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聚焦：量子殖民地
量子力学这个词组会让非专家看得眼花缭乱，因此量子传感、量子加密——任何量子的东西——都很难掌握。以量子计算为例，它也许是量子承诺的圣杯。我们大多数人都能理解传统计算机中一个比特要么开要么关——二进制代码语言中的 1 或 0。我们明白这一点。但同时出现 1 和 0 显然不那么直观。这就是量子比特的领域，量子比特的能力使量子计算成为如此强大的承诺。量子比特的工作类似于普通比特，但具有明显的量子优势。量子比特和所有其他利用的量子功能尤其依赖于两个重要且密切相关的量子现象——叠加和纠缠。在考虑叠加时，想象一枚抛出的硬币在空中翻转会有所帮助，它还不是“正面”或“反面”，而是处于两种可能性均等的状态。同样，叠加的量子粒子，无论是单个光子还是电子等亚原子实体，都具有同时成为两种不同可能性的反直觉能力。纠缠是指两个量子物体之间的关系，即使它在另一边，也可以测量其中一个物体的属性
COMPIT'21 - HIPER
1. 简介 我们正处于“数字化转型”阶段。人们对此有着广泛的共识，但除此之外，事情变得模糊不清。这个阶段是什么时候开始的？我们预计它会持续多久？与数字化和数字化相反，数字化转型是什么？我怀疑数字化转型是“时髦的”，因为没有人能够向我解释“时髦”到底是什么意思。我们大多数人靠不太理解的流行语生存，有些人则靠它们茁壮成长。如果感觉处于劣势，你可以求助于工业 4.0 生态系统中的敏捷互联网工具，如 https://www.makebullshit.com/ 。可能存在更先进的工具，你可以输入一些关键词，然后就会得到一个令人印象深刻的流行词组。但你的管理层可能已经抢先了一步。但通常，这也是一个接受好主意，并根据需要从小规模开始的情况。例如：“未来，我们将煮沸海洋，但作为有限功能的概念验证实施，我将煮一杯咖啡。”在其他情况下，营销（包括科学自我营销）巧妙地重新定义了目标以呈现成功案例：“我们在这里将高等微积分定义为将两个任意正一位数相加的能力。”或者将智力定义为记住 5 个项目的能力，如人、女人、男人、相机、电视。接下来，让我们看看这些新的高大术语，看看现实与当
人体状态检测机器学习算法的系统文献综述
摘要 人体状态检测 (HSD) 对于了解用户在不同条件下与各种系统交互时的状态非常重要。最近，尽管已经应用了各种机器学习算法来分析和检测人体状态，但没有使用机器学习算法来分析人体状态的物理、认知和情感方面的指导方针。因此，本研究旨在通过应用系统文献综述方法研究 HSD 的措施、工具和机器学习算法。我们遵循系统评价和荟萃分析 (PRISMA) 模型的首选报告项目来回答与研究目标相关的三个研究问题。使用 200 个关键词组合共确定了 76 篇文章，这些文章涉及人为因素和人机交互 (HCI) 领域的 HSD 主题。结果表明，对 HSD 的研究在工业系统中变得重要，重点关注基于机器学习 (ML) 的智能系统与早期自动化系统的区别，以及这些差异对 HCI 的设计和评估意味着什么。广泛讨论了用于收集不同参数的 HSD 数据的工具。最近的 HSD 研究似乎侧重于认知负荷和情绪，而之前的研究则侧重于体力消耗的检测。这项研究有助于领域研究人员使用适合其研究的不同 ML 算法确定 HSD 方法。
符号人工智能与联结人工智能
