XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System蕴含
关爱宇宙的无限奇迹
以及《阿尔忒弥斯协定》。ii. 尊重宇宙是一个珍贵的、相互联系的生态系统，维护宇宙的神圣性。我们的行动将以对宇宙的内在价值及其可能蕴含的多样生命的深深敬意为指导。iii. 在太空探索行业中开拓创新，推进可持续实践，每项努力都建立在生态和谐和长期可行性原则之上。通过创新技术、负责任的资源管理和再生实践，我们将确保我们的宇宙探险留下最小的足迹。iv. 通过创建奖励可持续实践和推动可持续太空市场的市场，创造可持续增长的激励机制。通过将经济利益与负责任的发展相结合，我们将催化一个蓬勃发展且具有环保意识的太空产业。v. 通过建立国际伙伴关系和知识共享举措，超越国界，利用不同国家和部门的集体智慧和资源，开展合作努力和实现平等准入。vi.通过拥抱科学探究、技术创新和人类创造力的精神来培育宇宙创新，以突破我们对宇宙的理解。通过培育创新和灵感的文化，我们将释放宇宙前沿的巨大潜力。
Syllabus-Operations-Strategy-2020-2021.pdf - 新加坡
课程目标：ZARA 如何成为时尚零售业中增长最快、利润最高的品牌之一（如果不是利润最高的话）？是什么推动了亚马逊的成功？在很大程度上，答案是 ZARA 和亚马逊将其运营能力视为其竞争优势的重要组成部分。其他成功的公司也是如此，例如 UBER、丰田、西南航空、思科和 Netflix。他们在实体工厂和设施、流程和信息技术、员工、供应商和分销商关系以及也许最重要的是组织实践和专业知识方面进行了战略投资。本课程的目标是为学生提供一套定性框架和定量工具，以分析和指导公司运营职能的长期战略决策。本课程适合对咨询、综合管理或运营职业感兴趣的人，也适合对评估风险、机会、竞争优势以及最终公司运营中蕴含的价值感兴趣的财务专家。先决条件：DSC2006 - 运营管理 讲师：Niyazi Taneri niyazi@nus.edu.sg 课程材料和时间表：课程材料将以电子方式分发。每节课的幻灯片将在课程结束后 24 小时内以电子方式共享。请不要在任何其他媒体上发布或分享这些幻灯片。重要提示：课程将采用混合形式，但主要通过 Zoom 在线举行。
人工智能中传统学习和在线学习的评估 Dario Lombardi 1
摘要 数字革命正在进行中，人工智能正在主导各个领域的发展。金融、娱乐、福利、健康，尤其是教育领域都被这些设备通过人类的智慧和技术所蕴含的潜力所淹没，这些设备可以引领社会走向繁荣和更好的现代化。在这方面，以下立场文件将通过非正式的探索性文献综述，评估人工智能在教育环境中的远程学习、现场和行政组织中带来的好处。为了分析此类技术设备在教育环境中的特殊性和潜力，我们将对人工智能进行初步定义。我们将研究人工智能在传统教育中作为支持和加强教育干预的工具的使用。本文的中间部分将分析国际教育系统中普遍使用的基于人工智能的教育平台的特点、实用性、好处以及有时至关重要的问题。本文的最后一部分将描述人工智能设备在管理、组织和优化教育和管理资源以及教师和行政人员干预方面的潜力。本研究的最终目标是展示人工智能如何在各个方面为教育界提供重要支持。作为实现教育机构最佳管理和组织的有用工具，旨在在学校和学术环境中传播知识。关键词 1 人工智能、Ruangguru、Embibe、Packback、Canvas、人类人工智能、斯坦福 HAI、牛津 AIxSDGs。
基于脑电信号的情绪分析系统的设计与实现
摘要 ：传统脑机系统复杂、昂贵，情绪分类算法缺乏对脑电信号不同通道间内在关系的表征，准确率还有提升空间。为降低脑电研究门槛，充分利用多通道脑电信号中蕴含的丰富信息，提出并实现一个简便易用的脑机系统，用于快乐、忧伤、悲痛、平静四种情绪的分类。该系统采用卷积注意机制与完全预激活残差块的融合，即基于注意卷积的预激活残差网络（ACPA-ResNet）。在硬件采集和预处理阶段，我们采用ADS1299集成芯片作为模拟前端，利用ESP32单片机对脑电信号进行初步处理。数据通过UDP协议无线传输到PC机进行进一步的预处理。在情绪分析阶段，ACPA-ResNet能够自动从脑电信号中提取和学习特征，通过学习时频域特征实现对情绪状态的准确分类。ACPA-ResNet在残差网络的基础上引入注意力机制，自适应地为每个通道分配不同的权重，使其在空间和通道维度上关注更有意义的脑电信号，同时避免了深度网络架构带来的梯度弥散和爆炸问题。经过对16名受试者的测试，系统实现了稳定的脑电信号采集和传输。新网络显著提高了情绪识别的准确率，平均情绪分类准确率达到95.1%。
