人脸检测和识别系统、搜索和推荐算法到数字助理、聊天机器人，
人工智能：欧洲和罗马尼亚初创企业格局概述及其决定其成功的因素 Adina SĂNIUȚĂ 国立政治研究和公共管理大学 6-8 Povernei St., Sector 1, 012104 布加勒斯特，罗马尼亚 adina.saniuta@facultateademanagement.ro Sorana-Oana FILIP 罗马尼亚 sorana.filip@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 已融入我们生活的许多方面；在技术驱动的时代，企业使用人工智能来提高生产力，更好地了解消费者行为或通过机器人提供服务。基于 Filip (2021) 为论文进行的在线桌面和试点研究，该研究概述了欧洲和罗马尼亚初创企业的格局以及决定其成功的因素，如产品开发核心团队专业知识、核心团队承诺和业务战略。该研究旨在为进一步的论文创建一个框架，该论文将深入研究罗马尼亚的人工智能初创环境，因为经济期刊预测，鉴于罗马尼亚在这一领域的潜力以及 IT、技术和机器人领域的人才库，该市场将在不久的将来增长。关键词人工智能；初创企业；成功因素。介绍人工智能的一般性讨论人工智能 (AI) 有多种形式，从人脸检测和识别系统、搜索和推荐算法到数字助理、聊天机器人或社交媒体。它的复杂性和动态性很难用一个定义来概括 (Zbuchea、Vidu 和 Pinzaru，2019)。据统计，到 2024 年，全球人工智能市场规模预计将达到 5000 亿美元（Statista，2021a），预计人工智能软件市场收入将达到 3275 亿美元（Statista，2021b）。尽管人工智能在过去几年似乎发展迅速，普及度不断提高，但人工智能的历史可以追溯到 20 世纪 50 年代，当时这一概念诞生于科学家、数学家和哲学家的头脑中。艾伦·图灵是第一个对这一主题进行广泛研究的人，他在他的论文“计算机器和智能”中描述了人工智能一词，以及它的构建和测试（Anyoha，2017，第 1 页）。随着图灵测试的引入，他
03.22.2023 创建陆军领土司令部...
空军和太空军的领土司令部沿袭了其前身的脚步，负责技术后勤协调和部署支持。CTAAE 的新颖之处在于其承担“保护-防御”领域的作战责任，以及为空军基地、其部队及其人员的利益提供本地支持的基本作用。超过19,000人将继续得到CTAAE的支持，CTAAE被赋予领土使命，旨在巩固AAE构成的战斗工具。
Petrobras和RégiaCapital创建生物经济基金-MZIQ
Rio de Janeiro，2025年2月6日 - PetróleoBrasileiroS.A. - Petrobras宣布建立一个与RégiaCapital合作的合作型，在公司的合作中，建立了生物经济和基于自然的解决方案社会环境项目（PETROBRAS BIOECONEMY FUNCE）的企业，并以不利的投资为重点。Petrobras向该基金分配了5000万新元，Régia贡献了5000万雷亚尔。这是Petrobras的自愿社会环境投资，补充了公司的其他社会责任计划。该基金旨在支持巴西的社会环境项目，目的是将其转变为可持续的企业，从而产生大规模的积极影响，并在利用这些计划的同时保留Petrobras分配的资本。任何财务回报都将被重新投资，以进一步扩展社会环境福利。项目的选择将优先考虑对气候行动和生物多样性保护至关重要的领域，例如亚马逊；森林砍伐压力下地区的行动；倡议对工作和收入产生积极影响；有可能产生高融合碳信用额的项目；以及生物多样性信用以及动物群和动植物修复。PETROBRAS生物经济基金是巴西第一个采用相关薪酬模型的人，该薪酬模式将财务激励措施与可持续性目标保持一致。