多任务关键词检索结果

Google Supercharges Workspace:AI驱动的内容创建提供了您的文档并滑动新生活

Google Supercharges Workspace: AI-Powered Content Creation Gives Your Docs and Slides New Life

Google刚刚用一些新鲜的AI肌肉增压了其工作区套件 - 从写电子邮件到制作演示文稿,一切都变得更加聪明。最新的推出带来了由双子座提供动力的几个杀手级功能,包括文档的音频版本,幻灯片和视频中的AI图像编辑以及通过命名的宝石和工作空间流量的光滑过程自动化。 Google Docs现在可以从字面上说您的单词 - 将文本文档插入具有可自定义声音和播放速度的音频文件中。非常适合在您通勤,多任务处理或只是希望其他人大声朗读时,这是完美的。刚刚在[…]

NASA的好奇火星漫游者刚刚进行了大脑升级

NASA’s Curiosity Mars Rover Just Got a Big Brain Upgrade

进入任务十三年,好奇心比以往任何时候都更加聪明,更高效。新的多任务处理能力,自我管理的小睡和聪明的工程修复程序使其保持动力和流动性,因为它调查了古代火星景观以确保过去的可居住性迹象。在降落火星表面十三年后,NASA的好奇心漫游者正在运作更多[...]

NZ Docs对AI抄写员有什么看法?

What do NZ docs think of AI scribes?

AI抄写员有助于删除临床笔记,在GP诊所越来越流行,因此研究人员希望将其在新西兰使用。他们询问了近200个GP和健康提供者,有40%的人说他们使用了它们。他们的一些好处包括减少多任务处理,节省的时间以及与患者的融洽关系的改善。但是,超过一半的受访者表示,他们担心遵守新西兰的法律和道德框架。数据安全性,错误或遗漏以及留下新西兰的数据也被列为主要问题,以及AI无法理解新西兰口音或Te Reo毛利人。

在火星上标记了13年,NASA的好奇心吸引了新技能

Marking 13 years on Mars, NASA's Curiosity picks up new skills

好奇心降落在火星上十三年后,工程师正在寻找使NASA Rover提高生产力的方法。六轮的机器人已获得更多的自主权和多任务的能力 - 旨在充分利用好奇心的能源,这是一种多策略的放射性同位素热电发生器(MMRTG)。提高的效率意味着流动站的力量充足,因为它继续破译古代火星气候如何变化,将湖泊和河流的世界转变为当今寒冷的沙漠。

Beechcraft Demos在巴黎空中展览2025

Beechcraft Demos New Multi-mission King Air Aircraft at Paris Air Show 2025

Textron Aviation Inc A Textron Inc公司正在展示其新的多任务Beechcraft Kin

ai感知:权利的推动

DeepSeek R2 AI Promises Revolutionary Reasoning Power

它很重要:DeepSeek R2 AI承诺具有无与伦比的逻辑,准确性和多任务技能的革命性推理能力。

DeepSeek R2 AI承诺革命性的推理能力

DeepSeek R2 AI Promises Revolutionary Reasoning Power

它很重要:DeepSeek R2 AI承诺具有无与伦比的逻辑,准确性和多任务技能的革命性推理能力。

月亮:关于我们星球的月球伴侣的事实

The moon: Facts about our planet's lunar companion

发现有关月球如何形成,由什么制成的东西以及人类启动探索它的许多任务的有趣事实。

南非海军从达曼造船厂接收第三艘巡逻船

South African Navy Receives Third Patrol Vessel from Damen Shipyards

DIV> DIMEN造船厂开普敦DSCT已交付了第三次多任务企业巡逻船MMI

蝙蝠在飞行时如何饮用而不会溅出

How Bats Drink While Flying Without Getting Splashed

蝙蝠不仅是空气动力飞行的大师 - 它们在飞行时也擅长执行多任务处理。

IEEE关于进化计算的交易,第29卷,第2期,2025年4月

IEEE Transactions on Evolutionary Computation, Volume 29, Issue 2, April 2025

1)知识结构保存基于进化的多任务优化授课者:Yi Jiang,Zhi-hui Zhan,Kay Chen Tan,Sam Kwong,Jun Zhangpages:287-3012)贝叶斯贝叶斯贝叶斯贝叶斯贝叶斯对质量多样性的优化,可搜索质量多样性,并使用Coupled distriptor functore functore functore functor functions functions jeantor(s): BrankePages: 302 - 3163) Machine Learning-Assisted Multiobjective Evolutionary Algorit

