XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System据预测
微波光谱揭示拓扑约瑟夫森物质的量子几何张量
引言。目前，人们对拓扑非平凡系统中的凝聚态物理学有着浓厚的兴趣。在过去的二十年里，人们做出了巨大的努力来寻找新型拓扑量子物质，如拓扑绝缘体[1,2]、拓扑半金属[3]或拓扑超导体[4]。拓扑相通常与两个能带相交的能带结构中的孤立奇点有关[5,6]。在拓扑超导体的情况下，零能量的Bogoliubov准粒子（称为Majorana零模式）可用于拓扑保护的量子计算[4]。此类系统中零能量模式的存在受到拓扑保护[7]，最近已在超导三端结实验中得到证实[8]。实际上，超导弱链接中的安德烈夫束缚态 (ABS)（也称为约瑟夫森结）也被提议用于实现量子比特 [9,10]。如果将结嵌入射频超导量子干涉装置 (SQUID)，则可以轻松调整 ABS，并且可以通过微波 [11 – 14]、隧穿 [15] 和超电流谱 [16] 进行实验访问和相干操控。最近，据预测，由传统超导体制成的多端约瑟夫森结 (MJJ) 将表现出四 [17 – 22] 和三 [23 – 27] 引线的非平凡拓扑。在这样的系统中，不需要奇异的拓扑材料，尽管多端拓扑纳米线也已被讨论过 [27]。在 MJJ 中，两个终端之间的量化跨导是整数值陈数的表现形式 [17,20,21,27]。或者，弗洛凯在周期驱动的约瑟夫森系统中陈述，其连通性比
哪些因素促成了人工智能的接受？系统评价
据预测，人工智能 (AI) 代理将在未来十年内渗透到大多数行业，从而推动个人、行业和社会向新技术转变。因此，近年来人们对用户对 AI 技术的接受度的兴趣和研究激增。然而，现有研究似乎分散且缺乏系统性综合，限制了我们对用户对 AI 技术的接受度的理解。为了填补文献中的这一空白，我们按照系统评价的首选报告项目和荟萃分析指南，使用五个数据库进行了系统评价：EBSCO host、Embase、Inspec（Engineering Village host）、Scopus 和 Web of Science。论文需要同时关注用户接受度和 AI 技术。接受度被定义为使用、购买或尝试商品或服务的行为意图或意愿。在数据库搜索中共找到 7912 篇文章。本次评价纳入了 60 篇文章。大多数研究（n = 31）没有在论文中定义 AI，38 项研究没有为参与者定义 AI。扩展技术接受模型 (TAM) 是评估用户对 AI 技术接受度的最常用理论。感知有用性、绩效期望、态度、信任和努力期望显著且积极地预测了多个行业中 AI 的行为意图、意愿和使用行为。然而，在某些文化场景中，无论感知有用性或感知易用性如何，对人际接触的需求似乎都无法被 AI 复制或取代。鉴于文献中存在的大多数方法都依赖于自我报告数据，需要使用自然方法进行进一步研究，以验证最能预测 AI 技术采用情况的理论模型。
入侵桡足类基因组适应的进化起源
入侵物种是对生物多样性、生态系统完整性、农业、渔业和公共健康的最大威胁之一，全球每年造成的经济损失高达数千亿美元 1、2。据预测，全球气候变化将以前所未有且复杂的方式增加入侵者的数量和影响 3-8，需要全面了解促进生物入侵成功的机制 9-12。鉴于极小比例的外来物种能够在新栖息地定居，然后成为入侵物种，因此长期以来的争论重点是导致入侵者成功的确切因素 13。人们提出并检验了许多假设，包括繁殖体压力、运输机会、栖息地匹配、繁殖力和种群大小的作用。然而，这些假设并未在不同的分类群和入侵事件中得到一致的实证支持，因此预测能力有限 14-18。 Lee 和 Gelembiuk 19 提出了一种可促进入侵种群出现的进化机制，并假设原生范围内的选择制度是影响入侵成功的关键因素 19 。他们观察到入侵种群往往起源于受到干扰或随时间变化的栖息地 19、20 。因此，他们假设许多入侵种群起源于因环境条件波动而经历平衡选择的原生种群。这种机制往往在相对于环境波动期而言世代时间较短的生物体中起作用，因此不同的等位基因会在不同世代中受到选择的青睐 19 。这种选择制度可以维持原生范围内的遗传变异，并为入侵期间正向选择提供遗传基础 10、15、17、21 – 24 。然而，这一假设此前尚未经过实证检验。平衡选择是自然选择的一种形式，它有利于一个基因座上的多个等位基因，以及它维持地位的能力
