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2024年银行风险和控制操作模型转换的六个设计原则
数字转换已成为各种公司的重中之重。在议程的顶部是人工智能（AI）和机器学习（ML）的部署。在2023年，Avantage答复与公司的互动观察到了启动倡议，以探索在其操作模型中采用AI/ML的倡议，尽管实际嵌入量较低。对英国财务会员公司的调查指出，这些技术的一些主要感知到的采用益处，提高了生产力，运营效率和成本节省的能力（图3）。来自英格兰银行的一项调查还指出，风险，控制和合规性功能是此类技术最强大的用例之一（图4）。除了AI之外，几家公司还拥有云功能，区块链技术和机器人过程自动化。
嗜热伏能转换的选择性元面过滤器的设计
Design of Selective Metasurface Filter for Thermophotovoltaic Energy Conversion Rajagopalan Ramesh, 1, 2,* Qing Ni, 1, 3 Hassan Alshehri, 1, 4 Bruno Azeredo 2 and Liping Wang 1,* Abstract Optical filters with narrow transmission band above the bandgap of thermophotovoltaic (TPV) cells are not restrained by the rigorous thermal reliability as needed for发射器。在这项工作中，提出了一种由石英底物上的铝纳米（ALNP）阵列制成的新型跨表面滤波器，以在TPV单元的带隙上方实现频谱选择性传输。光学模拟，以确定适当的ALNP周期，直径和高度，以使所得的纳米阵列阵列将在1.9μm的波长下显示窄带传输，该波长接近抗抗氧化和抗氧化衣（GASB）TPV Cell的带状频率。窄带传输增强率可以归因于相邻的Al纳米柱之间的磁极（MP）共振。通过电感能力电路电路模型以及纳米时期，直径，高度以及入射角的影响进一步证实了MP机制。此外，评估了与ALNP MetaSurface滤波器结构增强的TPV性能，还评估了对燃气TPV电池的开路电压，短路电流密度，输出电力和转换效率。
数字碰撞。指挥官决定。以数字转换的年龄>中的命令和控制
运营的集成，协同，效率和速度从真正的战场的高质量数字代表中流动。实现这一愿景，挑战是人性化的挑战。数字C2不是灵丹妙药。数据环境可能持有无关或不准确的数据。数据质量和数据相关性的细微差别可能会使很难辨别什么是事实与评估的内容。人类的判断力和机器生成的见解仅与它们的使用方式一样有价值，因此可靠性和信任变得至关重要。C2输出可能会因真实活动的不准确或陌生的虚拟模型而偏向。误解了对数据流的出处或错误应用可能会造成令人衰弱的效果。进入C2节点的数据可能会淹没指挥官或人员，从而产生比清晰度更多的摩擦。虚拟数据的描绘将需要裁缝在风险最大的情况下非常相关。
一种基于转换的量子物理合成方法，用于最近的邻居体系结构
摘要：量子回路的物理合成概念，即合成和物理设计过程之间的相互作用，是在我们以前的工作中首次引入的。这个概念激发了我们提出的一些技术，这些技术可以最大程度地减少在最近邻居建筑上运行电路所需的额外插入交换操作的数量。最小化掉期操作的数量可能会降低量子电路的延迟和误差概率。着眼于这个概念，我们提出了一种基于转换规则的物理综合技术，以减少最近邻里建筑中交换操作的数量。将电路的Qubits映射到目标体系结构提供的物理量子位之后，我们的过程被此映射信息提供了。我们的方法使用获得的位置和调度信息将某些转换规则应用于原始Netlist，以减少在体系结构上运行电路所需的额外交换门的数量。我们遵循两项政策，以应用转换规则，贪婪和基于仿真的策略。仿真结果表明，与文献中最好的基于贪婪和基于模拟的基于基于通量的策略，该提出的技术分别将额外掉期操作的平均数量降低了约20.6％和24.1％。
探索人类与人工智能对个体学习和协作学习之间动态转换的控制
摘要。在课堂上动态地在个人和协作学习活动之间转换（即以无计划的方式，根据需要）可能对学生有好处。现有的编排工具并非为支持这种转换而设计的。这项工作报告了一项技术探索研究的结果，该研究探索了课堂协同编排支持的替代设计，以便在个人和协作学习之间动态转换，重点研究了如何在教师、学生和编排系统之间划分或共享对转换的控制。本研究涉及 1）在真实的课堂场景中进行试点，使用人工智能支持个人和协作学习；2）设计研讨会和对学生和教师的访谈。研究结果表明，学生、教师和人工智能系统之间需要对转换进行混合控制，以及对不同教室、教师和学生先前知识的适应性和/或适应性。这项研究首次探索了人类-人工智能对实际课堂中个人和协作学习之间动态转换的控制。
