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数字流畅度 - 电子书
数字化和数字化转型、大数据和人工智能以及量子计算和区块链技术是当今媒体上最热门和被引用最多的流行语。每个人都听说过它们，但只有少数人理解它们。打个比方，他们似乎乘坐着一列即将出发的高铁。没有人知道从哪里出发，又要去哪里，但每个人都想立即上车，以免错失机会。因此，数字技术一直是政治、工业和社会中激烈猜测和争论的主题，这些猜测和争论是由夸大的希望和恐惧驱动的。乐观主义者强调数字技术的巨大未来前景，并设想新的非常实用的应用的到来，这些应用创造的就业机会甚至比数字化摧毁的还要多。另一方面，悲观主义者散布对数字技术的恐惧，担心超越人类智慧的智能且往往暴力的机器人会造成大规模失业，从而使数百万个工作岗位消失。
家庭可再生能源接受度
摘要：尽管由于政府旨在减少可再生能源普及障碍的政策，欧盟住宅部门的可再生能源采用率已大幅增加，但由于行为障碍和其他障碍，家庭部署可再生能源的全部潜力仍未实现。家庭采用可再生能源技术的最重要因素之一是实施可再生能源的决策；因此，在分析家庭可再生能源接受度时应考虑行为经济学的见解。本文通过分析政策和措施，对家庭可再生能源使用进行了系统的文献综述，这些政策和措施可以通过克服主要障碍来增加家庭可再生能源的使用。利用欧盟统计局的数据，对欧盟家庭可再生能源消费的动态进行了分析，并在立陶宛进行了实证案例研究，以了解家庭接受可再生能源的主要原因。尽管近年来欧盟成员国可再生能源的使用量大幅增加，但研究发现，传统政策无法克服以下最常见的障碍：（1）前期成本高、回报期长；（2）缺乏信息和知识；（3）对环境问题的重视程度低；（4）抵制改变；人类习惯。案例研究表明，大多数立陶宛家庭都希望在家中使用可再生能源技术，但他们遇到了财务困难和基础设施缺乏的问题。政策建议是根据研究结果制定的。
稀释液体的丰度
更高形式的对称性是对物质拓扑阶段进行分类的宝贵工具。然而，由于存在拓扑缺陷，相互作用多体系统中出现的高色对称性通常不准确。在本文中，我们开发了一个系统的框架，用于建立具有近似更高形式对称性的有效理论。我们专注于连续的u（1）q形式对称性和研究各种自发和显式对称性破坏的阶段。我们发现了此类阶段之间的双重性，并突出了它们在描述动态高素质拓扑缺陷的存在中的作用。为了研究物质这些阶段的平衡性动力学，我们制定了各自的流体动力学理论，并研究了激发的光谱，表现出具有更高形式的电荷松弛和金石松弛效应。我们表明，由于涡流或缺陷的增殖，我们的框架能够描述各种相变。这包括近晶晶体中的熔融跃迁，从极化气体到磁流失动力学的血浆相变，旋转冰跃迁，超流体向中性液体转变以及超导体中的Meissner效应。
K-12 人工智能教育的非插电作业
不需要技术的计算机科学 (CS) 教育资源在计算机教育中变得有价值，原因多种多样，包括成本低、易于实施、结合物理/体现交互以及通常具有趣味性 (Nishida 等人，2009 年)。受这些“CS Unplugged”材料的启发 (Bell、Rosamond 和 Casey，2012 年)，过去一两年内开发了一些现有的不需要技术的 AI 教育在线资源。Ali 等人开发了一门针对 AI 伦理的非插电中学课程 (Ali、Payne、Williams、Park 和 Breazeal，2019 年)，Lindner 等人。已经开发了一个六课时的非插电课程，用于教授决策树和强化学习等概念（Lindner、Seegerer 和 Romeike，2019 年）。最近，一些其他未正式发布的非插电 AI 资源已作为课程计划在线提供（Microsoft，n.d.；Group，n.d.；Krueger，n.d.；Seegerer 和 Lindner，n.d.）。
传感器数据质量分析与插值框架
信息质量评估基本上可以从五个共同维度进行评估：完整性、正确性、一致性、合理性和时效性。[ 29 ] 提供了一个用于描述数据质量维度之一的不同术语表。此外，它们还提供了数据质量维度和数据质量评估方法之间的映射。[ 19 ] 引入了 Sieve，这是一个灵活表达质量评估方法和融合方法的框架。由于移动人群感知 (MCS) 应用会产生大量感知数据，这些数据由能源供应有限的设备收集和预处理，因此在传感器管理方面出现了挑战，以确保实现节能和质量驱动的数据采集过程。[ 18 ] 提出了 G-MCS 模型，并评估了其在不同应用要求和地理传感器分布场景下的节能效果。语义互操作性是平台合作的先决条件，已在文献中得到广泛讨论。symbIoTe[ 31 ] 更进一步，通过引入物联网平台联盟和漫游物联网设备的概念，提出了组织互操作性的新方面。这些平台功能可用于验证用户和数据模式。评估传感物联网数据质量指标的主要挑战之一是缺乏基本事实。当试图在没有任何参考的情况下评估单张图片的质量时，这个问题在图像处理领域是众所周知的。该任务通常被描述为盲图像质量评估 [ 17 ] 或无参考图像质量评估 (NR-IQA) [ 20 ]。为了获得客观的质量指标，NR-IQA 会分析边缘的锐度或噪声水平。虽然这些方法可用于确定数据质量，但它们不适合对
代码插电活动包的代码小时
进行用户的操作，例如按钮的按钮或鼠标的单击。当您触摸平板电脑上的屏幕滚动时，这是一个事件。按下控制器上的按钮播放视频游戏时，该按钮也是一个事件！在本课程中，您将使用纸质控制器为您的家人编排舞蹈。
插电式混合动力汽车的二氧化碳排放
在这项工作中，我们遵循以前的途径，以探索有限差分时间域（FDTD）方法中数值分散补偿的机器学习算法。混合深神经网络通过FDTD模拟的细胞大小进行训练，目的是通过比较粗大和密集的网格的各种平面微波电路的解决方案来“学习”数值分散误差的模式。因此，我们的培训数据不仅包括广泛的几何形状，还包括每个问题的可变密度的网格。我们对所提出的网络的结构进行了详尽的分析及其误差性能作为培训数据的函数。我们评估了其充当数值分散补偿引擎的能力：可以从粗网格模拟的结果中预测fdtd模拟的结果。
缺少数据：关于评估插补方法的标准
经验数据分析通常需要完整的数据集。在不完全观察到的数据集的情况下，对于未观察到的数据产生了合理的值（归纳），方法很有吸引力。这个想法是然后以简单的方式分析完整的数据集，例如使用公开可用的软件。因此，已经提出和评估了各种插补方法。用于评估这些方法的流行措施基于模拟研究中应用的真实值和估算值之间的距离。在本文中，我们通过一个理论示例和模拟研究表明，这些度量可能具有误导性：量度值的少量值是估算和真实值之间距离的函数的函数，并不意味着基于估算数据集的推论在某种程度上靠近（有效的）基于完全数据集的（有效的）推论，而没有丢失值集。因此，我们建议比较基于估算数据集的有效推论的插补方法。
农业人工智能与无人农场
人工插秧1人1天最多只能插1亩地 Rice seedlings planting by human can only reach up to 1 mu (≈666.66m2) of land per person per day