XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System能以
使用基于 Scheimpflug 的角膜断层扫描和生物力学数据优化人工智能以增强角膜扩张检测
RenatoAmbrósioJr，Aydano P. Machado，EdileuzaLeão，JoãoMarceloG. Lyra，MarcellaQ.Salomão，Louise G. Pellegrino Esporcatte，Joãobrbr da Fonsecals，Eri-ne-ne-ne-ne berna，Eri-ne-ne-berna file Thia J. Roberts，Ahmed Elsheikh，Riccardo Vinciguerra，Paolo Vinciguerra，JensBüashren，Thom Khadoh，M。F. I，Nikki L. Hafezi，Emilio Trattler，Luca Gualdi，Joséaldi，Do-Norga-Foria-Coria lias Flockerzi，Berthold Seitz，Vishal Jhanji，Tommy Cy Chan，Pedro Manuel Baptista，Dan Z. Reclestein，Timothy J.Archer，Karolinne M. Rocha，乔治·沃尔姆，我，Soheila Asgari，Hamed Momeni-Moghaddam，Siamak Zarei-Ghanavati，Rohit Shetty，Pooja Khamar，Michael W. Belin和Bernardo T. Lopes
调节混合吉布斯自由能以增强固体...
这是被接受出版的作者手稿，并且已经进行了完整的同行评审，但尚未通过复制，排版，分页和校对过程，这可能会导致此版本和记录版本之间的差异。请引用本文为doi：10.1002/aenm.202203697。本文受版权保护。保留所有权利。
扩大人工智能以遏制非洲传染病
在全球范围内，非洲的传染病负担最重(1)。此外，据估计，每年因传染病导致的 1000 万人死亡中，大多数发生在非洲(1)。此外，传染病还对非洲大陆产生了不利的临床和经济影响(1)。每年，传染病导致超过 2.27 亿年的健康寿命损失，每年造成超过 8000 亿美元的生产力损失(2)。此外，SARS-CoV-2 大流行还破坏了非洲在遏制结核病、疟疾和艾滋病毒/艾滋病等传染病方面所做的脆弱努力。例如，SARS-CoV-2 大流行逆转了全球多年来在抗击结核病方面取得的进展。根据模型分析，2020 年至 2025 年期间，COVID-19 大流行可能会造成额外的 630 万例结核病病例和 140 万例结核病死亡病例(3)。尽管传染病给非洲大陆带来了严峻的形势，但也出现了新的机遇。例如，人工智能 (AI) 平台在 COVID-19 大流行中取得的成功（例如，快速收集和实时传播数据以及开发疫苗）可以应用于抗击非洲大陆的传染病 (4)。人工智能 (AI) 被描述为“一种基于机器的系统，可以针对给定的一组人为目标，在现实或虚拟环境中做出预测、建议或决策。人工智能系统旨在以不同程度的自主性运行”(5)。此外，基于人工智能的系统可以是纯软件的（例如，语音助手、图像分析软件、搜索引擎、语音和面部识别系统），也可以嵌入硬件设备中，例如先进的机器人、自动驾驶汽车或无人机 (6)。人工智能 (AI) 为改善非洲的患者管理和降低医疗成本提供了巨大的机会 (7)。它还具有巨大的公共卫生效益，例如药物和疫苗开发、疾病监测、疫情应对和卫生系统管理 (7)。非洲的医疗保健系统将从这些机会中受益 (8)。例如在非洲，人工智能可以通过将医疗保健服务扩展到农村服务不足的人群来缩小目前医疗保健方面的差距，改善患者管理和疾病监测 (8)。在这方面，非洲联盟推出了非洲人工智能 (AI) 大陆战略 (9)。该大陆战略将使非洲国家能够制定监管框架来应对
热泵的年度操作的能量性能以及地面冰存储和光伏/热模块
摘要。使用热泵每年的气候化是实现2030年欧洲脱碳目标的合适平均值（相对于1990年的CO 2排放，-55％）。使用季节性能源储藏量可以存储由热泵产生的两个同时效应之一（热和冷却能量），在必要时可以连续使用。本文着重于动态模拟，以尺寸尺寸加热和冷却厂，并为位于意大利北部的翻新建筑物定义合适的控制逻辑。该植物是通过每年运行中的电动泵建立的，再加上地面冰储存。在夏季使用加热操作过程中产生的冰面对冷却负荷（免费冷却）。光伏/热模块可以通过恢复家庭热水或地面的热量来提高网格独立性并减少植物的一级能量消耗，因为它们可以在任何季节适当冷却。对系统的动态模拟允许在充电和放电过程中对冰箱的行为进行完整描述。此外，与同一建筑物的双源热泵配置相比，还报告了整个植物的主要能量性能分析。
