XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System蕴含着
加速清洁能源转型
向净零排放经济转型需要结构性变革。结构性变革是指经济结构从既定活动向新兴活动转变的长期（而非短期、周期性）变化。这种变化的方向和速度以及经济的最终构成尤其令人感兴趣。结构性变革视角中蕴含着路径依赖的概念：历史上的经济依赖性在今天继续发挥着影响（Nelson 和 Winter 1985）。一旦结构性变革过程开始，它就可以自行积聚动力，而无需太多进一步的推动。历史上有许多结构性变革的例子，其中许多被认为是经济发展的重要转折点。例如，劳动力从农业活动向工业活动分配的结构性变化是工业革命的特征（Nurkse 1952；Rao 1952；Lewis 1954；Ranis 和 Fei 1961）。同样，人们也非常关注劳动力份额从工业活动向服务业活动的转变
平民在网络空间“前沿防御”
用户在全球互联世界中享有不受审查的信息和隐私的普遍权利。这一民主目的蕴含着网络空间的思想战场。然而，技术领导者在推进开放时似乎忽视了他们所倡导的意识形态含义。2015 年 9 月，Facebook 首席执行官马克·扎克伯格在联合国自豪地发出了连接世界的呼吁，并将更大的连通性视为“我们这一代人面临的基本挑战之一”。他辩称，让另外 40 亿人能够上网将在经济甚至社会上增强人类的力量。扎克伯格在联合国的声明推进了 Facebook 前一年的政策。[2] 在采取这种立场时，他们没有认识到开放中蕴含的网络意识形态，这种意识形态强调了上网的政治影响，也没有认识到受到不断扩大的互联网接入威胁的国家可能采取的反击措施。
关于 21 世纪多边主义的论文......
这些挑战中有许多都蕴含着改善福祉的巨大机遇。数字化和人工智能 (AI) 可以大幅提高生产力，气候变化所必然带来的绿色转型可能构成自工业革命以来最大的经济、社会和商业机遇。2 然而，如果不能充分应对其中一些挑战，尤其是气候变化，则可能导致巨大的经济和社会损害；这可能会加剧由人口地理集中和经济机会不平衡造成的大规模移民所造成的现有压力。此外，数字化可能会加剧不平等，并导致独裁者领导的社会受到大规模监视。反过来，一些可能利用新技术开发的“武器”可能会导致地球遭到相当于核武器的破坏。联合国秘书长安东尼奥·古特雷斯在其新的议程设置报告开头指出：“人类面临着严峻而紧迫的选择：崩溃还是突破。” 3 因此，我们比以往任何时候都更需要多边合作，以充分实现这些变化趋势带来的潜在利益并尽量减少伴随而来的危险。
揭开基因组的奥秘：生命蓝图之旅。
基因组通常被描述为生命的蓝图，它蕴含着定义地球上每个生物体的复杂代码。这个由 DNA（脱氧核糖核酸）组成的分子奇迹是一本全面的说明书，规定了每个生物体的发育、功能和独特性。基因组研究彻底改变了生物学、医学和我们对进化的理解，为生命形式的统一性和多样性提供了深刻的见解。基因组的核心是由一系列核苷酸碱基组成——腺嘌呤 (A)、胞嘧啶 (C)、鸟嘌呤 (G) 和胸腺嘧啶 (T)——以双螺旋结构排列。这种结构由詹姆斯·沃森和弗朗西斯·克里克于 1953 年阐明，不仅阐明了遗传的物理基础，还强调了其相对简单的结构中编码的惊人复杂性。人类基因组计划 (HGP) 是一项具有里程碑意义的国际努力，于 2003 年完成，标志着基因组研究的一个分水岭。通过绘制和测序整个人类基因组，科学家们解锁了大量的信息宝库。[1,2]
联合国土著人民权利宣言行动计划 2024-2028
xʷməθkʷəy̓əm 玛斯昆族 我们是传统的 hən̓qəmin̓ əm̓ 说方言的民族。如今，我们是一个强大且不断壮大的社区，拥有 1,300 多名成员。许多成员生活在我们传统领土的一小部分，即玛斯昆族印第安人部落，位于弗雷泽河河口附近海滨大道以南的印第安人保留区 2 号。我们一直在我们的领土内迁徙，利用领土提供的资源进行捕鱼、狩猎、诱捕和采集。尽管寄宿学校、禁止我们举行仪式的殖民法以及其他试图同化我们人民的企图对我们造成了毁灭性的影响，但我们依然保持着独特的特色，我们的文化习俗依然浓厚。我们的土地和水域继续支持着我们的文化和经济实践，同时也是知识和记忆的源泉，蕴含着我们的教义和法律。尽管在玛斯昆族领土中心已经发展出一座大都市，但我们的社区仍然保持着强大的文化和传统信仰。
HUMAIN 是重新构想人工智能的人文中心
关于人工智能未来的争论就在我们说话的时候发生。随着 OpenAI 的 GPT 和 Dall-E、Midjourney、Bard 和 GitHub 的 Copilot 等技术的广泛应用，人工智能现在已成为公众讨论的焦点。媒体报道了人工智能模型的最新发展；政策制定者正在起草立法和政策举措，以减轻人工智能的风险，同时发挥其潜力；教师们就大型语言模型 (LLM) 对教育未来的影响展开了激烈的辩论；经济学家预测了基于人工智能的自动化将如何影响未来的工作；而著名的科技亿万富翁则动员“长期主义”来吸引我们对人类灭绝和机器人来世的想象。这些故事中不仅蕴含着希望和梦想，还有恐惧和焦虑——民主制度的崩溃、公民参与度的下降、监视的增加以及技术取代人类角色的可能性。这些叙述有力地证明了人工智能不仅仅是一个单一的领域，甚至不仅仅是一组技术，而是一个塑造我们如何认识和想象人工智能的现实的形象。无论是硅谷的人工智能愿景，还是即将出台的欧盟人工智能法案中基于风险的政策，想象都很重要。
