XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System驱动的
激光驱动的相位分离和...
图1。激光驱动的相位分离在SI底物上的无定形硅阵线（A-SI 0.4 GE 0.6）纳米级薄膜。a）sige薄膜中相位分离后激光写作和组成重新分布的示意图。b）两个激光加工的7 µm宽的多晶sige（多形晶体）的光图像以扫描速度1和10 mm s -1（标记为10 mm s -1），显示了富含GE的带状核心和富含Sii的较不固定区域。自然色对比度的差异揭示了依赖扫描速度的GE重新分布。c）3 µm宽的激光写的微纹条的光学图像，根据表面上的GE组成，从蓝色到黄色的天然色调。d）激光书面微带的SEM显微照片，在激光处理后显示样品表面的地形特征。e）后冰片的电子检测器（BSED）显微照片显示了富含GE（明亮）和富含Si的（深色）区域之间的材料对比度。f）以0.1 mm s -1的扫描速度编写的激光写的微条的放大SEM和g）bsed显微照片。h -l）与上述相同，但为10 mm s -1（h，i）和50 mm s -1（k，l）。
人驱动的Gen ai
Sarah Williams（项目负责人），技术与城市规划副教授兼MIT Leventhal高级城市主义中心，建筑与规划学院（https://orcid.org/0000-0000-0000-0000-0000-0000-0002-8662-8506） https://orcid.org/0000-0002-2544-1844）克里斯托弗·康利（Christopher Conley），波士顿大学法学院，讲师兼临床讲师（https：//orcid.org/0000-0000-0000-0000-202-6446-2832） +技术，波士顿市埃里克·戈登市，麻省理工学院比较媒体研究，人文，艺术与社会科学学院，研究会员（https://orcid.org/0000-0000-0000-0000-0000-0002-9989-4176）Nigel Jacob，New Urban Mechanics Lab的共同群体，是MIT LEVALAN COLICIAL，MET COLLICAIL，MET COLIDIAN COLLICAIL，MET LEVALAN ALLIAN COLLICER，MIT FUREAN ALAL TUREAN ALAL TURALAL COLLIAND ALAL TURBAN ALAL TURALAL COLLIAND技术和社会，麻省理工学院人文，艺术和社会科学学院
通过机器学习驱动的mxene
水净化对于维持生命和维护公共卫生至关重要，但是现有的方法面临着诸如低功效和高成本之类的挑战。本研究研究了MXENE材料由于其独特的结构和特性而解决这些问题的潜力。该研究旨在增强MXENE功能化技术，以通过应用机器学习方法最大化其在水过滤中的有效性。通过研究各种功能化方法和利用机器学习以优化MXENE特征，该研究试图推进净水技术。这项研究的新颖性在于它整合了机器学习驱动的方法，用于水纯化中的MXENE功能。通过探索新的方法来修改MXENE特性并提高水过滤效率，该研究有助于应对全球净水挑战。该研究始于MXENE物质的深入概述，其合成技术及其与水纯化的相关性。然后，它深入研究了不同的功能化程序，强调了针对特定水处理应用定制特征的重要性。提出了机器学习方法，以预测并优化MXENE特性，以增强水的净化功效。研究证明了机器学习驱动的MXENE功能化在改善净水过程中的潜力。通过优化MXENE特性，水过滤的功效显着增强，以解决纯化技术的当前局限性。该研究结论是通过强调其发现在应对全球净化挑战方面的重要性。通过通过创新的方法和利用机器学习技术克服障碍，该研究强调了基于MXENE的水净化方法在确保普遍获得清洁水的潜在影响。关键字：机器学习，MXENE，功能化，水净化，吸附，表面
人工智能驱动的人才管理系统
摘要：人工智能 (AI) 有可能通过实施先进的自动化劳动力管理系统来改善人才管理策略。人工智能可以使这种改进成为现实。本研究的目的是发现生成新的面向 AI 的工件的新要求，以便有效解决与人才管理有关的问题。设计工件是一种智能人力资源管理 (HRM) 自动化解决方案，主要基于人才智能模块进行人才职业管理。改善专业评估和规划功能之间的联系是该计划的主要目标。利用设计科学方法，我们研究了有组织的机器学习方法的使用。该技术是完整 AI 解决方案框架的关键组成部分，该框架将通过建议的技术-组织-环境 (TOE) 理论与创新扩散理论 (DOI) 的适度结合得到进一步指导。该框架是为了解决与 AI 相关的问题而设计的。除了人才管理解决方案中可用的自动化组件外，本研究还将为研究人员可能遵循的实用方法提出建议，以满足公司对人才成长的特定要求。
社论：人工智能驱动的方法论和...