基于基因组研究的水稻育种进展
水稻是世界上种植最广泛、最重要的主粮作物之一。随着世界人口的增加，水稻产量增长速度放缓，导致产量无法满足日益增长的人类消费者的需求。据预测，到 2050 年世界人口预计将达到 97 亿，全球粮食产量可能需要增长 70% 以上才能满足世界粮食需求 [1]。除了气候变化之外，干旱、高温等频繁发生的灾害也威胁着水稻的产量和品质；为了解决这些问题，必须采用快速有效的遗传改良策略。近年来，水稻基因组学的进展对于水稻遗传改良技术和方法的进步至关重要。基因组学包括结构基因组学、功能基因组学、表观遗传学和比较基因组学 [2,3]。利用基因组信息可以帮助育种者精确定位关键基因模块，分析基本性状的潜在机制，并为遗传改良提供指导 [4,5]。上个世纪，水稻基因组学研究取得了长足进步。1998 年，水稻基因组研究计划进入基因组测序的新阶段，为揭示水稻物种完整基因组序列信息提供了绝佳机会[6]。近年来，“(3K 水稻) 水稻基因组计划”在揭示全球所有水稻种质资源的基因组多样性方面取得了重要进展[7]。基因组学辅助育种的发展加深了我们对水稻遗传背景下关键性状和数量性状位点 (QTL) 的传递和渗透的理解。这一进展为加强水稻育种过程提供了重要帮助[8]。此外，随着基因组知识和技术的不断进步，水稻杂种优势遗传及其分子基础研究取得了重大进展。然而，了解其潜在机制
人工智能在医疗保健领域的潜力
人工智能还需要几年时间才能在广泛的医疗系统领域取代人类。在本文中，我们将描述人工智能在改变护理各个方面所提供的潜力，以及在护理领域快速实施人工智能的一些障碍 4-5 。人工智能在医学中的应用首次出现于 1976 年，当时人们使用计算机公式来确定急性腹痛的原因。1 从那时起，人们就开始计划将人工智能应用于医学的各个方面。这些应用包括协助检测疾病，例如医学中的皮肤癌或眼科中的糖尿病视网膜病变2 ；以及改进的病理分类，例如在放射学中对扫描进行分类或在心脏病学中描述心电图特征2 ；预测疾病模式和医学专业，一个主要的例子是在 COVID19 大流行期间开发的基于 ML 的算法。3 然而，尽管护理行业对 AI 技术进行了重大投资，但 AI 解决方案的采用及其在护理中的实施仍处于起步阶段。2,3 护理面临的一些最紧迫的当前挑战是支出减少、医学博士短缺和倦怠，以及向慢性病管理的转变。由于劳动力似乎严重紧张，据预测，AI，特别是深度学习，可能是填补这一空白的关键。4 如果 AI 系统得到更广泛采用，它不仅可以减少工作量，还可以提高患者护理的质量。问题仍然存在：如果 AI 在护理中的这种机会确实存在，为什么它们仍然未被开发，以及是什么阻碍了它们的实施。在本文中，我们回顾并描述了迄今为止文献中强调的 AI 在护理中使用的优势和挑战。计算最近在护理中发挥了重要作用 6-7。AI 技术在护理中非常有效。关于这个问题还有一场激烈的讨论，那就是“人工智能最终会取代医生吗？”然而，看起来似乎并非如此
从人的角度发展人工智能系统
研究表明，人工智能是第四次工业革命的重要技术（Bawack 等人，2019 年）。预计这场革命将发生，因为重大变化将影响系统和流程等领域（Xu 等人，2018 年）。《未来就业报告》估计，随着时间的推移，机器执行的任务时间将从 29% 增加到 42%，54% 的组织员工很快将需要大量的再培训（Watson 等人，2021 年；世界经济论坛，2018 年）。据预测，人工智能有可能为全球 GDP 增加约 15.7 万亿美元（+14%），使其成为组织最宝贵的机会。预计零售、金融服务和医疗保健行业将从人工智能中受益最多（Rao & Verweij，2017 年）。研究人员已经确定了 AI 对组织的主要挑战。示例包括为用例选择正确算法的困难（Baker 等人，2022 年；Dwivedi 等人，2021 年；Kelly 等人，2019 年）、网络安全（Poulsen 等人，2020 年）以及监督道德 AI 系统的开发（Choudhary 等人，2020 年）。例如，Dwivedi 等人。(2021) 介绍了当今 AI 的详细挑战，其中包括选择正确的算法。这项研究的一个重要发现是，如今组织的重点是利用现有算法而不是开发新算法。这导致为组织用例找到正确算法变得复杂。虽然利用现有算法可能是一种有用的方法，但组织也必须考虑适当的情况来构建新算法以满足其特定要求，而不是完全依赖现有算法。Poulsen 等人提出的另一个例子。(2020) 关于人工智能系统，是关于网络安全的。虽然对组织系统的网络攻击会影响系统和数据的机密性、完整性和可用性。对机器人等人工智能系统的网络攻击更大，因为它可能对人造成直接伤害，对手可以利用漏洞控制机器人对人造成伤害。因此，需要通过制定更有效的安全标准来保持此类人工智能系统更高的安全性。
