XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System劳动密集型
一种人工智能增强模式识别方法来分析儿童的具体互动
摘要：本研究首先介绍了一种研究计算思维 (CT) 的方法，该方法是一种依赖于多模态转录本的创建和分析的具身现象。该方法结合了多模态的社会符号学方法，然后用于训练人工智能 (AI)，以识别参与者在教育机器人活动中反映其 CT 体现的行为模式。开发 AI 是为了减轻创建和分析多模态转录本的劳动密集型方面。研究结果表明，AI 增强的模式识别方法可以识别出与人类分析相似的活动集群，从而为儿童 CT 分析增加了一定程度的置信度，而这在人类分析中很难实现。
PENITY 2021 年 4 月最终结果
xxx 航空业是一个运营起来相当复杂的行业。该行业是资本密集型、劳动密集型、监管密集型、风险密集型、技术密集型。飞机系统中存在复杂的技术，要求精度，以及有效和高效工作的要求，这对飞机维护人员来说是一个挑战。 xxx 今年年中旺季，飞机航班频率不断增加，准点率要求也越来越高，使得维修人员更容易因人为因素而出现违规和差错。所有准备工作都经过精心策划，以确保飞机继续在适航状态下飞行，并确保维护人员的工作条件安全。 xxx 本期《PENITY》杂志将提醒所有人员从人为因素方面提高对违规和错误的认识。阅读愉快！
多年期工作计划：2022-2031
航空生态系统正在发生变化，首先是飞机本身。很快，传统飞机将与许多其他类型的飞行器共享空域，从超高效飞机、飞艇、无人机 4 和空中出租车到电动或超音速飞机，以及从太空港运行的飞行器和在商用飞机上方飞行的飞行器，例如在更高高度飞行的气球，或用于环境监测或为偏远地区提供高速互联网接入的气球。航空业也有望成为环境可持续的多式联运网络的一部分，为乘客提供智能出行选择和无缝出行体验。所有这些变化使得空域变得复杂而密集，无法使用当今构成 ATM 的劳动密集型程序和系统来管理或维持。
飞行模拟的趋势和最佳实践
IEEE（电气和电子工程师协会）、OGC（开放地理空间联盟）、SISO（模拟互操作性标准组织）、USGIF（美国地理空间情报基金会）、Khronos 集团等主要协会和许多其他组织正在确保模拟社区继续利用开放的行业标准和现代管道方法，除了传统的劳动密集型流程，即为模拟需求提供 GIS 源数据。这些智能团体还旨在解决数据归因的复杂问题，使所有依赖模拟的行业（国防、汽车、民用航空等）都能利用虚拟环境，它不仅是现实世界的美丽表现，而且是语义正确且可用于计算机视觉的数据集。
飞行模拟的趋势和最佳实践
IEEE（电气和电子工程师协会）、OGC（开放地理空间联盟）、SISO（模拟互操作性标准组织）、USGIF（美国地理空间情报基金会）、Khronos 集团等主要协会和许多其他组织正在确保模拟社区继续利用开放的行业标准和现代管道方法，除了传统的为模拟需求提供 GIS 源数据的劳动密集型流程之外。这些智能团体还旨在解决数据归因的复杂问题，使所有依赖模拟的行业（国防、汽车、民用航空等）都能利用虚拟环境，该环境不仅是现实世界的完美表现，而且是语义正确且可用于计算机视觉的数据集。
飞行模拟的趋势和最佳实践
IEEE（电气和电子工程师协会）、OGC（开放地理空间联盟）、SISO（模拟互操作性标准组织）、USGIF（美国地理空间情报基金会）、Khronos 集团等主要协会和许多其他组织正在确保模拟社区继续利用开放的行业标准和现代管道方法，除了传统的为模拟需求提供 GIS 源数据的劳动密集型流程之外。这些智能团体还旨在解决数据归因的复杂问题，使所有依赖模拟的行业（国防、汽车、民用航空等）都能利用虚拟环境，该环境不仅是现实世界的完美表现，而且是语义正确且可用于计算机视觉的数据集。
飞行模拟的趋势和最佳实践
IEEE（电气和电子工程师协会）、OGC（开放地理空间联盟）、SISO（模拟互操作性标准组织）、USGIF（美国地理空间情报基金会）、Khronos 集团等主要协会和许多其他组织正在确保模拟社区继续利用开放的行业标准和现代管道方法，除了传统的为模拟需求提供 GIS 源数据的劳动密集型流程之外。这些智能团体还旨在解决数据归因的复杂问题，使所有依赖模拟的行业（国防、汽车、民用航空等）都能利用虚拟环境，该环境不仅是现实世界的完美表现，而且是语义正确且可用于计算机视觉的数据集。
逆合成生命周期评估：热塑性塑料和人工智能融入复合材料系统的可持续性简述
在过去的 30 年里，聚合物复合材料行业蓬勃发展，为航空、能源和运输部门生产先进的结构材料。然而，交联热固性基质的使用与重大的报废挑战有关，这对该行业来说是一个关键问题。此外，该行业的特点是许多劳动密集型流程。根据工业 4.0 原则，已经确定了两条主要途径来提高可持续性：利用高性能热塑性基质和将人工智能融入制造业。然而，人们对这些技术的生命周期评估存在很大的担忧，这些担忧在初始计算中没有考虑到，包括聚合物合成的环境足迹和训练人工智能的能源需求。这一观点旨在解决化学原料可能产生的大量二氧化碳排放以及这些新技术的高计算要求。
![arxiv：2502.07418v1 [CS.CL] 2025年2月11日](/simg/g:\will\search\icon\source\1\144cb43ca7e2682bb3657dd81e74db12a236c447.webp)
arxiv：2502.07418v1 [CS.CL] 2025年2月11日
对气候变化和可疑性的认识不断提高，给制造商带来了减少碳足迹的压力。法规，例如欧盟公司可持续性报告（CSRD）和欧洲绿色协议，这强调了对透明和策划环境影响评估的需求。在此过程中的一个有趣的步骤是确定产品的环境影响，尤其是生产过程中产生的碳排放。lca数据库，例如生态发动机（Wernet等，2016），为此提供了详细的信息。但是，将BOM中代表的产品的原始组件与LCA数据库中的相关条目联系起来仍然是一项劳动密集型任务，需要对制造材料和流程的专业知识。人工智能的最新进展，特殊的大语言模型（LLMS）为自动化这一过程提供了机会。因为
向日葵对曼尼托巴经济的经济影响
统计加拿大行业帐户部估计超过250个经济乘数。在估计向日葵对曼尼托巴省经济的总影响时，我们会采用国家级乘数。这确保与现有的经济影响研究一致。乘数可用于我们的每种影响措施，即1）经济影响，2）就业影响和3）直接，直接+间接+间接+诱导水平的工资影响（图3）。与为复杂经济体使用乘数相关的一个挑战是，乘数会随着时间的流逝而变化，不仅可以反映新的经济现实，还可以反映方法上的发展。此外，构建乘数表既是数据又是劳动密集型，从而导致报告很少。截至写作时，最新的乘数是2018年（表8）。