XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System场景
实际应用场景中的表现与评估
智能传感器是一种快速发展的技术，它允许在资源受限的边缘设备上直接将数据采集与计算结合起来。因此，它们在非常接近传感微机械的地方在同一封装中执行机器学习。在物联网领域，需要越来越多的电池供电甚至无电池智能传感器，因为市场潜力是现场部署大约数千亿个传感器。为了维持不断增长的应用范围，最大限度地提高能源效率，同时允许此类设备中的传感器可编程，延长电池寿命和使用案例至关重要。为了将这一概念推向极致，意法半导体提出了一种新的传感器解决方案，允许将机器学习和二进制神经网络直接部署到超低功耗传感器本身。这带来了使用极其受限的内存的额外挑战。这项工作通过活动识别任务试验了这种超新颖且有前途的传感器内机器学习计算解决方案的功能，并介绍了性能和能效方面的初步发现。实验结果表明，该传感器在全浮点精度网络中可实现 10.7 个周期/MAC 的推理性能，在大型二进制模型中可实现高达 1.5 个周期/MAC 的推理性能。该传感器的运行功耗范围从大于 100 µJ 到低于 1 µJ，具体取决于所部署的机器学习计算（全浮点到全二进制）
人工智能辅助战略规划场景生成
5 尽管“查询工作”不是一个正式的概念（就作者的集体知识而言），但在此使用它来捕捉与其他“工作”概念相关的一组类似的想法，这些概念旨在表达为特定任务子集投入的努力和劳动。例如，社会学中发展起来的“情感工作”捕捉了这样一种观念，即个人有效地出卖自己的劳动力（或其中的一部分），以换取对他人和自己的情感管理，这一点在对航空公司乘务员的职业生涯、组织环境中的行政支持角色以及（尤其是）酒店业工作人员的研究中找到。因此，查询工作仅用于捕捉努力，尤其是以专业身份，开发和部署与有效、高效查询相关的技能。
PDF - 场景、战略和战略流程
从现在开始，我将集中讨论组织内的战略家——尽管我所说的大部分内容也可以立即转移到个人身上。但是，组织情况更加复杂，因为需要让不同的人就所制定的战略达成一致。人际沟通是组织战略过程的重要组成部分。它可以采取多种不同的形式，其中语言可以说是最具影响力的。组织内的人受组织环境的影响而必须互相表达自己的想法。正是这种用语言（更具体地说是通过对话）表达推理的组织需求，使组织的行为比个体战略家更理性。组织的语言是理性的，即使决策大多源自理性主义算法以外的其他算法。
极端场景的压电式智能机电系统
抽象的精度致动是高端设备域中的基础技术，其中中风，速度和准确性对于处理和/或检测质量，航天器飞行轨迹的精度以及武器系统罢工的准确性至关重要。压电执行器（PEAS）以其纳米级的精度，柔性中风，对电磁干扰的耐药性和可扩展结构而闻名，在各个领域都广泛采用。因此，本研究的重点是涉及超高精度（千分尺及以后），微小尺度和高度复杂的操作条件的极端情况。它提供了有关豌豆的类型，工作原理，优势和缺点的全面概述，以及它们在压电式智能机电系统（PSMS）中的潜在应用。要解决高端设备字段中极端情况的需求，我们已经确定了五个代表性的应用领域：定位和对齐，生物医学设备配置，高级制造和处理，振动缓解，微型机器人系统。每个区域进一步分为特定的子类别，在该类别中，我们探讨了基本关系，机制，代表性方案和特征。最后，我们讨论了与豌豆和PSMS有关的挑战和未来发展趋势。这项工作旨在展示豌豆应用的最新进步，并为该领域的研究人员提供宝贵的指导。
场景规划 - 芝加哥大都会计划
