XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System现实意义
智能技术是创新发展方式和应对现代挑战的答案
摘要。教育领域最有前途的任务之一是将其改革为知识经济，整合并创建一个面向智力活动成果的市场。另一方面，全球化进程要求教育环境向信息、通信和数字空间格式转变。这些领域首先被设定为节点任务，这引导本文作者对教育系统进行比较分析，从而确定高等教育系统中数字化的一般和特殊、积极或消极后果和特征。根据全球化和信息化的当前趋势和进程，作者正在考虑智能技术在构建高等教育领域未来教育模式中的相互作用和相互影响的前景。当今的技术创新不仅需要从质上改变教育内容的方法、形式和技术，还需要培养能够在新的信息和电信社区中工作的人才。因此，研究现代数字技术的影响和能力一方面满足社会的需求，另一方面有助于学生专业能力的形成，这需要对学习过程进行重大改变，使其向灵活性、适应性、个性化、连续性、多维性和系统性转变，对本文的作者来说具有特别的现实意义。
基于社会背景信息融合异构网络的新闻立场歧视
摘要：具有党派倾向的媒体通过发布新闻文章支持自己倾向的政党来引导舆论方向，因此发现新闻文本中的政治偏见对国家选举预测和舆情管理具有重要的现实意义。一些带有偏见的新闻往往表述晦涩、文风模棱两可，而依靠新闻语义信息进行立场判别的方法绕过语言模型，准确率较低。本文提出一种基于社会背景信息融合异构网络的新闻立场判别方法，该方法从外部信息和基于新闻语义的细粒度主题拓展了创作者和话题者对新闻立场的判断能力。节点的多属性特征丰富了节点的特征表示，异构网络的联合表示可以降低立场判别对新闻语义信息的依赖。为了有效处理新新闻的立场判别问题，将多属性融合异构网络的设计扩展到归纳学习中，避免了重组带来的模型训练成本。本文基于 Allsides 数据集，扩展了作者的社会背景信息，并与基于新闻内容的政治立场判别模型进行了比较。实验中，最好的传导属性融合异构体
外部科学评审 2024
当前研究 我的主要研究兴趣是：量子场论、量子引力、弦理论。规范弦对偶、AdS/CFT 对应和强耦合系统。目前，我主要研究上述主题中的三个相关方面。它们是：(i) 可解动态 QFT 系统，尤其是作为其变形的各个维度的共形场论。这里的核心思想是在可解和解析范围内研究动态相及其之间的转变，否则很难获得。这些研究通常用作驱动量子系统的基准，但不仅限于此。(ii) 与此相关，至少在技术层面上，我感兴趣的是研究局部信息如何在量子（场论）系统中随时间传播以及其相关复杂性的动态。这方面相当具有现实意义，并且有望将传统的 QFT 思想与量子信息、其传播和扰乱物理学联系起来。 (iii) 我的第三个兴趣是探索黑洞的量子方面，这主要受到第 (i) 部分和第 (ii) 部分中现有和新兴文献的启发。特别是，我感兴趣的是了解如何通过适当的边界条件模拟黑洞的预期量子特性。这主要受到弦理论中对应于黑洞的候选微观状态几何的启发，但同时，我们的方法与系统的 UV 完成无关。
2022 年 12 月 15 日委员会秘书处联合常设...
