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海湾合作委员会国家的人工智能经济学作者：Mamduh M. Hanafi、Nir Kshetri 和 Ravi Sharma MM Hanafi、N. Kshetri 和 R. Sharma，“海湾合作委员会国家的人工智能经济学”，载于《计算机》，第 54 卷，第 12 期，第 92-98 页，2021 年 12 月，doi：10.1109/MC.2021.3113094。© 2021 IEEE。允许个人使用本材料。在任何现有或未来的媒体中，所有其他用途均须获得 IEEE 的许可，包括为广告或促销目的转载/重新发布本材料、创作新的集体作品、转售或重新分发到服务器或列表，或在其他作品中重复使用本作品的任何受版权保护的部分。摘要：本文回顾了人工智能在海湾合作委员会经济体关键经济部门的发展和使用方式。关键词：海湾合作委员会 |人工智能 | 机器学习 | 研究与开发文章：近年来，石油资源丰富的海湾合作委员会 (GCC) 经济体——巴林、科威特、阿曼、卡塔尔、沙特阿拉伯和阿拉伯联合酋长国 (UAE)——已采取多项高调举措，推动人工智能 (AI) 产业和市场的发展。到 2030 年，人工智能对 GCC 国家的经济贡献预计将超过 2770 亿美元（图 1）。它们已经在人工智能领域取得了一定的全球知名度。例如，根据牛津洞察政府人工智能准备度指数 2020 报告，该报告基于政府将 AI 技术应用于公共服务的能力，GCC 经济体中有五个跻身世界前 50 个经济体之列（表 1）。
海湾合作委员会国家的人工智能经济学作者：Mamduh M. Hanafi、Nir Kshetri 和 Ravi Sharma MM Hanafi、N. Kshetri 和 R. Sharma，“海湾合作委员会国家的人工智能经济学”，载于《计算机》，第 54 卷，第 12 期，第 92-98 页，2021 年 12 月，doi：10.1109/MC.2021.3113094。© 2021 IEEE。允许个人使用本材料。在任何现有或未来的媒体中，所有其他用途均须获得 IEEE 的许可，包括为广告或促销目的转载/重新发布本材料、创作新的集体作品、转售或重新分发到服务器或列表，或在其他作品中重复使用本作品的任何受版权保护的部分。摘要：本文回顾了人工智能在海湾合作委员会经济体关键经济部门的发展和使用方式。关键词：海湾合作委员会 |人工智能 | 机器学习 | 研究与开发文章：近年来，石油资源丰富的海湾合作委员会 (GCC) 经济体——巴林、科威特、阿曼、卡塔尔、沙特阿拉伯和阿拉伯联合酋长国 (UAE)——已采取多项高调举措，推动人工智能 (AI) 产业和市场的发展。到 2030 年，人工智能对 GCC 国家的经济贡献预计将超过 2770 亿美元（图 1）。它们已经在人工智能领域取得了一定的全球知名度。例如，根据牛津洞察政府人工智能准备度指数 2020 报告，该报告基于政府将 AI 技术应用于公共服务的能力，GCC 经济体中有五个跻身世界前 50 个经济体之列（表 1）。
公共服务中的空间技术应用（sta）
服务 征集理由 在过去的几年中，DOST-PCIEERD 资助了各种 STA 项目，用于灾害防备和减灾、资源评估（农业、沿海、森林、流域和可再生能源）、干旱和作物评估和预报，以帮助加强授权机构为菲律宾人民提供关键服务。 到目前为止，有来自各种订阅和该国自己的 DIWATA 卫星的卫星数据，必须利用这些数据和/或将其转化为应用程序来解决可以改善公共服务提供的不同问题。 征集目标 提案应利用星载和/或遥感技术，如地理信息系统 (GIS)、全球导航卫星系统 (GNSS)、合成孔径雷达 (SAR)、光检测和测距 (LiDAR)，用于以下征集范围或优先领域： 征集范围 提交的提案应与 STA 路线图保持一致并属于以下优先主题。这些主题经过协调，以补充菲律宾空间局 (PhilSA) 的优先领域。
