XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System李琳玲
支持信息
1. 张建廷；刘 S.；潘，GL；李，GR； Gao,XP材料化学杂志A 2014, 2, 1524–1529。 2. 季建英；张，LL；姬华祥李，Y.；赵X.；白，X.；范，XB；张，FB； Ruoff，RS Acs Nano 2013，7，(7)，6237-6243。 3. 李华华；余，MH；王，FX；刘P.；梁，Y.；肖 J.；眼睛，CX；童永祥； Yang, GW Nat Commun 2013, 4. 4. 徐永祥;黄晓倩；林哲英；钟，X.；黄，Y.；段晓峰，XF纳米研究2013，6，（1），65-76。 5. 闫杰；范志军；孙W.；年，GQ；魏，T.；张，Q.；张，RF；支莉娟； Wei, F. Adv Funct Mater 2012, 22, (12), 2632-2641。 6. 闫杰；孙W.；魏，T.；张，Q.；范志军； Wei, F. J Mater Chem 2012, 22, (23), 11494-11502。 7. 陆志勇;张，Z.；朱W.； Sun, XM Chem Commun 2011, 47, (34), 9651-9653。 8. 王红玲； Casalongue，HS；梁YY； Dai,HJ J Am Chem Soc 2010,132,(21),7472-7477。 9. 杨，GW；徐C.L.； Li, HL Chem Commun 2008, (48), 6537-6539.
推荐引用 推荐引用 罗云芳;杨涛；李庆安；刘强；以及崔希玲，“利用生成人工智能揭露 ESG 夸大之词”（2024 年）。 ICEB 2024 会议论文集（中国珠海）。 7. https://aisel.aisnet.org/iceb2024/7
引言近年来，金融业遇到了一种普遍存在的挑战，即漂绿行为。漂绿行为是一种夸大或歪曲公司对环境影响的做法，以给人留下公司比实际更注重环保的印象 (Huang & Chen, 2015)。当环境、社会和治理 (ESG) 报告等正式公共信息加剧信息不对称并增加市场混乱的风险时，就会发生这种情况 (Liu et al., 2024)。夸大其词是漂绿行为的一种常见形式，事实证明，它通过扭曲可持续发展目标的实现和评估来阻碍可持续发展目标的实现 (Cojoianu et al., 2020)。这通常表现为使用过于积极的语言来描述公司的环境、社会或治理绩效，而没有提供足够的支持数据或证据。因此，检测和解决 ESG 报告中的夸大其词至关重要。人工智能 (AI) 正在塑造世界，尤其是像 ChatGPT 这样的生成式人工智能 (GenAI) 的快速发展。金融领域的一些研究已经开始利用人工智能来解决 ESG 报告中的问题。例如，一些研究比较了传统和人工智能驱动的 ESG 评级 (Hughes 等人，2021)。一些研究调查了人工智能对漂绿和可持续发展报告的影响 (Moodaley & Telukdarie, 2023)。Yang 等人 (2021) 发现 ESG 披露降低了公司债券信用利差，降低了风险并增强了投资者信心，而 Biju 等人 (2023) 使用 MAXQDA 软件将 ESG 的情绪得分与漂绿的看法联系起来。这些研究表明了在分析 ESG 报告中应用人工智能的可能性和潜力。因此，本研究受到启发，充分利用人工智能，尤其是 GenAI，来评估 ESG 报告中的夸大行为 (Jain 等人，2023)。尽管先前的研究已经研究了审查和评估 ESG 报告的各种技术，但识别夸大断言的难度仍然没有得到充分研究，尤其是在使用最先进的人工智能技术时。此外，即使公司可能在其 ESG 报告中使用“极端”、“完整”或“最高”等形容词，但这并不总是意味着他们夸大了他们的成就；事实上，一些公司可能在这方面表现出色。因此，仅依靠 ESG 报告中的术语无法彻底确定公司是否夸大了他们的主张。GenAI 的优势在于能够通过分析上下文细节来辨别是否有合理的理由怀疑夸大。本研究旨在通过利用 GenAI 来检测 ESG 报告中的夸大描述，从而弥补这一差距，从而更准确、更稳健地评估企业可持续发展绩效。我们采用三种不同的即时工程策略，即零样本、少量样本和思路链 (COT) 来分析一组 ESG 报告。此外，我们还将该方法与传统文本分析技术和人类智能进行交叉验证。这
人工智能技术与工程应用
人工智能技术与工程应用 李秀全1 蒋红玲2 1 中国科技发展战略研究院科技预测与评估研究所，北京 100038 2 中国航天科技集团公司物联网技术应用研究所，北京 100094 摘要 ─ 人工智能（AI）经历了 60 年的发展，技术日趋成熟，正在走向广泛的应用和产业化。本文对人工智能技术与工程应用的内涵和演进进行了综述。本文对人工智能技术体系的四层框架进行了总结，以帮助读者了解人工智能家族。近年来，人工智能技术的工程应用取得了显著进展，例如在故障诊断、医学工程、石油工业和航空航天工业中的应用。通过介绍人工智能技术的最新进展，可以帮助工程和科学领域的研究人员了解如何应用人工智能技术解决各自研究领域的应用相关问题。索引术语─人工智能（AI）、工程应用、技术框架。一、引言 人工智能（AI）起源于计算机科学，现在已成为许多不同领域的快速发展的主题。人工智能这个术语最早是由 John McCarthy 等人在 1956 年的达特茅斯会议上提出的，最初受到图灵测试 [1] 的启发。由于 AI 最初是指创造“人形”机器，希望它具有像人类一样的感知和认知能力，并在复杂环境中采取行动。然而，智能的定义还比较模糊，人工智能还没有形成统一的定义。一般认为，人工智能是研究计算机模拟人类某些智能行为（如感知、学习、推理、交流、行动等）的过程的学科。[2, 3]。事实上，由于技术的限制，上述总体目标还远未实现。目前，人工智能的目标主要集中于训练机器去做人类可以做的事情，甚至
