XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System分类
COUPA AI 分类
Coupa AI 分类采用不同的方法来完成标准化、规范化和丰富支出数据的艰巨任务。Coupa AI 分类利用全球超过一万亿美元的庞大支出数据以及领先的人工智能 (AI) 和机器学习技术，通过深入了解支出情况，帮助客户控制成本并更有效地管理供应链：购买了什么、从谁那里购买、在哪里购买、何时购买以及购买原因。这使我们的客户能够信任数据并根据真实的财务事实和支出行为做出关键的业务决策。
分类 - 参谋长联席会议
战术数据链标准化和互操作性 参考：参见附件 D 1. 目的。 根据 (IAW) 参考 a 至 s，本指令制定政策，以实现和维护实施战术数据链 (TDL) 的国防部 (DoD) 信息技术 (IT) 和国家安全系统 (NSS) 之间的互操作性。 本指令中概述的政策侧重于通过标准化消息协议、格式、内容、实施和文档来实现互操作性。 根据 IAW 参考 a，本指令根据兼容性、互操作性和集成要求制定了 IT 和 NSS TDL 消息标准的开发、审查和验证程序。 它还制定了通过联合互操作性认证和项目审查确保合规的程序。 根据参考 b 的指示，它制定了用于验证接口标准和 TDL 消息协议格式和内容的兼容性要求的程序。 适用的 TDL 相关标准可在附件 C 中找到。 2. 取代/取消。 CJCSI 6610.01E，“战术数据链标准化实施计划”，2014 年 4 月 10 日已被取代。3. 适用性。本指令适用于联合参谋部 (JS)、作战司令部 (CCMD)、军事部门和国防部机构及活动。强烈建议其他实施 TDL 的联邦部门也采用本指令。联合多战术数据链
分类和构建规则...
������ ��� ��� �������������� ...�� ������ ���������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� ���������� �� ������������� �������� ������������ ���� ���� ������ ���� ���������� ���� ���������� �� ��� ������ ��� ����� ��� ��������� �� ��� �������� ������� ����������� ��� ��� ������������ ��� ������ ������� ���� � ���������������� ���� �� ������� ���� ��� ���������� ������������ ������������ ���� �������� ���� �� ������������ ���� � ������������� ��� ���� �� ����� ����������� ���� �������� �� ������ �� ���� ���� ������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������ ���� ���� ������������ ���� ��� ���������� ���� ���� ������������ ���� ����� ���������� ���������� ���������� ���������� �������� �������� �������� �������� �������� �������� �������� �������� �������� ������ ������ ������ ������ �������� �������� �������� �������� �������� ���������� ���������� ���������� ���������� ���������� ���������� ���������� ���������� ����������
国际标准分类 - ISO
如果标准的内容不能明确其应用领域，索引编制者可以考虑负责制定该标准的相关技术委员会、分委员会和工作组的范围。3.3 ICS 的字母索引可用作识别适当领域、组、子组的补充工具，但索引中找到的符号应与系统表仔细核对。原因是只有系统表包含与组符号有关的完整信息，例如其标题、所属领域、子组的细分、有时的范围说明以及显示其与其他组或子组关系的参考说明。否则可能会出现索引错误。3.4 建议使用所有可用的级别对给定标准进行分类。例如，标准
分类和构建规则...
������ ��� ��� �������������� ...�� ������ ���������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� ���������� �� ������������� �������� ������������ ���� ���� ������ ���� ���������� ���� ���������� �� ��� ������ ��� ����� ��� ��������� �� ��� �������� ������� ����������� ��� ��� ������������ ��� ������ ������� ���� � ���������������� ���� �� ������� ���� ��� ���������� ������������ ������������ ���� �������� ���� �� ������������ ���� � ������������� ��� ���� �� ����� ����������� ���� �������� �� ������ �� ���� ���� ������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������ ���� ���� ������������ ���� ��� ���������� ���� ���� ������������ ���� ����� ���������� ���������� ���������� ���������� �������� �������� �������� �������� �������� �������� �������� �������� �������� ������ ������ ������ ������ �������� �������� �������� �������� �������� ���������� ���������� ���������� ���������� ���������� ���������� ���������� ���������� ����������
绿色金融分类
背景 尼泊尔中央银行遵循 2022/23 年货币政策，制定了绿色金融分类法，以鼓励国内绿色金融流动，促进绿色债券、气候风险报告和金融部门的资本需求。绿色金融分类法是对符合“绿色”或环境可持续条件的经济活动（资产、项目和部门）的分类。该分类旨在帮助金融部门参与者识别、跟踪和展示其绿色活动的资质，并将部门资本、资源和能力引导至尼泊尔的绿色、有弹性和包容性经济。 过程 尼泊尔中央银行 (NRB)、尼泊尔证券委员会 (SEBON)、尼泊尔保险管理局 (NIA)、财政部 (MoF) 和森林与环境部 (MoFE) 组成了一个治理机制（工作和指导委员会），以促进绿色金融分类法的制定过程。该过程收到了政策制定者、政府组织、金融机构、企业、项目开发商、国际组织、行业专家和民间社会机构代表的意见和反馈。 总体目标
脑肿瘤分类方法
摘要。脑肿瘤诊断是一个复杂的问题，需要专业技能和知识。手动分析通常很耗时，而且解释结果的主观性很强。卷积神经网络 (CNN) 已成为一种有前途的解决方案，可自动从磁共振图像 (MRI) 中对脑肿瘤进行分类。CNN 是一种神经网络，可以自动学习并从图像中提取相关特征，使其在应用于深度学习算法时特别适合这项任务。文献中广泛探讨了 CNN 在脑肿瘤诊断中的应用，许多研究报告了有希望的结果。通过利用标记的 MRI 数据集，CNN 可以学习准确检测和分类不同类型的脑肿瘤，包括神经胶质瘤、脑膜瘤和垂体腺瘤。这些模型已被证明在某些情况下优于传统的机器学习算法，甚至优于人类专家。本文介绍了一种旨在从 MRI 中识别和分类脑肿瘤的 CNN 模型。该模型在大量 MRI 数据集上进行训练，并在独立测试集上评估其性能。考虑到所有验证步骤，该模型的准确率达到 99%，并且优于最先进的脑肿瘤分类方法。当考虑单个类别时，胶质瘤、脑膜瘤、背神经瘤和垂体的准确率分别为 100%、98%、99% 和 99%。开发准确有效的脑肿瘤诊断方法对于改善患者预后和降低医疗成本至关重要。本文可以为日益增多的医学图像分析深度学习文献做出贡献，从而加深我们对如何充分利用这些强大算法来解决现实世界医疗问题的理解。