XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System弊端
T＆E电池碳足迹位置纸2023
摘要：几十年来一直研究了雷神，但目前尚不清楚其补充维珍提取的潜力。本综述介绍了可再生能源金属的尾矿/废岩，煤炭残留物以及副产品和主要生产材料（例如，CO，CO，NI，REES，MN，MN，LI）。估算污染潜力的地球化学特征方法必须补充矿物解放分析和过程测试，以可靠地估计雷德尼的经济潜力。国家和地区遗憾的表征工作目前存在于美国，欧洲，澳大利亚和中国，但将需要数年的时间才能大规模进行可行的运营。尾矿是全球大量以及已经提取和预处理的事实，这是最大的承诺，从而减少了能源和用水。所检查的加工方法，生物介绍似乎提供了最大的利益，潜在的弊端最少。提出了处理方法和质量来源的优点和挑战。迫切需要最佳的遗憾实践来改善资源估计，并避免在罗马尼亚和南非造成的行动时发生的尾矿大坝故障。兴趣令人振奋，因为它可以增加国内供应。如果进行适当的执行，那么在现有和遗产采矿活动影响的地区也可以改善循环和环境条件。
使用基于利益相关者模型的 AI 事件注释...
人工智能技术在企业中的应用日益广泛，使社会暴露于此类技术带来的有意或无意的有害影响。为了保护社会免受人工智能系统的负面影响，许多政府和公共部门组织以及私营公司和非政府组织都在努力制定政策、框架和指导方针，以保护社会免受此类系统弊端的影响。欧盟委员会已提出《欧盟人工智能法案》草案，作为规范组织使用人工智能系统的一种方法。要执行此类法规，必须评估人工智能系统可能产生的各种影响。在本研究中，提出了一种基于 ISO 26000 社会责任指南的利益相关者方法，作为捕获此类影响信息的方法。该方法以可重复使用的本体形式建模。通过在 Web 应用程序中实现此本体，可将其操作化。通过注释从 AIAAIC 数据存储库收集的真实世界人工智能事件，该数据库是从新闻报道中收集的人工智能事件的公开数据库，该应用程序创建知识库的示例。通过注释来自同一数据存储库的 50 个不同事件，证明了利益相关者方法的可用性。确定了利益相关者方法的优势以及进一步改进利益相关者模型和 Web 应用程序的一些机会领域。
Z一代对人工智能的信任
摘要：目的：本文探讨了Z世代（生于1995- 2009年）对人工智能（AI）的态度和观点，强调了它们与技术的独特关系。设计/方法/方法：研究的性质是探索性的；组织了三个焦点小组，其中包括总共34名参与者，每组包含8至12个人。样本包括Z世代的男性和来自各个民族的女性。他们是大学生（伊拉斯mus或第一周期计划）或高中生（国际学士学位课程）。发现：该研究发现了对AI，情感变化，感知的收益以及Z代表的熟悉程度。结果强调了对AI对隐私和道德挑战的潜力和忧虑的积极情感。实际含义：结果阐明了Z代消费者对AI的态度的组成部分，揭示了其维度和挑战。通过解决参与者确定的弊端和关键信任问题，公司可以更好地与这一越来越有影响力的一代联系，这引起了研究人员和从业人员的极大关注，并将在未来成为主要力量。独创性/价值：AI迅速成为一个至关重要的科学研究领域，其重要性将在未来几年显着增加。随着技术进步的加快，AI的潜在应用正在跨各个部门扩展。另外，AS
全球北部的清洁能源技术如何...
