XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System愈演愈烈
前言 - TPBank
利弊并存，情况比预测的更为复杂。2018年激烈的中美贸易战（如加征关税、限制进口、技术争端等）对两国及全球其他国家的经济增长产生了负面影响，引发了人们对国际贸易未来的担忧。2019年，全球经济仍保持稳定增长，但随着全球股市下跌，经济衰退迹象逐渐显现。2019年底，新冠疫情强势爆发并在全球蔓延，严重影响世界各国社会经济各个领域，导致全球GDP增速大幅下降。2021年复苏缓慢，通胀风险压力加大，尤其是2022年，大国战略竞争愈演愈烈；俄乌冲突旷日持久；利率上调、货币政策传导机制不畅等。
冷战期间印度人才流失到美国
冷战时期印度为何能培养出如此多的高技能人才？为何有一部分“人才外流”到美国？冷战时期，美国民间基金会和大学与美国政府合作，制定了以产学官合作为基础的系统性技术援助政策。其外交意图也在于将一直保持不结盟中立的印度拉入西方阵营。美国的技术援助促成了印度理工学院坎普尔分校（有“印度的MIT”）的成立，印度科技人才的培养工作顺利进行。然而，印度并不具备吸纳此类高技能人才的工业基础设施。另一方面，美国在国防至关重要的关键领域却面临严重的人力资源短缺。冷战时期，随着与苏联的竞争愈演愈烈，吸引国内外年轻科学家和工程师变得至关重要。美印两国高级人才供需不平衡，加之美国移民政策的变化，导致大量印度高技能人才进入美国科技界。
美国最高法院
佐治亚州几乎没有为法院的第一项裁决辩护，而是坚持认为没有必要“紧迫”地纠正它，应该让事情“慢慢渗透”。BIO.1. 但就连下级小组的大多数成员也不同意，他们敦促国会立即干预而不是慢慢渗透，以防止“流氓国家将检察权武器化的行为不受制止并愈演愈烈”。Pet.App.36-37。佐治亚州只是试图重写法院的第二项裁决来为其辩护。实际上，法院明确要求国会放弃的“因果关系”——这一错误在特朗普诉美国案（144 S.Ct. 2312 (2024)）明确指出联邦豁免权保护人们不得使用官方行为来证明检方的案件，因此需要持续对联邦职责范围进行敏感的确定。该调查需要在联邦法院进行。法院应该准予复审，或者至少根据特朗普的决定撤销该案件并发回重审。
2025：中等强国之年
随着超级大国之间的地缘政治竞争愈演愈烈，全球经济和金融体系支离破碎，中等强国的作用引起了政策制定者和分析人士的极大关注。虽然没有一个普遍认可的中等强国名单，但这个术语直观上可以理解，被广泛用于指代排名低于少数大国的国家，但这些国家足够重要，能够对外部刺激采取一定行动，产生一定影响，尤其是在地区范围内。这组国家可能会受到特朗普 2.0 和中国不断增长的制造业实力的双重冲击。辛里奇基金会 (Hinrich Foundation) 的一份报告 (2025 年 1 月) 详细记录了东南亚国家联盟 (ASEAN) 所面临的双重冲击，但中等强国总体上也面临着压力，尤其是那些渴望促进制造业以刺激增长的国家。
医疗保健领域的机组资源管理
近年来，患者安全受到越来越严格的审查，专家们一致认为，人为因素是医疗不良事件的主要诱因。美国医学研究所 (IOM) 在其 1999 年的里程碑式报告《人非圣贤，孰能无过：建立更安全的医疗保健系统》中指出，每年有 44,000 至 98,000 名患者因医疗失误死亡，估计每年损失 290 亿美元。i 医疗失误是美国每年第八大死亡原因，其中三分之二是可以预防的。ii 随着医学越来越依赖复杂的技术，这个问题只会愈演愈烈。例如，《纽约时报》最近进行的一项研究发现，与放射治疗相关的伤害数量惊人。这些伤害本应可以避免，但却是由错误的编程、糟糕的安全程序、本应被认识到的软件缺陷以及人员配备和培训不足造成的。iii
医疗保健领域的机组资源管理
近年来，患者安全受到越来越严格的审查，专家们一致认为，人为因素是医疗不良事件的主要诱因。美国医学研究所 (IOM) 在其 1999 年的里程碑式报告《人非圣贤，孰能无过：建立更安全的医疗保健系统》中指出，每年有 44,000 至 98,000 名患者因医疗失误死亡，估计每年损失 290 亿美元。i 医疗失误是美国每年第八大死亡原因，其中三分之二是可以预防的。ii 随着医学越来越依赖复杂的技术，这个问题只会愈演愈烈。例如，《纽约时报》最近进行的一项研究发现，与放射治疗相关的伤害数量惊人。这些伤害本应可以避免，但却是由错误的编程、糟糕的安全程序、本应被认识到的软件缺陷以及人员配备和培训不足造成的。iii
数据湖中负责任的人工智能的数据质量管理
数据湖 (DL) 已成为管理数据科学项目的组织的热门资源。随着围绕数据驱动决策机制的道德争论愈演愈烈，负责任的人工智能的概念变得更加明显。负责任的人工智能框架严重依赖于高质量数据，这使得对所用数据质量的评估以及数据质量的新视角和维度成为焦点。此外，只有考虑评估数据的背景才能评估数据质量。本文介绍了我们的情境感知数据质量管理方法，该方法为 DL 中的数据质量问题提供了全面的解决方案。我们的方法旨在适应不同的环境，确保在整个数据生命周期内进行数据质量管理。我们通过在 DL 架构中定义上下文和数据质量管理处理的不同组件来实现这一目标，这对现有工作做出了新颖的贡献。
医疗保健领域的机组资源管理
近年来，患者安全受到越来越严格的审查，专家一致认为，人为因素是导致医疗不良事件的主要原因。美国医学研究所 (IOM) 在其 1999 年的里程碑式报告《人非圣贤，孰能无过：建立更安全的医疗保健系统》中指出，每年有 44,000 至 98,000 名患者因医疗失误死亡，估计每年损失 290 亿美元。i 医疗失误是美国每年第八大死亡原因，其中三分之二是可以预防的。ii 随着医学依赖于越来越复杂的技术，这个问题只会愈演愈烈。例如，《纽约时报》最近进行的一项研究发现，与放射治疗相关的伤害数量惊人。这些本来可以避免的伤害是由错误的编程、不良的安全程序、本应被认识到的软件缺陷以及人员配备和培训不足造成的。iii