亚马逊、谷歌和微软的人工智能和机器学习功能以及应用程序编程接口
摘要 随着人工智能（AI）和机器学习（ML）的不断发展，云端的AI和ML近年来大热，趋势是云端服务和产品已成为科技巨头的战略武器。然而，各大厂商的竞争策略和重点各不相同，导致份额和格局变化下的竞争异常激烈。本论文从AI和ML的整体发展入手，介绍科技公司云端AI和ML发展的历史和现状。然后，通过介绍官方网站和开放API接口及其文档，分析亚马逊、微软、谷歌的内部应用和外部生态系统，并比较三家公司的AI和ML平台发展策略。最后，预测AI和ML平台的发展方向，包括未来的商业模式和爆发趋势，并分析这三家公司相应的平台发展策略。 论文指导老师：Michael A Cusumano 职称：副院长&斯隆管理评论杰出管理学教授
视频人工智能系统的成本和收益如何？视频人工智能：初始成本和长期收益 投资人工智能是许多公司经常谈论的事情。但您实际上投资的是什么？成本是多少？长期收益是什么？在本白皮书中，我们将解释如何以及为何投资视频人工智能。 为什么要投资视频人工智能？主要原因是视觉图像包含非常重要的数据。通过使用这些数据，您可以作为一家公司脱颖而出，目标是为您的客户提供更好的解决方案。 通过投资视频人工智能 (Video AI)，您可以从视频数据中获得正确的智能信息。简而言之，人工智能 (AI) 以高度智能的方式识别、分类和索引镜头。在此基础上，可以搜索、编辑和量化收集和分类的数据。人工智能软件实时处理视频数据，以便您可以在发生检测警报时快速评估和响应。此外，可以轻松检索现有视频片段。因此，您可以快速搜索数千小时的镜头以查找所需的事件。当 AI 系统识别、分类和索引素材时，会产生额外的数据。从长远来看，这些收集到的元数据可以成为有价值的商业智能的额外来源。可以使用各种商业智能工具清晰地以图形方式显示这一点。当您考虑实施视频 AI 系统时，重要的是要正确评估总购置成本。换句话说，就是总拥有成本 (TCO)。当然，这些成本会根据每个组织的独特需求和情况而有所不同。本白皮书将概述系统要求、基础设施、网络和实施方面的各种实施因素和相关成本考虑因素。以及该产品可以提供的巨大长期节省。系统要求视频 AI 是一种智能软件技术，但为了使软件正常运行，外围设备必须到位。提前清楚了解所需的系统要求非常重要。IP 摄像机的数量、所需的 AI 功能以及安装类型（本地、远程或云）的组合决定了所需的系统要求。一些视频 AI 平台易于与已安装的 IP 摄像机结合使用。在销售过程中提出这一点很重要，因为它会影响初始投资。一个好的视频 AI 实施合作伙伴可以就所需的硬件为您提供建议。为了达到预期的效果，确定摄像机的类型和摄像机的位置非常重要。基础设施视频 AI 解决方案的基础设施因需求而异。有些人希望为多个位置提供集成解决方案，而其他人可能会考虑将视频 AI 用于单个位置。IP 摄像机、AI 服务器和 NVR/VMS 系统都可以位于一个物理位置本地，也可以位于多个物理位置。将物理位置上的摄像机与（公共）云中的软件相结合也是可能的。同样，正确的 AI 实施合作伙伴的作用非常重要。
视频人工智能系统的成本和收益如何？视频人工智能：初始成本和长期收益 投资人工智能是许多公司经常谈论的事情。但您实际上投资的是什么？成本是多少？长期收益是什么？在本白皮书中，我们将解释如何以及为何投资视频人工智能。 为什么要投资视频人工智能？主要原因是视觉图像包含非常重要的数据。通过使用这些数据，您可以作为一家公司脱颖而出，目标是为您的客户提供更好的解决方案。 通过投资视频人工智能 (Video AI)，您可以从视频数据中获得正确的智能信息。简而言之，人工智能 (AI) 以高度智能的方式识别、分类和索引镜头。在此基础上，可以搜索、编辑和量化收集和分类的数据。人工智能软件实时处理视频数据，以便您可以在发生检测警报时快速评估和响应。此外，可以轻松检索现有视频片段。因此，您可以快速搜索数千小时的镜头以查找所需的事件。当 AI 系统识别、分类和索引素材时，会产生额外的数据。从长远来看，这些收集到的元数据可以成为有价值的商业智能的额外来源。可以使用各种商业智能工具清晰地以图形方式显示这一点。当您考虑实施视频 AI 系统时，重要的是要正确评估总购置成本。换句话说，就是总拥有成本 (TCO)。