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超人类的直觉和算法条件......
摘要 在图灵的“通用机器”之后，本文将直觉作为一个生成性概念和镜头来展现战后跨大西洋文化中人机关系的有效谱系。作为一种超越理性分析的感知、认识、预测和驾驭世界的方式，直觉对于适应我们当代的“算法条件”至关重要，在这种条件下，机器学习技术正在积极地重新分配人类和机器之间的认知，改变（非）人类经验的性质，并重新表达文化价值和欲望的问题。本文关注三个关键的历史时刻，使我们能够回顾性地瞥见英国和北美对我们与“新”技术不断变化的关系的兴趣和紧迫感的新兴凝聚—— 1） 20 世纪 50 年代：人工智能和控制论的诞生； 2）20 世纪 80 年代：个人电脑和软件文化的兴起；3）2010 年代：算法生活的开始。在每个时期，直觉的特定方面都表现出重要的作用，激发了我们与计算技术的情感和文化纠葛。虽然直觉在特定的历史关头获得了有效的牵引力，既是“人类”的本质定义，也是非人类的本质定义，但我认为，解决当前机器学习架构所引发的感官、社会政治、文化和伦理问题，需要适应内在的人机算法纠葛以及它们所居住和不断重塑的技术社会生态。
不确定的供应链管理
数字时代已经带来了一个新的供应链管理时代，该时代正在完全改变公司组织，执行和最大化其运营方式。本调查报告提供了对供应链管理在此数字环境中当前情况的深入分析。利用了现有文献，论文和研究的全面分析，它指出并研究了企业在供应链中采用数字技术时遇到的关键模式，障碍和前景。本文探讨了数字技术的范围，包括区块链，人工智能（AI），大数据分析和物联网（IoT）（IoT），这些技术已经改变了供应链管理。我们通过检查许多来源的数据并强调特征当代供应链环境的重复元素，从而提供了该领域的概述。我们还考虑了数字化对公司运营的影响，例如与数据保护相关的困难，变更管理的必要性以及提高生产率的可能性。成功过渡到数字时代的行业领导者的案例研究揭示了最佳实践并提供有用的见解。期待，我们可以瞥见供应链管理的未来，预测和讨论新兴趋势和技术，例如5G连接性和可持续性计划。它还建议未来的研发领域，并指导该领域的进一步探索。本文以行动呼吁结束，强调了在数字时代保持领先地位的重要性，以期在不断发展的商业环境中保持竞争力，敏捷和韧性。
了解树种的气候变化动态
众所周知，即将到来的气候将以各种方式影响森林，包括增长，疾病制度（例如野火，虫害，虫害，人类土地利用）和其他生物学过程，这些过程将影响其健康，分布，丰富和生态系统服务，他们提供的（Aiitken等人2008年； pripper and an an an an an e an e an e e eT; bist and; bist and eet; bist and eet; bist; eet eet; eet eet; Al。，2013）。确定最佳的人干预措施以预期快速变化是一项复杂的事业。在本章中，我们研究了这种复杂性的各个方面，并概述了一个综合框架，以应对森林面临的一些当前和未来的挑战。我们首先要瞥见过去的森林，并评估一些与建模在气候变化下变化有关的一般考虑。在此过程中，我们讨论了以下主题：（1）估计已实现的细分市场，（2）评估数据驱动的统计模型的适用性，用于建模栖息地适用性（HQ），（3）估计物种的迁移能力，以及（4）描述在流化物种下捕获当前和未来动态变化的多阶段方法。我们提供了美国东部和加拿大的例子，并提供了通过物种的区域摘要表来解决物种脆弱性和适应能力的方法。即使我们的重点主要仅限于北美东部，我们还是试图保持叙事广泛，以便可以将经验教训推广到几乎所有温带和北方森林生态系统。我们还讨论了一些挑战，即未来森林生态系统可能会面临的挑战，与模型建设相关的知识差距，辅助移民等管理选择，气候变化避难所的潜在作用，建模挑战以及全球主要森林类型的预计趋势。
根据NEP 2020
第一年的工程课程是一项广泛的基础培训计划，旨在向整个学习者提供科学和逻辑的思维培训，并在基础科学和工程科学中选择课程。同时NEP-2020目标要求培养学习者各自选择的工程分支所需的基本技能。认为这是一门课程，涵盖了了解现代工程实践和技术趋势所需的基本知识。考虑到教学法的变化和无压力学习过程的便利性，在工程科学领导下的课程工作中，第二学期提供了基于选择的学科库。本质上是为了在职业技能实践下瞥见行业的趋势，池提供培育和发展当代工业实践中的创造性技能。在结构上达到的标准是学习者在所有学科中选择自己感兴趣的机会的机会。基础科学涵盖了应用物理和选修物理学，应用化学和选择性化学以及应用数学，在这些数学中给出了一系列受试者进行选择，因此，从学习者的角度来看，普遍的基础科学课程是不可行的。考虑到当前情况，需要提供多种选择，以满足学习者的期望，以期在当前技术和跨学科研究领域的职业中渴望从事职业。在本科培训中可以提高能力，通过对学习过程有客观的观点，并将学习者从死记硬背的学习者转变为创意专业人士，以实现设计思维，在第一学期中引入了介绍，以实现旅行者学习者，以成为熟练的专业人员。考虑到在多个出口点的职业技能池中获得NEP-2020证书和文凭奖的结构，该结构已安排用于接触当前的行业实践。
