XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System数据处理
数据处理附录云服务和......
(m) 返还或销毁。在完成代表客户执行的职能并收到客户的书面请求后，Illumina 同意并应立即销毁或在收到客户的书面请求后将所有客户数据返还给客户，但返还和/或销毁此类客户数据在商业上不合理的情况除外。此类客户数据的返还或销毁应包括所有原件；但是，Illumina 可根据其保留要求或适用法律的其他要求保留存储在灾难恢复或其他归档系统上的副本。如果客户要求销毁客户数据，Illumina 应向客户提供书面证明，证明此类客户数据已被销毁。如果返还或销毁部分或全部此类客户数据在商业上不合理，Illumina 应 (i) 仅保留销毁在商业上不合理的客户数据 (ii) 将 Illumina 仍以任何形式保留的其余客户数据返还给客户或销毁； (iii) 只要 Illumina 保留客户数据，就继续将本安全协议和数据隐私协议的保护扩展到客户数据；以及 (iv) 将此类客户数据的进一步使用和披露限制在终止前适用的使返还或销毁客户数据在商业上不合理的目的范围内。
exascale计算和数据处理-AMS期刊
摘要：Exascale计算和人工智能的出现提供了巨大的潜力，可以显着提高地球系统的预测能力。但是，必须克服巨大的挑战，以适应模型和预测系统以有效地使用这些新技术。2022年WMO关于EXASCALE计算的报告建议“在努力和关注与不断发展的计算技术相关的中断的努力和关注，这将越来越难以克服，威胁要在天气和气候预测能力方面持续进步。”此外，来自观察，模型和启动输出以及后处理的数据的爆炸性增长有可能使能够及时，准确和精确的决策信息提供能力。人工智能（AI）提供了未开发的机会来改变模型的开发方式，处理观察结果，并分析和提取预测以进行决策。鉴于计算的成本非常高，预测系统的复杂性日益增长以及越来越难以管理的数据生产和消费，这些挑战对于任何单个机构或国家都无法处理的挑战迅速变得太大了。本文描述了关键的技术和预算挑战，确定了解决方案的差距和方法，并提出了许多建议。
基于云的数据处理和集成策略
人工智能 (AI) 已成为转变业务分析的关键推动因素，特别是通过基于云的数据处理和集成策略。通过利用云计算的强大功能，组织可以实时处理大量数据，应用机器学习算法来获得可操作的见解并增强决策过程。本文探讨了人工智能在现代化业务分析中的作用，重点介绍了基于云的系统如何优化数据集成、提高可扩展性和简化运营。我们分析了人工智能在供应链管理、客户分析和财务预测等各个业务领域的应用，展示了人工智能推动创新和竞争优势的潜力。此外，我们讨论了数据安全性和模型可解释性等挑战，并提供了克服这些障碍的路线图，以充分利用人工智能和云技术在业务分析中的能力。. 简介
边缘计算：革新物联网应用程序的数据处理
灵性，身体健康和心理健康之间的关系长期以来一直吸引了研究人员，对理解诸如祈祷和呼吸控制之类的神经生物学机制的兴趣越来越大。本评论探讨了祈祷，受控呼吸与释放5-羟色胺之间的神经生物学联系，这是一种对调节情绪，情感平衡和整体心理健康至关重要的神经递质。新兴的证据表明，特定的祈祷实践，尤其是涉及节奏呼吸模式的祈祷实践，激活与情绪调节和5-羟色胺合成相关的关键大脑区域。通过卷入副交感神经系统，祈祷期间的呼吸控制会引起放松反应，并可能调节下丘脑 - 垂体 - 肾上腺（HPA）轴并增强5-羟色胺的产生。此外，祈祷的冥想方面可以通过减少压力和促进内在和平的感觉来进一步支持神经化学平衡。通过对神经生理学，心理学和灵性的跨学科检查，这篇评论突出了祈祷与呼吸控制结合的方式可以作为一种非侵入性的，可增强血清素释放并改善心理健康成果的整体方法。未来的研究方向是为了加深对临床和日常环境中这些实践的理解。
AI驱动的金融犯罪预防具有网络安全，IT和数据科学的现代银行业务 将机器学习与因果推断集成为增强系统动力学建模：预测复杂交互的框架 AI在个性化学习中的双重作用 边缘计算：革新物联网应用程序的数据处理 祈祷，呼吸控制和5-羟色胺释放之间的神经生物学联系 使用萘普生的透皮凝胶制备和评估 减轻金融机构的网络安全风险 采用TAA的挑战和考虑 探索纯意识：催产素如何调节意识的神经生物学 将AI整合到财务风险管理中