简介 澳大利亚地热协会很高兴有机会向贸易和投资增长联合常设委员会提交此意见书，内容涉及澳大利亚向绿色能源超级大国的转型。澳大利亚地热协会 (AGA) 是澳大利亚地热行业的最高机构，其会员人数日益增多，通过企业和个人会员代表着地热行业的各个方面 ( www.australiangeothermal.org.au )。地热有多种应用，每一种应用都为澳大利亚的能源转型和成为绿色能源超级大国做出了独特的贡献。这些包括 1) 发电，2) 减少或消除天然气使用的直接供热应用，以及 3) 使用地源热泵 (GSHP) 节能。 发电 地热能为能源转型提供了独特的优势。它是一种零排放、可持续的基载能源，可以提供同步电力并且不需要储能。这种同步电力有助于稳定电网，并促进增加太阳能和风能等间歇性可再生能源的输入。 AGA 于 2019 年发布了一份白皮书，总结了该行业的现状和当时显而易见的机遇（AGA，2019 年）。这份白皮书强调了澳大利亚热沉积含水层 (HSA) 地热系统的潜力，并就政府如何最有效地促进和鼓励地热能源的开发提出了具体建议，这些建议至今仍然具有现实意义，具体如下：
陆军网络支持行动 - 兰德公司
本专著记录了最初于 2008 年完成的研究，该研究旨在从伊拉克和阿富汗的行动中吸取教训，了解先进网络在陆军行动中的实用性。所使用的数据和案例以及得出的结论都是截至 2009 年的最新数据。自研究完成以来发生了很多事情，陆军已经应用了许多经验教训。重要的是，陆军继续开发和试验新的网络功能。然而，这项研究发现的广泛经验教训仍然具有现实意义，并且可以继续为陆军的持续努力提供参考。美国陆军正在大力投资网络，旨在大幅提高作战能力。该军种将其未来战场上的胜利很大程度上押注于这样一个主张：通过适当的网络连接在一起的部队可以击败对手。理论上，联网部队可以知道其他友军的位置，对敌人的位置有共同的了解，并能够制定计划，对敌人进行大规模打击（小型武器射击、炮火和迫击炮火，或许还有精确弹药的空袭）并消灭敌人，同时避免被敌人的机动、突击和格挡所困。这种高度精确和同步的战争很难实现；它目前依赖于仍在兴起的通信和信息技术、士兵掌握复杂的信息管理技能，以及两者与各级战术行动的结合。这项工作代表了前所未有的理论、组织、训练和物资现代化。无论如何
人类需要什么个性化医疗以及实现个性化医疗的途径
摘要：精准医学的兴起为现代医学的发展开辟了广阔的空间，也赋予了个体化医疗理念以现实意义。精准医学正在建立一套有别于传统体系的个性化疾病分类体系。但近年来精准医学的研究进展并不尽如人意：能够归因于单一靶点异常的疾病类型很少；目前的“精准”用药效果并不理想，各种副作用难以避免；精准医学的方法论仍是还原论的，并不能解决临床治疗的整合问题，反而会增加整合的难度，因此精准医学方法并不是构建个体化医疗体系的可行途径。本文在分析论证精准医学的科学局限性以及中医药与复杂性科学方法的一致性的基础上，借鉴控制论和复杂性科学的概念和方法，为个体化医疗的发展提出了一套全新的思路和方法。结论是：沿着精准医学的道路走下去，理想的个体化医疗是无法实现的；人们最终需要的是能够实现整体整合的个性化医疗，在具有整体整合和个性化特点的中医药基础上，依据科学规范和证据原则，构建以实证证据为基础的理论模型和状态描述体系，是建立个性化医疗体系的最佳途径。关键词：个性化医疗，精准医学，疾病分类，状态医学，整体医学
注意力的政治经济学
“注意力耗尽是一种新的、更微妙的折磨形式”，加布里埃尔·塔德（1902）曾经写道。这一观察与以往一样具有现实意义。事实上，人类注意力在数字时代所面临的日益增长的压力已成为 21 世纪道德焦虑和文化想象的一个主要来源——伦理、政治和经济话语和实践都围绕这一问题展开。虽然对人类注意力的局限性和使用的关注可以说是现代性本身的一个显著特征（参见 Crary 2001），但近年来，其公众关注度急剧上升。Shoshanna Zuboff（2019）的著作《监控资本主义时代：在权力新前沿为人类未来而战》广受欢迎，其他关于广告的“注意力盗窃”（Wu 2017）和说服性设计“注意力奴役”（Williams 2018）的著作也广受欢迎。注意力也日益成为社会行动主义的舞台。起源于硅谷的人文科技中心 (CHT) 认为，数字技术中说服性设计的过度使用导致了一系列问题，包括“注意力持续时间缩短、两极分化、文化愤怒化、大众自恋、选举操纵、[和]对技术的沉迷”(Lerman 2019)。因此，CHT 认为这种“数字注意力危机”是“气候变化的文化等价物”(Harris & Raskin 2019)。
