XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System实际应用
NAVFAC 开放环境修复资源 (OER2)：确定 MEC/MPPEH 水下埋藏深度的方法军用弹药被发现在某些水下位置，这是历史处置活动以及实弹训练、测试和其他操作的结果。在水下环境中仍能发挥作用的射弹和其他弹药构成爆炸危险，可能会迁移，使人员接触到这些弹药。这种爆炸危险的管理很复杂，取决于特定地点的考虑因素，例如弹药类型、海洋环境、移动潜力以及人员如何接触和与弹药互动。本次网络研讨会的目的是总结为了解水下环境中弹药的移动性和埋藏而开发的科学。将介绍环境观测、弹药观测技术、移动性和埋藏现场观测、移动与埋藏的物理学以及埋藏的物理过程建模。演示将以将这些知识在现有场地的实际应用结束。 演讲者：Bryan Harre，NAVFAC EXWC 和 Joe Calantoni，美国 NRL 博士 日期：2022 年 11 月 9 日，星期三 时间：太平洋时间上午 11 点 | 美国东部时间下午 2 点 通过以下链接注册参加网络研讨会：https://einvitations.afit.edu/inv/anim.cfm?i=697664&k=0468450F7D53 如果您无法点击链接，请将地址复制并粘贴到您的网络浏览器中。 州际技术与监管委员会 (ITRC) 关于可持续弹性修复 (SRR) 的网络研讨会 极端天气事件会对修复措施保护人类健康和环境的能力产生不利影响。可持续弹性修复 (SRR) 被定义为“清理和再利用危险废物场地的优化解决方案，可限制负面影响、最大化社会和经济效益并增强对日益增加的威胁的抵御能力”。该网络研讨会介绍了一些工具，可帮助将可持续和有弹性的实践融入修复项目中。主题：可持续的弹性修复演讲者：ITRC 日期：2022 年 11 月 17 日时间：太平洋时间上午 10 点 | 美国东部时间下午 1 点通过以下链接注册参加 ITRC 网络研讨会：https://clu-in.org/conf/itrc/SRR/有关更多信息，请查看 ITRC 关于此主题的报告：https://srr-1.itrcweb.org/ RPM 培训活动主题的最后一次征集 RPM 培训主题的最后一次征集：现在到 2022 年 11 月 16 日链接：https://einvitations.afit.edu/inv/anim.cfm?i=699708&k=04684B0E7B5F RPM 培训日期更新：2023 年 3 月 14 日至 16 日*这与原始/预计日期不同* 正在评估场地，活动举办批准将决定最终日期和地点。
NAVFAC 开放环境修复资源 (OER2)：确定 MEC/MPPEH 水下埋藏深度的方法军用弹药被发现在某些水下位置，这是历史处置活动以及实弹训练、测试和其他操作的结果。在水下环境中仍能发挥作用的射弹和其他弹药构成爆炸危险，可能会迁移，使人员接触到这些弹药。这种爆炸危险的管理很复杂，取决于特定地点的考虑因素，例如弹药类型、海洋环境、移动潜力以及人员如何接触和与弹药互动。本次网络研讨会的目的是总结为了解水下环境中弹药的移动性和埋藏而开发的科学。将介绍环境观测、弹药观测技术、移动性和埋藏现场观测、移动与埋藏的物理学以及埋藏的物理过程建模。演示将以将这些知识在现有场地的实际应用结束。 演讲者：Bryan Harre，NAVFAC EXWC 和 Joe Calantoni，美国 NRL 博士 日期：2022 年 11 月 9 日，星期三 时间：太平洋时间上午 11 点 | 美国东部时间下午 2 点 通过以下链接注册参加网络研讨会：https://einvitations.afit.edu/inv/anim.cfm?i=697664&k=0468450F7D53 如果您无法点击链接，请将地址复制并粘贴到您的网络浏览器中。 州际技术与监管委员会 (ITRC) 关于可持续弹性修复 (SRR) 的网络研讨会 极端天气事件会对修复措施保护人类健康和环境的能力产生不利影响。可持续弹性修复 (SRR) 被定义为“清理和再利用危险废物场地的优化解决方案，可限制负面影响、最大化社会和经济效益并增强对日益增加的威胁的抵御能力”。该网络研讨会介绍了一些工具，可帮助将可持续和有弹性的实践融入修复项目中。主题：可持续的弹性修复演讲者：ITRC 日期：2022 年 11 月 17 日时间：太平洋时间上午 10 点 | 美国东部时间下午 1 点通过以下链接注册参加 ITRC 网络研讨会：https://clu-in.org/conf/itrc/SRR/有关更多信息，请查看 ITRC 关于此主题的报告：https://srr-1.itrcweb.org/ RPM 培训活动主题的最后一次征集 RPM 培训主题的最后一次征集：现在到 2022 年 11 月 16 日链接：https://einvitations.afit.edu/inv/anim.cfm?i=699708&k=04684B0E7B5F RPM 培训日期更新：2023 年 3 月 14 日至 16 日*这与原始/预计日期不同* 正在评估场地，活动举办批准将决定最终日期和地点。
