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物联网技术研究新浪潮 - SINTEF Open
物联网的定义 [172] 为“一种基于标准和可互操作的通信协议、具有自配置能力的动态全球网络基础设施，其中物理和虚拟事物具有身份、物理属性和虚拟个性，使用智能接口无缝集成到信息网络中”。在物联网中，事物有望“成为商业、信息和社会过程的积极参与者，它们通过交换感知到的环境数据和信息，相互之间以及与环境进行互动和通信，同时自主对现实世界/物理世界事件做出反应，通过触发动作和创建服务来影响它，无论是否有直接的人为干预”。服务形式的接口促进了通过互联网与这些智能事物的交互，查询和更改它们的状态以及与它们相关的任何信息，同时考虑到安全和隐私问题。物联网由用于感知、收集、行动、处理、推断、传输、通知、管理和存储数据的异构技术实现。物联网技术和应用正在从物体网络向智能社交能力发展，旨在解决人类与自主/自动化系统之间的交互。物联网应用的认知转型允许使用针对单个应用的优化解决方案以及沉浸式技术的集成，即虚拟现实
通过数据策划镜头的机器学习数据实践：评估框架
机器学习中数据集开发的研究要求更加关注使模型开发并塑造其结果的数据实践。许多人认为，档案和数据策划领域的理论和实践的采用可以支持更大的公平，问责制，透明度和更具道德的机器学习。在响应中，本文通过数据策划镜头研究了机器学习数据集开发中的数据实践。我们将机器学习中的数据实践评估为数据策划实践。为此，我们开发了一个框架，以使用数据策划概念和原理来评估机器学习数据集。通过对25毫升数据集的评估结果的混合方法分析，我们研究了在实践中采用的数据策划原理的可行性，并探讨了当前如何形成数据策展。我们发现，机器学习的研究人员通常强调模型开发，难以应用标准数据策划原理。我们的发现说明了这些领域相互之间的困难，例如评估在这两个领域中共享术语但非共享含义的术语，在适应概念的高度解释性灵活性中，在不限制的情况下，障碍，在不限制数据策划的情况下限制了对涉及型号的范围的障碍，并在范围内进行了挑战，并在范围内进行了挑战。我们提出了解决这些挑战的方法，并开发了一个整体框架进行评估，概述了数据策划概念和方法如何为机器学习数据实践提供信息。
林业经济为何能成为金砖国家合作发展的驱动力
摘要：全球地缘政治和经济格局的变化，促使人们对全球增长最快的经济体之间建立新的战略联盟的兴趣日益浓厚。对于金砖国家而言，尤其如此，它们对当代世界的重要性无论怎样高估都不为过。一旦该组织开始成为一个更加制度化的组织，建立更紧密、更广泛的经济和社会联系的问题就会出现。本文分析了过去二十年巴西、俄罗斯、印度、中国和南非林业经济发展的趋势，评估了各国在全球木材采伐中的份额及其在国际林产品市场上的地位。金砖国家占全球年采伐量的近三分之一，在21世纪，它们的林产品产量和出口量都有所增长。根据我们的计算，只有印度和中国的锯材和板材产量和出口量增长了十倍。本文探讨了将林业经济转变为金砖国家合作驱动力之一的条件，以及现有的财政、政治和环境制约因素。如果金砖国家对林产品的需求充足，这种合作就有可能实现；鉴于金砖国家相互之间地域遥远，这需要采取措施，从根本上改善彼此之间的贸易物流。金砖国家在全球林业经济中的重要作用，可以成为该集团内部进一步发展合作的重要因素，尤其是在预计于2024年实现扩张之后。
无定形硅的亚稳定性问题
无定形硅及其合金，由于其物质及其生产性，在近年来引起了迅速增长的兴趣。非晶技术比晶体技术的主要优势大大降低了成本，以至于某些消费者应用，例如太阳能电池，薄纤维晶体管等。太阳能电池在电信中涉及远离电网的基站电力电力。然而，基于A-SI的设备的表现受光，高能量颗粒，载体注入，载体在A-SI相互之间的堆积和热淬灭[1]引起的可逆，亚稳态变化的限制[1]。所有这些效应都是通过退火到高度高温而可逆的，并且所有这些效应都被相同的降解机制引起[2]。由于在A-Si：H中发现了亚稳态效应，因此有强有力的间接证据表明氢和掺杂剂的作用仍然缺乏完全的证明。证据主要源于在与亚竞争效应相同的温度下观察到的氢运动。缺陷退火的活化能与氢二氮的活化能相当。此外，掺杂趋势是相同的 - 掺杂剂会导致较大的水力差异系数也导致了更快的缺陷弛豫。另一方面，氢通过削减由粘结障碍引起的大量悬挂键缺损而使掺杂成为可能。亚稳态变化的种类和大小取决于氢和掺杂剂这种磷或硼。这些效果取决于在掺杂的氢化无定形硅中，存在两个不同现象的共膜质：悬挂键密度的可逆增加和掺杂效应的可逆增加。
