XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System互动型
媒体互动 - ONGC
• 公司根据其可获得的信息（包括未经独立核实的公共来源的信息）编制了本演示文稿。尽管已尽合理努力通过本演示文稿提供可靠信息，但对于本演示文稿中表达的信息、意见或结论的公平性、准确性、正确性、完整性或可靠性，不提供任何明示或暗示的陈述或保证。公司或任何其他人均不对因使用或依赖本演示文稿或其内容或与此相关的其他方式而产生的任何损失承担任何责任。
互动研究与分析
摘要。本文从理论角度探讨了排队理论及其与迅速发展的人工智能 (AI) 领域的交集。为了利用人工智能方法解决排队理论问题，提出了一种创新方法，将模拟技术与人工神经网络 (ANN) 相结合。这种结合不仅表现出很高的效率，而且有望在将机器学习方法应用于排队理论难题方面取得长足进步。除了理论基础之外，本文还阐明了排队理论在人工智能领域的实际应用。它展示了来自现实场景的示例，例如在线书店和电子商务平台，以展示各种排队模型的战略部署，以增强用户体验和系统效率。讨论深入探讨了资源分配、负载平衡和服务时间优化等方面的优势。此外，本文推测了排队理论与人工智能之间不断发展的关系，预计未来这种联系将变得更加深刻和有影响力。随着人工智能研究的不断进步，人们期待对复杂排队问题有新的见解，并为在一系列现实场景中管理排队提供创新解决方案。本分析强调了排队理论与人工智能相结合的潜在丰富性，为未来的研究和应用铺平了道路。
互动理论案例...
摘要：从历史上看，建筑的文化角色有时会发生根本性的变化。当代建筑理论必须应对信息和通信技术的激增，寻求物理环境在数字时代的转变角色。本文回顾了计算学科的观点，提出了交互式建筑理论的大纲，并初步探索了启发式方法作为交互式建筑设计工具。计算最初与物理环境无关，专注于符号系统。但在不同的学科中，理论家和研究人员都在质疑抽象的有效性，而不了解物理和文化环境。生态心理学研究感知必须基于物理环境，而不仅仅是内部心理过程。行动者网络理论提出，人类和物理制品在有意义的活动网络中是可以互换的。具身互动要求人类行为的意义来自物理和行为环境。物理认知研究我们如何通过在物理环境和符号系统中存储信息来减少认知负荷。基于对物理在有意义的环境中的作用的理解，提出了交互式建筑理论。该理论与交互设计的活动模型相一致，强调了
媒体互动 - ONGC
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货币政策及其与其他经济政策的互动
我们的货币政策收紧目前正在强行传输到欧元区经济。更严格的融资条件正在削弱需求，这有助于降低通货膨胀。此外，货币政策收紧的大部分仍在等待中。最终，货币政策在实现其目标方面的有效性取决于如何同时实施其他政策。的确，当他们的立场相互支持时，政策更有效。在这方面，支持弹性银行业的宏观政策为平稳传播货币政策行动创造了条件。同样，采取中等观点的财政行动不仅加强了欧元区政府对公共债务可持续性的承诺，而且还有助于避免额外的通货膨胀压力。此外，欧元区经济的潜在增长以及能源和数字过渡和地缘政治紧张局势所带来的挑战呼吁采取中等至长期的决策方法，包括旨在完成经济和货币联盟（EMU）的政策，以及为加强经济供应方面的结构改革计划而进行的雄心勃勃的计划。
穿越空间的互动：什么、在哪里、如何？
香港中文大学理工学院深圳聚集体科学与技术研究所，广东深圳 518172（中国） 华南理工大学聚集诱导发光中心，华南理工大学-香港科技大学联合研究实验室，发光材料与器件国家重点实验室，广州 510640（中国） AIE 研究所，广州黄埔开发区，广州 510530（中国） 电子邮件：tangbenz@ust.hk 张浩克教授 浙江大学高分子科学与工程系，功能化大分子合成教育部重点实验室，杭州 310027（中国） 电子邮件：zhanghaoke@zju.edu.cn 华南理工大学广东省分子聚集体发光重点实验室，广州 510640（中国） 王军博士、Lluis Blancafort 教授