序言 中国科学
电动汽车已成为国家战略重点，对未来交通运输、工业发展、能源安全、空气质量改善等都具有重要意义。发展高效、低碳的热管理技术已成为打造更安全、舒适、节能、环保的电动汽车的重要方面之一。由于冬季发动机热回收功能缺失，电池、电机、电控设备对温度的敏感性较高，先进的热管理技术对电动汽车的续航里程、安全性、动力性、寿命和可靠性的影响越来越重要。目前，电动汽车热管理技术的发展主要集中在高效电池热管理、低碳热系统技术、集成节能热系统和智能控制技术等方面，旨在打造功能集成、结构模块化、控制智能化的绿色高效系统。在此，我要向中国科学院何雅玲院士表示诚挚的感谢，感谢她提供平台，邀请我们组织汽车热管理专题讨论。本专题主要介绍该领域的最新科技进展。我们很高兴呈现了六篇高质量的文章，涵盖了低碳热系统技术、高效系统关键部件、先进热交换技术以及高效电池热管理技术等主题。这些论文突出了与制冷剂替代品相关的最值得关注的系统和部件技术，以及与电池热管理相关的最新技术。本专题的工作为汽车热管理前沿技术的未来发展提供了宝贵的见解和方向。我衷心感谢所有作者分享他们的研究和发现，并感谢他们为本专题付出的时间和精力。我希望它能帮助读者更深入地了解电动汽车热管理，并激励更多的研究人员探索这一重要领域。随着学术界的日益关注，我们希望加速汽车热管理技术的发展，解决电动汽车当前面临的技术挑战，促进其快速而强劲的增长。最后，我要向审稿人、编辑和出版制作团队表示深深的谢意，感谢他们的辛勤工作、坚定不移的支持、奉献和热情。没有他们的努力，本专题的成果和成功就不可能实现。
数据库概念
撰稿人：德鲁·亚当斯（Drew Adams），阿什什·阿格拉瓦尔（Ashish Agrawal），特洛伊·安东尼（Troy Anthony），维卡斯·阿罗拉（Vikas Arora），贾根·阿特拉（Jagan Athraya），戴维·奥斯丁（David Austin），托马斯·巴里（Thomas Baby），弗拉基米尔·巴里尔Chidambaran，Deba Chatterjee，Shasank Chavan，Tim Chien，Gregg Christman，Bernard Clouse，Maria Colgan，Carol Colrain，Nelson Corcoran，Michael Coulter，Jonathan Creighton，Judith Creighton，Judith D'Addmo ，比尔·哈贝克（Bill Habeck），米尔·汉克（Min-Hank Ho），李·亨（Lijie Heng），比尔·霍达克（Bill Hodak），Yong Hu，Pat Huey，Praveen Kumar Tupati Jaganath，Sanket Jain，Prakash Jashnani，Caroline Johnston，Shantanu Joshi，Shantanu Joshi Surinder Kumar， Paul Lane, Adam Lee, Allison Lee, Jaebock Lee, Sue Lee, Teck Hua Lee, Yunrui Li , Ilya Listvinski, Bryn Llewellyn, Rich Long, Barb Lundhild, Neil Macnaughton, Vineet Marwah, Susan Mavris, Bob McGuirk, Joseph Meeks, Mughees Minhas, Sheila Moore, Valarie Moore, Gopal Mulagund, Charles Murray, Kevin Neel, Sue Pelski, Raymond Pfau, Gregory Pongracz, Vivek Raja, Ashish Ray, Bert Rich, Kathy Rich, Andy Rivenes, Scott Rotondo, Vivian Schupmann, Venkat Senaptai, Shrikanth Shankar, Prashanth Shanthaveerappa, Cathy Shea, Susan Shepard, Kam Shergill, Mike Skarpelos, Sachin Sonawane, James Spiller, Suresh Sridharan, Jim Stenoish, Janet Stern, Rich Strohm, Roy Swonger, Kamal Tbeileh, Juan Tellez, Ravi Thammaiah, Lawrence To, Tomohiro Ueda, Randy Urbano, Badhri Varanasi, Nick Wagner, Steve Wertheimer, Patrick Wheeler, Doug Williams, James威廉姆斯、安德鲁·维特科夫斯基、丹尼尔·黄、余海玲
中国再生能源投资有限公司中国再生能...
