Policy Tools for Promoting Elderly People's Smart Technology Adoption in China 在政策工具视角下，我国老年人智能技术运用政策文本量化研究 随着科技的进步和数字化时代的到来，智能技术在日常生活中的应用越来越普遍。然而，老年人群体的智能技术运用能力相对较低，这在一定程度上限制了他们的生活质量和社会参与度。本次研究以政策工具为视角，对我国老年人智能技术运用政策文本进行了量化研究，以期为政策制定者提供有益的参考。 政策工具的类型与选择 政策工具是政府为实现某一目标而采取的手段和方法。在老年人智能技术运用政策中，政策工具主要包括供给型、需求型和环境型三种。 供给型政策工具：政府通过投资、研发、教育培训等手段，提高老年人智能技术运用能力。例如，政府设立专项资金支持智能技术研发，推动智能产品的普及和应用；政府购买服务，为老年人提供智能技术教育和培训等。 需求型政策工具：政府通过购买服务、项目合作等方式，引导市场和社会力量参与老年人智能技术运用。例如，政府与科技企业合作，开发适合老年人的智能产品和服务；鼓励社会组织开展智能技术普及和培训活动等。 环境型政策工具：政府通过制定标准和规范、完善法律法规等手段，营造良好的智能技术运用环境。例如，政府制定老年人智能技术运用标准和规范，推动智能产品的适老化改造；完善相关法律法规，保障老年人的合法权益等。 在选择政策工具时，应充分考虑老年人的实际需求、科技发展现状以及政策目标等因素。同时，政策工具的应用应具有针对性、可操作性和可持续性。 我国老年人智能技术运用政策文本量化分析 本次研究选取了2015年至2022年期间我国各级政府发布的老年人智能技术运用相关政策文本，采用量化分析方法对其进行分析。 政策文本数量分析：在这8年间，共发布政策文本21份。其中，国家级政策文本5份，省级政策文本8份，市级政策文本8份。可以看出，各级政府对老年人智能技术运用问题的重视程度逐渐提高，相关政策的制定和实施日益加强。 政策工具应用分析：在这21份政策文本中，共涉及供给型、需求型和环境型政策工具165次。其中，供给型政策工具出现79次，包括资金投入、研发支持、教育培训等；需求型政策工具出现46次，包括购买服务、项目合作等；环境型政策工具出现40次，包括制定标准和规范、完善法律法规等。 从整体上看，各级政府在老年人智能技术运用政策中应用了多种政策工具，且不同类型政策工具的应用呈现出均衡发展的态势。具体而言，供给型政策工具的应用相对较多，这表明政府在推动老年人智能技术运用方面更加注重提高老年人的技术能力；需求型政策工具的应用相对较少，这表明市场和社会力量在老年人智能技术运用方面的参与程度还有待提高；环境型政策工具的应用相对较少，这表明相关标准和规范以及法律法规的完善还有较大的空间。 政策目标分析：在这21份政策文本中，涉及的目标主要包括提高老年人生活质量、促进社会参与度、推动智能技术的普及和应用等。其中，“提高老年人生活质量”目标出现频次最高，涉及14份政策文本；“促进社会参与度”目标出现频次次之，涉及9份政策文本；“推动智能技术的普及和应用”目标出现频次相对较低，涉及4份政策文本。 从目标频次分布可以看出，提高老年人生活质量是各级政府制定老年人智能技术运用政策的重点目标。然而，目标的实现并非单一的量化指标所能衡量，还受到多种因素的影响。因此，各级政府在制定相关政策时，应充分考虑老年人的实际需求和科技发展现状等因素，注重目标的多元化和可操作性。 结论与建议 本次研究以政策工具为视角，对我国老年人智能技术运用政策文本进行了量化研究。研究发现，各级政府在老年人智能技术运用方面越来越重视，并采取了多种政策工具来实现相关目标。然而，也存在一些不足之处：一是政策工具的应用还需进一步均衡发展；二是政策的制定和实施应更加注重目标的多元化和可操作性；三是需要加强政策的宣传和推广力度，提高老年人的智能技术运用意识和能力。 为此，提出以下建议： 为加强政策工具的应用，政府可以采取多种措施，如加强政策宣传、提高政策的知晓度和可操作性等。 为提高老年人的智能技术运用能力，政府可以采取措施，如加强老年人智能技术教育和培训、鼓励老年人参与智能技术运用活动等。 为推动智能技术的普及和应用，政府可以采取措施，如鼓励科技企业开发适合老年人的智能产品和服务、加强智能技术在老年人中的普及和应用等。

使用USB转串口TTL芯片读取impress智能电池信息，使用端口com1-com4 接线方式： USB TTL端 TX接二极管负极 RX接二极管正极并接至电池的中间窄的触点，TTL端地接至电池的负极，要接在电池的正面触点，详见https://www.hellocq.net/forum/read.php?tid=370208&skinco=hellocq

分享一种强化学习的建模过程，它是将通信当中的资源分配问题建立成强化学习方法，资源分配是指通信网络中，频谱资源、信道、带宽、天线功率等等是有限的，怎么管理这些资源来保证能够通信的同时优化整个网络吞吐量、功耗，这个就是网络资源分配。这里多智能体就是涉及博弈论的思想。

智能网联汽车是车联网与智能汽车的交集，也是智能处理技术与高速网络通信技术的深度融合，国内初期的智能网联大多是基于V2X协同通信的智能交通应用，在美国，他们管它叫网联汽车，欧洲称之为协作式智能交通，日本叫网联驾驶，虽说法不一，但大体一致。