6KVA-36V互动-Charger-user-Manual.pdf
加载连接。它是右侧，三道连接器块。负载，例如您的家庭用品电缆，应在此处连接。使用至少4mm 2线。实时必须连接到左侧连接器，中性连接到中间连接器，然后接地到右侧连接器。主/发电机连接。它是左侧，三路连接器块。来自国家电网（ESKOM）或您的发电机输出的电源应在此处连接。使用至少4mm 2线。实时必须连接到左侧连接器，中性连接到中间连接器，然后接地到右侧连接器。发电机启动。这是两条连接器块。它连接到1安培继电器。当发电机必须关闭时，此触点是打开的，如果必须运行发电机，将关闭。如果您的发电机具有自动启动开关，则可以使用此继电器来启动和停止发电机。
基于广泛的用户互动
摘要：当代社会中简短的视频应用程序的普遍存在是由于在移动设备上广泛采用Tiktok的概括而来的。该平台不断升级的用户率和参与时间持续时间表明其影响不断增长。本文研究了Tiktok算法处理广泛的数据集以策划和推荐用户偏爱的内容的能力。通过大学人群中各个年龄人口的一系列调查和分析研究进行，这项研究强调了元数据标签的关键作用和该平台的自主增强算法。By harnessing advanced machine learning and artificial intelligence technologies—such as Graph Neural Networks (GNN), Reinforcement Learning (RL), Temporal Convolutional Networks (TCN), Natural Language Processing (NLP), Generative Adversarial Networks (GANs), and Attention Mechanisms—TikTok effectively tailors its algorithmic learning to user interactions.这种战略整合允许逐步完善用户建议，促进个性化的内容交付，同时确保隐私并提高内容和用户参与度的整体质量。该研究的发现表明，这些技术整合使Tiktok能够更准确地辨别用户的偏好，从而促进提供更多引人入胜且相关的内容。最终，这些改进对平台上的用户体验的丰富具有重大影响。
1。与语言的视觉互动
我的目标是构建可以帮助实现现实任务的人的交互式AI系统，例如使机器人能够根据语言教学“洗衣服”执行家庭任务，或者允许数字助手通过与他们交谈来帮助盲目的视觉挑战。为了构建类似的系统，我进行了跨学科研究，该研究涵盖了计算机视觉，自然语言处理和机器人技术的交集。我的研究重点是基础：将语言与感知（主要是视觉）和动作联系起来，使机器能够理解物理世界的语义。通过整合这些不同学科的见解，我试图促进可以看到，交谈和采取行动的AI代理的发展，从而为解决社会需求并推动AI能力界限的解决方案做出了贡献。视觉是人类智力最重要的方式之一。为了弥合视觉和语言之间的差距，我开发了视觉上的交互式系统，这些系统可以与人类有关图像的连续沟通[1,2,3]。训练这些系统的主要瓶颈是缩放视觉接地的对话数据的困难。为了应对这一挑战，我引入了一种新方法，该方法会自动生成有关从网络获得数百万张图像的合成对话数据。通过利用综合数据来训练视觉接地的对话系统，我发现它们在与人交谈时会对图像产生准确而强大的响应。我已经将基于图像的系统扩展到基于视频的交互式系统[4]。我们提出了一种方法，以有效地融合以语言为基础的时间和空间信息，考虑到视频数据的独特属性。幼儿不仅通过感知来了解物理世界的语义，而且还通过与环境互动来操纵他们的感知[5]。这种观点帮助我将视觉扎根的系统扩展到体现的AI系统[6，7，8]，这些系统通过与人类的语言互动执行现实世界任务。我的工作专注于语言引导的机器人操纵，在该机器人手臂上应根据人类用户的自然语言指导来操纵对象。我研究了一种新的方案，其中初始指令在不提及目标对象的情况下模棱两可。体现的系统应通过查看和与用户对话来消除目标对象。我的工作成功 - 完全与人类互动以最小的互动来执行真实的任务。