当然，这些成本会根据每个组织的独特需求和情况而有所不同。本白皮书将概述系统要求、基础设施、网络和实施方面的各种实施因素和相关成本考虑因素。以及该产品可以提供的巨大长期节省。系统要求视频 AI 是一种智能软件技术，但为了使软件正常运行，外围设备必须到位。提前清楚了解所需的系统要求非常重要。IP 摄像机的数量、所需的 AI 功能以及安装类型（本地、远程或云）的组合决定了所需的系统要求。一些视频 AI 平台易于与已安装的 IP 摄像机结合使用。在销售过程中提出这一点很重要，因为它会影响初始投资。一个好的视频 AI 实施合作伙伴可以就所需的硬件为您提供建议。为了达到预期的效果，确定摄像机的类型和摄像机的位置非常重要。基础设施视频 AI 解决方案的基础设施因需求而异。有些人希望为多个位置提供集成解决方案，而其他人可能会考虑将视频 AI 用于单个位置。IP 摄像机、AI 服务器和 NVR/VMS 系统都可以位于一个物理位置本地，也可以位于多个物理位置。将物理位置上的摄像机与（公共）云中的软件相结合也是可能的。同样，正确的 AI 实施合作伙伴的作用非常重要。
人类对人工智能以及自身的信心
人工智能 (AI) 在辅助人类决策方面已展现出其潜力。然而，在高风险的 AI 辅助决策场景中，人类不恰当地接受或拒绝 AI 的建议可能会造成严重后果。由于对人类对 AI 的信任了解不足，这一问题仍然存在。因此，本研究研究了影响信任的两种人类信心（对 AI 的信心和对自己的信心）如何演变并影响人类的决策。一项认知研究和一个定量模型共同研究了不断变化的积极和消极经历如何影响这些信心和最终决策。结果表明，人类的自信心，而不是对 AI 的信心，决定了接受或拒绝 AI 建议的决定。此外，这项研究发现，人类常常错误地将责任归咎于自己，并陷入依赖表现不佳的 AI 的恶性循环。研究结果揭示了有效校准人类自信心以成功进行 AI 辅助决策的必要性，并提供了见解。
监管人工智能以保护消费者
监管人工智能对于确保高水平的消费者保护以及我们社会的公平、安全和可持续发展至关重要。BEUC 欢迎委员会在这方面采取主动行动。但是，《人工智能法案》提案需要进行实质性改进，以保证消费者获得所需的保护，并可以相信人工智能会尊重他们的权利和自由。本立场文件包含一系列针对委员会《人工智能法案》提案的建议（范围、定义、协调、禁止的做法、风险和一致性评估以及人工智能系统的其他义务、标准化、执法等）。BEUC 的主要建议：提案必须具有更广泛的范围，并施加适用于所有人工智能系统的基本原则和义务，例如关于公平性、问责制和透明度。• 应扩大《人工智能法案》的范围，以充分监管除目前被归类为“高风险”的人工智能系统之外的其他人工智能系统，例如智能电表、人工智能驱动的联网玩具、虚拟助手或组织人们在社交媒体上看到的内容的人工智能。• 欧盟使用的所有人工智能系统，包括中风险和低风险系统，都应遵守《人工智能法案》中确立的一套共同原则（例如透明度、公平性、非歧视性）。• 应扩大附件三中现有的“高风险”应用列表，以包括其他人工智能应用。例如，用于评估保险费的人工智能以及人工智能支付和借记收集服务。
从原始脑电图数据中提取功能以识别情绪
卷积神经网络（CNN）在各种任务中取得了显着的性能突破。最近，以手工提取的EEG功能喂养的基于CNN的方法稳步提高了他们在情感识别任务上的表现。在本文中，我们提出了一个新颖的综合层，称为缩放层，该层可以从原始的EEG信号中自适应地提取有效的数据驱动频谱图。此外，它利用了从一个数据驱动的模式缩放的卷积内核，以揭示频率样维度，以解决需要手工提取特征或其近似值的先前方法的缺点。ScaleingNet是基于缩放层的提议的神经网络体系结构，已在已建立的DEAP和Amigos基准数据集中实现了最新的结果。2021作者。由Elsevier B.V.这是CC下的开放式访问文章（http：//creativecommons.org/licenses/4.0/）。
智能增强：提升人类技能以补充人工智能
要了解如何增强智力，我们必须首先考虑智力的现代概念。虽然有大量关于智力许多方面的文献，但在本文中，我们采取广泛而一般的观点，将智力称为“推理、计划、解决问题、抽象思考、理解复杂思想、快速学习和从经验中学习的倾向”。1 请注意，这里使用的智力概念与当前对智力行为的研究一致。它是基于表现的——这意味着它取决于一个人能用自己的智力做什么——而不仅仅是一个人头脑中拥有什么能力。2 此外，它是倾向性的，因为能力只是促成智力行为的一部分；它还包括对部署能力的场合的敏感性以及贯彻执行所需的倾向。3