与人工智能社区的许多成员一样，我着迷地关注着符号人工智能和联结人工智能之间正在进行的讨论。符号人工智能认为，在推理和学习中使用知识对于产生智能行为至关重要，而联结人工智能则假定，从数据中学习关联（几乎不需要或完全不需要先验知识）对于理解行为至关重要。最近这两种人工智能范式之间的争论是由本世纪初联结人工智能的进步引发的，这些进步具有重要的应用价值。联结主义在面对大规模数据时所取得的技术成功，使其成为人工智能的主导范式。过去十年，这两种学派之间的对话通过学术文章（例如，LeCun、Bengio 和 Hinton，2015 年）、辩论（人工智能辩论，2017 年；人工智能辩论，2019 年）和社交媒体展开——其中社交媒体有时会引发尖锐的评论。我之所以对这场辩论如此着迷，是因为人工智能的主要问题非常重要：智能本身的性质。然而，我也发现这场辩论有点令人沮丧。原因如下。首先，我发现“符号人工智能”和“联结主义人工智能”这两个词组具有误导性。符号学派致力于知识及其在推理和学习中的应用（仅使用适度的输入数据），而不是符号本身：符号通常只代表知识抽象。同样，联结主义阵营的忠诚实际上是在几乎没有或完全没有先验知识的情况下从数据中学习关联，通常需要大规模数据。从认知科学的角度来看，符号人工智能与理性主义心智学派非常一致，后者强调
疫苗接种简报.pdf
疫苗是一种生物物质，可产生针对特定传染病的主动获得性免疫力。疫苗通常含有一种看起来像致病细菌的药剂，由减弱或破坏的微生物、其毒素或表面蛋白之一制成。该药剂刺激人体的免疫系统检测并消灭威胁性的药剂以及将来可能遇到的任何相关细菌。疫苗既可以预防，也可以治疗。一些疫苗提供完全的消毒免疫力，这意味着可以完全避免感染。接种疫苗是施用疫苗的过程。接种疫苗是避免传染病的最有效方法；它在很大程度上促成了全球范围内天花的根除以及脊髓灰质炎、麻疹和破伤风等疾病在世界大部分地区的限制。疫苗的有效性已得到广泛的研究和验证；例如，流感疫苗、HPV 疫苗和水痘疫苗都被证明是有效的。根据世界卫生组织 (WHO) 的数据，目前已批准的疫苗可用于预防 25 种不同的疾病。疫苗和接种疫苗这两个词组源自 Variolae vaccinae (牛痘)，这是爱德华·詹纳 (Edward Jenner)（他发明了第一种疫苗以及疫苗的概念）用来描述牛痘的名称。1798 年，他用这个短语作为他的《对牛痘的调查》（称为牛痘）的全名，他在其中描述了牛痘对抗天花的影响。为了纪念詹纳，路易斯·巴斯德 (Louis Pasteur) 要求将这些词语扩展到包括当时正在开发的新保护性接种。疫苗学是研究疫苗的发现和生产的学科。根据压倒性的科学共识，疫苗是一种非常安全有效的对抗和根除传染病的策略。疫苗剂被免疫系统识别为外来物，从而杀死
通过现场情景测试口语流利程度
语言“学习”计算机 多种计算机硬件和软件语言翻译解决方案接收用户的提问或话语，并使用统计数据和各种专有方法分析对话上下文，然后输出语音。算法可以通过将输入与语言上下文（来自数据库）相匹配来衡量学习者的水平。该系统可用于购物、信息等上下文中。商业上，这种方法可用于多语言便携式翻译器，其中手动以母语搜索被动数据库，以获得目标语言的输出。 数字助理应用程序 其他提供数字助理的产品在设备的内存中存储。节点和动作可以将词组组合起来用于特定目的（在餐厅、酒吧、车站点餐）。推断动作，然后由人工智能执行任务（例如，程序调用）。目的是通过将单词与特定发音关联起来来减少错误。 基于工具集的对话理解系统 许多语音解决方案都基于处理器和内存系统指令。例如，这些技术响应语音输入并在屏幕上为用户显示结果，特别是作为文本或语音搜索的输出（即电影或音乐领域）。 使用智能设备基于情境感知的外语习得和学习 其他产品则基于语言学习和服务，这些语言学习和服务来自用户的真实世界数据和他/她的兴趣，并使用调度程序、设置学习时间的信息将语言学习内容发送到设备。推送的内容包括与学习者相关的内容的示例对话和带有附加视频、多媒体内容的真实生活情境，以增加学习者的兴趣。 具有 STT 和 TTS 的智能人机对话框架 这一创新领域涉及一种具有情感的多语言语音处理器，用于控制室需要对某种情况做出响应的现场情况（例如紧急情况、灾难、非法侵入）。它使用 STT 和 TTS 来提供来自现场查询的响应。使用视觉和/或音频提示进行语言教学的系统和方法 教学方法提供语言指令 - 语音片段 - 音素、单词 - 特别适用于具有直接指令的车辆，通常称为汽车导航系统。它不旨在重现情景或对话，本质上只是教学。两种语言自由对话系统和语言学习方法 STT 意图识别用于将 STT 转换为目标语言并分析意图。然后使用输出执行任务，例如移动地图或调用代理来检索信息 - 例如广告内容、音乐应用程序。