地震灾害迄今已造成巨大的人员伤亡和经济损失，威胁着人类社会经济发展。目前，人工智能（AI）是学术研究和工程实践的前沿和核心问题之一。人工智能是指开发具有类似人类智能的机器和软件的计算机科学分支。近年来，人工智能技术发展迅速，已广泛应用于多个工程学科。在不同的人工智能技术中，机器学习（ML）、模式识别（PR）和深度学习（DL）最近引起了广泛关注，并正在成为一类新的强大的智能方法，用于地震和结构工程，并被证明是有效的，正如最近的研究表明的那样。未来，随着计算能力的提高和数据的积累，人工智能驱动技术的可行性和必要性预计将快速增长。“人工智能驱动的地震与结构工程方法与应用”研究主题旨在收集人工智能与各个科学领域相结合的前沿研究成果，例如地震地面运动研究、结构和城市规模的地震风险、结构工程中的计算方法、结构系统识别和损伤检测、地震作用下的结构控制、结构健康监测等。出于这些动机，经过详细的同行评审过程，本研究主题选出了四篇论文并发表。这些论文可以分为两类。其中三篇采用卷积神经网络（CNN）获取时间序列数据的高维特征，建立时间序列输入与震动后果/类型之间的映射规则。另一篇论文使用人工智能作为替代模型来降低基于物理的建模的计算成本。有趣的是，这两个类别涵盖了人工智能在相关学科中最广泛的应用领域。
人工智能驱动的医疗保健诈骗
人工智能 (AI) 是指机器被设计用来模仿人类智能。这意味着它们可以思考、学习并执行识别语音、做出决策和理解语言等任务。AI 既可用于打击医疗保险和医疗保健欺诈，也可用于实施此类欺诈。AI 被滥用于欺诈的一些方式包括生成虚假索赔、身份盗窃和深度伪造。AI 使欺诈者能够创建看似逼真的虚假医疗索赔。这些虚假索赔看起来合法且难以发现。诈骗者可以使用 AI 窃取个人身份，方法是创建真实的患者数据或生成令人信服的虚假身份来提交欺诈性索赔，从而更改其医疗身份。深度伪造技术是经过数字修改的人员视频或音频，使其看起来像是其他人，通常用于恶意或传播虚假信息。使用 AI 可以创建患者或医生的深度伪造，用于支持虚假索赔或处方。来电显示欺骗是指某人故意更改来电显示屏幕上显示的信息以隐藏其身份或冒充他人，例如医疗服务提供者、政府机构（如医疗保险或社会保障局）或甚至是您的银行。这些骗子的目的是从毫无戒心的受害者那里窃取敏感的财务和医疗信息。接到与来电显示不符的陌生号码打来的电话时，务必小心谨慎，因为这些电话可能是欺骗电话。
人工智能驱动的尾随检测
尾随 – 尾随功能可识别紧随其前行人员或车辆进入受控/限制出入区域的个人或车辆。它可检测并阻止通过安全网关的未经授权的访问，并通过准确的视觉验证记录潜在的不安全活动。此功能与所有领先的出入控制系统兼容，配置和部署非常简单。借助高级对象分类服务器，此功能可以可靠地检测和区分多种对象类型，并支持针对人员和车辆的可定制检测。它还带有灵活的输出触发器，可有效启动几乎所有应用要求的后续操作。尾随功能主要用于办公室、购物中心和封闭式社区，以阻止和防止未经授权的访问。深度学习：深度学习技术是人工智能的一个子集，它使机器接触大量标记数据。然后，机器被要求在新数据集中“学习”、“分析”和“检测”相同的信息，从而确保更熟练地检测和识别对象。由于深度学习技术也由强大的硬件基础设施提供支持，因此分析输出会更好、更快。深度学习在尾随检测中的应用：深度学习在尾随检测中的应用使其更接近人类感知。先进的深度学习方法可以评估大量移动和静止物体的数据集，分层过滤器可以考虑最细微的细节。这提高了生成尾随警报的准确度。得益于该技术改进的处理性能和卓越的物体分类能力，它可以有效地检测和识别多种物体类型，并且视觉偏差和误报率较低。
