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AI 智能应用对日常生活之翻转与创新
从｢ AI 智能应用对日常生活之翻转与创新」专题报告中可以印证，人类的智慧和AI 科技，两方互相依赖，互惠互利，相辅相成，互相成就另一方， AI 科技的突飞猛进，不但使得人类的智慧得以更充分地展现，甚至藉由AI 而变得更添智慧，进而能做到以前人类做不到的事情。本专题报告内容含括了AI 与语音辨识、老人生活、工程建造、 5G 科技运用、运动、教育学习、人文等领域，人类的智慧结合AI ，未来似乎有无限想像的可能。刘炯朗院士主讲｢科技与人文的平衡-AI 靠哪边站」压轴，阐述了一个不同的观点来看科技和人文，两者分别代表着电脑和人脑，就像翘翘板的两端，而中间点就是AI 的文明思路。本专题报告密切结合了人工智慧与人文关怀，能让大家深入了解AI 科技在日常生活中的翻转、创新，以及它将给人类带来更多更方便的生活和更美好的未来。当然，我诚挚期盼着这本专题报告，藉由主讲者无私地分享精辟的见解，必然助益产官学研
人工智能手语翻译工具试用会
3.与聋哑运动员的特别对话会 2023年聋哑足球世界锦标赛亚军成员冈田拓哉（埼玉县聋哑足球俱乐部、越谷FC）、中井健人（TDFC、LesPros Tokyo）、经理植松隼人 ★秘密嘉宾登场！ ！
热能：翻新和开发方式
我们的20周年会议在该国的艰难时期举行。自2004年以来，克服时间的挑战，年度国际会议“热力工程：翻新和发展问题”并没有改变其主要目标 - 能源领域的新知识和实践的传播 - 并未失去国际水平或忠实的参与者。战争的第三年无疑影响了报告的主题，并影响了该国科学家先前进行的研究的最广泛应用。今天的能源部门也许从来都不是，在维护我们年轻国家的独立性甚至存在中起着至关重要的作用。和热能通常处于当今问题的最前沿，因为它几乎是调节峰值负载的唯一方法。尽管进行了许多敌人的攻击，但乌克兰电力行业仍在试图应对所有挑战，保持其位置，并通过电力工程师的英勇努力来改变技术和业务流程。使用先进的技术以及最广泛的所谓“绿色”能源在燃料基础中的最广泛参与，创建了为该行业进行强大的翻新和进一步发展的实际情况。多亏了能源专家的专业行动，我们设法防止停电，维护和恢复电源，并开始恢复和维修工作。国际合作伙伴已安排提供必要的材料和设备，乌克兰正在获得专业的财政援助。在2022年3月中旬的杰出事件中，实施了与欧盟INTO-E能源系统的互连，加速了能源整合过程。电力部门基本变化的实施已成为一个
理事会关于人工智能的第 8 号建议（非官方翻译）
c) 人工智能参与者应根据其角色、环境和能力，持续对人工智能系统生命周期的每个阶段应用系统的风险管理方法，并在适当情况下采取负责任的商业实践来应对与人工智能系统相关的风险，包括通过不同人工智能参与者、人工智能知识和人工智能资源提供者、人工智能系统用户和其他利益相关者之间的合作。风险包括与人权相关的风险，例如安全、保障和隐私、劳工权利和知识产权，以及有害偏见。
RECLAIM：迈向翻新和改造的新时代......
翻新和再制造是将旧产品或构成产品的部件进行修复的工业过程。再制造是将产品或其一部分的功能恢复到“全新”质量的过程，而翻新是将产品本身或其一部分恢复到“像全新”质量的过程，但不如再制造那么彻底。在此背景下，欧盟资助的 RECLAIM 项目基于大数据分析、机器学习、预测分析和优化模型，使用深度学习技术和数字孪生模型，提出了一种关于翻新和再制造的新想法，旨在使利益相关者能够做出明智的决定，决定是否要翻新、升级或修理即将报废的重型机械。 RECLAIM 项目还提供了新颖的策略和技术，使工业设备能够在旧工厂、翻新工厂和新工厂中重复使用，目的是通过回收设备并将其用于其他用途而不是在使用后丢弃来节省宝贵的资源。例如，RECLAIM 提供了一个使用数字孪生的模拟引擎，以预测大型工业设备的维护需求和潜在故障。该模拟引擎使虚拟孪生可用于存储机器使用寿命期间的所有可用信息（例如维护操作），这些信息可用于执行
免费 TAD 说明（找房子）
美国海军人员在离开或到达指挥部时可以免费获得 TAD。此 TAD 不得超过 10 个日历日，且不得超过 5 个工作日（周末或节假日之间为 5 个工作日）。此请求可在下达下一个指挥部的官方军事命令后提交。对于已完成教学大纲的学生，软补丁的口头命令是不够的。
MG HS找到你的快乐空间。
*提供的续航里程数据是在测试条件下计算得出的。纯电动汽车续航里程为 75 英里 WLTP 综合续航里程。这些数据仅用于比较目的，可能无法反映实际驾驶结果。实际续航里程可能因天气条件、驾驶风格、车辆负载和注册后安装的配件等各种因素而异。**适配器需额外付费。请咨询您最近的经销商。
深度强化学习找到了涡流的新策略...
是一种有前途的机器学习方法，用于主动流量控制（AFC），深入加固学习（DRL）已成功地用于各种情况下，例如在层状和易变的湍流条件下的固定气缸的拖动减少。但是，DRL在AFC中的当前应用仍然存在缺点，包括过度传感器使用，不清楚的搜索路径和不足的鲁棒性测试。在这项研究中，我们的目标是通过应用DRL引导的自我旋转来抑制圆柱体在锁定条件下的涡流诱导的振动（VIV）来解决这些问题。只有由圆柱体的加速度，速度和位移组成的状态空间，DRL代理就学习了一种有效的控制策略，该策略成功地抑制了99的VIV幅度。6％。通过在感觉运动提示的不同组合和灵敏度分析之间进行系统的比较，我们确定了与流动物理学相关的搜索路径的三个不同阶段，其中DRL代理会调整动作的幅度，频率和相位滞后。在确定性控制下，仅需要一点强迫来维持控制性能，并且体内频率仅受到略微影响，这表明目前的控制策略与利用锁定效应的效果不同。通过动态模式分解分析，我们观察到，在受控情况下，主导模式的增长率均为负面，表明DRL明显增强了系统稳定性。此外，涉及各种雷诺数字和上游扰动的测试证实了学习的控制策略是可靠的。最后，本研究表明，DRL能够用很少的传感器控制VIV，从而使其有效，有效，可解释和健壮。我们预计DRL可以为AFC提供一个一般框架，并对基础物理学有更深入的了解。