XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System中心化
打造人工智能实际应用环境
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多元化能源保障方案推动非道路领域电动化发展
3月23日，由Qiyuan Green Power，Shanghai Boonray Intellighent Technology Co.，Ltd。，Top Gear等共同开发的无人电池交换矿业卡车，并配备了由上海Boonray Intellray Intellighent Technology Co.，Ltd.，Ltd.，Ltd。目前，它已在South Cement的矿山中进行了方案终端申请测试。根据现场测试，“电牛”可以将二氧化碳的排放量减少至少260吨，从而节省至少20万卢比的劳动力成本。
人工智能、数据驱动学习和平台生态系统的去中心化结构
Gregory、Henfridsson、Kaganer 和 Kyriakou (2020) 强调了数据和人工智能作为平台可用来提升用户价值的战略资源的重要作用。然而，他们的文章忽略了一个重要的概念区别：与平台连接的分散用户的安装基础位于平台所有者公司的边界之外，而从该安装基础获得的累积数据存在于公司边界内部并受公司控制。解释这一区别带来了两个与他们的理论不同的关键点。首先，平台生态系统的分散结构使得平台的价值获取成为分析数据驱动学习对用户的影响时必不可少的考虑因素。由于人工智能和数据允许平台增加平台所有者从用户那里获取的价值份额，因此用户感知到的价值往往会下降。其次，作为平台公司的内部资产，来自用户和补充者的数据表现出与控制安装基础本身的动态不同的动态。因此，平台数据存量的数量和质量与平台安装基础的规模仅松散地耦合。我们强调了这种区别对于推出新的多边平台的管理者的战略意义。
巨型量子电动力学对纳米化的单SIV颜色中心
通过氧化石墨烯膜（GOM）的水转运，并且已经广泛研究了无机和有机溶质的排斥。然而，GO薄片的横向大小对膜性能的影响尚不清楚。在这里，我们研究了使用各种尺寸的薄片制造的GOM的水渗透和分离性能。用较大的薄片制备的膜显示出更高的水通量。我们的实验清楚地表明，GOM由薄片和空隙结构组成。蒙特卡洛模拟表明，通过空隙的水运输比通过GO膜中的薄片快于薄片。此外，对于用更大尺寸的Go片制备的膜而言，空隙更为主导，因此，对于较大的薄片膜而言，较高的水通量。此外，用大薄片制备的GOM有效地拒绝了98％以上的Geosmin（GSM）和2-甲基异位酚（MIB），具有高可重现性，稳定的水通量为1.49 LMH。我们的结果有助于更好地理解GOM的复杂结构，其中膜的排斥性能主要取决于层间空间，但水的运输受空隙的控制。我们的研究还证明了GOM在饮用水净化技术中的工业潜力。
泛素化和去泛素化
a 海南医学院基础医学与生命科学学院海南省干细胞研究院、海南省热带转化医学教育部重点实验室、海南省热带环境脑科学研究与转化重点实验室，海口 571199 b 香港理工大学工程学院生物医学工程系，香港，中国 c 海南医学院第二附属医院整形外科，海口 570100，中国 d 中科综合医疗转化中心研究院（海南）有限公司，海口 571199，中国 e 淄博市中医院药理科，淄博 255300，中国 f 济宁医学院临床医学院，济宁 272002，中国 g 海南省生物智能材料与生物医疗器械工程研究中心、海南省功能材料与分子影像重点实验室、海南省医学科学院急救与创伤学院海南医学院，海口 571199 h 海南医学院急救与创伤教育部重点实验室，海口市创伤重点实验室，海南省创伤与灾难救援重点实验室，海南医学院第一附属医院，海口 571199 i 海南医学院第二临床学院，海口 571199
ITU-T 中网络控制自动化技术的5-1标准化活动 GNSS+ 2023
该体系结构还指定了几个参考点。RP-AN-1，RP-AN-2，RP-AN-3和RP-AN-6是KB子系统和底层网络之间的参考点，动态适应子系统，自治引擎，E2E网络编排和编排器，以启用这些子系统的KB访问KB。RP-AN-4是自主引擎和动态适应子系统之间的，可为动态适应子系统提供进化探索和实验功能。RP-AN-5位于动态适应子系统和底层网络之间，随着底层网络条件在运行时的变化，将控制器的选择和集成到底层网络。RP-AN-7，RP-AN-8和RP-AN-11是AN编排者和KB之间的参考点，分别是自主引擎和动态适应子系统，以使An Orking Trator能够管理AN和AN和LISECYCLE中的工作流程和流程。RP-AN-9，RP-AN-10，RP-AN-12是E2E网络乐团和编排者，自治引擎和动态适应子系统之间的参考点，由E2E网络编排器使用，这些系统用于管理和机弦乐网络实体。RP-AN-13是E2E网络编排和底层网络之间的参考点，用于管理和编排底层网络中的控制网络实体。
