XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System前言
前言
在2011年1月25日开幕典礼上，澳门（UM）（UM）的模拟和混合信号VLSI（SKLAMSV）的国家主要实验室（UM）于今年成立了其存在的前十年。在开发的第一阶段（2011-2013）之后，实验室的主要人力和技术基础设施是在3年后建立并进行了正面评估的，我们进入了Evolution的第二阶段（2014-2016），在这里我们协助我们在新的世界阶段的新型研究中的合并和进一步的整合，在新的世界阶层中，在新的世界阶层中，在新的世界阶层中进行了新的umerce。在2017年，在第二次进行积极评估之后，我们开始了一个新时期（2017-2019），我们在扩大商业化活动的同时保持了世界级的最先进的电子状况。这是通过在Zhuhai UM研究所的微电子中心中的SKL-AMSV的第二个分支机构设置，该研究所逐渐与中国顶级公司在电子产品领域的合作开始了一些商业项目。除此之外，我们还在Hengqin推出了由Digifluidics指定的UM的第一家衍生公司，该公司首席执行官是实验室的博士学位毕业生。在人类和太空资源方面，我们的尺寸仍然是中等规模的，但是开发的工作质量极高，取得了世界顶水平的结果，并且我们有雄心勃勃的雄心，以伟大的决心和努力为中国最先进的电子产品的发展做出贡献。在那里发表的论文（芯片）多年来，SKL-AMSV的重要立面是IEEE ESSCC和IEEE JSSC。随后，在我们的第4届开发期（2020-2022）的计划中，我们建议进一步促进新兴应用和商业化的最新电子和微型系统，以与我们的原始座右铭：本地：从（世界）质量到2011年的（全国）质量，但在2011年创建的（这总是在我们的想法中创建的），并且反映了我们的想法，并且反映了我们的想法，并且反映了我们的不断发展，并且反映了我们的不断发展。在2017 - 2020年期间，在Esscc有30篇论文，我们在中国，香港和澳门的领导地位，并始终在世界上排名前10，2019年排名前十，其中8篇论文（筹码）仅落后于英特尔。此外，在2018年至2020年之间，在JSSC中有29篇论文（芯片），我们在世界9月的位置，在英特尔（Intel）的一张桌子上，以49个。此外，在本报告（2017-2020）所涵盖的时期中，我们的总体结果包括：7本书和章节； 196 International Rudere Journal文章（JSSC中的36条）； 110国际会议论文（在ESSCC中有30篇）； 19美国专利； 8份中国专利； 31位博士学位毕业生； 37名MSC毕业生； 3澳门科学技术发展基金（FDCT）的技术发明奖，2020年获得1次和2次奖品； 3 FDCT研究生奖（博士学位）和1个Takuo Sugano杰出远东纸质奖（Esscc 2018）（首先归因于中国的一支球队）。
第五届人工智能自然语言研讨会 (NL4AI) 前言
自然语言处理 (NLP) 是人工智能 (AI) 中的一个重要研究课题，因为它是不同科学和工业利益的目标。自然语言处于学习、知识表示和认知建模的交叉点。最近的几项人工智能成就已多次显示出它们对复杂推理任务的有益影响，在语言建模、处理和推理方面具有巨大的应用前景。然而，自然语言理解仍然是一个丰富的研究课题，其交叉融合涵盖了许多独立领域，例如认知计算、机器人技术以及人机交互。对于人工智能来说，自然语言是范式和应用的研究重点，但同时，它们也是从视觉到规划和社会行为等大多数智能现象的自动化、自主性和可学习性的基石。反思这种多样化且有前景的互动是当前人工智能研究的重要目标，完全符合 AI*IA 的核心使命。本次研讨会得到了 AI*IA NLP 特别兴趣小组 5 和意大利计算语言学协会 (AILC) 6 的支持，旨在广泛概述意大利人类语言技术 (HLT) 领域的最新活动。在此背景下，NL4AI 2021 的组织为研究人员提供了分享专注于多个领域的 NLP 的人工智能应用经验和见解的机会。2021 年版 NL4AI 与第 20 届意大利人工智能协会国际会议 (AIxIA 2021) 在同一地点举行，由于 COVID-19 大流行而在线举行。会议议程可在官方研讨会网站 7 上找到。征文活动共收到来自意大利（23）、德国（5）和法国（4）的 34 位作者的 12 篇投稿。经过审核，12 篇论文中有 10 篇被接受发表（接受率为 83%）。论文涉及