用磁性上粒子记录温度
热色素[3]或发光探针[4]和高温计，[5]具有传感器大小，从而建立了空间分辨率至纳米尺度（纳米热计）[6]，它们都有自己的优点和缺点。反向传感器（温度计）实时指示温度，因此无法提供有关经过的温度事件的信息。相比之下，指示器（不可逆传感器）通过定义的不可逆信号改变遇到了温度事件。他们可以提供有关不希望的温度滥用的信息，即，在整个材料的整个历史上，胶水的漏洞，电子压力形成或电子功能以及所需的温度激活过程，例如固化胶或消毒。但是，这些需求需要足够小的温度指示剂添加剂，这可以精确地从所需的位置读取信息，例如两种材料之间的胶水间相互之间的胶合。对于许多应用方案，例如对易腐产品的冷链管理[7]和电子设备[8]或电池的温度监测，[9,10]光学，即比色[11]或发光[12-14]，温度指示器是由于其低 - 网络可见能力而有希望的候选者。但是，它们的光信号特征意味着该指示器需要用于光线，这在许多情况下都可以防止其利用。这将使从内部获得温度历史记录，即通过非接触式读数的散装，甚至是不透明或深色实心多组件对象，这仍然是为其他方法而言。因此，由于磁信号传输本质上独立于宿主的光吸收而产生易于集成的（亚）微米尺寸的磁性温度指示剂添加剂。此外，诸如铁氧化铁之类的磁性材料对环保，廉价且进行了良好的研究。虽然基于磁性的温度依赖性[15-23]或所谓的磁性记忆效应（MME）[24,25]的实时温度传感器已经实现，但迄今为止，一种易于集成的温度指示剂添加剂具有MAG Netic Netic Netic读取选项，我们的知识尚未得到我们的知识。然而，如果这种添加剂的敏感和快速解析</div>，这种添加剂的应用潜力将是巨大的
在没有纳米填充的情况下形成平坦的层状晶体
用于汽车和航空航天工程中使用的食品，药品和电子包装以及金属聚合物接头，在界面上的水分吸附在长期的关节性能中起着重要作用。[3,4]这是因为固定的层状结构有助于显着降低小分子的扩散速率，例如氧气和水分，由于其独特的结构，具有紧密堆积的聚合物链，并具有垂直于底物的紧密堆积的聚合物链。目前将固定层状结构结构的形成理解为受到封闭的结晶的结果。[5]已经报道了两种类型的封闭结晶。在发生微相聚合物或聚合物混合物中发生微相聚合物时发现了第一种类型。当每个组分的结晶温度（T C）不同时，具有较高T C的组分首先结晶并形成其他聚合物的纳米或微观限制。因此，较低T C的分量在限制下结晶。[6]在超薄膜中发现了第二种粘附的结晶，来自稀聚合物溶液或聚合物熔体。[7]在各种晶体聚体中发现了这种层状晶体结构，例如聚（乙烯基氟化物），聚乙烷氧化物），聚（3-羟基丁酸）和聚（L-乳酸）。在我们的上一篇论文中，关于聚合物间相结构对半石化热塑性和金属之间粘附的影响，我们表明可以在聚合物 - 金属中的相互之间找到层状结构。[8]尽管形成这些层状Crys-talline结构的CRYS级数机制，例如，关于生长取向的结构，仍然不太了解，但纳米级限制（含量很少的纳米量）被认为是这些层状结构结构的关键。[9]层状结构的形成对金属心皮界面的断裂行为有重大影响，这在例如从模具表面释放热塑性塑料至关重要。这些结果表明，层状结构可能形成，而无需上述纳米级。在本文中，进一步研究了聚合物中的层状结构，以进行各种半晶体热塑料和不同的底物材料。还使用硅
新闻稿
欧洲电池监管将来对电池进行有意义的标签。此标签为安全操作和有效恢复电池材料（包括碳足迹）提供了必不可少的信息。但是，尚未统一指定用于捕获生产数据和个人分配的技术辅助和标准。该项目的科学协调员安德烈亚斯·弗格勒（Andreas Flegler）博士在Fraunhofer ISC上解释说：“在idcyclib项目中，我们开发了可以在细胞生产中自动化和个性化数据收集的过程和材料，并转移到了适当的数据库系统中。”该领域的工作核心是按IPOINT进行蝙蝠护照的定义。这首先允许绘制整个旅程，从单元生产，生产期间的数据收集到UUID，数据存储，相互之间，到对电池护照的识别，检索和显示。此外，这是通过防篡改标记来完成的，该标记非常强大，因此非常适合电池等耐用产品。使用弗里德里希 - 亚历克萨德 - 单一的粒子基团的特殊设计的磁标记颗粒Erlangen-Nuremberg，以及来自Fraunhofer集成电路IIS INSTITUTE的检测方法和来自多元E的粒子粒子模式，每个电池都可以牢固地识别出其独特的“唯一”。