太阳能自主多功能农业机器人
电子和电信工程系Sinhgad技术与科学学院，浦那，马哈拉施特拉邦，印度摘要：我们的项目，“太阳能自动多功能农业机器人”，代表了现代农业的重要一步。我们使用太阳能电池板上的清洁，可再生能源来保持机器人的运行，从而减少了我们对传统电源的依赖，并最大程度地减少对环境的危害。为了使机器人精确有效地移动，我们使用了高性能的直流电动机。这些电动机允许其顺畅地导航不同类型的地形。为了准确种植种子，我们已经合并了伺服电机。我们还使用专用的直流电动机泵进行精确的农药施用来保护农作物。，为了有效地切草，我们依靠高扭矩的GC电机，使机器人在各种农业任务中都具有多功能性。所有这些组件均由Arduino微控制器控制，后者充当机器人的中央大脑。IT管理不同部分之间的互动，以确保实时执行任务。为了使机器人用户友好，我们开发了一个直观的Android应用程序。此应用程序使操作员可以远程控制和监视机器人。应用程序和机器人之间的连接是通过蓝牙建立的，可确保移动应用程序与农业机器之间的可靠链接。通过将清洁能源，先进的运动技术和精致的微控制器结合起来，我们的太阳能自动多功能农业机器人将提高农业效率，同时最大程度地减少对环境的危害。此摘要提供了对我们项目报告的以下各节中我们深入研究的关键组件和功能的瞥见。关键字：太阳能，农业机器人，高级运动技术，Arduino
古代DNA基因组学和植物学的文艺复兴
♱这些作者对这项工作也同样做出了贡献。*通讯作者：h.burbano@ucl.ac.uk（H.A.B）。抽象的草药正在文艺复兴时期，作为探索植物进化，生态学和多样性的基因组数据的宝贵来源。从植物标本室取回的古代DNA可以向过去的植物群落，与生物和非生物因素的相互作用以及随着时间的推移发生的遗传变化提供前所未有的瞥见。在这里，我们重点介绍了标本基因组学领域的最新进展，并讨论了将现代和时空历史标本中数据结合的挑战和机遇。我们还描述了如何将植物标志基因组学数据与其他数据类型整合在一起可以产生对塑造植物群落的进化和生态过程的大量见解。制剂基因组分析是一种了解植物生命并在面对可怕环境挑战时为保护工作提供信息的工具。预告症对植物标本室基因组学的综述，以了解植物进化和生态相互作用的历史。简介标本标本，精心收集和压制的植物样品，保留植物多样性的切实记录，并长期以来一直是植物，分类学和系统学研究的基础（1）。托管了3,000种草药，这些资源包括接近3.9亿个标本及其相关的元数据（2）。我们将这个数字归功于数百年来的标本保管和当前策划，以确保该丰富收藏的持续增长，保存和可持续使用。除了它们用于植物专着和系统学的用途（3），涵盖多种类群和所有大陆的标本室标本增加了宏观进化研究的力量，从而使对性状进化（4）和植物家族辐射的研究（5）。
![T.E. SEM。 vi @ vidyalan [12月。 2024]每2020](/simg/8\86e5b35ab2b5aba18191f70329bb0e1c9ca1bd02.webp)
T.E. SEM。 vi @ vidyalan [12月。 2024]每2020
第一年的工程课程是一项广泛的基础培训计划，旨在向整个学习者提供科学和逻辑的思维培训，并在基础科学和工程科学中选择课程。同时NEP-2020目标要求培养学习者各自选择的工程分支所需的基本技能。认为这是一门课程，涵盖了了解现代工程实践和技术趋势所需的基本知识。考虑到教学法的变化和无压力学习过程的便利性，在工程科学领导下的课程工作中，第二学期提供了基于选择的学科库。本质上是为了在职业技能实践下瞥见行业的趋势，池提供培育和发展当代工业实践中的创造性技能。在结构上达到的标准是学习者在所有学科中选择自己感兴趣的机会的机会。基础科学涵盖了应用物理和选修物理学，应用化学和选择性化学以及应用数学，在这些数学中给出了一系列受试者进行选择，因此，从学习者的角度来看，普遍的基础科学课程是不可行的。考虑到当前情况，需要提供多种选择，以满足学习者的期望，以期在当前技术和跨学科研究领域的职业中渴望从事职业。在本科培训中可以提高能力，通过对学习过程有客观的观点，并将学习者从死记硬背的学习者转变为创意专业人士，以实现设计思维，在第一学期中引入了介绍，以实现旅行者学习者，以成为熟练的专业人员。考虑到在多个出口点的职业技能池中获得NEP-2020证书和文凭奖的结构，该结构已安排用于接触当前的行业实践。
