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人工智能技术在教育中的应用
许多行业的生产力和增长都受到人工智能的影响（例如通信、交通、金融和商业）。然而，教育领域有一个显著的例外，目前只有少数基于人工智能的学习系统普遍用于课堂或家庭。尽管如此，它们对教育系统产生了巨大的影响：当今的教育软件会定期根据个人的特定需求调整学习，连接学生，提供数字信息访问，允许分散的学习平台，并使学习更简单。作为一个社会，我们对教育系统寄予厚望（培训工人、科学和创造性发展、文化转移等），但无论教育取得了多大的成就，社会仍对教育抱有更高的期望。没有机会为社会服务或动态改变目前的教育环境（固定的教室、重复的讲座和静态的印刷教科书）。教室和印刷教科书特别不适合那些每天使用技术的人。例如，在并行处理中，数字原生代通过视觉实时学习和工作并与他人相连（与独立相比）。对于这些数字时代的原住民来说，信息是即时可用的，变化是持久的，时间和距离并不重要，多媒体娱乐无处不在。难怪学校和教室会变得枯燥无味。
面向线状柔性物体的机器人操作研究进展与展望
此类任务同样可以先离线学习状态转移预测模 型再使用 MPC 计算控制输入 [28-29] ，或直接使用强 化学习方法 [68-69] ，但需要大量训练数据且泛化性较 差。在准静态的局部形变控制中，更常用的方法是 在线估计局部线性模型。该模型假设线状柔性体形 状变化速度与机器人末端运动速度在局部由一个雅 可比矩阵 JJJ 线性地联系起来，即 ˙ xxx ( t ) = JJJ ( t ) ˙ rrr ( t ) ，其 中 ˙ xxx 为柔性体形变速度， ˙ rrr 为机器人末端运动速度。 由于使用高频率的闭环反馈来补偿模型误差，因此 完成任务不需要非常精确的雅可比矩阵。 Berenson 等 [70-71] 提出了刚度衰减（ diminishing rigidity ）的概 念，即离抓取点越远的位置与抓取点之间呈现越弱 的刚性关系，并据此给出了雅可比矩阵的近似数学 表示。此外，常用的方法是根据实时操作数据在线 估计雅可比矩阵，即基于少量实际操作中实时收集 的局部运动数据 ˙ xxx 和 ˙ rrr ，使用 Broyden 更新规则 [72] 、 梯度下降法 [73] 、（加权）最小二乘法 [33-34,74] 或卡尔 曼滤波 [75] 等方法在线地对雅可比矩阵进行估计。 该模型的线性形式给在线估计提供了便利。然而， 雅可比矩阵的值与柔性体形状相关，因此在操作 过程中具有时变性，这使得在线更新结果具有滞 后性，即利用过往数据更新雅可比矩阵后，柔性体 已经移动至新的形状，而新形状对应的雅可比矩阵 与过往数据可能并不一致。同时，完整估计雅可比 矩阵的全部元素需要机器人在所有自由度上的运 动数据，这在实际操作过程中难以实现，为此一些 工作提出根据数据的奇异值进行选择性更新或加 权更新 [74] 。此外，此类方法需要雅可比矩阵的初 值，一般在操作前控制机器人沿所有自由度依次运 动，收集数据估计初始位置的雅可比矩阵。受上述 问题影响，在线估计方法往往仅适用于局部小形变 的定点控制，难以用于长距离大形变的轨迹跟踪。 Yu 等 [31] 提出 ˙ xxx = JJJ ( xxx , rrr ) ˙ rrr 的模型形式，其中 JJJ ( · ) 为 当前状态至雅可比矩阵的非线性映射，待估计参数 为时不变形式。基于该模型，该方法将离线学习与 在线更新无缝结合，实现了稳定、平滑的大变形控 制。 Yang 等 [76-77] 使用模态分析方法建立柔性体模
脊柱外科人工智能和机器学习的应用
