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瑞士人工智能报告 - 智库 WIRE
2021 年 4 月 21 日，欧盟委员会提出了统一人工智能技术监管的草案。1 该草案做了三件事：在最高政治层面，它全面描绘了人工智能应用开发和部署的复杂性——从对稳定基础设施的需求、对非凡研究的需求到稳定的法律框架。草案还指出，欧洲需要确保在促进人工智能卓越发展方面的战略领导力。也许最有效的是：当前的人工智能夏季不仅是基础研究的另一个高潮，而且随着过去 20 年的技术进步，人工智能应用已经达到市场成熟度，并正在等待展现其影响。围绕新基础技术对经济、尤其是对社会的影响的辩论以重大公告和极大关注为特点。所有这些辩论的共同点是它们的理论性和大部分推测性。许多公司仍面临未解决的问题：
智能手机上的 ASW（反潜战）模拟器
智能手机上的 ASW（反潜战）模拟器 Hyunhui Kim、Jemin Lee、Tesup Kim 和 Kangsun Lee* 明知大学计算机工程系 San 38-2 NamDong，龙仁，京畿道，449-728，韩国 以及 Kyu Cheol Cho、Sung Ho Jang、Tae Young Kim、JongSik Lee 仁荷大学计算机科学与工程学院 #253，YongHyun-Dong，南区，仁川，402-751，韩国 摘要 1 随着现代武器系统变得复杂和昂贵，在实际开发之前预测新武器系统的有效性的需求日益增加。在本文中，我们介绍了一个 ASW（反潜战）模拟器来衡量智能手机上 TAS（拖曳阵列声纳）的有效性。我们的模拟器由红蓝潜艇模型、环境模型（即海）和交战模型组成，以真实地模拟水下战争并据此衡量 TAS 的有效性。已经开发了 Web 服务来将模拟结果发送到智能手机客户端。根据我们进行的实验，在智能手机上模拟武器系统只消耗了有限的内存和电池。我们的工作表明，智能手机可以成为随时随地模拟武器系统的可行设备。关键词：国防建模与仿真、模型可重用性、建模形式主义、标准接口 1.简介 由于现代武器系统配备了高科技传感器和复杂控制器，因此开发成本也相应增加。然而，在现实生活中，期待新武器系统的有效性和投资回报率 (ROI) 几乎是不可能的。SBA（基于模拟的采购）[1] 旨在通过在实际开发和部署新武器系统之前提供其性能和有效性的测量来帮助决策者。随着 SBA 在新武器系统的采购过程中的普及，越来越多的人希望随时随地在各种手持设备上准备好有效性数据。* 通讯作者：所有通信应发送至 ksl@mju.ac.kr
有关电池智能感测的商业化的观点
电池是当前通往碳中性世界的路线图中必不可少的难题。随着飙升的生产，电池本身意外地成为社会的可持续性问题。因此，越来越多的注意力放在电池的生命周期中，需要进行第二次使用寿命和电池回收利用，依靠对电池状态的监视以及通过传感器对退休电池进行分类。解码基本物理/化学过程的电池传感器已准备好最大程度地提高电池的质量，可靠性，寿命和安全性，并最大程度地减少环境足迹。光纤传感器由于其微型尺寸，绝缘性质，电磁免疫力和多功能灵敏度而脱颖而出。从这个角度来看，我们讨论了对电池进行商业化智能感测的希望和挑战，并突出了光纤传感器如何与范式转移协同作用，包括细胞到包装和底盘技术。关键字：电池；聪明的感应；光纤传感器；传感器植入；智能电池
海尔智家股份有限公司2023年度报告
报告期利润分配预案经董事会审议通过：以股权登记日总股本为基数，扣除分配预案实施时已回购股份后，向全体股东每10股派发现金红利8.04元（含税），拟分配金额为7,471,472,992.22元（含税）。现金分配比例为公司本年度归属于母公司股东的净利润的45.02%。若本报告日至本次权益分派股权登记日期间公司总股本发生变动，则分配总额保持不变，每股分配比例相应调整。
信息系统战略规划中的中智统计学