根据NEP 2020
第一年的工程课程是一项广泛的基础培训计划，旨在向整个学习者提供科学和逻辑的思维培训，并在基础科学和工程科学中选择课程。同时NEP-2020目标要求培养学习者各自选择的工程分支所需的基本技能。认为这是一门课程，涵盖了了解现代工程实践和技术趋势所需的基本知识。考虑到教学法的变化和无压力学习过程的便利性，在工程科学领导下的课程工作中，第二学期提供了基于选择的学科库。本质上是为了在职业技能实践下瞥见行业的趋势，池提供培育和发展当代工业实践中的创造性技能。在结构上达到的标准是学习者在所有学科中选择自己感兴趣的机会的机会。基础科学涵盖了应用物理和选修物理学，应用化学和选择性化学以及应用数学，在这些数学中给出了一系列受试者进行选择，因此，从学习者的角度来看，普遍的基础科学课程是不可行的。考虑到当前情况，需要提供多种选择，以满足学习者的期望，以期在当前技术和跨学科研究领域的职业中渴望从事职业。在本科培训中可以提高能力，通过对学习过程有客观的观点，并将学习者从死记硬背的学习者转变为创意专业人士，以实现设计思维，在第一学期中引入了介绍，以实现旅行者学习者，以成为熟练的专业人员。考虑到在多个出口点的职业技能池中获得NEP-2020证书和文凭奖的结构，该结构已安排用于接触当前的行业实践。
基于与任务环境相关的眼球运动的情境感知
摘要 近几十年来，情境意识这一主题一直受到人们的关注。冻结探测方法，例如情境意识全局评估技术 (SAGAT)，通常用于测量情境意识。本文旨在回顾 SAGAT 的有效性问题，并研究眼动是否是测量情境意识的有前途的替代方法。首先，我们概述了冻结探测方法的六个问题，例如冻结探测方法依赖于操作员能够记住然后明确回忆的内容。我们提出了一种基于人眼动与任务环境相关的情境意识操作化方法，以避免记忆中介和任务中断的不足。接下来，我们分析了实验数据，其中参与者 (N = 86) 被要求观察六个表盘的显示约 10 分钟，如果表盘指针超过阈值，则按下空格键。每隔 90 秒，屏幕就会变黑，参与者必须在纸上报告刻度盘的状态。我们评估了参与者的任务表现（检测到的阈值交叉百分比）与视觉采样分数（在阈值交叉期间瞥见的刻度盘百分比）和冻结探测分数的相关性。结果表明，视觉采样分数与阈值交叉水平（r = 0.31）和个人水平（r = 0.78）的任务表现相关。冻结探测分数较低，与任务表现的关联较弱。我们得出结论，SAGAT 概述的局限性阻碍了对情境意识的测量，情境意识可以通过与任务环境状态相关的眼球运动测量更有效地计算出来。目前的发现具有实用价值，因为眼动追踪摄像头和普适计算的进步减少了对 SAGAT 等中断性测试的需求。基于眼睛的情境意识是绩效的预测指标，其优势在于它可以通过实时反馈技术应用。
CHATGPT，生成语言模型和人工智能在医学教育中的作用：与Chatgpt的对话和呼吁论文
ChatGpt是由OpenAI于2022年11月30日推出的生成语言模型工具，使公众能够与一台在广泛主题的机器交谈。在2023年1月，Chatgpt吸引了超过1亿用户，使其成为迄今为止增长最快的消费者应用程序。对Chatgpt的采访是对Chatgpt进行更大访谈的第2部分。它提供了Chatgpt当前功能的快照，并说明了医学教育，研究和实践的巨大潜力，但也暗示了当前的问题和局限性。在与JMIR Publications的创始人兼出版商Gunther Eysenbach的对话中，Chatgpt产生了一些有关如何在医学教育中使用聊天机器人的想法。它还说明了其为医学生生成虚拟患者模拟和测验的能力；批评了模拟的医生沟通，并试图总结研究文章（原来是捏造的）；评论了检测机器生成的文本以确保学术完整性的方法；为卫生专业人员生成了一个课程，以了解人工智能（AI）；并帮助起草了在chatgpt的JMIR医学教育中发起的新主题问题论文的呼吁。对话还强调了适当的“提示”的重要性。尽管语言发生器确实偶尔会出现错误，但在受到挑战时会承认这些错误。当Chatgpt捏造的参考文献时，大语模型的众所周知的令人不安的幻觉趋势变得明显。访谈可瞥见Chatgpt的能力和局限性以及AI支持的医学教育的未来。由于这项新技术对医学教育的影响，JMIR医学教育正在发起呼吁新的电子收集和主题问题的论文。论文呼吁的最初草案完全是由Chatgpt生成的，但将由主题问题的人类客人编辑进行编辑。