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年度报告 - 2023–2024
2023-2024 年是 Gabriel Dumont 研究所的繁忙时期。虽然我在 2023 年 9 月至 2024 年 8 月休假，但我仍然密切关注 GDI 的使命以及研究所对梅蒂斯社区的影响。由于我们敬业的高级团队和临时首席执行官 Brett Vandale 提供的出色指导，研究所的领导层一直非常顺畅。GDI 今年取得的重大成就之一是建立了新的土著教育博士学位课程，该课程于 2024 年 7 月开始。该计划不仅加强了研究所的学术课程，还支持了我们长期以来通过教育保护梅蒂斯文化和语言的承诺。我们还投资升级了我们在 Prince Albert 和 Regina 的设施，包括在 Prince Albert 建立一个新的护理实验室，为学生提供更多的实践学习机会。此外，GDI 还达成了一项新的五年期医疗服务培训机会协议，这最终将有助于解决医疗保健服务中的关键差距。
摘要：在过去的过程中，金钱可能会受到污染，因此可能在微生物向其他人的传播中发挥作用。因此，这个S
摘要：随着缓解腐蚀绿色的努力正在加强，目前的研究旨在探测1.0 m H 2 SO 4中玉米COB提取物对铝的抑制功效。吸附的抑制剂受到体重减轻，AAS和气压技术的重量，以确定抑制性能。sem用于确定吸附物（玉米棒提取物）之前和之后的吸附剂（金属）的表面形态。利用了三个吸附等温模型来解释反应机制。在所使用的各种技术中，获得的X射线化效率不同。减肥：68.79％，71.50％，73.85％，79.92％，85.48％，86.04％，86.80％，89.61％，89.81％和92.22％； AAS：3.52％，15.66％，18.22％，20.05％，33.10％，54.98％，62.76％，64.60％，81.01％和99.94％；和气压：16.74％，18.01％，32.12％，52.51％，65.14％，72.17％，75.16％，85.74％和90.12％。sem的结果表明，在抑制剂存在下，与没有抑制剂相比，吸附剂的表面形态更加顺畅。Langmuir和Temkin吸附等温线模型揭示了抑制剂分子的反应机理和化学吸收相互作用。
nodal自我...
在高t c酸酯中发现的异常奇怪的金属相并不遵循费米液体中所述的常规凝结原理，并给理论带来了巨大的挑战。电子自我能量的高度精确的实验确定可以为奇怪金属的理论模型提供测试床，而角度分辨的光发射可以作为频率，动量，温度和掺杂的函数。在这里我们表明，在（pb，bi）2 sr 2-x la x cuo 6+δ的（pb，bi）中的恒定光谱函数中，恒定的能量具有非洛伦兹线形状，与依赖k的自我一致。这为有抱负的理论提供了新的测试。在这里，我们表明，通过具有k依赖性的缩放指数的功率定律可以很好地捕获实验数据，并通过掺杂顺畅地演变出来，这种描述自然而然地从反DE保姆/基于综合的基于理论的半学性范围内出现。这将全息方法引起了人们的关注，用于定量建模强烈相互作用的量子材料（例如铜质奇怪的金属）。
基于供应链运营参考 (SCOR) 模型的赞比亚航空业飞机零部件供应链管理
本研究阐明了赞比亚航空业在飞机零件供应链管理 (SCM) 中面临的挑战。这项研究是在赞比亚卢萨卡进行的。研究发现，SCM 面临的一些挑战是由于交货时间不可靠、买家和供应商之间不遵守服务水平协议以及行业中缺乏本地参与者等等。样本量是有目的地从赞比亚航空业中选取的。数据从来自航空业公共和私人机构的一百名受访者那里收集，然后使用描述性统计数据进行分析。根据研究结果，得出结论，可以采用供应链运营参考 (SCOR) 模型来消除零件采购和交付的延迟，并解决该国航空业发现的许多其他挑战。可以使用该模型的五项管理实践（计划、来源、制造、交付和退货）来解决这些问题。该模型结构还提供了四个主要组成部分（人员、实践、流程和绩效）来评估任何给定情况的状态。这些要素确保产品供应链的顺畅，因为它们包括需求管理、库存管理和货运管理等。该研究建议需要采用企业资源规划进行供应商-供应商管理，并需要遵守服务水平协议。此外，它强调需要使用供应链技术来提高 SCM 功能的效率以降低成本。关键词
通过代表学习
深度学习的有效性通常归因于神经网络作品执行表示形式学习的能力，这种转换将输入数据映射到矢量表示（通常为小于数据维度小得多）。这样的表示空间可以通过归纳结构重组数据（例如，表示与感知相似性相关的表示距离）使求解一般新任务变得更加容易（例如，地面图语义分类函数是更顺畅的W.R.T.一个很好的表示空间）。本文的重点是一般智能代理人的核心技能 - 感知和决策。我们展示了如何将这些功能简化为学习捕获世界各种结构的良好表示形式。特别是，我们仅通过表示学习来解决强化学习问题，从而通过学习良好的表示迈出了迈向建立精致代理的一步。此外，我们研究了来自不同模型和模式的强烈表示的收敛趋势，并提出了柏拉图表示假设：更强大的模型可以更好地近似于与我们现实结构的柏拉图表示。我们认为，这种表示是建立更好模型和智能人工代理的关键组成部分。最后，我们概述了通过训练和适应来学习这种柏拉图表示的未来几个方向。
巴布亚新几内亚能力建设支持项目（设施和机械维护）