2024 年全球疫苗市场报告
今年是扩大免疫规划实施 50 周年：过去 50 年来，已有超过 1.5 亿人的生命得到挽救，全球 40% 的婴儿死亡减少是由于疫苗接种。 (1) 最近发布的 2023 年世卫组织/联合国儿童基金会国家免疫覆盖率估计 (WUENIC) 结果显示了一些近期的积极趋势，例如全球女孩人乳头瘤病毒疫苗 (HPV) 的覆盖率提高，非洲地区的覆盖率也有所提高。尽管在某些领域取得了重要进展，但免疫界普遍担心，儿童免疫覆盖率水平多年来一直停滞不前，导致许多儿童年复一年得不到保护。 (2) 2023 年，针对几种重要疫苗的疫苗接种覆盖率低于《2030 年免疫议程》(IA2030) 中针对整个生命历程中 90% 的目标。 (3) 麻疹疫苗接种覆盖率不足，导致过去五年内 103 个国家爆发疫情，麻疹疫苗接种进展也停滞不前。 (4) 在各国面临的诸多挑战中，获得及时、负担得起、有保证的质量和可持续的疫苗供应仍然是一个关键问题。2022 年全球疫苗市场报告 (GVMR) 确定了政府、行业、国际机构和合作伙伴需要采取行动的关键领域，以改善可持续和公平的疫苗获取，这在今天仍然具有现实意义。
在Walker2D方案中DDPG和TD3算法的比较
摘要。强化学习已成为一种强大的方法，用于解决各个领域的复杂连续控制任务。本文对两种突出的强化学习算法进行了广泛的比较分析：深层确定性策略梯度（DDPG）算法及其高级对应物，即Twin删除的DDPG（TD3）算法。主要的重点是评估这些算法在运动控制领域内的性能和有效性，这是一个具有实质性现实世界的领域。本研究以Walker2D问题为中心，Walker2D问题是一项具有挑战性的机能控制任务，可在OpenAI Gym环境中提供。walker2d预示着令人信服的测试床，用于评估在机器人技术，自主系统和物理控制等上下文中增强学习算法的实用性。通过对DDPG和TD3进行详细检查，作者旨在阐明其在连续控制场景中的优势和劣势。超出了学术利益，这项研究具有重要的现实意义。掌握连续控制任务对从机器人技术和自动化到医疗保健及其他地区的应用具有巨大的希望。本质上，这项研究弥合了在强化学习方面的理论进步与解决现实世界挑战方面的实际含义之间的差距。通过在苛刻的运动控制背景下对这些算法进行全面评估，这项工作有助于更广泛地理解重新学习学习的潜力，以推动各种行动中的创新和效率。
ISSN 印刷号：2208-3502 深度学习在人工智能课程中的应用研究
相较于浅层学习，在深度学习模式下，学生的学习主动性和积极性能够得到充分发挥，同时也能帮助学生构建系统的知识体系，更有助于学生理解人工智能课程的理论知识和相应的实际应用。在国家提倡素质教育、注重人才培养的教育政策环境下，将深度学习运用到人工智能课程教学中是满足素质教育改革要求、促进人才培养目标实现的重要手段。为此，教师在讲授人工智能课程时，需要对深度学习方法有深入的理解，并科学地运用到课堂教学中，从教学理念到学习目标，再到课堂模式和教学环境，全方位地应用深度学习，以提高人工智能课程的教学质量。基于此，本文对深度学习在人工智能课程中的应用策略进行分析和探索，具有积极的现实意义。2.深度学习在人工智能课程中的应用要点2.1.基于理解浅层学习模式下，学生学习相对被动。通常情况下，老师会在台上讲述理论知识，而学生在接受老师传授的知识时会比较被动。在这种学习过程中，大部分学生采用的是传统的学习方式，即死记硬背，只有少部分学生会在理解的基础上进行记忆。在这种学习环境下，虽然学生理解了更多的理论知识，但将知识运用到实践中的能力并不高。在深度学习模式下，学生将被动学习变为主动学习