也就是说，基金的绩效费根据项目的社会环境影响率而有所不同。RégiaCapital是由JGP和BB资产创建的可持续投资平台。考虑经济，社会，环境，创新和可持续发展影响指标，该基金还具有项目选择的治理结构。通过这些创新的财务机制，该基金旨在成为对巴西生物经济部门发展的可扩展枢纽。选择RégiaCapital作为PETROBRAS生物经济基金的经理是通过涉及各种机构的建议的竞争过程制定的。基金的创建与Petrobras的2050年战略计划和2025-2029商业计划保持一致，其中包括促进巴西领土上的保护和环境恢复行动的指南。
PharmAML：创建一个机器学习过程来分析动作机理＆
●随机森林：一种合奏学习算法，该算法构建了多个决策树并结合了输出以提高准确性并减少过度效果。●XGBoost：像随机森林一样，XGBoost是一种集合学习算法，但它使用梯度提升来依次构建决策树，在每个步骤上纠正错误，以提高准确性和效率。●KNN：一种基于实例的学习算法，该算法基于其K最近的K最近邻居的多数类或通过平均值来预测值。●XGBlend：我们创建的XGBoost模型！将标准神经网络与XGBoost体系结构相结合，以提高算法处理的速度。●1D-CNN：使用卷积层将每一行视为1D序列的卷积神经网络，以捕获特征相互作用并提取图案，以提高预测性能。●TABNET：专为表格数据而设计的深度学习模型，利用注意机制动态选择相关特征，从而实现可解释性和有效的学习。
自2020年1月以来，Elsevier创建了一个与
最近发生的严重急性呼吸综合症冠状病毒-2（SARS-COV-2）在许多国家继续进化，造成冠状病毒病（COVID-19）的爆发（COVID-19），并为全球公共卫生带来了威胁生命的临床问题。虽然肺是SARS-COV-2介导的病理后果的主要靶标，但该病毒似乎会侵入大脑并引起不可预测的神经系统效果。在后期，Covid-19可以发展为肺炎，急性呼吸衰竭，神经退行性和多器官功能障碍，导致死亡。尽管COVID-19患者的显着部分已经从临床症状中恢复过来，但SARS-COV-2感染对肺部，心脏，大脑和其他器官在后发现状态下的结构和功能特性的病理影响仍然未知。目前，迫切需要采取补救措施来对抗这一Dev-ating Covid-19。肉毒杆菌毒素（BONTS）是有效的神经毒素，可以诱导人类的肌肉和急性肺部停滞。然而，众所周知，纯纯的Bont纯剂量会减轻慢性咳嗽，呼吸困难，肺炎，急性呼吸衰竭，循环异常，心脏缺陷和各种神经系统抑制作用，这些神经系统缺陷已被认为是共证临床症状的明显临床症状。©2020作者。由Elsevier B.V.这是CC BY-NC-ND许可证（http：//creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章。Considering the fact, this review article provides 1) an overview of the SARS-CoV-2 mediated pathological impact on the lungs, heart and brain, 2) sig- ni fi es the therapeutic uses of BoNTs against pulmonary failure, cardiac arrest and neurological de fi cits, and 3) empha- size the rationality for the possible use of BoNT to prevent SARS-CoV-2 infection and manage COVID-19.