B-1B轰炸机可以从骨出发到发射高超音速武器

B-1B Bombers Could Go from the Boneyard to Firing Hypersonic Weapons

空军的B1-B可能比外观,隐形的B-2或众所周知的F-35捕捉到的头条更少,但近年来,数十年历史的轰炸机执行了许多任务。B-1B后B-1B轰炸机可能会从Boneoneard到Boneoneard到Hypersonic武器,出现在19 ForthyFive上。

洛克希德·马丁(Lockheed Martin

Lockheed Martin Comments on its new Common Multi-Mission Truck Missile

最初的预告片视频原来是洛克希德计划开发的新导弹家族。海军新闻向洛克希德(Lockheed)询问了有关其新的普通多任务卡车(CMMT)或“彗星”导弹的更多信息。海军新闻于2025年3月与洛克希德·马丁(Lockheed Martin)联系,以获取有关其新导弹所显示的更多详细信息。

图片中:NASA宇航员Sunita Williams,Butch Wilmore从Dragon After SpaceX Crew 9 Splashdown

In Pics: Nasa Astronauts Sunita Williams, Butch Wilmore emerge from Dragon after SpaceX Crew 9 splashdown

Sunita Williams,Butch Wilmore图片:经过长时间的任务,NASA宇航员Butch Wilmore和Sunita Williams返回地球,由于Boeing的Starliner胶囊的技术问题,已经在太空上度过了近9个月。他们适应了ISS上的长期停留,完成了许多任务,并最终通过SpaceX胶囊回家。

IEEE关于人工智能的交易,第6卷,第3期,2025年3月

IEEE Transactions on Artificial Intelligence, Volume 6, Issue 3, March 2025

1)医疗保健中的公平机器学习:调查员:Qizhang Feng,Mengnan du,Na Zou,Xia Hupages:493-5072)遗憾和信念的复杂性通过信息thresholdingauthor(s)在高斯过程中进行的折衷方案:s) Koppelpages:508-5173)用于有效的多物理建议的进化多任务算法: Siqi Le, Yingxu Lai, Yipeng Wang, Huijie HePages: 533 - 5485) ReLAQA: Reinforcement Learning-Based Autonomous Quantum Agent for Quantum A

复杂和智能系统,第11卷,第3期,2025年3月

Complex & Intelligent Systems, Volume 11, Issue 3, March 2025

1)CL2SUM:通过LLMS幻觉构建的提示的抽象性汇总:S):Xiang Huang,Qiong nong,Xuan Zhang2)chaos-exhanced Metaheuristical:分类,比较,比较,比较和融合分析author(s)基于三向距离的模糊大幅度分布机,用于不平衡分类器:li liu,jinrui guo,gujun huang4)机器人操纵器的控制策略基于多任务增强式学习授课者:tao wang,tao wang,Ziming Ruan,Chong chen5)的构造轨迹: predictionAuthor(s): Feilong Huang, Zide Fan, K

更新:空中客车转子新闻简短

UPDATED: Airbus Rotor News in Brief

空中客车公司将轻型双引擎H140引入其范围:空中客车直升机已在德克萨斯州达拉斯的Verticon展示Verticon引入了H140。多任务直升机提高了[…]

IEEE关于人工智能的交易,第6卷,第2期,2025年2月

IEEE Transactions on Artificial Intelligence, Volume 6, Issue 2, February 2025

1)访客社论:操作负责任的AIAUTHOR:Qinghua Lu,Apostol Vassilev,Jun Zhu,Jun Zhu,Foutse Khomhpages:252-2532)软件工程研究中的Chatgpt伦理方面Feddga:基于动态指导注意事项的联合多任务学习。选择:281-2915)基于可逆神经网络助理的频率攻击:Ming-wen Shao,Jian-Xin Yang,Ling-Zhuang Meng,Zhi-Yong Hupages:292-3006)一个可靠且基于Bear federated Leader的学习框架,基于Blockchainaauthor(Shao): Wa