第1节：芝加哥大都会规划机构（CMAP）的背景和一般信息是该地区的大都市规划组织。该机构及其合作伙伴已经发展到2050年，这是一项基于其前任的全面计划，它可以帮助七个县和284个伊利诺伊州东北部的社区实施策略，以解决社区，繁荣，环境，治理，运输，交通和出行问题和机会和机会。cmap采用了核心价值，这是：以卓越的股份，追求公平，对公共服务的热情，推动创新和寄养协作。这些价值观指导机构和CMAP团队做出的所有决定。有关更多信息，请参见www.cmap.illinois.gov。由于对此RFP的响应，CMAP计划审查提交内容，并可能对所选提交者进行访谈，最能满足以下概述的要求。谈判将在范围和选择提交者的成本上进行，以选择CMAP认为可以最好地满足其要求以其感知的价格满足其要求，这对于提供的服务是合理的。在此处遵守“权利保留”的前提下，预计将授予所述工作的合同。合同可以在长达24个月的任期内授予三年可选续订。第2节：服务范围预计选定的提交者将完成概述附件的范围语句的工作任务1。此范围声明将包含在最终服务合同中。此RFP不会公开开放。因此，必须在提案提交表格中清楚地说明对范围的任何要求的修改或例外。授予范围声明的要求例外应由CMAP自行决定。第3节：提交要求提案必须通过电子邮件提交给CMAP，网址为procurments@cmap.illinois.gov，不到2024年10月16日的中央时间3:00 pm。较晚的提交将被拒绝。密钥日期和时间
概述常见学术场景的策略
常见学术场景的大纲策略 在研究生阶段，大纲是一个写作前的过程，可以生成、组织和完善您的想法和资料，以满足最终产品的学科要求（例如，期末论文、研究论文、会议报告、论文提案等）。它们可以在写作过程中发挥多种作用，并可用作头脑风暴工具、测试不同思路或论点流的手段或高度详细的计划等。除了多种用途外，它们还应适应最终产品的范围和类型以及受众（如果除了自己之外还有任何人）。因此，作为一般规则，大纲应适应作者的目的、背景和最终产品。本讲义将提供一些模板，用于将大纲改编为典型的研究生背景。第一种是利用 CARS 模型进行介绍，利用 AXES 模型进行段落或章节结构。第二种是使用 APA 期刊文章报告标准中规定的结构来创建 APA 风格研究论文的大纲。这两个示例都可以适应类似但略有不同的情况。一般大纲结构
战略远见：动态场景计划
2场景规划方案计划已使用了多年。最新的情景规划文章和书籍的出版物表明，场景规划比以往任何时候都更加受欢迎，并且“该公司在计划不确定的未来方面从未发现过价值”（Rigby and Bilodeau，2007年，第22页）。Wack（1985b，p。146）指出：“场景有两个主要目的。第一个是保护性的：预期和理解风险。第二个是企业家：发现您以前没有意识到的战略选择”。本质上，使用情景方法意味着写三到四个关于未来的深度故事，围绕许多图或逻辑的不同组合而发展（Schwartz，1996）。每个故事或场景都应在内部保持一致（Wack，1985a）。根据Ralston和Wilson（2006，p。16）的说法，情景是“他们描述相互作用力的不断发展的动态，而不是单个终点未来的静态图片”的故事。所有场景都围绕同一问题发展：了解和/或决定。然而，起点是隔离和提出一个建立情景的战略问题或重点问题（Schwartz，1996，Ringland，1998； Van der Heijden 1996，2005）。这可能是有关组织，社会或任何其他感兴趣的主题的问题或决定。
基于能量的场景图生成学习
传统的场景图生成方法是使用交叉熵损失来训练的，该损失将对象和关系视为独立实体。然而，在本质上结构化的预测问题中，这种公式忽略了输出空间中的结构。在这项工作中，我们引入了一种用于生成场景图的新型基于能量的学习框架。所提出的公式可以有效地将场景图的结构合并到输出空间中。学习框架中的这种额外约束充当了归纳偏差，使模型能够从少量标签中有效地学习。我们使用所提出的基于能量的框架 1 来训练现有的最先进模型，并在 Visual Genome [ 9 ] 和 GQA [ 5 ] 基准数据集上分别获得了高达 21% 和 27% 的显着性能提升。此外，我们通过在数据稀缺的零样本和小样本设置中展示卓越性能来展示所提出框架的学习效率。
全球气候模型和排放场景
全球气候模型（GCM）依赖于描述地球大气，土地和海洋过程的数学方程式。在一起，这些数学方程创建了一个受物理定律束缚的现实世界条件的模型。要通过GCM进行建模实验，地球被分为3D立方体的网格，该模型通过输入排放场景“运行”，这代表了未来的人类活动和温室气体排放的水平。GCM的结果或输出为