中国再生能源投资有限公司（「本公司」）董事会（「董事会」）建议委任黄凤玲女士（「黄女士」）为执行董事，自 2024 年 5 月 31 日起生效，惟须经本公司股东（「股东」）于 2024 年 5 月 31 日举行的本公司股东周年大会（「股东周年大会」）上批准。黄女士，53 岁，现为本集团及本公司控股股东香港建设（控股）有限公司（「香港建设」）的人力资源及行政总监。黄女士亦为本公司及香港建设若干附属公司的董事。黄女士为本公司执行董事、行政总裁兼主席黄江先生（「黄先生」）的配偶。黄先生及黄女士均为本公司及香港建设的控股股东。黄女士于美国接受教育，并于一九九三年取得加州大学洛杉矶分校商业经济学文学士学位。自二零零八年四月起，黄女士负责本集团的整体管理、策略发展、人力资源及一般行政工作。黄女士在替代能源业务及物业发展及管理业务方面拥有丰富经验。于本公布日期前三年，黄女士并无担任任何于香港或海外证券市场上市的公众公司的董事职务，且与本公司任何其他董事、高级管理人员或主要股东或控股股东并无任何关系。于股东周年大会上批准其委任后，本公司将与黄女士订立服务合约，任何一方均可向另一方发出不少于三个月的书面通知终止该合约。此外，黄女士须根据公司章程细则的规定，于股东周年大会上轮值告退及重选连任至少一次。黄女士每年可获董事袍金75,000港元及酬金约1,200,000港元及酌情花红。黄女士的年度酬金由本公司薪酬委员会建议，并参考其在本公司及其附属公司所承担的职务及责任、现行市场情况而厘定，并与本公司其他执行董事所获的董事酬金相符。
侯增光简历
出版物（部分近期出版物） [1] Wang, J., Shi, L., Wang, W., Hou, ZG , “Efficient braincoding based on adapted EEG channel selecting and transformation”, IEEE Trans on Emerging Topics in Computational Intelligence, 2022, vol.6, pp. 1314-1323. [2] Wang, C., Peng L., Hou, ZG , et al., “A Hierarchical architecture for multisymptom assessment of early Parkinson's disease via wearable sensor”, IEEE Trans on Cognitive and Developmental Systems, 2022, 14(4), pp. 1553-1563. [3] Fan, C.、Peng, L.、Wang, T.、Yang、Zhou, X、Hou, ZG，“R-GAN：基于时间循环生成对抗网络的多会话未来 MRI 预测”，IEEE Trans on Medical Imaging，2022，41(8)，第 1925-1937 页。[4] Ni, Z.、Bian, G、Zhou, X、Li, R 和 Hou, ZG，“空间挤压推理和低秩双线性特征融合用于手术图像分割”，IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics，2022，26(7)，第 3209-3217 页。[5] Zhou, X.、Xie, X.、Liu, S.、Feng, Z.、Hou, ZG，“基于动态扭曲操作的手术技能评估”，IEEE Trans on Medical Robotics and Bionics，vol. 4，第1期，第 50-61 页，2022 年 2 月。[6] Li, R.、Xie, X.、Zhou, X.、Liu, S.、Ni, Z.、Hou, ZG，“透视图像中多导丝端点定位的统一框架，”IEEE Transactions on Biomedical Engineering，第 69 卷，第 4 期，第 1406-1416 页，2022 年 4 月。[7] Gui, M.、Zhou, X.、Xie, X.、Liu, S.、Li, H.、Hou, ZG，“基于新型 Halbach 圆柱体的磁皮肤设计和实验：初步研究”，IEEE Trans on Instrumentation and Measurement，2022 年，第 71 卷，第 1-11 页。 [8] 王建军、王伟、任胜、石伟、侯志刚，“单任务与认知-运动双任务训练的神经相关性”，IEEE 认知与发展系统学报，第 14 卷，第 2 期，第 532-540 页，2022 年 6 月。[9] 王光、胡倩、杨燕、程建军、侯志刚，“半监督深度散列的对抗性二元相互学习”，IEEE 神经网络与学习系统学报，2022 年 8 月，第 33 卷，第 8 期，第 4110-4124 页。[10] 王晨、彭玲、侯志刚等，“使用便携式测量方法评估上肢痉挛
