XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System就绪
印度理工学院鲁尔基分校将技术就绪水平 (TRL) 定义为...
通过在模拟操作环境中的测试和演示对系统进行认证 技术已被证明可以在其最终形式和预期条件下工作。在几乎所有情况下，此 TRL 代表真正的系统开发的结束。 在预期运行的环境条件范围内对系统进行最终配置测试的结果。 评估它是否能满足其操作要求
设计新叙事，打造一支 AI 就绪型劳动力队伍
更好的沟通策略支持与公众和商业行业的互动，这将增强国防部获得外部人才服务的能力。与此同时，愿意解决阻碍内部人才发展的文化障碍，将使人们能够采取持久的方法来留住这些非常有价值的人才，而不仅仅是强制性承诺。国防部应在负责任的人工智能部署方面发挥表率作用，必须重新思考如何吸引和留住有能力的人才。建议采取的行动包括为人工智能人才的入职创造更多机会，进一步促进已经在国防部工作的人工智能员工的职业发展，为这些员工提供使他们能够完成工作的技术，并与其他政府和私人组织合作。
技术用户指南 - 第三卷：DRC INSIGHT
6. 注册测试设备后，单击复选标记 ( ) 并输入系统就绪检查访问代码 7745，即可登录系统就绪检查。系统就绪检查可验证测试设备是否具有足够的屏幕分辨率、互联网连接、内存 (RAM) 以及执行在线测试所需的其他技术规格（请参阅第 48 页上的“系统就绪检查显示的内容”）。如果 COS 配置与多个测试程序相关联，则会显示一个页面，您可以使用该页面选择测试程序。系统就绪检查将显示您选择的测试程序。
利用 AI 就绪混合云基础设施解锁 AI 和生成式 AI 用例
对于许多组织而言，启动 AI 和 GenAI 计划的最快途径是使用基于现有 IP 的云 AI 模型开发。然而，对于许多用例（尤其是但不限于行业特定用例），内部数据对于实现价值至关重要，并且由于各种原因，这些数据不能暴露给外部应用程序或工作流。隐私、安全、数据保护、法规遵从性和内部治理政策可能会阻止组织使用公共云资源执行检索增强生成等任务，其中使用自定义数据对大型语言模型 (LLM) 进行微调以开发最准确、最合适和最值得信赖的见解。在边缘位置进行推理是另一种常见的 AI 活动，可能需要专门的基础设施来用于 AI 和 GenAI 计划。边缘位置生成的数据量
构建量子生态系统
摘要 — 量子技术的出现带来了计算、传感、安全通信和先进材料模拟方面的突破性进步，并在各个行业领域都有实际应用。量子技术生态系统的快速发展使得评估这些技术的成熟度及其即将加速的商业可行性成为当务之急。本文介绍了量子技术的现状，并强调了建立量子就绪生态系统的必要性。制定了标准量子技术就绪水平 (QTRL)，并定义了创新模型和工具来评估特定量子技术的就绪情况。除了 QTRL 之外，还引入了量子商业就绪水平 (QCRL)，以提供一个强大的框架来评估量子技术的商业可行性和市场就绪情况。此外，本文还讨论了与政府、工业界和学术界等主要利益相关者有关的相关指标，并描述了道德和协议影响，以加深我们对量子技术就绪情况的理解，并支持建立强大而有效的量子生态系统。
都柏林商学院 - SLATE 学习、评估和教学增强策略
为了激励和培养学习者，DBS 将提供独特而优秀的学习环境，让毕业生有勇气应对现代职场的挑战。哪些人是工作就绪型毕业生？全国雇主调查（Fitzpatrick Associates，2019）强调的工作就绪特质包括专业精神、积极的职业道德、可靠性、道德和社会意识、适应性和灵活性，以及在有效、自主或与他人合作的同时应对工作压力的能力。换句话说，工作就绪型毕业生是能够自给自足、自主的学习者，他们将学习与环境联系起来。本 SLATE 列出了创造独特、优秀和支持性学习环境所需的目标和行动，以鼓舞具备这些工作就绪特质的毕业生。
美国宇航局在燃料电池和氢技术方面的活动
图例 ECLSS = 环境控制与生命支持系统 ISRU = 现场资源利用 PMAD = 电源管理与分配 RFC = 再生燃料电池 TRL = 技术就绪水平 * = 特定应用技术就绪水平
停止共享数据：访问算法、群体学习和下一代 FAIR（联邦人工智能就绪）原则和实践
摘要：机器学习领域的快速发展也带来了一些生存挑战，这些挑战本质上都与“信任”这一广义概念有关。这一广义概念的各个方面包括对任何机器学习过程输出的信任（以及防止黑匣子、幻觉等）。对科学的信任正受到威胁，尤其是现在法学硕士可以产生“好看的废话”，论文工厂的出现是为了应对当前研究环境中不正当的奖励制度。同一枚硬币的另一面是，如果机器学习得不到适当的控制，它也会突破安全和隐私障碍，违反 GDPR 以及其他道德、法律和社会障碍，包括公平性。此外，数据“某处”的存在绝不意味着其实际可重用性。这包括现已确立的 FAIR 原则的四个要素：许多数据即使找到也无法找到，在明确定义的条件下也无法访问，如果访问则无法互操作（第三方和机器无法理解），这导致绝大多数数据和信息无法重复使用，除非违反版权、隐私法规或隐含或明确支撑查询或深度学习算法的基本概念模型。现在，越来越多的数据也将被机器“独立”使用，所有这些挑战都将严重加剧。本次主题演讲将讨论“数据访问”相对于传统的“数据共享”（包含数据下载、传输和失去控制的内涵）如何减轻大多数（如果不是全部）传统“数据共享”的不良副作用。对于联合数据访问，数据应该从另一个意义上或角度来看是公平的，它们应该是“联合的、AI-Ready”的，以便访问算法可以回答与访问控制、同意、格式相关的问题，并且可以读取有关数据本身的丰富（公平）元数据，以确定它们是否“适合用途”和机器可操作（即公平数字对象或机器可操作单元）。“适合用途”的概念远远超出了（但包括）有关方法、质量、误差线等的信息。访问算法的所有操作的“不可变日志记录”至关重要，尤其是在使用“群体学习”中的自学习算法时。足以让我们忙上一阵子了。https://www.nature.com/articles/s41586-021-03583-3
选择准备指南
北达科他州公共教育部 (NDDPI) 的《每个学生都成功法案》(ESSA) 州计划的一个关键要素是创新地关注一套广泛、全面的指标，这些指标真正体现了 ESSA 的“全面”教育理念和州特定测量标准。北达科他州的利益相关者从“不让一个孩子掉队”(NCLB) 转变为“选择就绪”框架，作为衡量高中学校发展的指标。这一概念侧重于学业成长和进步，结合了中学后、劳动力和军事准备方面学校成功的具体指标。选择就绪框架背后的积极信息包括所有学生，并帮助学生确定职业集群和相关技能，这些技能将为高中以外的一个或多个领域做好准备并提高成功率。选择就绪指标支持 NDDPI 的使命：所有学生都将以选择就绪的身份毕业，并具备取得成功所需的知识、技能和性格。学校发展与州发展