水资源保护者崇拜公司
辩论 需要从线性转向循环 我们需要在产品生命周期的各个方面从线性模式转向循环模式，以便能够使用同一个世界的资源生活在同一个地球上。如果目前世界上 80 亿人的生活在世界最发达和消费水平最高的 20 个国家的平均水平上，那么需要的能源是地球可承受能源的 3.6 倍。如果全球人口达到 120 亿的峰值，那么这个数字将上升到 5.5 倍。显然，这是不可能的，因此我们需要紧急转向循环经济来利用我们的物质资源。只有这样做，我们才能维持当前的经济模式。据预测，在人口增长和消费主义的推动下，全球城市垃圾产生量将从 2023 年的 21 亿吨增加到 2050 年的 38 亿吨。随着各国向西方消费率靠拢，全球南方国家正在加速这一进程。我们需要重新思考我们的做事方式。在 COVID 19 大流行期间，每九天就会消耗 39 亿副一次性手套。虽然现在这个数字已经降到了每年 30 亿副，但我们必须找到更好的解决方案。目前，伦敦人每人每年的消费二氧化碳当量排放量估计为 10.5 吨。目标是什么？目标必须是可持续地将资源需求与供应相匹配。这需要从根本上重新思考我们设计产品和使用资源的方式。需要解决所有资源的用途。ReLondon 专注于食品、时尚、塑料、建筑环境和电气。要实现循环经济，首先需要更多地关注预防和限制资源的使用。然后我们需要专注于商品的再利用和修复，然后是拆解，这样资源就可以重新投入制造，然后回收，然后重新转化为原材料，最后回收任何剩余能量。向循环经济的转变至关重要，这样我们才能保持竞争力并确保我们的经济可持续增长。社会需要将自己视为资源管理者和物质资源的保管者，而不仅仅是消费者。
Monshizada 等人：从人的角度开发人工智能系统
研究表明，人工智能是第四次工业革命的重要技术（Bawack 等人，2019 年）。这场革命预计将发生，因为重大变化将影响系统和流程等领域（Xu 等人，2018 年）。《未来就业报告》估计，随着时间的推移，机器执行的任务时间将从 29% 增加到 42%，54% 的组织员工很快将需要大量的再培训（Watson 等人，2021 年；世界经济论坛，2018 年）。据预测，人工智能有可能为全球 GDP 额外增加 15.7 万亿美元（+14%），使其成为组织最宝贵的机会。零售、金融服务和医疗保健行业预计将从人工智能中受益最多（Rao & Verweij，2017 年）。研究人员已经确定了人工智能给组织带来的关键挑战。示例包括为用例选择正确算法的困难（Baker 等人，2022 年；Dwivedi 等人，2021 年；Kelly 等人，2019 年）、网络安全（Poulsen 等人，2020 年）以及监督道德 AI 系统的开发（Choudhary 等人，2020 年）。例如，Dwivedi 等人 (2021) 介绍了当今人工智能的详细挑战，其中包括选择正确的算法。这项研究的一个重要发现是，当今组织的重点是利用现有算法而不是开发新算法。这导致为组织用例找到正确算法的复杂性。虽然利用现有算法可能是一种有用的方法，但组织也必须考虑构建新算法以满足其特定要求的适当情况，而不是完全依赖现有算法。Poulsen 等人 (2020) 提出的有关人工智能系统的另一个例子是关于网络安全的。虽然对组织系统的网络攻击会影响系统和数据的机密性、完整性和可用性。对机器人等人工智能系统的网络攻击更大，因为它可能对人造成直接伤害，对手可以利用漏洞控制机器人对人造成伤害。因此，需要通过制定更有效的安全标准来使此类人工智能系统保持更高的安全水平。
人工智能对职场性别平等的影响：经济地理学视角 Mahboobe Safaei-Mehr 1*、Najmeh HeidarianBaei 2 1 德克萨斯大学奥斯汀分校地理与环境系，德克萨斯州，美国；2 德克萨斯州立大学地理与环境系，博士生和研究生助理 *电子邮件：s.research68@yahoo.com
