XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System展现
2025年2月14日
Torpoint社区学院最近有幸举办了IETFaraday®挑战日，这是一项令人兴奋而鼓舞人心的活动，真正展现了我们8年级学生的杰出才能和热情。这项动手实践的STEM竞赛为学生提供了一个无价的机会，可以协作在现实世界中的工程挑战，有助于激发他们对科学，技术，工程和数学（STEM）的兴趣。今年的主题与UKRI的Faraday®电池挑战合作，着重于开发与电池技术相关的创意解决方案。学生的任务是设计一个可以使以下组件中一个有益的原型：
YPG 的突破性反小型 UAS 演示
作者：Clara Zachgo，寒冷地区测试中心 Rachel Saatkamp 于 2020 年 9 月加入寒冷地区测试中心 (CRTC)，担任 CRTC 总部的新行政支持文员。她从国防军需品局来到 CRTC。她在 Fort Greely 军需品处工作，从工资单到管理收银台，她什么都做。在 CRTC 任职期间，她已经充分展现了她随时待命、竭尽全力帮助他人的态度，这种态度在未来几年将大有裨益。Rachel 很高兴能够帮助 CRTC 做出改变，她的职位能够支持和协助 CRTC 的各个方面，这让她感到非常有成就感，觉得自己能够为组织创造积极影响。她一直很享受与每个人的互动，她“每天都试图给人们带来一点阳光
主题代码
(a) appreciate the vital role that the fashion industry plays in the global economy, society, and the environment (b) identify and analyze a fashion brand's strategic context, including important fashion industry trends and fashion business models, that will influence the industry in the future (c) define the brand's strategic capability such as its resources and strategic competences (d) analyze the brand's TOWS, which is an extension of the classic SWOT analysis, to bring together the external and internal perspectives (e)开发战略选择，可以在当代时装行业（F）中赋予品牌可持续的竞争优势（F），展现了创新的解决问题的技能，分析思维能力以及培养专业精神，沟通技巧和团队精神。
使用行为原语搭建操作任务的脚手架......
摘要 模仿学习已展现出使机器人获得复杂操作行为的巨大潜力。然而，这些算法在长期任务中样本复杂度较高，复合误差会在任务范围内累积。我们提出了 PRIME（基于数据效率的 PRimitive-based IMitation），这是一个基于行为原语的框架，旨在提高模仿学习的数据效率。PRIME 通过将任务演示分解为原语序列来构建机器人任务，然后通过模仿学习学习高级控制策略对原语进行排序。我们的实验表明，PRIME 在多阶段操作任务中实现了显著的性能提升，模拟成功率比最先进的基线高出 10-34%，在物理硬件上的成功率高出 20-48%。1
人工智能商业计划书 PDF
过去的成就：企业命名：Randy's Artificial Intelligence 早期取得的一项重大成就是成功命名企业。所选名称反映了我们致力于将先进技术与个性化风格相结合，为创新和可靠性奠定基调。徽标创建：公司开发了一个独特而有影响力的徽标，体现了人工智能的本质——智能、动态和前瞻性。该徽标直观地展现了 Randy's AI 致力于突破 AI 所能实现的界限。位置选择：Randy's Artificial Intelligence 已在费城占据黄金地段，战略性地将业务定位在技术创新和商业的交汇处
教育领域人工智能的指导方针和注意事项
学习催化剂 2.4。合作者 教师花时间与同事和学生合作，以改进实践、发现和分享资源和想法并解决问题。教师： 2.4.a。专门规划时间与同事合作，创造利用技术的真实学习体验。2.4.b。与学生合作和共同学习，以发现和使用新的数字资源并诊断和排除技术问题。2.4.c。使用协作工具，通过与本地和全球的专家、团队和学生进行虚拟互动，扩展学生真实的现实世界学习体验。2.4.d。在与学生、家长和同事交流时展现文化能力，并作为学生学习的合作者与他们互动。
智能飞行控制系统 - CORE
莱特兄弟中的一位讲述了自己对抗阵风的亲身经历，他写道：“利用自动机器克服这些干扰的问题吸引了许多聪明才智的注意力，但对我和我兄弟来说，完全依靠智能控制似乎更可取”[1, 2]。莱特兄弟的驾驶行为依赖于对视觉和惯性线索的正确解读，展现了生物智能控制。过去，人类飞行员通过手动灵活性、知情规划和任务协调来驾驶飞机。随着飞机特性和技术的发展，飞机操作越来越依赖于机电传感器、计算机和执行器。面板显示器增强了决策能力，稳定性增强系统提高了飞行质量，制导逻辑将机器智能带到了现代飞机大部分任务中“无人值守”飞行的地步。
人工智能在生命科学中的应用与挑战
摘要。随着科技的不断发展，生命科学领域的探索也日趋深入，包括对人类自身的认识、对疾病病因和治疗方法的探索。人工智能是指人工创造的系统所表现出的智能。人工智能的应用十分广泛，可以替代人类从事各种工作，大大提高人们日常生活和工作的效率。人工智能具有两面性，它既能为人类社会带来便利，又能带来各种不良影响。本文对目前人工智能在生命科学领域的应用进行了综述。通过分析人工智能在基因编辑、药物研发、生物信息学等领域的应用，展现了人工智能在生命科学领域的潜力。同时本文还指出了人工智能技术在生命科学领域应用所面临的伦理、技术、社会等各方面挑战，旨在为相关领域的研究提供参考。
ROBERT E. LUTZ：PAUL E. TREUSCH 名誉法学教授
卢茨教授的领导能力、热情和学术才能早在南加州大学读本科时就已展现，他曾担任过领导职务，并于 1968 年以 Phi Beta Kappa 成员的身份毕业。他在加州大学伯克利分校法学院继续发挥领导作用，并与他人共同创办了《环境法季刊》，这是美国第一本环境杂志。卢茨于 1971 年获得法学博士学位，之后担任美国地方法院法官 Edward Schwartz (SD Ca.) 的书记员。他曾在 Pillsbury Madison & Sutro 担任律师，担任联邦能源管理局副地区法律顾问，并担任南加州大学沿海法律与管理研究所所长。他的第一份全职教学职位是在麦乔治法学院。