摘要。任何组织实施信息系统规划的目的都是确保其战略目标与支持主要目标所需的信息之间的充分性。利用信息技术提供的优势发现创新公司流程的机会，强调技术与业务战略之间的联系，使用信息技术 (IT) 作为促进基础设施和业务流程转型的推动者。系统战略规划的成功在很大程度上取决于管理层的支持和参与、对业务目标和战略的理解、信息系统 (IS) 和 IT 管理的领导力和能力，以及执行计划的现实性和能力。
- 智信（Jiani Huang）：研究声明
现代机器学习彻底改变了各种领域的问题解决，包括软件工程，科学发现和医学。随着语言，图像和多模式数据的基础模型的进步，最终用户可以完成复杂的任务，否则将需要大量的专业知识和资源。然而，尽管有这些显着的进步，但深度学习仍面临许多局限性。重要的是，它在需要结构，逻辑和计划的问题上挣扎 - 传统符号推理表现出色的地方。在他的2011年经典思维中快速慢，卡尼曼将人类的认知描述为与神经网络类似于神经网络的直观，关联的“系统1”与逻辑上的“系统2”之间的相互作用。将这两个范式的互补优势结合到统一系统中是人工智能的基本挑战。Neurosymbolic编程是一个有希望的新兴范式，旨在应对这一挑战。我的研究重点是神经符号编程的基础，即跨越正式的语义，语言设计和学习算法，以及其在涉及自然语言推理，计算机视觉和多模式整合的现实世界中的应用。为此，我追求了两个互补的研究方向：扇贝，通用神经成像节目的框架，发表在（Neurips 2021），（PLDI 2023），（PLDI 2023），（AAAI 2024）中，以及在基础中的基础和趋势（FNT 2024）的基础和趋势（FNT 2024）中的邀请专着和趋势;以及一系列逐渐高级的应用，以增强推理的复杂性并整合了越来越多样化的模式，这些方式发表在（ICML 2020），（ACL 2023）和（TR 2024）中。
微生物社区的多摩智分析，3.0学分
在过去的几十年中，宏基因组学方法已经完全更新了我们对微生物多样性的看法，并已成为推动微生物组研究边界的一种令人兴奋的方法。随着我们的前进，我们对微生物的活动和相互作用有疑问，这不能仅依靠宏基因组学来回答。除了了解每个环境中微生物的多样性外，我们还想知道他们在做什么以及它们的代谢产物如何促进生态系统功能和元素循环。因此，我们不可避免地需要结合方法来研究微生物基因组，而且还需要探索它们转录的基因，它们合成的蛋白质和产生的代谢物。
禁止名单
外源性给药时，包括但不限于：• 1-雄烯二醇（5ɑ-雄甾-1-烯-3β，17β-二醇）• 1-雄烯二酮（5ɑ-雄甾-1-烯-3,17-二酮）• 1-雄酮（3ɑ-羟基-5a-雄甾-1-烯-17-酮）• 1-表雄酮（3β-羟基-5ɑ-雄甾-1-烯-17-酮）• 1-睾酮（17β-羟基-5ɑ-雄甾-1-烯-3-酮）• 4-雄烯二醇（雄甾-4-烯-3β，17β-二醇）• 4-羟基睾酮（4,17β-二羟基雄甾-4-烯-3-酮）• 5-雄烯二酮（雄甾-5-烯-3,17-二酮）• 7ɑ-羟基-DHEA • 7ß-羟基-DHEA • 7-酮-DHEA • 11ß-甲基-19-去甲睾酮 • 17ɑ-甲基表硫甾烷醇（表雄甾烷） • 19-去甲雄烯二醇（雌-4-烯-3,17-二醇） • 19-去甲雄烯二酮（雌-4-烯-3,17-二酮） • 雄甾-4-烯-3,11,17- 三酮（11-酮雄烯二酮，肾上腺酮） • 雄甾烷醇酮（5ɑ-二氢睾酮，17ß-羟基-5ɑ-雄甾烷-3-酮） • 雄烯二醇（雄甾-5-烯-3ß，17ß-二醇） •雄烯二酮（雄甾-4-烯-3,17-二酮）• 勃拉雄酮 • 勃地酮 • 勃地酮（雄甾-1,4-二烯-3,17-二酮）• 卡鲁司酮 • 氯司替勃 • 达那唑（[1,2]恶唑并[4',5':2,3]孕-4-烯-20-炔-17ɑ-醇）• 脱氢氯甲基睾酮（4-氯-17β-羟基-17ɑ-甲基雄甾-1,4-二烯-3-酮）• 脱氧甲基睾酮（17ɑ-甲基-5ɑ-雄甾-2-烯-
自卫队福井地方合作本部部长鬼头雄介
2024 年 11 月 7 日 — 通过自卫队严格的训练，获得了精神和体力的自卫队新毕业生可以“准备在贵公司工作”！ | 海上自卫队。什么是“自卫队新毕业生”？“任期有限的自卫队军官”......