引用原始发表的论文（记录的版本）：Yi，X。（2024）。安全管理策略的综述：理论和实际应用
电动汽车中的抽象电池安全性是一项全面的工程努力，需要在每个阶段进行一致的考虑，包括电池材料，电池组设计和电池管理系统（BMS）。本综述着重于锂离子电池的安全管理策略和实际应用。电池安全的管理主要包括充电和放电安全，高压安全性和热安全性。在其中，充电和排放安全管理旨在防止电池损坏或由过度充电或出院造成的安全事件。高压安全管理涉及检测绝缘断层，过电流和其他潜在风险，以防止电气危害。热安全管理确保单个电池电池，模块和电池组保持最佳的工作温度范围和均匀的温度分布，从而防止热失控。
Tildrakizumab 治疗银屑病的实际应用
在瑞士，关于白细胞介素 23p19 抑制剂 tildrakizumab 的有效性和安全性的真实世界数据有限。本分析的目的是评估 tildrakizumab 对瑞士中度至重度斑块状银屑病患者的有效性和安全性。这项前瞻性、多中心研究招募了来自瑞士皮肤病学靶向治疗网络登记处 (SDNTT) 的 28 名成年人，他们正在接受 tildrakizumab 治疗并至少有 3 个月的随访。没有进行缺失数据填补。在接受 tildrakizumab 治疗 3 个月和 18 个月后，银屑病面积和严重程度指数 (PASI) 中位值从基线时的 9.5 分别下降到 2.1 和 0.3（均为 p < 0.001）。 3 个月后，76.9%/30.8% 的患者达到绝对 PASI < 3/ < 1。治疗 18 个月后，这一比例上升至 85.7%/57.1%。达到 PASI 90/100 反应的患者比例在第 6 个月时为 47.8%/30.4%，在第 18 个月时为 42.9%/14.3%。根据皮肤病生活质量指数测量，在长达 18 个月的随访中，生活质量显著改善。没有因不良事件而停止治疗的情况。这一真实世界登记提供了强有力的证据，支持 tildrakizumab 在治疗中度至重度银屑病患者方面的长期有效性和良好的安全性。
行为科学及其在公共卫生中的实际应用
世界卫生组织（WHO）强调了通过应用行为科学原则来改善公共卫生干预和政策设计的重要性。这些科学在修改行为和应对各种健康挑战方面起着至关重要的作用，从大流行病和慢性疾病到气候危机。本文探讨了行为科学对公共卫生促进的变革性影响，重点是基于WHO技术咨询小组制定的六个原则，影响决策和干预策略的因素。此外，它解决了有关该主题的西班牙语文献的严重短缺，回顾了有影响力的科学家和关键理论模型的贡献。还讨论了WHO对公共卫生中这些干预措施有效实施的建议。这项工作不仅填补了西班牙语文献中的关键空白，而且还提供了改善西班牙语国家公共卫生的实用工具。
人工智能在电动汽车电池技术中的实际应用
混合机器学习模型：提高能源效率和减少驾驶时间可以增加电动汽车的行驶里程。驾驶过程中的行驶里程优化可以帮助电动汽车实现这一目标。最近的一项研究提出了一种 LSTM-DNN 混合模型，该模型考虑了电动汽车的电能供应与机械能需求之间的关系。研究人员训练了这个机器学习模型来利用实时速度、加速度、地图和交通数据。它还考虑了 SOC 和环境条件。这个 LSTM-DNN 模型在 40 分钟的时间窗口内具有 2-3 公里的行驶里程预测精度。其持续学习方法为持续迭代和改进创造了空间。例如，电动汽车制造商可以针对电池老化训练 LSTM-DNN 模型，以确保行驶里程预测精度，以防止未来的电池退化。
使用机器学习预测利率预测的预测模型：比较分析和实际应用Abdorwf A Mohamed Salem 1
摘要预测利率是财务计划，投资策略和决策的基本任务。传统统计模型虽然广泛使用，但通常无法充分捕获复杂的非线性关系和财务数据固有的时间依赖性。本研究通过探索机器学习模型的潜力来提高利率预测的准确性和可靠性来解决这些局限性。这项研究的主要目标是评估和比较多个机器学习模型的性能，包括线性回归，支持向量机和深度学习技术，以预测利率趋势。历史数据跨越了二十年，并进行了预处理，以确保数据质量和一致性。使用明确定义的评估指标（例如平均绝对误差和均方根误差）在该数据集上训练和测试模型，以确保稳健的性能评估。结果表明，机器学习方法，尤其是深度学习模型，优于捕获复杂模式并提供更准确的预测方面的传统方法。这些发现进一步讨论了在现实世界财务环境中实施机器学习技术的实际含义，从而强调了机遇和挑战。总而言之，本研究提供了可行的见解和强大的框架，可以将机器学习整合到利率预测中，从而有助于财务预测建模的发展。
联合国系统人工智能实际应用报告