开发此标记系统，该系统还可以标记电池内部的单个组件而不会破坏功能或缩短寿命，这对项目团队来说是一个特别的挑战。即使是单个组件，例如电极构件，也将荧光标记物颗粒标记为PolySecure，以跟踪材料路径并促进在回收过程中进行分类。通过粒子模式的唯一身份与“普遍唯一标识符”（UUID）相关联。此UUID是一个全球唯一的数字序列，用于精确识别计算机系统中信息。UUID在生产过程中将相应的单元格或组件与相应的数据集将其连接起来。这允许解决不同的水平 - 每个组件以及整个电池的单个护照 - 并提供有关产品特征，组成，关键原材料，回收批准，碳足迹和特定指标的相关信息。
人工智能伦理回顾...
美国克拉克斯维尔奥斯汀佩伊州立大学计算机科学系。摘要本研究重点关注人工智能的伦理及其在美国的应用，本文强调了人工智能对美国经济各个部门和技术领域多个方面的影响，以及对企业、政府、学术界和民间社会实体产生的影响。由于这些实体开始依赖人工智能来完成各种关键任务，因此需要考虑道德问题，这些任务极大地影响了它们的运营、决策和相互之间的互动。因此，在人工智能的整个开发、部署和使用过程中，都需要采用道德原则、指导方针和工作标准，以确保负责任和合乎道德的人工智能实践。我们的讨论探讨了 11 项基本“道德原则”，这些原则被构建为总体主题。这些包括透明度、正义、公平、公平、不伤害、责任、问责、隐私、仁慈、自由、自主、信任、尊严、可持续性和团结。这些原则共同构成了一个指导框架，为美国各个部门和实体负责任地开发、部署和利用人工智能 (AI) 技术指明了道德方向。本文还讨论了机器学习等人工智能应用的革命性影响，并探讨了用于实施人工智能伦理的各种方法。这项审查对于解决与广泛使用人工智能相关的固有风险日益增长的担忧至关重要。关键词伦理、人工智能、机器学习、技术、伦理原则 1. 引言 自人工智能问世以来，已经开发出各种应用程序，这些应用程序有助于提高人类生产力并减轻人类的努力，从而实现高效的时间管理。人工智能已经帮助了企业、医疗保健、信息技术、银行、交通和机器人。“人工智能”一词是指使用机器（特别是计算机系统）重现人类智能过程[1]。人工智能使美利坚合众国能够更高效地运行，生产更清洁的产品，减少不利的环境影响，促进公共安全并改善人类健康。直到最近，有关“人工智能伦理”的讨论还仅限于学术机构和非营利组织。如果使用不当，人工智能可能会对人类和企业造成危险。目前，世界上最大的科技公司——微软、Facebook、Twitter、谷歌和其他几家财富 500 强公司——正在组建快速发展的团队，以解决因广泛收集、分析和使用大量数据而产生的道德问题，尤其是用于训练机器学习模型或人工智能的数据。大多数企业通过针对每个产品的临时谈判来解决数据和人工智能伦理问题，尽管
Sarahome的开发
早期发作（EOA）一词包括一组异质的神经系统疾病，具有遗传或获得的Aetiol-ogy，其特征是平衡，步态和协调障碍，在25年之前发病[1]。eaos是罕见的条件（估计的欧洲流行率26/10 0,0 0 0 0）[2]，此外，它们代表了导致残疾人残疾和高成本的严重严重的异质性疾病，这些疾病仍然缺乏有效的表现和特定的积分措施[3-5]。共同使用的共济失调疾病的临床评分是共济失调评估和评级的量表[6]。量表由与步态，姿势，坐姿，语音，协调相关的8个项目组成（手机练习测试，鼻子 - 手机测试，手快速交替运动和脚跟刺测试）。通常，临床量表基于外部检查员对特定任务的主观评估和毕业。因此，地板和天花板效应或评估者间的可变性限制了可靠性以及并发神经系统障碍的存在（例如运动障碍）[7]。此外，萨拉（Sara）是年龄依赖的，实际上它在11岁以下的患者中失去了准确性，并且缺乏准确性，尤其是在检测疾病严重程度的较小变化方面[1，8，9]。在过去的几年中，新型技术，包括计算机相互之间，视频游戏或“严肃游戏”以及可穿戴的传感器，在神经病学和神经疗法中的临床和实验应用中都出现了[10-14]。虽然这种技术的潜力无疑是很高的，但它们在医疗领域的实际应用将其潜在用户的接受下属。“医学事物的互联网”（IOMT）和信息通信技术（ICT）的出现，这些信息允许对此类设备的遥控器和与临床医生的实时通信进一步促进了传统的医疗保健系统[15，16]。这种技术的目标之一是确定新的可靠结果，这可以改善疾病课程的评估或对治疗干预措施的反应，超过基于临床仪器的限制[17]。