COMPIT'21 - HIPER
1. 简介我们正处于“数字化转型”阶段。人们对此有着广泛的共识，但除此之外，事情变得模糊不清。这个阶段是什么时候开始的？我们预计它会持续多久？与数字化和数字化相反，数字化转型是什么？我怀疑数字化转型是“时髦的”，因为没有人能够向我解释“时髦”到底是什么意思。我们大多数人靠不太理解的流行语生存，有些人则靠它们茁壮成长。如果感觉处于劣势，你可以求助于工业 4.0 生态系统中的敏捷互联网工具，如 https://www.makebullshit.com/ 。可能存在更先进的工具，你可以输入一些关键词，然后得到一个令人印象深刻的流行词组。但你的管理层可能已经抢先了一步。但通常，这也是一个接受好主意，并根据需要从小规模开始的情况。例如：“在未来，我们将煮沸海洋，但作为有限功能的概念验证实现，我将煮一杯咖啡。” 在其他情况下，营销（包括科学的自我营销）巧妙地重新定义了目标以呈现成功案例：“我们在这里将高等微积分定义为将两个任意正一位数相加的能力。” 或者将智力定义为记住 5 个项目的能力，例如人、女人、男人、相机、电视。 接下来，让我们看一看这些新的高大上的术语，看看现实与这些流行语最初创造时的愿景相比有多大差距。 2. 流行语或更多？ 2.1. 大数据 输入第一个流行语：大数据。让我们看看大数据的定义：“大数据是处理 [...] 过大或过复杂而无法用传统数据处理应用软件处理的数据集的领域。” COMPIT 2019 论文集为术语“大数据”提供了 64 个结果。平均每 9 页，就会有人使用这个术语。但大多数时候，使用“大数据”时指的是“大量数据”。例如，我们可以从船舶收集自动性能监控数据，并对这些数据进行一些统计分析。我们的船队中有 50 艘船，每 15 艘船记录一次数据集，每条记录由 10 个实数组成（速度、功率、吃水、纵倾等）。这使得大约有 1,000,000,000 个数字，或 4 GB 的单精度。这些数字可以通过普通的 USB 棒传输，并可以使用标准软件进行处理。在标准笔记本电脑上使用 Excel 打开可能需要一段时间，但读取和处理数据对于计算机科学家来说是标准工作。因此，根据定义，它不应该被称为大数据。您不需要分布式计算机，处理数据子集来处理它们，交换中间数据以收敛到一个共同的结果。例如，如果它真的是大数据，您就会这样做。非常
COMPIT'21 - HIPER
1. 简介我们正处于“数字化转型”阶段。人们对此有着广泛的共识，但除此之外，事情变得模糊不清。这个阶段是什么时候开始的？我们预计它会持续多久？与数字化和数字化相反，数字化转型是什么？我怀疑数字化转型是“时髦的”，因为没有人能够向我解释“时髦”到底是什么意思。我们大多数人靠不太理解的流行语生存，有些人则靠它们茁壮成长。如果感觉处于劣势，你可以求助于工业 4.0 生态系统中的敏捷互联网工具，如 https://www.makebullshit.com/ 。可能存在更先进的工具，你可以输入一些关键词，然后得到一个令人印象深刻的流行词组。但你的管理层可能已经抢先了一步。但通常，这也是一个接受好主意，并根据需要从小规模开始的情况。例如：“在未来，我们将煮沸海洋，但作为有限功能的概念验证实现，我将煮一杯咖啡。” 在其他情况下，营销（包括科学的自我营销）巧妙地重新定义了目标以呈现成功案例：“我们在这里将高等微积分定义为将两个任意正一位数相加的能力。” 或者将智力定义为记住 5 个项目的能力，例如人、女人、男人、相机、电视。 