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1/6/25, 上午 9:03 自杀式无人机如何改变乌克兰与俄罗斯战争的前线 - 《纽约时报》
早在 2022 年俄罗斯总统普京派遣俄罗斯机械化师越过乌克兰边境之前，无人机就已与现代武装冲突交织在一起。但此前的冲突中，双方从未如此广泛地使用无人机，无人机的形式和作用如此之多。这次转向将必要性与冷酷的计算融为一体。在乌克兰挫败俄罗斯的入侵、两军在对立的战壕中站稳脚跟后，两国的战术家都掌握了无人武器的致命一击、破坏性和经济优势。无人机的成本远低于其他具有同等威力或射程的武器，而且它们降低了使用者的风险，使用者在视线之外操作，通常超出了许多原本可能反击的武器的射程。当与移动互联网路由器和安全通信应用程序配合使用时，它们被证明具有极高的响应速度和精确度。对于那些面临伤亡惨重和征兵困难双重压力的国家来说，他们在保持队伍精简的同时，也增加了战斗力。
管理人工智能
人工智能 (AI) 越来越普及，对日常生活至关重要，从应用程序和各种智能设备到自动驾驶汽车和医疗设备。然而，随着万物互联和响应速度日益提高，人工智能也带来了一系列法律、社会、经济和文化挑战。涉及的利益相关者多种多样——涵盖全球各国政府、行业和用户——为如何最好地促进创新人工智能应用的安全和公平开发、部署和使用提供了独特的机遇和治理问题。世界各地的州、国家和国际监管机构都在积极考虑下一步如何监管这一系列技术，但几乎不清楚他们的努力如何相互借鉴和相互促进。这种状况表明需要采取新的嵌套治理方法，特别是在美国、欧盟和中国等领先的人工智能大国之间。本文概述了人工智能及其面临的诸多挑战，特别关注自动驾驶汽车，同时探讨了从多中心治理框架中可以吸取的教训以及如何将这种社会科学构造应用于人工智能世界。引言.................... ...
对话式人工智能的增量式基于图的语义和推理
下一代对话式 AI 系统需要：（1）逐步处理语言，逐个标记，以提高响应速度，并能够处理对话现象，例如暂停、重新开始和自我更正；（2）逐步推理，允许建立超出所说内容的意义；（3）透明且可控，允许设计人员和系统本身轻松确定特定行为的原因并针对特定用户组或领域进行定制。在这篇短文中，我们介绍了正在进行的初步工作，将动态语法（DS） - 一种增量语义语法框架 - 与资源描述框架（RDF）相结合。这为创建增量语义解析器铺平了道路，该解析器在话语展开时逐步输出语义 RDF 图。我们还概述了如何通过 RDF 将解析器与增量推理引擎集成。我们认为，这种 DS - RDF 混合体满足了上面列出的要求，产生了可用于构建响应式、实时、可解释的会话式 AI 的语义基础设施，可以针对特定用户群体（例如痴呆症患者）快速定制。
这是以下文章的同行评审前版本：Martinez, P., Blanchet, V., Descamps, D., Dory, J.-B., Four- ment, C., Papagiannouli,
利用频域干涉法和从头算分子动力学研究了非晶态碲化锗薄膜对飞秒激光激发的亚皮秒响应。表面动力学的时间分辨测量揭示了薄膜的收缩，其介电性能响应速度超过 300 fs。非平衡条件下的系统从头算分子动力学模拟使我们能够检索离子温度从 300 K 到 1100 K 以及电子分布宽度从 0.001 eV 到 1.0 eV 的原子构型。通过深入分析角度分布、声子模式和对分布函数来表征结构的局部有序性，这证明了向新的非晶态电子激发态的转变，该激发态在键合/结构上接近液态。我们的研究结果为涉及两个重要过程的硫族化物材料中的光学高激发态提供了新的见解：存储器件中的相变材料和静态场引起的 Ovonic 阈值开关现象。
碳纳米管场发射阴极的位置和态度公差作为离子发动机系统中的中和器*
使用小型卫星进行低成本空间应用，高分辨率的地球观察，电磁波（X射线，红外线等）的观察器，从天体物体发出的电磁波（X射线，红外线等），甚至是从重力波的观察到。这些任务的推进系统要求包括较大的脉冲和功耗的全部冲动，高响应速度，3位数字投掷范围和低推力噪声。1）以低推进剂和功耗的大量总脉冲，具有发射阴极的离子元素适合作为主要推进系统。对于小型卫星应用，2）功耗是一个重要因素。是电子源的吸引力候选者，因为它的功耗低于传统的阴极（例如空心阴极，微波炉放电阴极或射电频率放电阴极），并且不构成推动力。 它也不涉及容易产生故障的部件，例如阀门和质量流控制器。 电流密度是电子源的吸引力候选者，因为它的功耗低于传统的阴极（例如空心阴极，微波炉放电阴极或射电频率放电阴极），并且不构成推动力。它也不涉及容易产生故障的部件，例如阀门和质量流控制器。电流密度
自动服装样式识别和基于计算机的采矿