Python项目中的AI聊天机器人 人工智能聊天机器人是一个用于大学查询的简单自动通信系统。在这里，用户必须将他们的查询作为输入，系统机器人根据问题进行回复。该系统可以起到非常方便、省时的作用，向查询者传递所需的院校信息 如何运行项目？ 要运行此项目，您可以在 PC 上安装 Pycharm（用于代码执行）和 Anaconda（用于虚拟环境）

【急性肾损伤（AKI）】是重症监护病房（ICU）中常见且严重的并发症，影响着大约60%的ICU患者。AKI的发生与较高的短期和长期死亡率及发病率相关，可能导致慢性肾病风险增加，降低长期生存质量和生活品质。由于其复杂的病理生理机制，传统的决策算法在诊断和管理上存在局限。 【人工智能（AI）和深度学习在AKI中的应用】近年来，AI和深度学习模型被广泛应用于AKI的预测、诊断和亚表型分析，以弥补传统方法的不足。这些模型能够处理大量临床数据，更准确地捕捉AKI的复杂动态变化。通过机器学习，可以预测AKI的发展，从而实现早期干预，降低不良后果。 【研究方法】研究者对过去18个月内发表的相关文献进行了系统审查，主要在PubMed数据库中搜索与AKI预测、模型开发和验证相关的文章。他们筛选出46篇全文进行详细评估，最终选择了30项研究，其中27项涉及AKI预测模型，两项专注于AKI亚表型，一项同时涉及两者。 【患者群体与数据来源】研究涵盖了不同来源的患者群体，如单一中心和多中心，最常见的数据源是重症监护医疗信息数据库（MIMIC-III）。研究样本包括综合ICU、脓毒症、手术、糖尿病酮症酸中毒、失血性休克和急性脑损伤患者。AKI的定义主要依据KDIGO标准，部分研究也使用了AKIN标准。 【预测模型】逻辑回归是最常见的建模技术，其次是深度学习模型，如循环神经网络（RNN）、一维卷积神经网络（1D-CNN）和长短期记忆（LSTM）网络。这些模型通过分析时间序列数据，如生理参数和实验室结果，提供了连续、实时的AKI风险预测。深度学习模型在预测性能上表现出优越性，例如，双向LSTM网络、1D-CNN模型等。 【性能评估】模型的性能常用接收器操作特性曲线（AUROC）、灵敏度、特异性、正预测值（PPV）、负预测值（NPV）、准确性和精确率-召回曲线（AUPRC）等指标进行评估。一些模型通过动态分析患者数据趋势，提高了预测准确性。 【可解释性】深度学习模型的可解释性也在逐步提高，例如，通过积分梯度测量确定影响AKI风险的关键因素，如肌酐和尿量变化。 【未来方向】多任务模型的提出，旨在同时预测AKI的不同阶段，优化了预测效率。随着AI和深度学习技术的不断发展，它们在ICU中预测和管理AKI的潜力将进一步增强，有望改善患者预后，降低医疗成本。

智谱AI大模型商业化案例合集。 大语言模型ChatGLM官方公开的商业化案例合集。2024年1月，智谱AI推出新一代基座大模型GLM-4，整体性能相比上一代大幅提升。它支持更长上下文，具备更强多模态能力。

本博客将介绍一种新的时间序列预测模型——FNet它通过使用傅里叶变换代替自注意力机制，旨在解决传统Transformer模型中的效率问题。FNet模型通过简单的线性变换，包括非参数化的傅里叶变换，来“混合”输入令牌，从而实现了快速且高效的处理方式。这种创新的方法在保持了相对较高的准确性的同时，显著提高了训练速度，特别是在处理长序列数据时更显优势。FNet的工作原理，并通过一个实战案例展示如何实现基于FNet的可视化结果和滚动长期预测。预测类型->多元预测、单元预测、长期预测。适用对象->受硬件所限制的时候，FNet是一种基于Transformer编码器架构的模型，通过替换自注意力子层为简单的线性变换，特别是傅里叶变换，来加速处理过程。FNet架构中的每一层由一个傅里叶混合子层和一个前馈子层组成(下图中的白色框)。傅里叶子层应用2D离散傅里叶变换(DFT)到其输入，一维DFT沿序列维度和隐藏维度。总结：FNet相对于传统的Transformer的改进其实就一点就是将注意力机制替换为傅里叶变换,所以其精度并没有提升(我觉得反而有下降,但是论文内相等，但是从我的实验角度结果分析精度是有下降的

超级智能：路线图、危险性与应对策略（英国）尼克.波斯特洛姆

课程大纲.全新升级 以下为课程大概框架，实际情况根据大家吸收情况合理调整 先导课底层逻辑详解 小红书变现价值有多强 小红书流量机制深度详解 商家博主变现模式揭秘 揭秘小红书笔记限流秘密 商家博主运营避坑指南 模块一商家运营规划 商家博主精准变现的底层逻辑 商家博主运营玩法全解析 小红书电商运营逻辑详解 经典商家博主走红路径拆解 模块二商家账号包装 商家博主精准变现定位法 深度挖掘对标博主技法 账号七件套：高转化主页设计 账号闪光点打造和调性提高技巧 模块三赚钱笔记创作 如何挖掘赚钱笔记选题 赚钱笔记的5大写作套路 点击率翻倍的标题和首图套路 电商带货笔记初创和二创技法 嘉宾分享：如何用AI提高笔记文案创作效率？ 模块四关键词SEO 小红书SEO的底层逻辑 深挖热度超高的行业关键词 独家关键词霸屏玩法（含本地流量） 小红书笔记掉收录的拯救技巧 模块五商家投放秘籍 商家聚光平台营销推广科普 效果广告投放秘籍（含现场实操） 品牌商家与达人博主合作技巧 新生品牌达人投放案例拆解 嘉宾分享：带货笔记首图创作技巧（实操展示） 模