背衬压电微机械超声换能器（B-PMUT）二维阵列的开发
[1] MILLER DL, SMITH NB, BAILEY MR 等。治疗性超声应用和安全注意事项概述[J]。超声医学杂志，2012，31 (4): 623-634。[2] WANG J, ZHENG Z, CHAN J 等。用于血管内超声成像的电容式微机械超声换能器[J]。微系统纳米工程，2020，6 (1): 73。[3] JIANG X, TANG HY, LU Y 等。基于与 CMOS 电路键合的 PMUT 阵列的发射波束成形超声指纹传感器[J]。IEEE 超声铁电频率控制学报，2017，PP (9): 1-1。[4] CHEN X, XU J, CHEN H 等。利用多频连续波的 pMUT 阵列实现高精度超声测距仪[J]。微机电系统，2019 年。[5] CABRERA-MUNOZ NE、ELIAHOO P、WODNICKI R 等人。微型 15 MHz 侧视相控阵换能器导管的制造和特性[J]。IEEE 超声铁电和频率控制学报，2019 年：1-1。[6] LU Y、HEIDARI A、SHELTON S 等人。用于血管内超声成像的高频压电微机械超声换能器阵列[S]。IEEE 微机电系统国际会议；2014 年。[7] ZAMORA I、LEDESMA E、URANGA A 等人。用于成像应用的具有 +17 dB SNR 的单片 PMUT-on-CMOS 超声系统[J]。 IEEE Access，2020，页（99）：1-1。[8] JUNG J，LEE W，KANG W 等。压电微机械超声换能器及其应用综述[J]。微机械与微工程杂志，2017，27 (11)：113001。[9] BERG S，RONNEKLEIV A。5F-5通过引入有损顶层降低CMUT阵列中膜之间的流体耦合串扰[S]。超声波研讨会；2012年。[10] LARSON J D。相控阵换能器中的非理想辐射器[S]。IEEE；1981年。[11] NISTORICA C、LATEV D、SANO T 等。宽带宽、高灵敏度的高频压电微机械换能器[S]。 2019 IEEE 国际超声波研讨会（IUS）；2019: 1088-1091。[12] 何丽梅，徐文江，刘文江等。基于三维有限元仿真的二维阵列压电微机械超声换能器性能和串扰评估[S]。2019 IEEE 国际超声波研讨会（IUS）；2019。[13] PIROUZ A、MAGRUDER R、HARVEY G 等。基于 FEA 和云 HPC 的大型 PMUT 阵列串扰研究[S]。2019 IEEE 国际超声波研讨会（IUS）；2019。[14] DZIEWIERZ J、RAMADAS SN、GACHAGAN A 等。一种用于NDE应用的包含六边形元件和三角形切割压电复合材料子结构的2D超声波阵列设计[S]。超声波研讨会；2009年。[15]徐婷，赵玲，姜哲，等。低串扰、高阻抗的压电微机械超声换能器阵列设计
香港科技园公司庆祝2024青年创业实习计划圆满成功（香港，2024年8月29日） – 香港科技园
香港科技园公司庆祝 2024 年青年创业实习计划圆满成功（香港，2024 年 8 月 29 日）——香港科技园公司与民政及青年事务局合作，宣布青年创业实习计划圆满结束。今年的计划录得求职人数同比增长 45%，近 1,000 名有抱负的人才争夺 100 个实习职位。除了工作之外，香港科技园公司还计划了一系列参与活动，让实习生沉浸在香港充满活力的创新科技 (I&T) 生态系统中，并展示蓬勃发展的大湾区 (GBA) 的职业机会。民政及青年事务局局长麦碧玲主持闭幕礼时表示：「政府推出青年科技创新计划，资助初创企业招募学生实习，让青年人有机会深入了解初创企业的运作和香港的创业环境。青年人的热情和创意是香港创新科技业发展的基石。