接下来，让我们看一看这些新的高大上的术语，看看现实与这些流行语最初创造时的愿景相比有多大差距。 2. 流行语或更多？ 2.1. 大数据 输入第一个流行语：大数据。让我们看看大数据的定义：“大数据是处理 [...] 过大或过复杂而无法用传统数据处理应用软件处理的数据集的领域。” COMPIT 2019 论文集为术语“大数据”提供了 64 个结果。平均每 9 页，就会有人使用这个术语。但大多数时候，使用“大数据”时指的是“大量数据”。例如，我们可以从船舶收集自动性能监控数据，并对这些数据进行一些统计分析。我们的船队中有 50 艘船，每 15 艘船记录一次数据集，每条记录由 10 个实数组成（速度、功率、吃水、纵倾等）。这使得大约有 1,000,000,000 个数字，或 4 GB 的单精度。这些数字可以通过普通的 USB 棒传输，并可以使用标准软件进行处理。在标准笔记本电脑上使用 Excel 打开可能需要一段时间，但读取和处理数据对于计算机科学家来说是标准工作。因此，根据定义，它不应该被称为大数据。您不需要分布式计算机，处理数据子集来处理它们，交换中间数据以收敛到一个共同的结果。例如，如果它真的是大数据，您就会这样做。非常
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1. 简介我们正处于“数字化转型”阶段。人们对此有着广泛的共识，但除此之外，事情变得模糊不清。这个阶段是什么时候开始的？我们预计它会持续多久？与数字化和数字化相反，数字化转型是什么？我怀疑数字化转型是“时髦的”，因为没有人能够向我解释“时髦”到底是什么意思。我们大多数人靠不太理解的流行语生存，有些人则靠它们茁壮成长。如果感觉处于劣势，你可以求助于工业 4.0 生态系统中的敏捷互联网工具，如 https://www.makebullshit.com/ 。可能存在更先进的工具，你可以输入一些关键词，然后得到一个令人印象深刻的流行词组。但你的管理层可能已经抢先了一步。但通常，这也是一个接受好主意，并根据需要从小规模开始的情况。例如：“在未来，我们将煮沸海洋，但作为有限功能的概念验证实现，我将煮一杯咖啡。” 在其他情况下，营销（包括科学的自我营销）巧妙地重新定义了目标以呈现成功案例：“我们在这里将高等微积分定义为将两个任意正一位数相加的能力。” 或者将智力定义为记住 5 个项目的能力，例如人、女人、男人、相机、电视。 接下来，让我们看一看这些新的高大上的术语，看看现实与这些流行语最初创造时的愿景相比有多大差距。 2. 流行语或更多？ 2.1. 大数据 输入第一个流行语：大数据。让我们看看大数据的定义：“大数据是处理 [...] 过大或过复杂而无法用传统数据处理应用软件处理的数据集的领域。” COMPIT 2019 论文集为术语“大数据”提供了 64 个结果。平均每 9 页，就会有人使用这个术语。但大多数时候，使用“大数据”时指的是“大量数据”。例如，我们可以从船舶收集自动性能监控数据，并对这些数据进行一些统计分析。我们的船队中有 50 艘船，每 15 艘船记录一次数据集，每条记录由 10 个实数组成（速度、功率、吃水、纵倾等）。这使得大约有 1,000,000,000 个数字，或 4 GB 的单精度。这些数字可以通过普通的 USB 棒传输，并可以使用标准软件进行处理。在标准笔记本电脑上使用 Excel 打开可能需要一段时间，但读取和处理数据对于计算机科学家来说是标准工作。因此，根据定义，它不应该被称为大数据。您不需要分布式计算机，处理数据子集来处理它们，交换中间数据以收敛到一个共同的结果。例如，如果它真的是大数据，您就会这样做。非常
COMPIT'21 - HIPER
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