XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System并不多
材料与工程技术
国际平台。获得先进高效火箭发动机和推进剂的信息并进一步发展它们的方法是遵循简单的机制、替代燃料系统和这方面的当前发展，以及进行原创研究[1-4]。尽管近年来有一些关于使用含能材料和金属硼化物作为固体火箭燃料的研究，这些研究变得越来越重要，但关于这一主题的综述资料并不多。因此，这篇综述文章将成为那些对“固体推进剂火箭发动机的含能材料和金属硼化物”感兴趣和/或想要研究的人的重要科学资源。2.固体推进剂火箭发动机在火箭发动机中，燃料和氧化剂的燃烧会释放出高温和高压[3]。用作推进剂的含能材料可根据燃料类型分为三类。这些是固体燃料、液体燃料和混合燃料系统，其中固体和液体燃料一起使用。固体推进剂火箭发动机比液体和混合燃料包含更少的组件，结构更简单
关于肌肤接触
从母乳喂养的角度来看，出生后立即与母亲保持肌肤接触至少一个小时的婴儿更有可能在没有任何帮助的情况下吸吮乳房，并且更有可能在没有任何帮助的情况下很好地吸吮乳房，特别是如果母亲在分娩期间没有接受药物治疗的话。吸吮良好的婴儿比吸吮不佳的婴儿更容易获得母乳。当婴儿吸吮良好时，母亲不太可能感到疼痛。当母亲的乳汁充足时，婴儿即使吸吮不佳也能获得大量母乳，尽管喂奶时间可能很长或很频繁，或者两者兼而有之，母亲更容易出现乳管堵塞和乳腺炎等问题。然而，在最初几天，母亲的乳汁并不多，良好的吸吮对于帮助婴儿获得可用的母乳非常重要（是的，即使有人用大吸奶器向您证明没有母乳，母乳还是有的）。如果宝宝没有很好地吸住乳头，母亲可能会感到疼痛；如果宝宝没有很好地吸到奶，就会想要长时间吸着乳房，这会加剧疼痛。
PA 疫苗对话项目
社交媒体上仍然充斥着反疫苗言论，而关于疫苗积极作用的反疫苗言论并不多； 由于社交媒体对社会影响巨大，因此有必要将其重新定义为具有医学和社会价值的资源和平台； 医疗机构需要实施社交媒体策略，以创建和扩大反击社交媒体上虚假信息的对话； 健康传播者与能够传播支持疫苗接种信息的当地有影响力的人合作将大有裨益。另一种策略可能是激励医疗从业者使用社交媒体作为与公众沟通的渠道； “我们最大的希望是，在社交媒体上有意义且安全地与 HCP 互动，促进医学和公共卫生界就 COVID-19 疫苗真相进行互联互通，并在疫苗实施的各个阶段持续进行这些信息传递工作。” （Hernandez 等人，2021 年。“COVID-19 疫苗社交媒体信息疫情：医疗保健提供者在解决错误信息和疫苗犹豫方面失误。”）
寻找具有类似人类认知和推理能力的可信、透明的智能系统
目前，我们看到人们对人工智能 (AI) 产生了浓厚的兴趣，尤其是对深度学习 (DL)/深度神经网络 (DNN) 的兴趣。原因之一似乎是此类系统所实现的无与伦比的性能。这导致人们对此类技术寄予厚望，这些技术通常被视为万能的解决方案。但大多数此类系统无法解释做出特定决定的原因（黑匣子），有时在其他系统无法解释的情况下会惨遭失败。因此，在医疗保健和国防等关键应用中，从业者不喜欢信任此类系统。尽管 AI 系统通常是从大脑中汲取灵感而设计的，但真正意义上利用大脑线索的尝试并不多。我们认为，要实现具有类似人类推理能力的智能系统，我们需要利用脑科学的知识。在这里，我们讨论了一些可能有助于设计智能系统的脑科学发现。我们解释了透明度、可解释性、从几个例子中学习以及 AI 系统的可信度的相关性。我们还讨论了一些可能有助于在学习系统中实现这些属性的方法。
Presidio县地热评估
最佳质量资源（边境地区）是一条大约16公里（10英里）宽的地带，沿着墨西哥从雷德福（Redford）延伸到该县西北角的大约。该区域中的热梯度高（按50°C/km的顺序），这意味着达到给定温度的钻孔深度相对较浅（这又意味着较低的项目成本）。大部分县，内部的2/3位于内部地区。尽管比边境地区凉爽，但该区域仍然是一个很好的资源，温度高于全球平均水平。尽管达到给定温度所需的钻井深度比边境地区更深，但它们仍在当前的技术之内，可能是经济的，并且可以轻松支持Marfa的人口中心。该县的东南角是大弯地区，是一个相对未知的地方。除表面地质映射以外，严重缺乏数据；因此，尽管可能落在边界和内部区域的范围内，因此在这里的潜力并不多，因此具有巨大的潜力。将需要在该区域进行新的井来钻探该区域的评估。提出了进一步的研究，该研究将为各方“购买”风险。
人工智能系统的需求获取与建模：实证研究