透过培育年轻创科人才，青年科技创新计划可成为青年人与创科界的桥梁，达致双赢。」香港科技园公司首席财务官麦志雄表示：“今年的青年创新计划对实习生和雇主来说都是一段非凡的旅程。这些年轻人才所展现的热情和创新潜力令人深受鼓舞。青年创新计划是我们振兴本地创新科技行业的战略基础，旨在为香港和国际带来创新和技术进步，培养新鲜、有才华的人才。该计划证明了我们致力于培养下一代创新科技领袖的承诺。”今年，约有 60 家园区公司参与了青年创新计划，涉及人工智能、绿色科技和生物技术等学科。实习生参加了丰富多彩的活动，包括个人成长、设计思维、社交礼仪研讨会以及与行业参与者的交流活动。他们还参观了位于福田的香港科学园深圳分公司和比亚迪等科技巨头。这些聚会加强了志同道合的实习生之间的联系。实习生还参观了商汤科技，探索了尖端的智慧城市应用。此次参观活动还带实习生参观了香港科技园公司的将军澳创新园，该园展示了数字化转型和制造业的最新发展，凸显了香港科技园公司在区域技术整合中的关键作用。YSIP为年龄在18至30岁之间的本地大专或专上院校的全日制学生提供3至6个月的科学园初创企业实习机会。每个实习职位将有权获得政府提供的每月最高11,200港元的薪酬补贴。
利用人工智能（AI）治疗胃癌的未来
2020。2. Sano T，Coit DG，Kim HH 等。针对 TNM 分类的胃癌新分期分组的提议：国际胃癌协会分期项目。胃癌 2017；20：217-25。3. Katai H，Ishikawa T，Akazawa K 等。日本手术切除胃癌病例的五年生存率分析：对日本胃癌协会全国登记处（2001- 2007 年）超过 100,000 名患者的回顾性分析。胃癌 2017；21：144-54。4. Suzuki H，Takizawa K，Hirasawa T 等。日本胃内镜切除术多中心前瞻性队列研究的短期结果：'真实世界证据'。 Dig Endosc 2019；31：30-9。5. Menon S，Trudgill N. 内镜检查漏诊上消化道癌的可能性有多大？一项荟萃分析。Endosc Int Open 2014；2：E46-50。6. Hosokawa O，Hattori M，Douden K 等。胃镜检查与结肠镜检查在检测癌症方面的准确度差异。Hepatogastroenterology 2007；54：442-4。7. Hosokawa O，Tsuda S，Kidani E 等。上消化道内镜检查阴性后三年内可诊断出胃癌。Endoscopy 1998；30：669-74。8. Yalamarthi S，Witherspoon P，McCole D 等。上消化道癌症患者的漏诊。 Endoscopy 2004；36：874-9。9. Yoshimizu S，Hirasawa T，Horiuchi Y 等。基于检查时间和食管胃十二指肠镜训练的上消化道肿瘤检出率差异。Endosc Int Open 2018；6：E1190-7。10. Itahashi K，Kondo S，Kubo T 等。评估 Watson for Genomics 的临床基因组序列分析。Front Med（洛桑） 2018；5：305。11. Stokes JM，Yang K，Swanson K 等。一种深度学习方法用于抗生素发现。Cell 2020；180：688-702。e13。12. Murphy K，Smits H，Knoops AJG 等。胸部 X 光片上的 COVID-19：人工智能系统的多读者评估。放射学 2020.doi：10.1148/radiol.2020201874。 ［印刷前的Epub］ 13. 平泽俊明，池之山洋平，石冈充彬ほか．AI 内视镜の基 基础知识と恐诊断への応用実际．消化器内视镜 2019； 31：1102-5. 14. Yao K、Uedo N、Kamada T 等。 （JGES指南）早期胃癌内镜诊断指南。 Dig Endosc 2020 年 4 月 10 日。doi：10.1111/den。 13684. ［Epub ahead of print］ 15. Takiyama H, Ozawa T, Ishihara S 等. 利用深度卷积神经网络对食管胃十二指肠复制图像进行自动解剖分类. Sci Rep 2018；8：7497. 16. 吴玲, 张建, 周伟等. 食管胃镜检查盲点实时质量改进系统WISENSE的随机对照试验