XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System和机
资产定价和机器学习：关键评论
解释平均股票回报的差异（Mehra＆Prescott，1985年），使我们专注于多因素模型àlafama and French（1993）。文献将无法解释的投资组合视为未知风险的文献所采用的方便捷径，并仅将其添加到现有因素中并没有使人们寻找新的“异常”，即，其风险调整后的资产的资产与某个公司特征的分配相对可显着分布，而无需在一个相应的曝光中分配，而无需与某些预先确定的风险更改相应的变化。随着时间的流逝，已经记录了许多预测预期收益横截面变化的因素（Harvey等，2016； Hou等，2015）。这种“因子动物园”受到了批评，要么是因为对拟议因素的实际有用性有疑问（McLean＆Pontiff，2016年），或者是因为在考虑模型中有如此多的风险来源时，他们面临的挣扎，以解释这些经验发现。
在手动和机器人辅助工作中为操作员建模疲劳5.0
职业应用疲劳以及许多其他人类绩效因素，影响工人的健康状况，从而产生了生产质量和效率。采用行业5.0观点，我们建议将人类绩效模型整合到更广泛的工业系统模型中可以提高建模准确性并带来卓越的成果。将我们的工人疲劳模型整合为其工业系统建筑师模型的一部分，使领先的飞机制造商Airbus可以更准确地预测系统的性能，这是劳动力妆容的函数，这可能是人类工人和机器人的组合，或者是经验丰富且经验丰富且经验丰富且经验丰富的工人的组合。我们的方法证明了将人类绩效模型包括在商店地板上引入机器人的重要性和价值，可用于在工业系统模型中包括人类绩效的各个方面，以满足特定的任务要求或不同级别的自动化。
对网络物理系统的环境考虑和机会的案例研究
抽象的网络物理系统（CPS）在我们的日常生活中变得越来越无处不在，复杂和强大。固有的好处和舒适感在其人生周期的每一步都产生了环境影响。这种影响很大，不幸的是，今天常常被忽略。由于网络物理系统往往是“不可见的”，因此需要在设计阶段的早期认识到基础架构和所需资源。在本文中，讨论了在实施的早期阶段的环境影响注意事项，并讨论了通过人地球 - 系统观点改善设计选择的机会。作者讨论了与CPS支持的系统构造，数据管理以及总体目标和功能有关的方面。通过特定的智能家庭案例，说明了对设备和数据管理的生命评估的潜力。通过明确考虑不同的配置，可以分析设计决策的环境影响。我们正在进行的研究目标是一种设计方法，以融合智能系统的效用，性能和较小的环境影响之间。
海洋经济：趋势，影响和机遇，在发展中国家蓝色恢复后蓝色恢复
1995年8月，南方中心成立为一个永久性政府间组织。它由发展中国家成员国组成并负责。它就关键政策发展问题进行了面向政策的研究，并支持发展中国家有效地参与与实现可持续发展目标（SDGS）相关的国际谈判过程。该中心还在其工作计划所涵盖的领域提供技术援助和能力建设。了解到实现可持续发展目标，尤其是消除贫困，需要国家政策和国际政权支持和不破坏发展努力，该中心促进了南方的统一，同时认识到国家利益和优先事项的多样性。
国会和机构已采取行动高度解决关键...
•国防部（DOD）致力于改善对其不动产数据的监控。在2018年11月，我们发现DOD没有有效录制和报告数据，这导致不准确和不完整的房地产信息。10随后，国防部已定义并记录了对决策最重要的数据元素，并采用了部门范围的方法来改善其数据质量。此外，海军，空军和陆军改进了对各自的过程记录所有必需的房地产信息的监控。但是，国防部尚未优先考虑和协调军事服务，以确定填补空置不动产职位的机会。这有助于工作负载积压，并阻止了他们足够维护其不动产数据。
石墨烯纳米片的尺寸影响对高密度聚乙烯纳米复合材料的性能：形态，热，电和机械表征
制造了抽象的高密度聚乙烯（HDPE）基于基于三种不同类型的石墨烯纳米纤维素（GNP）的纳米复合材料（GNP），以研究GNP的尺寸效应，以横向大小和厚度对形态，热，电气和机械性质的侧向尺寸和厚度。结果表明，GNP的包含增强了基于HDPE的纳米复合材料的热，电和机械性能，而不论GNP大小如何。然而，使用较大的侧向大小的GNP实现了热导电和最低电渗透阈值的最显着增强。这可能归因于以下事实：较大的侧向尺寸的GNP在HDPE中表现出更好的分散体，并形成了在扫描电子显微镜（SEM）图像中易于观察到的诱导途径。我们的结果表明，与其厚度相比，GNP的横向大小是上述纳米复合材料的更调节因素。对于给定的侧向尺寸，较薄的GNP显示出明显更高的电导率，并且渗透阈值低于较厚的电导率。另一方面，就热导率而言，仅在某个填充浓度上方观察到了显着的增强。结果表明，与其他相比，由于分散度较差，横向尺寸较小且厚度较大的GNP会导致样品机械性能的增强。另外，GNP的尺寸对HDPE/GNP纳米复合材料的熔化和结晶特性没有相当大的影响。
人工智能（AI）和机器学习（ML）
简介 - 此AI/ML课程涵盖了人工智能和机器学习的基本原理，为学习者提供了数据处理，模型构建和深度学习技术的基本技能。参与者将探索关键概念，例如受监督和无监督的学习，神经网络和AI应用程序。与Python，Tensorflow和Scikit-Learn的实践项目可确保实际理解。
在阻塞性睡眠呼吸暂停中使用机器学习应用的状态和机会：叙事评论
抽象背景：阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）是一种普遍且潜在的严重睡眠障碍，其特征是睡眠期间呼吸反复中断。机器学习模型已越来越多地应用于OSA研究的各个方面，包括诊断，治疗优化和开发用于内型和疾病机制的生物标志物。方法：本叙述性评论研究了从2018年至2023年间发表的254个科学出版物中提取的数据，从诊断算法到治疗和患者管理策略的各种研究工作。我们通过评估了研究中所使用的技术，应用领域，模型评估策略和数据集特征，评估了OSA研究中机器学习的景观。结果：我们的分析表明，大多数机器学习应用都集中在OSA分类和诊断上，并利用各种数据源，例如多摄影，心电图数据和可穿戴设备。深度学习模型是最受欢迎的，其次是支持向量机，分类任务是最常见的。我们还发现，研究队列主要是超重的男性，女性的人数不足，年轻肥胖成年人，