许多国家和组织（例如欧盟和联合国）对这些环境挑战没有看不见。他们确实试图过渡到更可持续和绿色的生活方式。电动汽车和可再生能源在政治议程上很高。然而，正如诸如希克尔（Hickel）这样的降解运动的拥护者所指出的那样，随着经济增长仍然是重点，人们的可持续性策略通常是有缺陷的。而不是减少消费，而是全球北方的消费量只有不同的消费。显然，这种绿色过渡所需的材料需要从某个地方提取。这种提取通常发生在较贫穷的国家，导致剥削，对环境的局部损害和健康问题。这加剧，甚至可能加剧不同地区和全球南部和北国国家之间现有的不平等现象。那么，这种“绿色过渡”的可持续性和公平性如何？，我们任命了四位最佳记者，以研究清洁能源技术所需的四种最重要的矿物质 - 铜，钴，镍和锂 - 并揭示了全球北方对经济增长的痴迷的弊端。我们选择了智利，刚果民主共和国，印度尼西亚和葡萄牙的全球四个采矿地点，环境和当地社区都会因采矿活动而受到威胁。其中三个位于全球南部，另一个位于全球北部，强调了全球北部驱动的全球南部地区的剥夺和不平等。
摘要集
“聚合物化学”可以创造文明的某些美好，但也可以解决非封闭全球元素循环的严重弊端。在一个虚构的循环和可持续发展的世界中，当前的“化石”商业计划将变得困难，而生物质作为单体和聚合物的来源是一个明显的替代方案。然而，生物质通常带有水和化学功能，这使得我们目前的催化工具箱相当差。水热重整（HTR）和水热碳化（HTC）是将碳水化合物（包括粗林业副产品，但一般是废弃生物质）转化为各种产品的化学过程。所有这些过程也都是自然发生的，产品大多是众所周知的，但工程可以在“贵重钢”中大大加速。我将介绍这些现在经典的过程，但重点介绍“水热腐殖化”，其中的聚合物产品对农业和土壤修复非常有用。与我们最初的预期相反，这些聚合物不仅通过其物理化学作用发挥作用，还打开了一个以前无法进入的生物“宇宙”。20亿公顷的可耕地实际上受到中度至重度土壤退化的影响，实际上需要20亿吨腐殖质，而这些腐殖质反过来可能通过土壤微生物的生物物质系统工程封存高达3500亿吨的二氧化碳。这不亚于人类过去十年的排放量。
工件过滤应用程序以增加通信BCI中的在线均等：在日常生活中使用
在开发可靠的脑部计算机界面（BCIS）方面，一个重大挑战是在获得的脑信号中存在伪影。这些文物可能会导致错误的解释，模型拟合不佳以及随后的在线绩效降低。此外，在家庭或医院环境中的BCIS更容易受到环境噪音的影响。伪影处理程序旨在通过过滤，重建和/或消除不良信号污染物来减少信号干扰。虽然在概念上且在很大程度上是无可争议的，但在BCI系统中是必不可少的，合适的人工处理应用程序，在某些情况下仍未解决，并且在某些情况下可能会降低性能。使用这些程序的大多数BCI研究中仍未探索的潜在混杂是缺乏在线使用（例如在线平价）的均等。此手稿比较了使用整个数据集的经常使用的离线数字过滤和在线数字过滤方法之间进行分类性能，在线数字过滤方法中，将对闭环控制过程中将使用的分段数据时期进行过滤。在BCI试点研究中招收的健康成年人样本（n = 30）中，旨在整合新的通信界面，在与在线奇偶校验过滤时，模型性能有很大的好处。在线模拟这项研究中的条件上表现出相似的性能，但在线均等的方法似乎没有任何弊端。
人类世时期人工智能在基础设施管理中的应用机遇与挑战