伦理设计人工智能系统方法论
人工智能（简称“AI”）通常被定义为在机器上模拟所谓的“智能”过程。作为一门应用和理论领域，这门计算机科学学科涵盖了从弱人工智能（机器可以智能地行动吗？）到强人工智能（机器真的可以思考吗？）[1] 的范围。在过去十年中，第一种方法将人工智能重新推向了前沿，尤其是随着深度学习模型等新机器学习技术的发展 [2]。该技术在模式识别或决策信息选择问题领域创造了极其有效的人工智能应用，程序可以从原始数据中提取信息，并从现有示例中学习提高其技能。通过这一学习过程，人工智能系统可以代替人类执行复杂的任务。然而，这项新技术的出现带来了许多伦理问题。首先，人工智能程序推理方式过于简单，但现实世界复杂且充满了意外事件，机器很难应对。其次，当人工智能程序学习过去情况收集的数据时，它会进行统计推断，将变量之间的相关性转化为蕴含关系。这可能会导致一些后果严重的问题，例如简历分析支持系统中的性别偏见，拒绝女性担任管理职位[3]，或法律决策支持系统中的种族偏见，以预测未来的罪犯[4]。开发人员关注的是优化一些特定的标准，例如效率和可用性。例如，在线电子
基础设施在循环经济中的作用
1. 减少或放弃基础设施对有限材料的需求：更好、更高效的基础设施设计、规划和交付可以减少对建筑材料的需求，从而产生重大影响。 2. 用可再生材料替代有限材料：用绿色、气候适应性强、基于自然和预制的解决方案取代传统基础设施解决方案可以减少对建筑材料的需求。 3. 可实现材料再利用、修复、翻新和循环利用的基础设施：“闭环”将需要新型废物回收、再利用和循环利用设施——包括处理流程、共享网络、逆向物流和市场。 4. 可实现资源回收/近零废物战略的基础设施：需要建立废物收集和分类基础设施，以实现材料的再利用、修复、翻新和循环利用。 5. 可实现废物转化为能源的基础设施：这种类型的基础设施能够回收系统中无法再使用或循环利用的残余材料中蕴含的能量。从技术上讲，废物转化能源并不被视为“循环经济”，因为它处理的是报废材料。然而，它是解决废物和污染问题的一部分，将帮助许多国家在向循环经济转型的过程中摆脱对垃圾填埋场的依赖。6. 数字基础设施/基础设施技术：实施数字基础设施和技术可实现整个价值链中循环经济活动的连通性、自动化和优化。
人工智能算法在海洋科学研究中的作用
海洋科学研究对人类的生存和发展至关重要。一方面，海洋充当全球气候调节器，向大气供应70%的氧气和87.5%的水蒸气，同时储存大量的热量（Petterson等，2021）。另一方面，海洋是全球物理系统的重要组成部分，其中质能、生物和地质过程的变化会对海洋和陆地生物产生重大影响（Du等，2021）。然而，由于缺乏对深海和极地等重要区域的了解，人类尚无法破译海洋中某些特定的现象和模式。人工智能（AI）算法使用大量统计数据对具有特定结构的数学模型进行训练，以获得包含训练数据中固有统计特征的过滤器。它可以应用于解决优化问题。因此，AI算法在许多科学领域都取得了巨大的成功，例如自动驾驶（Khan等，2021），医学成像（Hickman等，2022），地球物理（Yu和Ma，2021）和纳米科学（Jiang等，2022）。随着海洋科学研究进入智能化和不断改进的海洋数据的新时代，AI可以有效挖掘海量数据中蕴含的潜在信息。因此，它也越来越受到海洋研究人员的关注（Logares 等，2021）。AI技术与传统模型的结合以提高海洋安全性也已被证明（Khayyam 等，2020）。此外，海洋污染（Agarwala，2021）、风能和波浪能（Gu and Li，2022）研究中的数据处理问题可以使用AI算法解决。因此，本文报告了AI算法方法在海洋科学研究中的应用前景，主要是监测海洋生物多样性，深海资源建模以及预测SST，潮位，海冰和气候。此外，本文还讨论了AI算法在处理海洋数据和建立预测模型方面的当前问题。
什么是量子热力学？