摘要 职场平等意味着，在组织中，不同性别的人拥有相同的资源和晋升机会。这意味着，扮演相同角色、长相相似的员工将获得相同的报酬。此外，所有员工都应该有晋升和晋升的机会。在平等的组织中，晋升的唯一特征是人们的能力和才能，而不是他们的性别。定量研究方法——内容分析已用于研究研究领域。在审查和评估以及审查和评估根据性别确定的该领域标准的水平上，确定了理论研究领域中确定的指标和指标。根据目前的研究，在工作场所实现性别平等的最佳方法是首先了解哪些领域存在歧视，然后采取行动消除歧视。下一个问题是如何为许多员工创建工作与生活结构。今天的生活条件不允许许多人早上8点上班，下午4点回家。一个人可能从早上 6 点到下午 2 点工作，而另一个人从早上 10 点到下午 6 点和他的朋友工作。组织可以通过创建多样化的工作时间表（例如接待工作或远程办公）来更公平地对待员工。关键词：人工智能、性别平等、经济地理视角。引言毫无疑问，人工智能等新技术具有很大的力量来帮助人们克服弱点和恐惧，以及改善他们的生活。然而，对其负面后果的担忧不容忽视和不去思考。例如，据预测，随着人工智能的进一步扩张，妇女权利将在不久的将来受到各种影响，如侵犯工作权、人工智能开发造成的损害以及员工对人工智能态度的不平衡等，我们将在下面研究其中的一些。对熟练和有能力与智能系统合作的人员的需求不断增加：随着人工智能和相关技术的扩展，对该领域专家人员的需求将会增加，任何因任何原因而没有足够该领域知识的人将没有机会参与市场工作。同时，处理赋权和消除性别差距问题的国际组织的报告显示，女性将在这一领域遭受更多损失。联合国最近的一份报告宣称，在目前的情况下实现性别平等的目标是“不可能的”，并证实世界正在辜负妇女和女孩。本报告强调，世界各国政府用于妇女赋权的预算不足，现有预算分配不公。根据本报告，联合国
紫外激发下 Ba{4}{3}{17}$:Yb$^{3+}$:Eu$^{3+}$ 纳米粒子的近红外下转换发光
根据国际能源署 (IEA) 和欧洲环境署 (EEA) 的数据，能源消耗量逐年增加。这刺激了人们对新能源的探索和现有能源效率的提高。据预测，到 2030 年，光伏设备将产生太瓦级能源，同时千瓦时成本也将降低 [1]。太阳能是最经济实惠的能源之一。硅基太阳能电池主要用于太阳能利用。大部分能源将由硅太阳能电池板产生。除了硅之外，还有各种多层复合材料，如 GaAs、CdTe、Cu(In,Ga)Se 2 和最近提出的钙钛矿结构 [2, 3]。后者价格昂贵，难以在工业规模上生产。此外，由于有毒成分，过期后处理也存在问题，使用此类复合材料违背了绿色化学的原则。硅的优势在于化学可用性、技术链的成熟度、电子元件（包括含有稀土元素的元件）的处理。同时，硅基太阳能电池的一个严重缺点是光电转换效率 (LECE) 相对较低，即最佳样品的转换效率不高于 25% [4,5]。硅的最高光敏性区域位于约 1 µ m，其 LECE 光谱与太阳发射光谱的对应性较差。通过将太阳辐射从紫外线和蓝色光谱范围向下转换为 1 µ m 光谱范围来提高硅太阳能电池板的效率是一项紧迫的任务，对于太空应用而言，这非常现实 [6– 9]。潜在的发射体是三价镱离子，因为它的近红外 (NIR) 发光带约为 1000 nm（ 2 F 5 / 2 – 2 F 7 / 2 跃迁）[9–13]，与硅电池的 LECE 光谱顶部高度重合。Ba 4 Y 3 F 17 [14–17] 是经过深入研究的新型发光基质之一，因为它表现出下转换发光的高量子产率 [14]。对于在这些光谱区域吸收的各种敏化阳离子，能量可以从紫外和蓝色光谱区域转移到镱。一种特别有效的能量转移机制是通过敏化剂离子的逐步弛豫，通过量子切割机制激发两个受体离子 [12, 13, 18, 19]。量子切割表现出高达 195% 的高量子效率系数，但 NIR 发光的量子产率较低。更有效的途径是在具有更高发光量子产率的系统中简单地降档。一种有前途的组合物是 Yb/Eu 掺杂对，因为铕的吸收光谱包含 UV 和蓝色光谱区域的几条线。镱发光的最高直接测量量子产率（2.对于 SrF 2 :Yb (1.0 mol %):Eu (0.05 mol %) 粉末，在 266 nm 泵浦下达到 5 % [20]。本文旨在合成 Ba 4 Y 3 F 17 :Yb:Eu 固溶体并研究其发光性能。该样品旨在用于增强硅太阳能电池的 LECE。