摘要。本文主要研究在服装样式识别中使用计算机辅助设计（CAD）技术，并探讨了如何将CAD技术与计算机视觉算法相结合以提高识别的准确性和效率。在本文中，开发了自动服装样式识别系统，包括图像预处理，功能检测，分类器设计和其他模块。此外，数据挖掘（DM）技术用于深入分析已确定的服装样式数据并提取有价值的信息。为了验证自动服装样式识别系统的性能和效果，本文设计了一系列实验。分析和比较实验结果后，已经发现该系统在识别精度，MAE和处理速度方面擅长。这些出色的性能使该系统具有很高的价值和潜力。此外，该系统已由用户对可用性，功能满意度，响应速度，接口美学，稳定性和可靠性进行了高度评估。用户认为系统界面是直观的，易于操作，功能齐全且稳定的，与此同时，系统响应迅速，视觉体验令人愉快，性能也很棒。调查结果证实了系统的功效和实用性，为未来的增强和优化奠定了基础。
基于视觉的小型无人机系统相对位置估计与拦截轨迹规划
13. 摘要（最多 200 个字）无人机系统 (UAS) 的普及加剧了恶意行为者利用该技术进行恶作剧或伤害的不对称威胁。现有的地面解决方案受到视线的限制，而人工操作的响应无人机响应速度较慢且劳动强度较大。因此，需要具备基于视觉的自主追击和拦截未经授权的无人机的能力。为了解决这个问题，作者开发了一种计算机视觉 (CV) 算法，用于在现场条件下检测、跟踪和估计悬停和移动的空中小型 UAS 目标的相对位置和范围。将基于 CV 的测量结果与 GPS 数据进行比较，以评估 CV 算法的范围和角度估计性能。然后，飞行控制算法利用简单的角度制导原理处理 CV 估计的范围和角度信息以追击和拦截目标。使用原型无人机对该算法进行了现场测试。这项研究将为商用现货反无人机能力的概念设计和硬件实现选择提供参考。更广泛地说，这项研究为自主物体跟踪应用的知识体系做出了贡献。
机器人最终效应器的关键技术的设计
摘要：随着自动化和情报行业的快速发展，机器人最终效应器的性能直接影响机器人系统的运行效率和应用范围，因此其研究和优化尤为重要。这项研究首先通过系统分析在不同的应用程序场景中确定了现有机器人最终效应器设计的性能瓶颈和局限性。然后，使用模块化设计方法开发了一种新型的执行器原型，并结合了最新的材料科学研究和机电一体化整合技术。在实验验证阶段，通过比较和测试新设计和旧执行器在关键绩效指标（例如精度，响应速度和负载能力）中的性能来确认新设计的有效性。平均偏差通常很低，大部分在0.05至0.09毫米之间，表明执行器可以在大多数情况下准确地定位预设目标位置。这项研究的价值在于，提出的最终效应器设计方案不仅改善了机器人的运营性能，而且具有良好的普遍性和适应性，为机器人技术的未来开发奠定了坚实的基础。这些成就有望大大促进机器人技术在制造，医疗保健和服务等行业中的广泛应用，并提高整个行业的自动化水平。
低功率消耗Igzo Memristor的气体传感器嵌入了异丙醇酒精气体的物物互联网监测系统中
摘要：低功耗气体传感器对于各种应用至关重要，包括环境监控和便携式物联网（IoT）系统。但是，常规金属氧化物气体传感器的解吸和吸附特性需要补充设备，例如加热器，这对于低功率IoT监测系统并不最佳。基于回忆的传感器（气体）由于其优势，包括高响应，低功耗和室温（RT）操作，已研究为创新的气体传感器。基于Igzo，提议的异丙醇酒精（IPA）气体传感器显示出105 s的检测速度，在RT时为50 ppm的IPA气体的高响应速度为55.15。此外，使用脉冲电压在50 µs中可以快速恢复到初始状态，而无需清除气体。最后，集成了一个低功率电路模块以进行无线信号传输和处理，以确保IOT兼容性。即使整合到IoT系统中，也证明了基于Igzo气体的传感结果的稳定性。这可以在〜0.34兆瓦时实现节能气体分析和实时监测，从而支持通过脉冲偏置恢复。这项研究提供了对物联网气体检测的实用见解，为敏感的低功率传感器提供了无线传感系统。
供应链中的生成人工智能
虽然生成式人工智能的初始应用在很大程度上仅限于用于生成内容和回答查询的离线预训练模型，但当这些模型能够与新数据源交互时，可能的用例将大大增加。特别是在企业环境中，当这些 LLM 可以与实时企业数据以及外部数据源交互时，它们将有助于提高生产力，使价值链更加灵活、适应性更强、响应速度更快。公司已经开始从 LLM 中获益，以解决跨职能领域的复杂问题，其中一个关键领域是供应链管理 (SCM)。随着消费者需求和期望的快速发展，供应链不断承受着适应和高效交付商品和服务的压力。将生成式人工智能集成到供应链运营中，为优化流程、提高运营效率和实现前所未有的敏捷性和响应能力提供了一个绝佳的机会。本文探讨了生成式人工智能在整个供应链生态系统中的变革力量，并强调了生成式人工智能与企业数据相结合的好处、在 SCM 中利用生成式人工智能的用例和公司示例，以及我们相信公司如何采用这种新时代技术来释放整个供应链的价值。