混合现实环境中 2D 和 3D 之间数据可视化转换的设计空间
在计算机图形学出现之前，抽象数据大多以 2D 形式表示，用于报告、书籍或海报的发布。同时，3D 表示仅限于空间数据的物理构造，如地理地球仪、化学、医学或建筑模型。具有合理图形能力的第一波台式计算机导致投射到 2D 屏幕上的 3D 数据表示激增。这可以说导致了 3D 图形的过度使用——例如 Tufte 和其他人非常讨厌的经典免费 3D 图表——早期对 2D 屏幕上 3D 可视化的研究证明了它们的局限性。此后，这导致信息可视化研究界在很长一段时间内围绕 2D 表示巩固信息可视化设计空间，以最佳方式安排 2D 屏幕。近年来，随着混合现实 (MR) 技术的兴起，我们需要重新考虑一些关于数据可视化“自然栖息地”的假设。混合现实 (MR) 耳机，例如 Microsoft HoloLens 2，终于实现了无线、强大的空间跟踪和具有合理视野的高分辨率立体渲染。这些耳机现在还可以了解其环境，映射房间中的表面并跟踪其用户的手势。我们可以渲染在环境中任何表面上明显投射的 2D 类图形，渲染从所述表面明显突出的 2.5D 类图形，或将它们悬浮在我们周围的 3D 空间中 - 所有这些都同样轻松且保真（图 2）。这项新功能为我们提供了沉浸式环境中数据可视化的新设计选择和可能性——也称为沉浸式分析 [ 10 , 41 ]。当然，我们应该继续以最佳方式可视化数据，无论是在 2D 表面还是在 3D 空间中。然而，借助 MR 提供的灵活性，我们可以考虑任何给定的可视化如何在两个环境（表面或空间）之间自由移动，以满足用户的需求。想象一下，只需用手抓住并拉动显示器中的 2D 可视化，即可将一些数据编码到第三空间维度（图 1a），从而将 2D 可视化暂时从显示器中挤出到 3D 中，或者从平板电脑中挤出可视化并将其悬浮在您面前的空间中（图 1b）。这些可视化还可以放置在任意表面上，模仿大型墙壁大小的 2D 显示屏，同时保留 3D 的灵活性（图 1c）。与此相反，我们还可以将 3D 可视化平面化为表面上的 2D，例如通过应用投影或创建横截面视图。在沉浸式环境中支持表面和空间之间的这些转换已被确定为沉浸式分析的重大挑战之一 [17]。虽然最近的工作（第 2 节）已经展示了涉及使用 2D 表面和显示器与 MR 结合进行数据可视化的应用，但我们特别关注可视化
光伏转换的非互易光子管理：设计和基本效率限制
摘要。在开发具有破缺基尔霍夫对称性的非互易光学元件方面取得了重大进展，为通过重复使用发射光子将光伏 (PV) 转换效率提高到超越肖克利-奎塞尔极限铺平了道路。最近的论文分析了具有多个或无限多个多结电池的 PV 转换器，其中电池通过非互易滤波器（光学二极管）耦合，使得一个电池发出的光被另一个电池吸收。我们提出并研究了一种具有非互易外部光子回收的单电池转换器，该转换器可由同一电池重新吸收和重复使用发射光。我们从遍历性、无序性、能量可用性、信息熵和相干性的角度考虑了阳光中光子的属性，并确定了内可逆热力学对最大功率输出时转换效率施加的基本限制。我们的结果表明，具有理想多结电池的非互易转换器可以接近卡诺效率，而精确地在卡诺极限下工作则需要无数个光子循环过程。这一要求解决了光学二极管著名的热力学悖论，因为无限循环增强的电池或光学系统中的任何小耗散都将使转换器工作稳定在卡诺极限以下。我们将内可逆热力学推广到具有非零化学势的光子分布，并推导出非互易单结 PV 转换器的极限效率。评估了该转换器与可用 GaAs 太阳能电池的性能。© 作者。由 SPIE 根据知识共享署名 4.0 国际许可发布。分发或复制本作品的全部或部分内容需要完全署名原始出版物，包括其 DOI。[DOI：10.1117/1.JPE.12.032207]
一种基于大脑启发记忆转换的可区分神经计算机，用于基于推理的问答
推理和问答作为人类的基本认知功能，一直是人工智能面临的重大障碍。虽然大型语言模型（LLM）取得了显著的成功，但将外显记忆与结构化推理能力相结合仍然是一个持续的难题。可区分神经计算机（DNC）模型虽然在一定程度上解决了这些问题，但仍然面临着算法复杂度高、收敛速度慢、鲁棒性有限等挑战。受大脑学习和记忆机制的启发，本文提出了一种基于记忆转换的可区分神经计算机（MT-DNC）模型。MT-DNC 在 DNC 框架内整合了工作记忆和长期记忆，使这些记忆系统之间能够自主转换获得的经验。这有助于有效地提取知识并增强推理能力。实验结果