区块链技术
摘要 区块链本质上是一个分布式数据库，记录了参与方执行和共享的所有交易或数字事件或公共账本。公共账本中的每笔交易都经过系统中大多数参与者的共识验证。而且，一旦输入，信息就永远不会被删除。区块链包含每笔交易的确定且可验证的记录。比特币是一种去中心化的点对点数字货币，是使用区块链技术的最流行的例子。数字货币比特币本身备受争议，但底层区块链技术运行完美，并在金融和非金融领域得到广泛应用。主要假设是区块链建立了一个在数字在线世界中创建分布式共识的系统。通过在公共账本中创建无可辩驳的记录，参与实体可以确切地知道某个数字事件是否发生。它为从集中式发展民主开放和可扩展的数字经济打开了大门。这项颠覆性技术蕴含着巨大的机遇，而这一领域的革命才刚刚开始。本白皮书介绍了区块链技术以及金融和非金融领域一些引人注目的具体应用。然后，我们来看看这项即将彻底改变我们的数字世界的根本技术所面临的挑战和商业机会。
2024 年音乐对德克萨斯州的经济影响
疫情爆发近五年后，音乐相关活动继续增长，尽管劳动力市场的持续变化导致就业量下降，但整体活动水平却有所提高。具体而言，德克萨斯州与音乐直接相关的总体就业岗位数量停滞不前，尽管仍有一些工作岗位的工资较高。这是该分析首次将音乐对旅行和旅游业的影响纳入分析，进一步完善了音乐在德克萨斯州经济中的作用。经济发展带来的投资回报通常是长期的回报，因为外部事件往往会在短期内推动区域经济的命运。然而，德克萨斯州的前景依然光明，因为疫情过后企业和人员的大量涌入仍然是一股积极力量。德克萨斯州的未来很大程度上取决于最近吸引如此多人才来到这里的原因：高素质的劳动力、创新和创业精神、知识产业集群、世界一流研究型大学和其他高等教育机构的存在，以及支持增长和发展的公共政策。上述内容中蕴含着创造力、创新和生活质量之间的相互关系，这些关系构成了现代经济基础的重要组成部分。音乐是这个等式不可或缺的一部分；这篇简短的分析更新了之前四次完成的音乐对该州经济的影响，使用相同的方法和数据来源，并讨论了对德克萨斯州经济产生额外影响的广泛领域。建模过程中使用的输入和方法
RCP 工程师
二十五周年可以称为“银周年”，因为它促使人们反思过去、现在和未来。多年来收集的旧票、照片、信件和其他模糊记忆中的东西蕴含着丰富的意义网络。在银周年纪念日，人们将这些东西作为礼物交换。人们相信，无形的、积累的基础将支持成熟但不断更新的未来增长。我们的封面是我们的礼物 - 一本相册，送给 RCA 工程师，他们实际上是二十五年来《工程师》封面背后的内幕故事。您已经使用媒介来交换发现、问题、解决方案和目标。本期特刊当然也不例外。在他的封面信息中，Bill Hittinger 主张广泛的个人更新，无论是在工作中还是在工作之外。我们向 David Sarnoff 奖获得者致敬，感谢他们在工作中的出色表现以及对公司发展的贡献（第 4 页）。在本期中，Bill Webster 回顾了 David Sarnoff 对未来的预测（大约 1955 年），然后展望了他自己的一些预测（第 8 页）。Ralph Engstrom 回顾了过去，追溯了 RCA 的工程发展。他阅读或扫描了 2500 多篇文章，帮助编制了《工程师》杂志 25 年文章索引，该索引现在位于您附近的图书馆（第 7、38 页）。整个公司的作者介绍了我们各部门正在进行的多学科工作（第 10-56 页）。最后，我们介绍了“非电子”业务的贡献（第 57-68 页）。你的工作很重要。你整天都在谈论它。工程师帮助你向广大观众展示你的工作。你可以促进个人和职业成长。这是一种很好的感觉 - 就像送礼物一样。我们欢迎您的文章和想法。毕竟，它们让未来闪耀。
用于脑电图情绪识别的图形自适应半监督判别子空间学习
由于脑电信号不易伪装且蕴含着丰富的神经生理信息，在客观情绪识别方面表现出显著的优势，基于脑电信号的情绪识别成为脑机接口领域的热门研究领域。然而，脑电信号一般具有非平稳性且信噪比较低，难以分析。受探索判别子空间表示通常有助于捕捉脑电数据语义信息的启发，本文提出了一种图自适应半监督判别子空间学习（GASDSL）模型用于基于脑电信号的情绪识别。GASDSL旨在探索一个判别子空间，其中类内散度减小而类间可分性增加。采用自适应最大熵图构建和半监督子空间情绪状态预测来调解判别子空间学习。对 SEED-IV 和 SEED-V 数据集进行的大量比较研究表明：1）与其他半监督学习模型相比，GASDSL 实现了令人满意的情绪识别准确率；2）随着模型的迭代，学习到的最大熵图和子空间的判别能力都得到了提高；3）根据空间频率模式分析结果，从 Gamma 波段、左/右颞叶、前额叶和（中央）顶叶提取的特征对情绪识别贡献更大。2023 作者。由 Elsevier BV 代表沙特国王大学出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。