自2020年1月以来，Elsevier创建了一个与
1。Sun H，Ning R，Tao Y等。中国武汉的244名年龄较大的244名年长的死亡率因素：一项回顾性研究。J am Geriatr Soc 2020; 68：e19-e23。2。柏林DA，Gulick RM，Martinez FJ。严重的Covid-19。n Engl J Med2020。NEJMCP2009575。[epub在印刷前]。3。Zhou F，Yu T，Du R等。 中国武汉成人住院患者死亡率的临床过程和危险因素：一项回顾性队列研究。 lancet 2020; 395：1054 E 1062。 4。 Arons MM，Hat Fipeld KM，Reddy SC等。 在熟练的护理设施中的症状性SARS-COV-2感染和传播。 n Engl J Med 2020; 382：2081 E 2090。 5。 efrati ido yl。 以色列在发现Corona-tirus病毒病例的疗养院中进行毯子测试。 2020。 可用：https：//www.haaretz.com/israel-news/。 高级 - 以色列到爆发 - 在纳塞式 - 塞氏菌 - 孔纳病毒-cases-cases-found-1.8751215。 2020年4月30日访问。 6。 Park SW，Champredon D，Weitz JS，Dushoff J. 一种基于实用的融化方法，可从其速度中推断流行病的强度。 流行病2019; 27：12 E 18。 7。 以色列工作人员的时代。 社会工作者感染后，耶路撒冷协助锁定生活设施。 耶路撒冷，以色列：以色列时代； 2020。 8。 Armitage R，Nellums LB。 covid-19和隔离老年人的后果。Zhou F，Yu T，Du R等。中国武汉成人住院患者死亡率的临床过程和危险因素：一项回顾性队列研究。lancet 2020; 395：1054 E 1062。4。Arons MM，Hat Fipeld KM，Reddy SC等。在熟练的护理设施中的症状性SARS-COV-2感染和传播。n Engl J Med 2020; 382：2081 E 2090。5。efrati ido yl。以色列在发现Corona-tirus病毒病例的疗养院中进行毯子测试。2020。可用：https：//www.haaretz.com/israel-news/。高级 - 以色列到爆发 - 在纳塞式 - 塞氏菌 - 孔纳病毒-cases-cases-found-1.8751215。2020年4月30日访问。6。Park SW，Champredon D，Weitz JS，Dushoff J. 一种基于实用的融化方法，可从其速度中推断流行病的强度。 流行病2019; 27：12 E 18。 7。 以色列工作人员的时代。 社会工作者感染后，耶路撒冷协助锁定生活设施。 耶路撒冷，以色列：以色列时代； 2020。 8。 Armitage R，Nellums LB。 covid-19和隔离老年人的后果。Park SW，Champredon D，Weitz JS，Dushoff J.一种基于实用的融化方法，可从其速度中推断流行病的强度。流行病2019; 27：12 E 18。7。以色列工作人员的时代。社会工作者感染后，耶路撒冷协助锁定生活设施。耶路撒冷，以色列：以色列时代； 2020。8。Armitage R，Nellums LB。covid-19和隔离老年人的后果。柳叶刀公共卫生2020; 5：e256。
通过交互式3D代创建想要的东西
最近进步[20，29，30]中的2D图像结构，以方法为例，例如在广泛的文本图像配对数据集中受过训练的扩散模型（例如，Laion-series [31]），在与文本提示符的一致性图像中取得了显着的前进。尽管取得了成功，但实现对图像产生的精确控制以满足复杂的用户期望仍然是严重的挑战。ControlNET [38]通过在特定条件数据集上进行微调修改Foun-odation-2D扩散模型来解决此问题，从而提供由用户特异性输入引导的微妙控制机制。另一方面，尽管有希望的进展[27，35]，但与2D图像生成中遇到的那些相比，3D对象的生成更为复杂。al-尽管从透视感中观察到了进步，包括直接3D数据集[10，25]上的3D扩散模型，以及将2D扩散率提升到3D复位（例如NERF [21]）通过SDS损失的技术优化[27]，没有完全对生成Ob-Ob-ob-ob-ob-jects的控制。对初始文本提示或2D参考图像的依赖严重限制了发电的可控性，并且通常会导致质量较低。文本提示缺乏准确传达复杂3D设计的特异性；尽管2D参考图像可以告知3D重建，但它们并没有捕获3D结构的完整深度，可能导致各种意外的人类。此外，基于2D图像的个性化缺乏直接3D操纵可以提供的灵活性。这些障碍表明需要采取不同的策略。实现可控制的3D发电的直接想法是将控制网络调整为3D生成。但是，该策略遇到了重大障碍：（i）3D的控制信号本质上更为复杂，这使得与2D范式相比，有条件的3D数据集对构成的3D数据集进行了挑战； （ii）3D域中没有强大的基础模型，例如2D [20]的稳定扩散，阻碍了此时开发微调技术的可能性。结果，我们倾向于
![征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术](/simg/9/997626a7f59d17e25a28a70110fbadb440a4a51a.png)
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术