近年来，已经有两种设备Microsoft Kinect和Leap运动控制器（LMC）据报道，这些设备最初是用于娱乐的，但后来用于康复[11，12，18，19]和临床评估[20，21]。的确，尽管在与工作有关的环境中进行了高度讨论和建模技术接受[22-26]，但这在很大程度上仍未在临床框架中。迄今为止，已经开发了一份特定的问题来评估老年人和残疾人的技术接受程度[27，28]。在这里，我们采用了新型的低成本技术来开发一种用于自动评估共济失调患者的工具，塑造了SARA的结构，以提高准确性，而不是常规管理的临床分数获得的精确度，并提高了无需训练有素的病人而提高可行性。然后，我们进行了一项试点研究，以测试临时问卷的可行性和可接受性，以评估其在临床实践中的未来翻译。尤其是在第一次，我们将Kinect，LMC和IOMT范式组合起来，以生成一种创新的系统（我们称为“ Sara-Home”），以在患者的标准化和客观的量化患者中，即使在非医疗环境中也是如此。
现代宏观：旧战略的新方法
过往表现并非未来业绩的保证或可靠指标。所有投资均有风险，可能贬值。对冲基金和其他另类策略涉及高风险，建议潜在投资者注意，这些策略仅适用于财力充足、投资无需流动性且能够承担经济风险（包括可能完全亏损）的人士。业绩可能不稳定；投资基金可能会亏损。这些投资策略无法保证在所有市场条件下都有效或适合所有投资者，每位投资者都应评估其长期投资能力，尤其是在市场低迷时期。相关性是两种证券相互之间如何变动的统计指标。各种指数或证券之间的相关性或与通货膨胀之间的相关性基于特定时间段的数据。这些相关性在未来或不同时间段可能会有很大变化，从而导致更大的波动性。本材料包含经理的意见，此类意见如有更改，恕不另行通知。本材料仅供参考，不应视为投资建议或任何特定证券、策略或投资产品的推荐。无法直接投资于非管理指数。本文所含信息来自被认为可靠但不保证的来源。PIMCO 一般向合格机构、金融中介机构和机构投资者提供服务。个人投资者应联系自己的金融专业人士，以确定最适合其财务状况的投资选择。这不是对任何非法或未经授权司法管辖区内任何人的要约。| Pacific Investment Management Company LLC，650 Newport Center Drive, Newport Beach, CA 92660 受美国证券交易委员会监管。| PIMCO Europe Ltd（公司编号 2604517，11 Baker Street, London W1U 3AH, United Kingdom）由英国金融行为监管局 (FCA)（12 Endeavour Square, London E20 1JN）授权和监管。 PIMCO Europe Ltd 提供的服务不适用于散户投资者，散户投资者不应依赖此通讯，而应联系其财务顾问。| PIMCO Europe GmbH（公司编号 192083，Seidlstr. 24-24a，80335 Munich，德国）、PIMCO Europe GmbH 意大利分公司（公司编号 10005170963，Corso Vittorio Emanuele II, 37/Piano 5, 20122 Milano，意大利）、PIMCO Europe GmbH 爱尔兰分公司（公司编号 909462，57B Harcourt Street Dublin D02 F721，爱尔兰）、PIMCO Europe GmbH 英国分公司（公司编号 FC037712，11 Baker Street，London W1U 3AH，英国）、PIMCO Europe GmbH 西班牙分公司（NIF W2765338E，Paseo de la Castellana 43，Oficina 05-111, 28046 Madrid, Spain) 和 PIMCO Europe GmbH 法国分公司 (公司编号 918745621 RCS Paris, 50–52 Boulevard Haussmann, 75009 Paris, France) 均根据德国证券机构法 (WpIG) 第 15 条由德国联邦金融监管局 (BaFin) (Marie-Curie-Str. 24-28, 60439 Frankfurt am Main) 授权和监管。