通过沉浸式技术应用人工智能算法
摘要：包容性教育是一项基本人权。然而，有学习障碍的学生有时会被排除在体育教育之外。虚拟现实 (VR) 和增强现实 (AR) 技术是一种沉浸式学习，可以提供更好的学习体验。个性化学习通过考虑学生的不同属性，在个性化学习材料中发挥了作用，因此在课堂上逐渐被包容。因此，本研究旨在使用人工智能 (AI) 算法和沉浸式技术重新设计个性化和沉浸式培训师应用程序，以促进体育教育中学习障碍 (SLD) 学生的学习过程。这项定性研究通过观察和访谈评估了一所特殊学校的 10 名教师和 30 名学生，以设计个性化、沉浸式的体育教育学习应用程序。专家的观点和二手数据也被用作应用程序构建的补充材料。从对学生和教师的访谈和观察中可以得出结论，SLD 可以在老师和培训师的适当指导下进行视觉学习。本研究的最终成果是设计一个个性化学习系统 (PLS)，希望该系统能够为想要为 SLD 设计一个良好 PLS 的开发人员和教育工作者带来益处。教育工作者和开发人员可以使用该结果为学习体育的残疾学生创建合适的定制应用程序。关键词：增强现实、虚拟现实、体育、职业、残疾、智能系统介绍
第二届辐射科学与技术应用国际会议（ICARST-2022）
每家公司将免费获得 6 平方米（3x2 米）的展览空间，包括一张桌子（80x160 厘米）和 2 把椅子。或者，也可以从外部公司租用带墙壁的专业展位。希望利用这次机会参展的公司，我们鼓励自愿向国际原子能机构捐款，以支持此次会议。捐款将用于与会议组织直接相关的费用。国际原子能机构会议和会议应用程序中将确认自愿捐款，所有与会议相关的信息都将在该应用程序中提供，该应用程序也将作为活动的虚拟平台。鉴于空间限制，参展商的选择将以“先到先得”为原则。因此，感兴趣的各方应在 2022 年 5 月 31 日之前通过电子邮件 icarst2022@iaea.org 联系科学秘书处。在收到参展商的承诺后，将向参展商发送有关展览后勤安排的更多详细信息。如果该活动变成完全虚拟的活动，参展商仍然有机会通过提供其网站或虚拟展览平台的链接来推广他们的产品，该链接将在国际原子能机构会议和会议应用程序上提供。
新兴技术应如何治理？
新兴技术治理是二十一世纪最重要的问题之一，主要涉及公共、私人和社会举措，这些举措可以影响数字技术的采用和负责任的发展。本研究调查了区块链和人工智能 (AI) 治理的新兴格局，并绘制了行业、公共和民间社会中新兴平台的生态系统。我们确定了公共、私人和民间社会组织的主要参与者及其潜在动机，并研究了这些动机的分歧和趋同以及它们可能如何影响这些新兴技术的未来治理。人们普遍认为，这些技术代表了经济增长的现在和未来，但它们也给社会带来了重大风险。事实上，主要参与者之间在如何平衡促进这些创新和减轻它们带来的风险方面也存在相当大的困惑和分歧。虽然业内一些人呼吁自我监管，但另一些人则呼吁制定强有力的法律和国家监管来监控这些技术。这些分歧很可能在可预见的未来继续存在，并可能破坏跨司法管辖区治理生态系统的最佳发展。因此，我们建议参与者应考虑建立新的保障措施并使用现有框架来保护消费者和社会免受这些技术的危害和危险。例如，通过重新审查现有的法律和制度安排，以检查它们是否适合新技术带来的新问题，并根据需要进行必要的更新/修订。此外，现有的法律和监管体系可能完全过时，无法涵盖新技术，例如，当人工智能被用来影响政治结果、加密货币欺诈或人工智能驱动的自动驾驶汽车时，这种情况需要敏捷的治理制度。这很重要，因为政府、工业和民间的不同参与者仍在应对这些新兴技术给社会带来的治理挑战，没有人对推广这些技术的最佳方式有明确的答案，同时限制它们对用户造成的危险。
具有高效金字塔加法器结构的 Braun 乘法器的算术应用实现
