XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System几百年
公共部门人工智能行动手册
科幻小说给人留下了这样一种印象：人工智能系统应该能够理解或学习人类能够完成的任何智力任务，甚至获得自我意识和意识。这种形式的人工智能被称为通用人工智能 (AGI)，大多数专家认为它还需要几十年甚至几百年才能实现。事实是，到目前为止，人工智能算法还远未达到“真正的
人工智能；机器学习 - 哥白尼
我们现在面临的挑战之一就是理解卫星定期传送的这些 PB 级数据，并将它们与地球上收集的其他数据（例如通过地面基础设施、连接传感器或互联网和社交媒体上的开放数据）联系起来。因此，这里的重点实际上是从这些大数据中提取相关的“信息”和“情报”。用肉眼观察不再是一种选择。数据太多，类型也太多。仅哨兵卫星每天就传送了 TB 级的数据，而人类操作员需要几百年才能查看卫星传来的数据，所以我们需要机器来完成这项工作。这就是人工智能发挥作用的地方。它是一种非常强大的工具，提供了一种新的、自动化的、可扩展的方式来完成这项工作。人工智能和地球观测卫星真的是天作之合。
海洋生命发现和描述的原位数字综合策略
引言深海环境是鲜为人知的，更难研究地球上的生态系统之一，与地球深海相比，火星表面的地图更好（1）。尽管人类已经能够进入数千年的各种陆地生态系统，但自从人类具有探索和研究海洋的能力以来，已经几百年了。最现代的技术进步，可促进与深海生活相互作用的互动，例如配备了钛机操纵器的远程操作的车辆（ROV），是由工业部门和与国防相关的工业推动的（2）。然而，近年来，软机器人技术等领域的进步将更多地集中在与海洋生物学家合作并为益处合作而开发的脆弱海洋生物操纵上（3-8）。与先进的水下想象技术相结合（9），它扩大了生物学询问，只有在受控的实验室环境中才有可能对深海的精致动物进行。在这项研究中，我们结合了机器人的跨学科协同作用，深海标本封装，定量的三维（3D）成像和分子生物学，以收集可用于识别，描述和进一步了解深海组织的丰富数据。通过结合水下成像和移动机器人平台，我们解锁了新机制，以实现深海海洋生物群的定量观察（10）。这些探险中的第一个我们报告了一个工作流程和技术套件，其中包括结构化成像，封装，原位保存和基因组测序，以提供有关有机体系统的大量信息。该项目涉及两次研究探险队在Schmidt海洋研究所的R/V Falkor上，以及ROV Subastian，这是一个4500 m评级的工作级ROV系统。