前言 - 印度空间研究组织
自 20 世纪 60 年代末成立以来，印度空间研究组织一直致力于实现其创始人维克拉姆·萨拉巴伊博士的愿景，即确保将先进技术应用于普通人和社会的实际问题，并在很大程度上实现了这一愿景。随着太空计划的发展，人们普遍认为，存在大量机会利用印度空间研究组织科学家和工程师努力开发的技术来开发具有更广阔市场潜力的产品。这是萨蒂什·达万教授的愿景，他早在 1975 年就通过创建一个正式的小组，为印度空间研究组织开辟了技术转让的途径。
柔性能源设备特刊前言
柔性能源设备是下一代可穿戴电子产品的基础。柔性能源设备有望具有多种功能，例如从光到电和从电到光的转换、摩擦电能产生能量、能量存储等。这些功能可以通过太阳能电池、发光二极管 (LED)、摩擦纳米发电机 (TENG)、电池和超级电容器等有效实现。柔性能源设备可以集成到柔性、可穿戴和/或便携式平台中，从而在信息、能源、医疗、国防等领域具有广泛的应用前景。然而，与刚性能源设备相比，柔性能源设备面临着更多挑战，需要在制造技术、材料创新、新颖结构设计和深入物理理解方面取得更多突破和研究努力。
![通过分层相关性传播增强核电站 AI 模型的可解释性 Seung Geun Kim a*、Seunghyoung Ryu a、Hyeonmin Kim b、Kyungho Jin b、Jaehyun Cho ba 应用人工智能实验室/b 韩国原子能研究院风险评估与管理研究团队，韩国大田儒城区大德大路 989 号街 111，34057 * 通讯作者：sgkim92@kaeri.re.kr 1.简介 随着人工智能 (AI) 技术的快速发展，各个领域的应用数量巨大。核领域也紧跟这一趋势，许多研究利用 AI 模型解决事件诊断和自动/自主操作等问题。然而，占据近期 AI 技术应用最大份额的深度神经网络 (DNN) 具有不透明且可解释性低的局限性。对于基于 DNN 的模型，很难了解模型的内部逻辑或模型如何从给定的输入推断出输出。由于这一限制，尽管基于 DNN 的模型的性能可以接受，但人们对将其实际应用于安全关键领域和与道德/法律问题相关的领域仍犹豫不决。为了克服可解释性低的限制，已经提出了许多可解释的人工智能 (XAI) 方法。XAI 方法可以提供详细的解释，例如模型的内部逻辑和输入与输出之间的关系。然而，尽管可解释性问题对于安全关键的核领域至关重要，但缺乏处理 XAI 的研究。在本研究中，为了提高核领域人工智能模型的可解释性和实用性，研究了分层相关性传播 (LRP) [1]，它是 XAI 方法之一，与其他 XAI 方法相比，它在许多应用中表现出更好的性能。论文的其余部分组织如下。在第 2 章中，对 XAI 和 LRP 进行了简要说明。第 3 章描述了可行性检查实验，第 4 章总结了本文。 2. 前言 2.1 可解释人工智能 可解释人工智能 (XAI) 是一种使人类轻松理解 AI 模型的技术。大多数 AI 模型在数据处理和解决问题的方法方面与人类不同。例如，AI 模型识别具有像素 RGB 值的图像，而人类则不能。提出 XAI 是为了减轻理解 AI 模型内部过程或推断某些输出的原因的难度。](/simg/d/dd5abf0752fcc9f891dc4a96743f916f96f28350.png)