tmohanrao2020@gmail.com 摘要：乘法器在信号处理和基于 VLSI 的环境应用中起着关键作用，因为与其他设备相比，它消耗更多的功耗和面积。在实时应用中，功率和面积是重要参数。乘法器是必不可少的组件，因为与任何其他元件相比，它占用较大的面积并消耗更多的功耗。我们有很多加法器来设计乘法器。在本文中，使用金字塔加法器，它使用半加器和全加器来提高速度并减少乘法器中使用的门数量，但延迟并没有显着减少。如果我们用 XNOR 和 MUX 代替普通的半加器和全加器来修改金字塔加法器，那么与普通的 16 位加法器相比，这种金字塔加法器使用的门更少，延迟也更少。金字塔加法器中 XNOR 和 MUX 的使用减少了延迟，因为 MUX 功能仅在输入中选择输出。使用这种金字塔加法器可以大大减少乘法器延迟。关键词：MUX，FPGA，DSP，加法器，2.1块，2.2块
神经康复新技术应用的引文网络研究
1 马德里欧洲大学体育科学学院，马德里 28670 西班牙； vanesa.abuin@universidadeuropea.es 2 DACER 基金会，R&D&I 区，San Sebastián de los Reyes，28702 马德里，西班牙 3 ISEC LISBOA——高等教育与科学学院，1750-179 里斯本，葡萄牙； clara.perez@iseclisboa.pt （CM-P.）; masancheztena@ucm.es (M. Á .S.-T.) 4 西班牙马德里胡安卡洛斯国王大学健康科学学院物理治疗、职业治疗、康复和物理医学系，28922； roberto.cano@urjc.es 5 马德里康普顿斯大学护理、理疗和足病学学院放射学、康复和理疗学系，IdISSC，28040 马德里，西班牙； pmcasas@enf.ucm.es 6 普拉森西亚大学中心，埃斯特雷马杜拉大学，06006 巴达霍斯，西班牙； patibiom@unex.es 7 马德里康普顿斯大学光学与验光学院视光学与视觉系，28037 马德里，西班牙 * 通讯地址：carlos.romero@universidadeuropea.es
将轻质软错误缓解技术应用于嵌入式混合精度深神经网络
摘要 - 深度神经网络（DNNS）在资源约束的IoT设备中不存在，该设备通常依赖于减少的内存足迹和低绩效处理器。虽然DNNS的精度和性能可能会有所不同，而且至关重要，但要以低成本提供高可靠性的训练有素的模型也至关重要。要达到不屈的可靠性和安全水平，必须为电子计算系统提供适当的机制来解决软误差。因此，本文研究了软错误与模型准确性之间的关系。在这方面，考虑到在ARM Cortex-M处理器上运行的精确位刻度变化（2、4和8位），对Mobilenet模型进行了广泛的软误差评估。此外，这项工作促进了使用寄存器分配技术（RAT）的使用，该技术将关键DNN功能/层分配给特定通用通用处理器寄存器库。从超过450万个故障注射中获得的结果表明，大鼠提供了最佳的相对性能，内存利用和软错误可靠性权衡W.R.T.一种更传统的基于复制的方法。结果还表明，Mobilenet软误差可靠性取决于其卷积层的精确度。
将机器学习异常检测技术应用于美国海军太空系统运营
估计此信息收集的公共报告负担平均为每份回应 1 小时，包括审查说明、搜索现有数据源、收集和维护所需数据以及完成和审查此信息收集的时间。请将有关此负担估计或此信息收集的任何其他方面的评论（包括减轻此负担的建议）发送至国防部华盛顿总部服务处信息行动和报告局 (0704-0188)，地址：1215 Jefferson Davis Highway, Suite 1204, Arlington, VA 22202-4302。受访者应注意，尽管法律有其他规定，但如果信息收集未显示当前有效的 OMB 控制编号，则任何人均不会因未遵守信息收集而受到任何处罚。请不要将您的表格寄回上述地址。