随着金融服务的数字化转型，现代银行业中的金融犯罪已经显着发展，对传统预防方法提出了前所未有的挑战。这项全面的综述研究了人工智能（AI），网络安全框架和数据科学方法的整合，以打击银行业内的金融犯罪。我们分析了AI驱动的解决方案的当前状态，包括机器学习模型，实时检测系统以及已改变金融犯罪预防的高级分析框架。审查综合了最近的研究和行业实施的发现，突出了AI技术与网络安全措施之间在创建强大的防御机制方面的协同关系。我们的分析表明，尽管与传统方法相比，AI驱动的解决方案表明了较高的检测率和误报降低，但在数据隐私，法规合规性和系统集成领域仍存在重大挑战。本文结束了结论，确定关键的研究差距并提出未来的方向，以增强基于AI的金融犯罪系统的有效性。本综述为研究人员，银行专业人员和政策制定者提供了宝贵的见解，该公司在人工智能，网络安全和预防金融犯罪的交汇处。
将人工智能与云计算相结合：分布式环境中可扩展的智能数据处理框架
云计算是一种利用模型，通过提供对共享计算资源的自助访问，改变了组织处理信息的方式。这些资源包括服务器、存储和服务，可以快速部署，并且无需过多关注即可轻松扩展。云服务为企业提供了很大的空间，因为他们可以随心所欲地使用它们，也可以随着需求的增加或减少而缩减使用量，并且仍根据使用的云服务量付费。如今，亚马逊网络服务 (AWS)、微软 Azure 和谷歌云等云基础设施的迅猛发展和成本效益使云计算在数据驱动型行业中变得必不可少。处理吞吐量是处理大数据和物联网时的另一个相关标准，因为会产生大量连续数据，必须实时处理。
实时医疗数据处理的分布式分类方法
摘要开发了基于随机森林方法的复杂分类器。分类器的主要本质是它由几个（当前实现4）二进制分类器模块组成。每个人都经过训练以区分其阶级分离。已经开发了一个真实表，该表允许基于二进制分类器结果，可以将更精确和精细的分类分为大量的类（当前实现中的5个）。已使用在特诺皮尔区域临床心理学医院获得的医疗数据集对开发的分类服务进行了培训和测试，并将患者的抑郁水平估计与动脉脉动振荡振荡震荡图分析数据相匹配。开发的分类器在区分所有5个级别方面表现出很高的精度范围（高达97％）。塑造测试。还在类的混乱和基准中研究了顺序和并行分类模块的性能。1
AI在Ediscovery中的兴起：机器学习如何革新法律数据处理
本文探讨了人工智能（AI）和机器学习（ML）对法律行业中的杂质的变革性影响。它研究了数字数据的指数增长以及AI技术如何解决这些问题所带来的挑战。本文讨论了文档审查中的关键AI应用程序，包括预测性编码，自然语言处理以及无监督的学习模式识别。它提出了一个地标性Da Silva Moore诉Publyis Groupe案的案例研究，该案件为法律程序设定了AI的先例。本文还深入研究了法律数据处理中AI的道德考虑因素，并提供了对该领域未来发展的见解，例如更复杂的语言模型，区块链集成和特定于行业的AI模型。在整个过程中，本文强调了AI不仅如何提高eDiscovery的效率和准确性，而且从根本上改变了法律专业人员在数字时代的数据分析和案例准备方式。
exascale计算和数据处理-AMS期刊
图3：Fugaku（Riken -2020）和Frontier（Ornl -2021）是两个最近安装的Exascale超级计算机，这些超级计算机说明了这些系统上硬件多样性的增加，包括处理器，互连，存储和I/O。由于使用GPU（21兆瓦与30兆瓦），Frontier更加有效，但预计将来系统的功耗将继续增加。与处理器和系统体系结构的变化同时
改进的低地球轨道遥测数据处理方法...
Ashley Carlton、Rachel Morgan、Whitney Lohmeyer 和 Kerri Cahoy，“遥测故障检测算法：航天器监测和空间环境传感的应用”，《航空信息系统杂志》第 15 卷，第 5 期，2018 年 5 月，第239-252 页。