通过分层相关性传播增强核电站 AI 模型的可解释性 Seung Geun Kim a*、Seunghyoung Ryu a、Hyeonmin Kim b、Kyungho Jin b、Jaehyun Cho ba 应用人工智能实验室/b 韩国原子能研究院风险评估与管理研究团队，韩国大田儒城区大德大路 989 号街 111，34057 * 通讯作者：sgkim92@kaeri.re.kr 1.简介 随着人工智能 (AI) 技术的快速发展，各个领域的应用数量巨大。核领域也紧跟这一趋势，许多研究利用 AI 模型解决事件诊断和自动/自主操作等问题。然而，占据近期 AI 技术应用最大份额的深度神经网络 (DNN) 具有不透明且可解释性低的局限性。对于基于 DNN 的模型，很难了解模型的内部逻辑或模型如何从给定的输入推断出输出。由于这一限制，尽管基于 DNN 的模型的性能可以接受，但人们对将其实际应用于安全关键领域和与道德/法律问题相关的领域仍犹豫不决。为了克服可解释性低的限制，已经提出了许多可解释的人工智能 (XAI) 方法。XAI 方法可以提供详细的解释，例如模型的内部逻辑和输入与输出之间的关系。然而，尽管可解释性问题对于安全关键的核领域至关重要，但缺乏处理 XAI 的研究。在本研究中，为了提高核领域人工智能模型的可解释性和实用性，研究了分层相关性传播 (LRP) [1]，它是 XAI 方法之一，与其他 XAI 方法相比，它在许多应用中表现出更好的性能。论文的其余部分组织如下。在第 2 章中，对 XAI 和 LRP 进行了简要说明。第 3 章描述了可行性检查实验，第 4 章总结了本文。 2. 前言 2.1 可解释人工智能 可解释人工智能 (XAI) 是一种使人类轻松理解 AI 模型的技术。大多数 AI 模型在数据处理和解决问题的方法方面与人类不同。例如，AI 模型识别具有像素 RGB 值的图像，而人类则不能。提出 XAI 是为了减轻理解 AI 模型内部过程或推断某些输出的原因的难度。
通过分层相关性传播增强核电站 AI 模型的可解释性 Seung Geun Kim a*、Seunghyoung Ryu a、Hyeonmin Kim b、Kyungho Jin b、Jaehyun Cho ba 应用人工智能实验室/b 韩国原子能研究院风险评估与管理研究团队，韩国大田儒城区大德大路 989 号街 111，34057 * 通讯作者：sgkim92@kaeri.re.kr 1.简介 随着人工智能 (AI) 技术的快速发展，各个领域的应用数量巨大。核领域也紧跟这一趋势，许多研究利用 AI 模型解决事件诊断和自动/自主操作等问题。然而，占据近期 AI 技术应用最大份额的深度神经网络 (DNN) 具有不透明且可解释性低的局限性。对于基于 DNN 的模型，很难了解模型的内部逻辑或模型如何从给定的输入推断出输出。由于这一限制，尽管基于 DNN 的模型的性能可以接受，但人们对将其实际应用于安全关键领域和与道德/法律问题相关的领域仍犹豫不决。为了克服可解释性低的限制，已经提出了许多可解释的人工智能 (XAI) 方法。XAI 方法可以提供详细的解释，例如模型的内部逻辑和输入与输出之间的关系。然而，尽管可解释性问题对于安全关键的核领域至关重要，但缺乏处理 XAI 的研究。在本研究中，为了提高核领域人工智能模型的可解释性和实用性，研究了分层相关性传播 (LRP) [1]，它是 XAI 方法之一，与其他 XAI 方法相比，它在许多应用中表现出更好的性能。论文的其余部分组织如下。在第 2 章中，对 XAI 和 LRP 进行了简要说明。第 3 章描述了可行性检查实验，第 4 章总结了本文。 2. 前言 2.1 可解释人工智能 可解释人工智能 (XAI) 是一种使人类轻松理解 AI 模型的技术。大多数 AI 模型在数据处理和解决问题的方法方面与人类不同。例如，AI 模型识别具有像素 RGB 值的图像，而人类则不能。提出 XAI 是为了减轻理解 AI 模型内部过程或推断某些输出的原因的难度。