认识到需要建立一个更具凝聚力和前瞻性的人工智能框架，以反映联合国系统的集体力量和共同目标，在 2023 年 10 月 HLCM 和 HLCP 联席会议之后，成立了联合国系统人工智能使用高级别管理工作组 (HLCM TF-AI)。HLCM 和 HLCP 肯定了联合国在以身作则方面的作用，因为人工智能技术已经在重塑联合国组织开展业务的方式。委员会确定的采用人工智能的一些关键优先事项包括建设内部能力、利用与技术提供商的共同伙伴关系、鼓励实验以及支持多功能团队汇集来自不同部门的必要技能。考虑到技术发展的速度，委员会一致认为需要采取联合大胆措施保持领先地位，并决定成立 HLCM TF-AI。
实际应用指南
在《全脑儿童》一书中，丹尼尔·西格尔博士和蒂娜·佩恩·布赖森博士写道：“内隐记忆往往是积极的，对我们有利，比如我们完全期望被周围的人爱，因为我们一直被爱着。……但内隐记忆也可能是消极的，比如我们反复经历相反的经历，我们的父母被我们困扰时激怒或不感兴趣。……内隐记忆的问题在于，尤其是痛苦或消极经历的记忆，当我们没有意识到它时，它就会变成一个埋藏的地雷，以重大甚至有时令人衰弱的方式限制我们。”正如西格尔和布赖森所概述的那样，通过讲故事来揭示这些内隐记忆的一个好策略是。在晚餐时间、差事、上下学或睡前例行活动等正常活动中养成与孩子交流的习惯，为您的孩子提供谈论他或她过去经历的好机会。
b“在这项工作中，我们为 Jiang 等人的 T RH 变换提供了新的、更严格的证明。（ASIACRYPT 2023），它将 OW-CPA 安全 PKE 转换为具有 IND-1CCA 安全性的 KEM，这是典型 IND-CCA 安全性的变体，其中只允许单个解封装查询。此类 KEM 非常高效，并且 Huguenin-Dumittan 和 Vaudenay 在 EUROCRYPT 2022 上证明了它们足以用于实际应用。我们在随机预言模型 (ROM) 和量子随机预言模型 (QROM) 中重新证明了 Jiang 等人的 T RH 变换，适用于底层 PKE 是刚性确定性的情况。在 ROM 和 QROM 模型中，我们的归约都实现了 O (1) 的安全损失因子，显着改善了 Jiang 等人的结果，其在 ROM 中的安全损失因子为 O (q)，在 QROM 中的安全损失因子为 O q 2。值得注意的是，我们严密 QROM 缩减的核心是一个名为 \xe2\x80\x9creprogram-after-measure\xe2\x80\x9d 的新工具，它克服了 QROM 证明中由 oracle 重新编程造成的缩减损失。该技术可能具有独立意义，并且可用于实现其他后量子密码方案的严密 QROM 证明。我们注意到，我们的结果还提高了 Huguenin-Dumittan 和 Vaudenay (EUROCRYPT 2022) 的 TH 变换（也将 PKE 转换为 KEM）的缩减严密性，正如 Jiang 等人提供了从 TH 变换到 T RH 变换的严密缩减（ASIACRYPT 2023）。“
b“在这项工作中，我们为 Jiang 等人的 T RH 变换提供了新的、更严格的证明。（ASIACRYPT 2023），它将 OW-CPA 安全 PKE 转换为具有 IND-1CCA 安全性的 KEM，这是典型 IND-CCA 安全性的变体，其中只允许单个解封装查询。此类 KEM 非常高效，并且 Huguenin-Dumittan 和 Vaudenay 在 EUROCRYPT 2022 上证明了它们足以用于实际应用。我们在随机预言模型 (ROM) 和量子随机预言模型 (QROM) 中重新证明了 Jiang 等人的 T RH 变换，适用于底层 PKE 是刚性确定性的情况。在 ROM 和 QROM 模型中，我们的归约都实现了 O (1) 的安全损失因子，显着改善了 Jiang 等人的结果，其在 ROM 中的安全损失因子为 O (q)，在 QROM 中的安全损失因子为 O q 2。值得注意的是，我们严密 QROM 缩减的核心是一个名为 \xe2\x80\x9creprogram-after-measure\xe2\x80\x9d 的新工具，它克服了 QROM 证明中由 oracle 重新编程造成的缩减损失。该技术可能具有独立意义，并且可用于实现其他后量子密码方案的严密 QROM 证明。我们注意到，我们的结果还提高了 Huguenin-Dumittan 和 Vaudenay (EUROCRYPT 2022) 的 TH 变换（也将 PKE 转换为 KEM）的缩减严密性，正如 Jiang 等人提供了从 TH 变换到 T RH 变换的严密缩减（ASIACRYPT 2023）。“
生成AI简介：从及时工程到实际应用
本课程不仅仅是了解AI，还涉及在现实世界数字营销和通信方案中掌握其应用程序。生成的AI迅速成为任何人都可以使用的商品。将专业人士与众不同的是他们有效，战略性地利用这些工具的能力。我们的课程旨在弥合理论知识和实际应用之间的差距，重点是如何使用AI来取得切实的结果。