XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System多用
备用：使用ZKPS的机密模型进行操作说明
解释被视为通过使其透明的方式来增强对机器学习（ML）模型的信任的一种方式。尽管最初是一种调试工具，但现在也被广泛提议证明基于ML的社会应用预测公平和敏感性（Langer等人）（Langer等人，2021; Smuha，2019年； K a astner等。，2021;冯·埃辛巴赫（Von Eschenbach），2021年；勒本，2023年； Karimi等。，2020年； Wachter等。，2017年； Liao＆Varshney，2021年）和法规（解释权（Wikipedia con-trigutors，2025））。但是，如（Bordt等人，2022年），其中许多用例都在对抗性中是对抗性的，在这种情况下，参与方的利益不一致，并受到激励以操纵解释以实现其目的。例如，一家基于ML模型的预测拒绝向申请人贷款的银行有一个令人讨厌的人将无可争议的解释退还给申请人
2025 年科技趋势 | 透过政府的视角
为了充分利用围绕生成式 AI 的蓬勃发展，许多组织已经采用了大型语言模型 (LLM)——这是许多用例的最佳选择。但有些组织已经开始展望未来。尽管 LLM 具有普遍适用性，但它可能并不是满足所有组织需求的最有效选择。企业现在正在考虑小型语言模型 (SLM) 和开源选项，以便在更小、更准确的数据集上训练此类模型。这些新型 AI 与多模态模型和基于 AI 的模拟相结合，正在构建一个未来，企业可以为每项任务找到合适的 AI 类型。这包括不仅可以回答问题，还可以完成繁重的管理任务的 AI。在未来几年，对执行的关注可能会开启“代理 AI”的新时代，为政府雇员配备能够提高效率并对选民生活产生更大影响的副驾驶。
工业应用中人工智能系统的整体框架
产品、工厂和制造过程的数字化和自动化不断增加，并从现代信息技术中获得了新的推动力。企业不断被迫适应新技术以保持竞争力。如今，企业正面临下一个重大变革——人工智能 (AI) 系统 [1]。由于将人工智能集成到制造系统中的方法相对较新，不仅要集成具有明确指令和编程控制过程的预设程序，还要集成基于历史数据的知识，因此这些系统的接受度并不高。在研究中，制造业的人工智能系统历来被提出和开发，但尚未在实践中得到广泛应用 [2]。特别是在制造业，已经发现了许多用例，其中可以使用人工智能控制的模式识别、过程自动化、计算机视觉、非线性控制、机器人技术、数据挖掘或过程控制系统应用程序，并且可以使现有解决方案更加高效和有效，甚至可以实现解决方案
工业公司的数字化转型
数字化主干支撑着他们转型的主要目标。当大众汽车 (VW) 计划到 2025 年将其制造系统的生产率提高 30% 时，领导者很快意识到，照常营业并不能让公司实现这一目标，新业务开发执行副总裁 Nihar Patel 解释道。要实现这一目标，大众需要数字化其生产和制造系统——而这样做需要额外的举措。因此，大众着手构建“工业云”，这是一个让工厂和供应商共享挑战和经过测试的解决方案的平台。“你可以去那里说……‘大众在 20 或 30 家工厂使用该 [解决方案]——这是一个相当不错的认可’，”Patel 说。随着贡献者分享更多用例，大众预计该平台将随着时间的推移对其供应链的所有部分变得越来越有价值。
人工智能精准监管
5. 测试人工智能是否存在偏见。人工智能开发生命周期中的所有组织都在某种程度上共同承担责任，确保他们设计和部署的人工智能系统是公平和安全的。这需要在销售或部署之前以及投入运营之后，测试公平性、偏见、稳健性和安全性，并根据需要采取补救措施。所有者还应负责确保其人工智能系统的使用符合反歧视法以及涉及安全、隐私、财务披露、消费者保护、就业和其他敏感情况的法规。对于许多用例，所有者应在产品发布后持续监控或重新测试人工智能模型，以识别和减轻任何导致意外结果的机器学习。政策应该创造一个激励提供商和所有者做好此类测试的环境。这可以在不创建新的、可能繁琐的人工智能特定监管要求的情况下实现，而是通过遵守一套商定的定义、最佳实践和全球标准来实现。
使用分子点组对称性降低量子模拟的量子模拟要求