气候、技术、社会、经济和制度的普遍和加速变化决定了未来的挑战可能与今天大不相同，也更加复杂。随着我们的基础设施系统（及其周围环境）变得越来越复杂，超出了任何个人或机构的认知理解范围，人工智能 (AI) 可以提供关键的认知见解，以确保系统适应、继续提供服务和继续满足需求。本文从概念上将人工智能与各种任务和领导能力联系起来，以便批判性地研究人工智能在日益复杂和不确定的基础设施系统的管理和实施中可能发挥的潜在作用。最终，各种人工智能技术似乎越来越适合在稳定（可预测）和混乱（不可预测）条件下理解和运行。在稳定和混乱条件之间动态和连续切换的能力对于有效驾驭我们复杂的世界至关重要。因此，展望未来，工程师需要做出的一个关键调整就是更加重视创造结构、财务和知识条件，以便在我们的集成人机-人工智能基础设施系统中实现这种灵活性。最终，随着人工智能系统不断发展并进一步嵌入我们的基础设施系统，我们可能会隐式或显式地将控制权交给算法。这种安排的潜在好处可能大于弊端。然而，重要的是要就这种转变的潜在影响以及这些影响是否可取进行公开而坦诚的讨论。
美利坚合众国农业行业的人工智能
摘要：将人工智能（AI）整合到农业中是一个关键解决方案，可以解决人口迅速增长和粮食需求升级所带来的紧迫挑战。传统的农业方法，无法应付这种激增，常常诉诸有害农药，使土壤健康恶化。但是，AI的出现承诺向可持续农业实践的变革转变。在美国的背景下，AI在农业部门内的历史轨迹展示了从基本应用到专注于优化生产和质量的复杂系统的显着发展。美国农业的未来在于AI驱动的创新，涵盖了各种方面，例如感测的图像映射，劳动管理，劳动管理，屈服优化和对农民的决策支持。尽管有许多优势，但AI在农业中的部署并非没有挑战。本文研究了农业领域中AI采用的收益和弊端，研究了其对农业行业和环境的影响。它审查了机器人农民的出现以及AI在重塑农业实践中的作用，同时承认与AI实施相关的固有问题，包括可访问性，数据隐私和潜在的工作流离失所。此外，该研究探讨了AI工具如何催化农业综合企业的发展，从而提供了通过创新解决方案克服现有挑战的见解。通过全面了解AI整合所带来的机遇和障碍，利益相关者可以熟练地驾驭农业景观，从而为子孙后代促进更可持续和弹性的食品系统。
鱼类饲料中的微生物，技术创新和可持续水产养殖的关键策略
摘要：水产养殖是世界上生长最快的粮食领域，可为人类食用而产生超过一半的鱼类。水产养殖饲料包括从沙丁鱼等野生鱼类中提取的纤维化和油炸油，并带来生态，粮食安全和经济弊端。微藻，酵母，真菌，细菌和其他替代成分在提供蛋白质/氨基酸，脂质或omega-3来源和生物活性分子来源的水上成分中表现出了有希望的成分。本评论文章讨论了文献经常缺乏数据的问题，例如最近使用微生物，技术创新，挑战和机会来发展水产养殖饮食的低环境足迹。这些成分通常需要新颖的加工技术来提高消化率和鱼类的生长并减少抗逆转因素。这是对填充的重要差距，因为微藻是饲料中最常用的有机体，尤其是作为饮食补充剂或与其他成分混合的。生产，加工和配方步骤可能会影响营养品质。需要逐步策略来评估这些成分以供饲料应用，在本文中，我阐明了评估营养和环境反应指标的逐步关键方法，以使用这些微生物来开发高度可持续的含水饲料，这将指导对这些新颖成分的更为明智地包含这些新颖的成分。
计算机通讯
在物联网人工智能快速发展的背景下，物联网的建立可以促进人工智能领域的快速进步。传统图像检测方法采用小波能量算法划分背景和边缘噪声，分辨率较差，图像检测精度低，存在检测速度慢、缺乏图像深度分析等一系列问题。针对传统方法的弊端，本研究提出基于物联网的人工智能图像检测系统的设计，采用智能人工像素特征采集技术对图像进行逐点特征提取。将人工智能学习算法引入到物联网系统下的车间车轮检测中，不仅可以解决传统方法中特征抗干扰性差、鲁棒性差的问题，而且对车轮检测系统的二次开发具有重要意义。利用神经网络对车轮图像进行分类，同时融合车轮缺陷检测、车轮编号识别等其他检测需求，利用物联网丰富的数据资源和处理能力对采集的图像像素进行特征分析和反馈。人工智能图像合成模块对信号进行图像转换处理，处理反馈信号，分析结果完成图像检测，完成人工智能图像。通过仿真实验，证明了基于物联网的人工智能图像检测系统设计具有图像检测率高、识别准确率高、运行稳定、处理高效等优点，该设计思路具有很好的应用价值。