熵的物理意义是什么？不可逆性的物理起源是什么？熵和不可逆性只存在于复杂和宏观系统中吗？对于日常实验室物理，统计力学的数学形式（正则和巨正则、玻尔兹曼、玻色-爱因斯坦和费米-狄拉克分布）可以成功地描述物质的热力学平衡性质，包括熵值。然而，正如薛定谔在 1936 年就已经认识到的那样，统计力学在解释熵的含义以及在系统状态概念的蕴含方面都存在概念模糊性和逻辑不一致性。Gyftopoulos、Hatsopoulos 和本文作者开发了一种替代理论，以消除这些概念上的障碍，同时保持在应用中非常成功的普通量子理论的数学形式。为了解决熵的含义问题和不可逆性的起源问题，我们将熵和不可逆性纳入了微观物理定律。结果是一种具有将力学和热力学结合起来的所有必要特征的理论，它统一了两种理论的所有成功结果，消除了统计力学的逻辑不一致和不可逆性的悖论，并为不可逆性、非线性（因此包括混沌行为）和最大熵生成非平衡动力学的微观起源提供了一个全新的视角。在这篇长篇介绍性论文中，我们讨论了量子热力学的背景和形式，包括其非线性运动方程以及它所涉及的非平衡不可逆动力学的主要一般结果。我们的目标是讨论和启发一种非线性量子动力学群的生成器形式，这种“设计”是为了实现量子力学 (QM) 和热力学的统一，即我们称之为量子热力学 (QT) 的非相对论理论。它的概念基础不同于 (冯·诺依曼) 量子统计力学 (QSM) 和 (杰恩斯) 量子信息理论 (QIT)，但对于热力学来说
COVID-19 和风湿病学：迈向不同未来的第一步？
作为风湿病学界，我们满怀兴奋和雄心壮志地展望新的十年，但现在我们却面临着有生以来最重大的全球公共医疗保健挑战。1 由严重急性呼吸道综合征冠状病毒 2 引起的大流行迅速改变了我们的个人和职业前景。风湿病学界迅速应对这一挑战，并已在全球综合方法中展现出卓越的伙伴关系。风湿病学是一门在过去几十年中以惊人速度发展的学科，其驱动力是治疗风湿病和肌肉骨骼疾病 (RMD) 的革命性战略方法，以及越来越有效地应用现代分子医学所蕴含的丰富可能性。基于对疾病发病机制越来越清晰的理解，以及生物技术和制药行业利用其获得治疗效益的非凡能力，新的治疗方法大量出现。这些正是我们抗击 Covid-19 所必需的技能和方法。当前实施的紧急公共卫生措施无论多么有效，最终都需要强有力的基础分子医学反应，即疫苗和新疗法，以实现让大多数人生活质量恢复正常的长期目标。因此，当我们进入尚未得到充分了解的临床领域时，风湿病学可能非常适合为我们的传染病和重症监护同事提供支持。本月，在《风湿病年鉴》（ARD）中，我们读到了在我们努力抗击病毒及其各种临床表现的过程中出现的有关 RMD 的广泛活动的首批成果。Covid-19 的较差结果似乎尤其发生在老年患者和患有合并症的患者中，例如慢性阻塞性肺病 (COPD)、冠心病 (CHD)，
开放获取 - 金史密斯学院在线研究
过去十年，我的书架顶上一直放着一堆一模一样的书——《The Presence Project》的最后出版版本，当我发现它们已经绝版时，不知怎么从 Bill Gaver 那里骗来的。偶尔，走进我办公室的学生会抬起头，发现这一堆书，然后惊呼：“太棒了！我要其中一本！”然而，那些学生不明白的是，虽然这看起来只是一堆书，但事实并非如此。它实际上是一部被遗忘的经典之作的圣地，一本记录了推翻我们认为自己知道如何设计交互式产品的许多作品的书。它是人机交互 (HCI) 和设计中蓬勃发展的概念和方法的秘密源泉，这些想法已经奇怪地标准化了。忘记了根源，这些想法变得正常化、简单化，而这些在新的来源中从未有过。首次出版 18 年后，它仍然充满了值得学习的煽动性想法。这些是最后几本了。它们是我的。因此，令他们失望的是，我的学生并没有得到它们。但不要认为我无情；我知道，并且同情这些学生在寻找什么。我清楚地记得我最后一次用它教学，当时它仍然很容易获得。当时，一位当时只接触过技术设计的科学方法的学生告诉我，“这是我在研究生院读过的最重要的一本书”。这也是我最喜欢的书，它能打开你的大脑，让你重新审视世界。它解释了为什么显而易见的事情是错误的，看似不合理的事情是可能的，看似轻浮的事情却是至关重要的；它打开了一个充满可能性的新世界供你探索。我很高兴我的囤积时代结束了，你现在即将自己发现它的乐趣。表面上看，这本书是关于老年人设计的。它确实为此提供了一种哲学和具体的设计理念。然而，这本书所蕴含的更深层次的问题是关于谁拥有技术设计，以及如何实现它。在我从事这项工作时，在我的 HCI 专业领域内，软件工件的设计被认为是计算机科学、软件工程和认知的工作