预测模型的开发并不是脊柱外科领域的新概念。几十年来，外科医生一直依靠各种统计分析来确定并发症的风险因素，希望能够创建一个有效的模型。一种流行的技术是使用多元逻辑回归 (LR)，它可以为感兴趣的结果产生独立变量的优势比。这种分析的优势包括相对容易解释和应用。然而，预测模型的一个重要限制是所包含的预测变量数量有限。此外，这些传统分析本质上是静态的，假设输入和输出变量之间存在“线性”关系，并且在引入新数据时可能难以解决患者特定需求的复杂性。在过去十年中，医疗保健提供者通过电子病历的数字化获得了大量患者信息。因此，人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 已成为实施更准确和更通用的预测模型的潜在解决方案的中心。人工智能和机器学习越来越受青睐的主要原因包括能够快速处理大量数据、创建适应新数据的模型以及理解传统回归模型可能无法理解的复杂非线性关系。脊柱研究已经显示出机器学习方法的潜力
机载互联网 CIE：应用 - 123seminarsonly.com
机载互联网 CIE：应用丰富 Ralph Yost William J Hughes 美国联邦航空局技术中心 新泽西州大西洋城机场 08405 (609) 485-5637 Ralph.Yost@faa.gov 机载互联网将为在飞机上使用新应用提供巨大的机会。实施机载互联网后，驾驶舱功能将得到极大改善，而协作信息环境 (CIE) 是将驾驶舱从相对静态的信息用户转变为信息网络上的动态节点的有利技术。通过使用 TCP/IP 和 XML Web 服务，机载互联网 CIE 将为机上人员使用大量新应用奠定基础。机载互联网 CIE 应用可能包括系统范围信息管理 (SWIM)、管制员飞行员数据链路 (CPLDC)、定期下载飞机的“黑匣子”数据、优先 TCP/IP 消息传送、IP 语音（然后可用作大洋或墨西哥湾空域的语音）、更好和更强大的天气信息、机场/设施目录、FAA NOTAM（包括“特殊用途空域（包括 TFR）”）、远程医疗、特殊国土安全功能以及电子飞行包应用（如冲突检测和避免）。驾驶舱应用可以通过机组人员的声音来指挥和控制，而不是使用笨拙且有时难以使用的鼠标、键盘和指点设备
论经济均衡的稳定性与演化
摘要。在商品交换的经济模型中，市场价格和由此产生的代理人持有量的均衡可以响应商品的少量增加和减少，通过略微调整价格和持有量来独特地重建自身。即使个体代理人只对某些商品感兴趣，而对其他商品的偏好为零，只要某种商品对所有代理人来说都是不可或缺的，并且能够有效地充当货币，均衡的稳定性特性就会持续存在。关于边际效用的假设涉及效用函数的凹度而不仅仅是准凹度，有助于建立这一点，并导致一种新的均衡愿景，其中价格和持有量不是静态的。相反，它们根据基于效用的定律以单侧微分方程的形式随时间不断演变。动态建模开辟了广泛的可能性，其中需要持续调整的持有量变化可能由消费、生产、税收或补贴等影响因素驱动。然后，商品可以不仅仅是用于立即处置的商品。因为任何时刻的均衡都有过去和未来，所以货币尤其可以作为一种商品承载价值，并自然而然地进入偏好。在这些发展中，凸分析和变分分析等工具被用来扩展和重新调整经济均衡理论中的稳定性结果，而此前，经济均衡理论只能依靠微分分析。
相位时钟触发器设计与45
触发器（FF）是数字系统设计中大量使用的基本存储组件，涉及流水线结构和由 FF 构建的模块。FF 占总功耗的很大一部分，并且占数字系统的芯片面积很大。因此需要低功耗和小面积的 FF 设计。本文中低功耗 17 – 真单相时钟 (TSPC) 推理方法在高级计划中得到了广泛应用。提出了一种45 nm CMOS触发器。所提出的TSPC FF的逻辑结构为主从型，其中主级由静态CMOS逻辑形成，而从级由静态CMOS逻辑和互补传输晶体管逻辑的混合组合形成。所提出的TSPC FF电路是完全静态的，因为在操作期间没有内部节点处于浮动状态，这实际上防止了泄漏功耗。所提出的TSPC FF是通过在面积和功耗方面优化17晶体管逻辑结构减少触发器（LRFF）而设计的，但不影响FF的功能。在DSCH和MICROWIND工具中，使用gpdk 45 nm技术库以1v的电源电压vdd和500mhz的时钟频率实现和模拟了三个FF，即基于传输门的触发器（TGFF）、LRFF和所提出的TSPC FF。
seg-slam：动态室内RGB-D视觉大满贯整合几何和基于Yolov5的语义信息