（1）一名翻译（能专职从事口译工作的人员）将陪同邀请项目来日，并在整个项目过程中提供日英（至少一人）及日英口译服务及简单材料的翻译。参与者的数量必须至少为两人，并且他们必须能够对程序之间正在进行的讨论进行解释。需要口译的任务详情请参阅附表。在这样做的时候，考虑到本次邀请项目是关于建筑设备维护方面的培训，我们将努力提供准确和适当的翻译，以便将演讲者想要传达的内容准确地传达给对方，如果不清楚，我们将确认演讲者的意图或要求演讲者重复该声明等，以确保参与者之间的信息和沟通可靠且顺畅地传递。 （2）拥有2级商务口译资格证书（TOBIS）或具备同等的日英翻译能力。 （3）取得日语能力测试一级证书，或具有同等日语能力。 （4）对翻译人员的要求是，其中至少有一人必须具备建筑设备维修领域的知识（特别是铲斗装载机和平地机），并具备该领域的日语和英语之间的翻译能力。 （5）至少有一人必须能够用巴布亚新几内亚的官方语言皮辛语进行交流。
印第安纳州西拉斐特 - 普渡大学
对于许多俄语学习者来说，学习词汇的任务可能非常艰巨。从结构上讲，俄语单词包含词根、词干、前缀、后缀和词尾；更好地理解这些方面可以使学习俄语更有收获。俄语单词的每个部分都会告诉读者一些关于单词含义或功能的信息。该项目旨在探索俄语中前缀的功能，并以一种有助于大学水平的普通学习者更顺畅、更直观地学习俄语的方式呈现它们。该项目主要探讨教科书《俄语：从中级到高级》（作者 Olga E. Kagan、Anna S. Kudyma 和 Frank J. Miller）中的前缀主题；还对《Голоса：俄语基础教程》第 5 版第一册和第二册进行了研究，这些书通常用于俄语入门和中级课程。本研究遵循的过程包括收集这些教科书中常用的俄语前缀列表，将具有相同前缀的单词分组组织起来，并分析前缀在生成新词中的作用，以及确定每个前缀的相对含义。目标是使用这些列表来加快普通学习者学习词汇的速度，同时通过使俄语更直观来加强学习者对俄语的理解和掌握。
用于机器人的神经形态计算硬件和神经架构
引言 在以人为中心的非结构化环境中使机器人和自主系统更加智能是机器人技术的关键目标之一，这也使其成为最具活力的技术发展领域之一。这种智能的关键因素是能够良好且快速地理解复杂而动态的环境，以可靠地支持其他功能，如运动规划和控制；与人类、物体和其他智能体的安全交互；以及从经验中自主学习。神经网络和数据驱动的训练算法为理解环境打开了两个重要窗口：图像和声音处理 (1)。这些算法在大量数据集上实现了最先进的性能，通常甚至超过人类的表现，是实现机器人智能感知和行为的主要候选者 (2)。然而，机器人用例对人工智能 (AI) 算法的功耗、延迟、自适应性和数据效率提出了尤为严格的要求 (3、4)。如今，尽管基于神经网络的算法与之前手工制作的人工智能解决方案相比具有优势（5、6），但我们仍然缺乏真正智能、敏捷的机器人，能够在日常生活中安全、顺畅地与物体、彼此和人类互动。这与即使是简单的动物也能产生智能行为并在复杂的现实环境中互动形成了鲜明的对比。动物可以快速
机器学习和人力资源管理：有效劳动力管理的途径
自机器智能（ML）增加人力资源管理（HRM）以来，人力资本工作的发展既好又坏。本文介绍了人力资源管理财富，它面临的问题以及在这个地方AI和ML时代所提供的潜力。一开始，我们讨论了数据处理的变化如何改变了人力资源管理（HRM），重点是在变化的人力资源过程中，AI和机器智能的方式或机器智能的影响越来越大。有关这项研究的目标搜索了研究人类能力管理是什么，AI和ML如何影响它，AI和ML将如何影响任务以及在HRM中使用ML的优缺点。作品审查研究了有关人类财产管理的基本思想的出色细节。它专注于该领域如何从简单的政府任务到至关重要的努力到更好的成员幸福，产出和协会的幸福。在这一部分中，我们进一步讨论了AI和ML的方式或ML以什么方式交换了人力资源任务，例如引入，导演行为和计划受过训练的工人。人们检查了AI和ML如何改变HRM时，人们可以看到他们可以表现出家庭数据驱动的理解，使人力资源任务变得顺畅，并管理平稳以处理操作员并创建决策。，但为了在人力资源管理中最大程度地吸收机器智能，部分数据，错误数据和指导变更需要预期的固定。
虚拟世界（元宇宙）趋势报告
尽管对于元宇宙、Web 4.0 和虚拟世界 2 这些术语并没有普遍接受或一致的定义，但从技术角度来看，Web 4.0 通常被认为是互联网的下一代 3，它从 Web 1.0（一个静态的单向通信渠道）、Web 2.0（一个通过社交媒体渠道连接人们的中心化网络）和 Web 3.0 4（一个去中心化的、基于人工智能 (AI) 的网络，最终用户可以基于理解词义的能力，通过搜索和分析来创建、共享和连接内容 5）发展而来。Web 4.0 是一个自主的、互联的、可互操作的沉浸式网络，融合了扩展现实 (XR) 6、人工智能、云/边缘计算、物联网 (IoT)、5G 和分布式账本技术 (DLT)（包括区块链 7）等突破性技术。虚拟世界是向更广泛使用 3D 环境过渡的一部分，可通过增强用户界面（如虚拟现实 (VR) 耳机）访问，需要多个技术模块才能顺畅实时地集成数字和现实对象（如增强现实 (AR)、区块链、非同质化代币 (NFT) 和计算），从而实现更加个性化和引人入胜的用户体验 8 。虚拟世界被认为是元宇宙的基础元素，而元宇宙又表示相互连接的虚拟世界的“可互操作网络” 9 。关键特征是大规模、实时渲染和连续性