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本文概述了发达经济体越来越多地使用人工智能 (AI) 技术所导致的实际和可能的劳动力市场转型，并特别关注德国。 关于这些问题的学术争论主要围绕人工智能对工作数量和结构的影响，以及人工智能管理工具对与工作相关的不平等和歧视的持续和加剧的影响。 该研究首先简要介绍了人工智能作为一项技术的背景，重点关注其定义、子领域、功能和历史。 在此之后，它回顾了关于人工智能在工作世界中的影响及其伦理和政治影响的讨论，并继续总结人工智能的使用及其对德国劳动力市场的影响。 然后讨论了相关学术文献中的当前差距，并确定了许多进一步研究的机会。 调查的结论是解决了劳动力市场中人工智能工具使用率增加的两个深远影响。 首先，在当前趋势保持不变的情况下，人工智能驱动的未来工作可能会延续和加剧与工作相关的不平等和歧视，进一步削弱人人享有体面工作、公平薪酬和充分社会保护的前景。 其次，当前研究提供的预测仅指出了众多可能性中的一种。 因此，我们仍然可以选择以造福所有人的方式推进、采用和利用工作场所人工智能技术。

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天文导航是以已知准确空间位置、不可毁灭的自然天体为基准，被动探测天体位置，经解算确定测量点所在平台的经度、纬度、航向和姿态等信息。其中以通过对恒星成像进行光电转换获取星点信息进行姿态确定的星敏感器应用最为广泛，他主要包括两个部分：星点提取和星点识别，本文主要关注前者。除了成像器件本身的噪声缺陷，由于空间辐射会导致星敏感器拍摄星图背景灰度均值增大, 背景起伏明显, 另一方面星敏感器探测的是微弱的恒星星光,对杂散光非常敏感,,主要的杂散光源为日光、月光和地气光等杂散辐射源,主要呈现为斜坡噪声。 传统的几何方法主要需要针对某一种情况下的某种应用，当成像器件、光学环境和空间环境等发生变化时，相应的方法也会发生改变。使用全卷积神经网络可在不改变网络结构的情况下，通过更改训练样本，灵活实现星点提取。具体到本文，主要解决三个方面的问题：1不同背景均值下的提取，2散点噪声下的提取，3斜坡噪声下的提取。

1.干货满满，整整50页，远远比网络上其他RNN的PPT好，PPT修改过3、4次 2.常见激活函数，损失函数 3.从原理出发讲解LSTM神经网络与传统RNN的区别 4.讲解多个RNN的变体原理细节，GRU、BRNN、BLSTM。 5.RNN的应用场景 6.RNN的背景及其意义