即使有了所有这些令人兴奋的发展，我们仍然有一段时间的时间远离容忍失误的量子计算机。Qubits仍然是NISQ设备的宝贵资源，重要的是要继续最大程度地减少模拟特定系统所需的量子数量。在这项工作中，我们提出了一种技术，其中使用分子中存在的对称性来减少模拟所需的量子数。在参考文献13中，开发了基于z 2对称性的逐渐变细的程序。这个想法涉及与哈密顿式通勤的保利弦。提出了一种有效的算法，以发现与汉密尔顿人通勤的Pauli Strings。这样的Pauli Strings/Operators被称为Hamiltonian的对称性。在这些保利弦的基础上，可以发现一个单一的操作员以一种方式改变了哈密顿量，以使哈密顿式的琐碎或最多用σx在一组量子的情况下起作用。hamiltonian在琐碎或用σx上表现出的量子位可以排除在
SEL应用指南
要充分利用这些系统，并为所有者，操作员和网格提供最大的好处，基于逆变器的DER需要准确可靠的控制。使用适当的控制方案，可以通过以下方式优化许多用例：1）实施连接电网的逆变器，2）补充当地能源需求，3）最大化能源出口，4）提供服务以减少工业或公用事业用户的本地负载的服务。存储和电池资产提供了满足各种用例的机会，例如减少峰值需求，从而减少需求充电并增强可靠性方案；但是，为了有效利用存储，资产通常需要集成，以与其他电力系统资产进行管理，并在常见耦合点（PCC）后面进行处理。管理和与其他资源进行协调的控制器允许优化用例和操作模式之间的动态切换。电荷管理状态，时间变化的生成和峰值需求减少是一些电池的应用，需要在多个DER之间使用控制器。
快速50bp DNA梯子
fastgene®50bpDNA梯子猫。编号MWD50尺寸：56μg /500μl描述PCR产物的独特组合和许多用适当限制酶消化的专有质粒，以产生17个片段，适合用作琼脂糖凝胶电泳的分子量标准品。DNA包括50-1,500碱基对的片段。200、500和1200碱基对带的强度增加了作为参考点的强度。提供了每个频段中DNA的近似质量（0.56μgA负载），以近似于相似大小的相似强度样品中的DNA质量。用适当限制酶消化的源PCR产物和双链DNA被苯酚提取并平衡至10 mM Tris-HCl（pH 8.0）和10mm EDTA。范围：50-1,500 bp的频带数：17浓度：112μg / ml包装：56μg /500μl建议的负载：5μl /井包含橙色G作为跟踪染料。在4°C的存储存储12个月在-20°C 24个月
国土安全部的基础模型
本报告是一系列研究中的第一份，旨在研究新兴技术对美国国土安全部 (DHS) 任务的影响和机遇。本分析的重点是基础模型 (FM) 带来的机遇，这是大型语言模型 (LLM) 的基础。FM 位于生成人工智能 (AI) 和大数据的交汇处，并描述了如何在许多不同的用例中使用数据的新方法。LLM 引起了人们对 FM 在语言方面数据和人工智能使用中发挥重要作用的关注。今天，许多用例都建立在行业创建的基于语言的 FM 之上。但其价值更深层次地延伸到更丰富的数据类别。新领域的用例——从基于基因组数据集、网络相关信息，到行李、货物和车辆的体积扫描——需要在构建和训练 FM 方面付出更多努力。此外，许多为法学硕士语言反应的蓬勃发展而设计和优化的方法（硬件和软件）需要在新的背景下理解。同时，建立在行业基础之上的更简单的切入点法学硕士可以提供更直接的实践经验和价值。
目标产品概况
临床性能要求 TPP 根据医疗专业人士和科学家在当前情况下对“期望”和最低“可接受”的共识制定了要求。符合“期望”标准的产品可能会在更多用例中发挥作用，而仅符合“可接受”标准的产品则不然。将特定测试用于特定用途的决定必须由当时的临床专家意见决定，同时考虑疾病的流行程度、风险、益处以及检测与不检测的后续后果。附件 2 提供了表格和进一步讨论，这些表格和讨论可能有助于支持决策，因为它们展示了敏感性、特异性和流行程度的变化对假阳性和假阴性数量的影响。 未来发展 随着我们对病毒、疾病和有效应对需求的了解越来越多，这些概况可能会被审查和更改。它们可能需要在短时间内更新。随着我们对疾病的了解和理解发生变化以及英国临床需求发生变化，规范也会发生变化。符合此版本 TPP 的测试可能不符合未来版本。表格要点 期望：具有相当大好处的、非常理想的特性。由于时间紧迫，如果省略其中一项特性可以显著加快开发和生产速度，则可以考虑。 可接受：定义最低可接受特性。