《用于能源转换和存储系统的纳米材料》前言
近来，能源转换技术和高效能源存储系统开发领域的研究取得了许多突破。因此，世界经济正在从碳密集型经济转变为可再生能源型经济。由于其可用性和效率，对此类能源服务的需求很高，并且增加了研究人员对非预期来源的研究力度，导致全球变暖污染。例如，寻找可再生资源以节约能源，开发新技术以捕获二氧化碳并将其转化为有价值的产品对于保护环境至关重要。因此，开发其他替代方案，例如回收二氧化碳以发展碳中和经济，将有助于通过减少地方和全球层面的排放来保护生态系统。涉及纳米技术和纳米科学的多学科领域需要化学、生物学、物理学、材料科学和工程学等不同科学领域共同努力，应对可持续能源存储和转换技术的未来挑战。尤其是纳米材料，其独特的特性和表面特性，使这一过程具有巨大的应用前景，纳米材料是设计先进能源转换技术和高效储能系统的核心。
全球前言.pdf
• 由于数据、计算资源和新算法的可用性增加，我们更加关注机器学习，而不是手工知识工程。 • 深度学习、概率编程和多智能体系统的内容将得到扩展，每个内容都有自己的章节。 • 自然语言理解、机器人技术和计算机视觉的内容已进行修订，以反映深度学习的影响。 • 机器人章节现在包括与人类交互的机器人以及强化学习在机器人技术中的应用。 • 以前，我们将人工智能的目标定义为创建试图最大化预期效用的系统，其中特定效用信息（即目标）由系统的人类设计者提供。现在，我们不再假设目标是固定的，并且人工智能系统知道；相反，系统可能不确定它代表的人类的真正目标。它必须学习最大化什么，并且即使不确定目标也必须适当地运作。 • 我们增加了对人工智能对社会影响的报道，包括道德、公平、信任和安全等重要问题。 • 我们将练习从每章末尾移到了在线网站。这样我们就可以不断添加、更新和改进练习，以满足讲师的需求，并反映该领域和 AI 相关软件工具的进步。 • 总体而言，本书中约 25% 的材料是全新的。其余 75% 的内容已大量重写，以呈现该领域的更统一的图景。本版中 22% 的引文来自 2010 年之后出版的作品。
前言
制定好的战略很难，非常难。所有组织的领导者通常都会公开宣称他们拥有正确的战略，但这些努力往往不足以指导组织有效度过困难时期。高管们会在匿名调查中承认这一令人尴尬的事实，但绝不会公开质疑他们的公司是否拥有伟大的战略。更糟糕的是，他们常常不知道如何解决自己所处的困境。为什么制定伟大的战略如此困难？首当其冲的原因是战略决策的难度极大。战略涉及做出重大、相互关联且往往不可逆转的决策，以确保在不确定的未来取得长期成功。它通常涉及做出并证明别人认为愚蠢的赌注。更根本的是，战略涉及权衡：拒绝某些机会，以期实现更大的机会。然而，当需要直面即将到来的挑战，制定战略计划以分配资源来应对即将到来的挑战时，许多高管却无法满足需求。他们没有制定出伟大的战略，而是制定了理查德·鲁梅尔特 (Richard Rumelt) 所说的坏战略：他们描述趋势，阐明宏伟目标，用精辟的格言制作精美的图表，而且经常借助局外人的帮助。1 我们认为，他们是在回避问题。如何制定伟大的战略？领导者需要的是制定并有力地阐明高管团队关于如何实现其选定目标的论据。该论据可能涉及各种资源，如人员、技术、财务，甚至监管机构。最重要的是，论据
《超越摩尔：用于新兴记忆和神经形态计算的电阻开关器件》特刊前言
传统的基于电荷的存储器，例如动态随机存取存储器 (DRAM) 和闪存，正在接近其扩展极限。各种基于电阻的存储器，例如相变存储器 (PCM)、磁性随机存取存储器 (MRAM) 和电阻随机存取存储器 (RRAM)，由于其非挥发性、速度快、功耗低和尺寸小，可能实现高密度集成，长期以来一直被视为新兴存储器应用。最近，它们也被广泛研究用作神经形态计算的忆阻器，与数字存储器应用相比，神经形态计算对其电阻开关特性的要求截然不同。在过去十年中，从材料和物理机制到设备和神经形态系统，该领域取得了巨大进步。