摘要：人工智能 (AI) 系统在最近获得了显著的关注，在构建 AI 软件系统时对需求工程 (RE) 提出了新的挑战。人工智能实践的 RE 研究并不多，实证研究也很少。此外，许多 AI 软件解决方案往往侧重于技术方面，而忽略了以人为本的价值观。在本文中，我们报告了一个案例研究，该案例研究使用我们的框架和以人为本的 AI 系统 RE 支持工具来引出和建模需求。我们的案例研究是一个移动健康应用程序，用于鼓励 2 型糖尿病患者减少久坐行为。我们与应用程序团队的三位专家一起进行了研究——一名软件工程师、一名项目经理和一名数据科学家。我们在研究中发现，在开发应用程序的第一个版本时，大多数以人为本的方面最初并没有被考虑。我们还报告了健康应用程序 RE 面临的其他见解和挑战，例如频繁变化的需求。
平台漏洞对人工智能系统的影响
在过去五年中，人工智能变得越来越流行，甚至催生了国家人工智能战略。在如此广泛的使用下，我们了解人工智能安全面临的威胁至关重要。从历史上看，对人工智能系统安全性的研究主要集中在训练算法中的漏洞（例如对抗性机器学习）或训练过程中的漏洞（例如数据中毒攻击）。然而，关于人工智能系统运行平台中的漏洞如何影响分类结果的研究并不多。在本文中，我们研究平台漏洞对人工智能系统的影响。我们将工作分为两个主要部分：一个具体的概念验证攻击，以证明平台攻击的可行性和影响；以及一个更高级别的定性分析，以推断大型漏洞类别对人工智能系统的影响。我们演示了对 Microsoft Cognitive Toolkit 的攻击，该攻击利用第三方库中的内存安全漏洞导致有针对性的错误分类。此外，我们还提供了系统漏洞的一般分类及其对人工智能系统的具体影响。
基于说话人识别的AI语音识别服务网络威胁分析
自动语音识别（ASR）是将人类的语音分析为语音信号，然后自动将其转换为人类可以理解的字符串的技术。语音识别技术已经从识别单个单词的初级水平发展到识别由多个单词组成的句子的高级水平。在实时语音对话中，高识别率提高了自然信息传递的便利性，扩大了基于语音的应用范围。另一方面，随着语音识别技术的积极应用，对相关网络攻击和威胁的担忧也日益增加。根据现有的研究，对技术开发本身的研究正在积极进行，例如自动说话人验证（ASV）技术的设计、准确率的提高等。但是，对攻击和威胁的深入和种类的分析研究并不多。在本研究中，我们针对配备自动识别技术的AI语音识别服务，提出了一种通过简单操纵语音频率和语音速度来绕过语音认证的网络攻击模型，并通过在商用智能手机的自动识别系统上进行大量实验来分析网络威胁。以此，我们旨在告知相关网络威胁的严重性，并提高对有效对策研究的兴趣。
网络时代与新知识时代 - Minerva Access
简介 社会和文化理论很少关注时间性与知识生产和传播之间的关系。人们倾向于以含蓄或间接的方式触及这种联系。一种常见的方法是通过技术或技术创新来建立这种联系。这试图表明，诸如印刷机之类的量子技术发展已经“加速”了生产和传播过程；或者最近计算机和计算机化也产生了同样的效果——只是在时间因素（大大缩短）和生产的知识数量（极大地增加）方面，这种效果要大得多（Rifkin，1987 年、1995 年；Castells，1996 年；Shenk，1997 年）。关于这些联系本身的研究并不多——这些联系可能是什么、它们如何发挥作用、它们可能产生什么影响，等等。此外，这些观点往往通过构成时间和知识的相当静态的形而上学类别来折射，这些类别源自康德、胡塞尔、柏格森或海德格尔的作品。最近，对时间与知识社会学的关系感兴趣的社会理论家以更细致入微和更现实的方式看待这种联系。不过，这些也往往是在更广泛关注的背景下进行的部分处理。例如，芭芭拉·亚当认为存在
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Excavation for foundations, substructures, basements, tanks, sumps, walls,chambers, manholes, trenches, poles, pits & general building works in all types of soils, vegetable earth, soft murum, running sand, shingle, turf clay, loam,peat, ash, shale, slag, chalk, garbage, muddy/ marshy/ slushy soil, marine clay, reclaimed land etc.对于从地面衡量的深度/提升，包括穿衣/修剪侧面，底部的平整和撞击，手动脱水，去除排名植被，在层中进行回填，不超过200mm的厚度，厚度超过200mm的厚度，压缩，压缩的材料不超过97％的材料，以实现材料的材料，以备件为构造构造的繁殖量，并构成相关的质量，并构成综合量的构造，并构成构造的构造，并构成构造的良好，并构成构造的良好，并构成构成的质量，并不多未来在所有者空间内使用或在150m的初始线索中处置，负载，卸载，升级，不包括支撑，支撑等。按照工程师的指示完成。