摘要：同时定位和映射（SLAM）对于移动机器人技术至关重要。大多数vi-sual SLAM系统都假定环境是静态的。但是，在现实生活中，有许多动态对象，会影响这些系统的准确性和鲁棒性。为了改善视觉大满贯系统的表现，这项研究提出了基于定向的快速和旋转简短（ORB）-Slam3框架的动态视觉大满贯（SEG-SLAM）系统，您只能看一次（YOLO）V5深学习方法。首先，基于ORB-SLAM3框架，Yolov5深学习方法用于构建用于目标检测和语义分割的融合模块。此模块可以有效地识别并提取明显和潜在动态对象的先验信息。第二，使用先前的信息，深度信息和表现几何方法为不同的动态对象开发了差异化的动态特征拒绝策略。因此，提高了SEG-SLAM系统的定位和映射准确性。最后，拒绝结果与深度信息融合在一起，并使用点云库构建了无动态对象的静态密集映射。使用公共TUM数据集和现实世界情景评估SEG-SLAM系统。所提出的方法比当前动态视觉大满贯算法更准确，更健壮。
浮雕量子系统中的细头准则可观察物
通过引入新兴的准可观测物，在呈指数级的时间内保护定期驱动（FLOQUET）多体阶段中起着至关重要的作用，而此类准保存的操作员的最终命运可以信号热化温度。为了阐明多体浮雕系统中预构层的特性，我们在这里系统地分析可观察到的无限温度相关性。我们从数值上表明，自相关的后期行为明确地区分了准论可观察到的无保守的可观察结果，从而使一个人可以挑出一组线性独立的准论可观察物。通过研究两种浮标自旋模型，我们确定了准保存定律的两个不同机制。首先，当驾驶频率较大时，我们在数值上验证了能量准式使用，因此系统动力学大致由静态的prethermal hamiltonian描述。更有趣的是，在适度的驾驶频率下，如果Floquet驱动器包含较大的全局旋转，则仍然可以观察到另一个准观测。我们从理论上展示了如何计算可观察到的可观察到并提供数值验证。在系统地识别所有测序可观察到的情况下，我们可以使用从固态核磁共振系统中的数值模拟和实验中获得的自相关性，最终研究其行为。
核电站物品监控
核电已发展成熟，只要能确保并让人认为可以确保其安全使用，核电有望成为许多国家能源计划中更重要的组成部分。尽管发生过事故，但核电行业总体上保持了良好的安全记录。然而，改进总是可能的，也是必要的。安全不是一个静态的概念。国际原子能机构认识到行业安全的重要性，并希望促进安全记录的改善，于 1974 年制定了一项计划，就核电反应堆安全的诸多方面为其成员国提供指导。根据这项核安全标准 (NUSS) 计划，1978 年至 1986 年间，国际原子能机构安全系列中出版了约 60 份涉及放射安全的规范和安全指南。NUSS 计划迄今为止仅限于设计用于发电的热中子反应堆陆基固定式核电站。为了吸取自 NUSS 计划首次出版以来的经验教训，1986 年决定修订并重新发布《规范和安全指南》。在最初制定这些出版物以及修订过程中，我们注意确保所有成员国，特别是那些拥有活跃核电计划的国家，都能提供意见。进行了几次独立审查，包括核安全标准委员会的最后一次审查
预防策略
预防是我们在雷德卡和克利夫兰提供的成人社会护理服务的重要组成部分。我们的许多服务都侧重于预防护理需求的发展、延迟需求的发生或为人们提供他们重新获得独立所需的支持。本文件列出了我们在未来三年内预防成人社会护理的战略方针。成人社会护理服务面临着地方政府预算收紧、人口老龄化和护理需求增加、劳动力短缺以及生活成本压力等问题。这些压力使得提供服务变得更加困难，但我很自豪，尽管背景困难，我们仍保持并扩大了我们的预防服务。预防在管理这些压力方面发挥着重要的长期作用，使我们能够最大限度地减少或延迟重大护理成本。我们致力于不断学习和改进。这一战略建立在我们迄今为止的工作基础之上，并将我们服务的人放在核心位置。它不是一份静态的文件。它将在其生命周期内不断建立，基于与我们支持的成年人和无偿护理人员的协商和共同制作。我相信，这一战略体现了我们在该行政区提供预防性支持的雄心，实现了我们的企业优先事项，即使雷德卡和克利夫兰成为人们可以安居乐业、安享晚年的地方。