意大利分公司、爱尔兰分公司、英国分公司、西班牙分公司和法国分公司还受到以下机构的监管：(1) 意大利分公司：根据意大利综合金融法第 27 条，国家公司和交易所委员会 (CONSOB) (Giovanni Battista Martini, 3 - 00198 Rome)； （2）爱尔兰分行：根据《2017 年欧盟（金融工具市场）条例》第 43 条（经修订），爱尔兰中央银行（地址：New Wapping Street, North Wall Quay, Dublin 1 D01 F7X3）；（3）英国分行：英国金融行为监管局（FCA）（地址：12 Endeavour Square, London E20 1JN）； (4) 西班牙分行：国家证券市场委员会 (CNMV) (Edison, 4, 28006 Madrid) 依据第 168 条和第 203 至 224 条规定的义务以及《证券市场法》 (LSM) 第 V 部分第 I 节和第 217/2008 号皇家法令第 111、114 和 117 条规定的义务；以及 (5) 法国分行：ACPR/法国银行 (4 Place de Budapest, CS 92459, 75436 Paris Cedex 09) 依据 2014/65/EU 金融工具市场指令第 35 条并受 ACPR 和 AMF 的监督。PIMCO Europe GmbH 提供的服务仅向《德国证券交易法》 (WpHG) 第 67 部分第 2 款定义的专业客户提供。个人投资者无法获得这些服务，因此个人投资者不应依赖本通讯。 | PIMCO (Schweiz) GmbH（注册于瑞士，公司编号 CH-020.4.038.582-2，地址：Brandschenkestrasse 41 Zurich 8002，瑞士）。PIMCO (Schweiz) GmbH 提供的服务不向散户投资者提供，散户投资者不应依赖本通讯，而应联系自己的财务顾问。| PIMCO Asia Pte Ltd（注册编号 199804652K）受新加坡金融管理局监管，是资本市场服务牌照持有人和豁免财务顾问。资产管理服务和投资产品不提供给未经授权提供此类服务和产品的人士。| PIMCO Asia Limited 获得证券及期货事务监察委员会颁发的牌照，根据《证券及期货条例》可进行第 1、4 和 9 类受监管活动。 PIMCO Asia Limited 是韩国金融监督管理委员会注册的跨境全权投资管理公司（注册号 08-02-307）。未经授权提供此类服务和产品的个人不得使用资产管理服务和投资产品。| PIMCO Investment Management (Shanghai) Limited 单位 3638-39，中国上海自由贸易试验区世纪大道 8 号上海国金中心二期，邮编 200120（统一社会信用代码：91310115MA1K41MU72）在中国证券投资基金业协会注册为私募基金管理人（注册号 P1071502，类型：其他）| PIMCO Australia Pty Ltd ABN 54 084 280 508，AFSL 246862。本出版物在编写时未考虑投资者的目标、财务状况或需求。在作出投资决策之前，投资者应寻求专业建议，并考虑本文所含信息是否适合其目标、财务状况和需求。| PIMCO Japan Ltd，金融工具业务注册号码为关东财务局长（金融工具公司）第 382 号。PIMCO Japan Ltd 是日本投资顾问协会、日本投资信托协会和第二类金融工具公司协会的成员。所有投资均包含风险。并不保证投资本金一定能保全，或一定能获得一定的回报，投资可能会蒙受损失，一切盈亏均由投资者承担。各类费用及开支的金额、最高金额、计算方式及其总额将根据投资策略、投资业绩状况、管理期及资产未清偿余额而有所不同，故此不能在此详列。| 太平洋投资管理股份有限公司为独立经营管理之公司，本公司经主管机关核准之营业执照编号为(110)金关投顾信字第020号，本公司注册地址为110台北市信义区忠孝东路五段68号40楼，电话为+886 2 8729-5500。| PIMCO 加拿大公司（199 Bay Street, Suite 2050, Commerce Court Station, PO Box 363, Toronto, ON, M5L 1G2）的服务和产品可能仅在加拿大某些省份或地区提供，并且只能通过为此目的授权的经销商提供。| PIMCO 拉丁美洲 Av. 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