XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System最大化
2024 年最大化人工智能价值潜力的首席执行官指南
我们经常与首席执行官会面讨论人工智能——一个既引人入胜又瞬息万变的话题。在过去一年与 1,000 多名客户合作后，我们将在新系列中分享我们最新的学习成果，旨在帮助首席执行官驾驭人工智能。随着人工智能处于转折点，2024 年的重点是将人工智能的潜力转化为真正的利润。以下是首席执行官经常询问的一些关于从人工智能中获取价值的关键问题：
达能水产循环经济在废物利用最大化方面的表现
本研究从适当的塑料废物分类管理或循环包装、水和碳循环以及商业循环等方面讨论了达能-AQUA 循环在最大化塑料废物价值方面的经济绩效。经济循环之所以被提出，是因为它在全球碳减排的世界问题中越来越受欢迎。选择达能-AQUA 经济循环是正确的方法，可以了解非政府组织的努力在创造可持续的经济和环境方面有多么重要。本研究通过六个循环经济维度分析了达能-AQUA 循环经济在管理和最大化塑料废物价值方面的表现，以积极的方式减少印度尼西亚塑料废物工人的影响。本研究采用系统文献综述，采用研究设计来提取研究数据。数据来自对达能印度尼西亚包装循环高级经理的采访。达能-AQUA 在最大化塑料废物价值方面的经济循环绩效有助于减少塑料瓶包装废弃物。研究证明，循环经济绩效对最大化塑料废弃物价值的影响是积极的，因为它增加了塑料瓶包装废弃物的功能并再次具有价值，并减少了塑料废弃物对环境的负面影响。在实现最大化塑料废弃物价值的绩效方面，达能-AQUA 应用了六个循环经济维度，集中在三项政策上，即包装循环、水和碳循环以及业务循环。
初次接触：通过相互信息最大化实现无监督的人机协同适应
在没有事先映射、无法要求用户以动作标签或奖励反馈的形式进行监督、也不事先了解用户试图完成的任务的情况下，我们如何训练辅助人机界面（例如基于肌电图的肢体假肢）将用户的原始命令信号转化为机器人或计算机的动作？本文的关键思想是，无论任务是什么，当界面更直观时，用户的命令噪音更小。我们将这个想法形式化为优化界面的完全无监督目标：用户命令信号与环境中诱导状态转换之间的相互信息。为了评估这个相互信息分数是否可以区分有效和无效界面，我们对 540K 个用户操作各种键盘和眼神注视界面（用于打字、控制模拟机器人和玩视频游戏）的示例进行了大规模观察性研究。结果表明，我们的相互信息分数可以预测各种领域的实际任务完成情况指标，平均 Spearman 等级相关系数为 ρ = 0.43。除了对现有界面进行离线评估之外，我们还使用无监督目标从头开始学习界面：我们随机初始化界面，让用户尝试使用界面执行他们想要的任务，测量相互信息分数，然后更新界面以通过强化学习最大化相互信息。我们通过一项小规模用户研究来评估我们的方法，该研究有 12 名参与者，他们使用受扰鼠标执行 2D 光标控制任务，并且让一名专家用户使用网络摄像头捕捉到的手势玩月球着陆器游戏。结果表明，我们可以从头开始学习界面，无需任何用户监督或任务的先验知识，只需不到 30 分钟的人机协同训练。
最大化德克萨斯州批发能源市场的电池储能商户收入
Stem 将项目专业知识与市场领先的软件相结合，为批发能源市场参与提供了差异化解决方案。我们的竞标平台 Athena Bidder™ 可生成多个数据预测，然后叠加经济和运营约束，以生成针对每个市场间隔进行优化的能源竞标。Athena Bidder 在所有实时、日前和辅助市场中进行协同优化，在遵循所有 ERCOT 要求的同时找到最佳收入机会。它还通过灵活的网关与市场系统集成，该网关支持各种行业标准协议（例如 DNP3），以及与调度协调员和交易实体的特定集成。
使用人工智能预测性维护来帮助最大化资产价值
德勤人工智能研究院帮助组织连接强大、高度动态和快速发展的人工智能生态系统的各个方面。人工智能研究院以前沿见解引领跨行业应用人工智能创新对话，促进“协同时代”的人机协作。德勤人工智能研究院旨在促进人工智能的对话和发展，激发创新，并研究人工智能实施面临的挑战及其解决方法。人工智能研究院与由学术研究团体、初创企业、企业家、创新者、成熟的人工智能产品领导者和人工智能远见者组成的生态系统合作，探索人工智能的关键领域，包括风险、政策、道德、工作和人才的未来以及应用人工智能用例。结合德勤在人工智能应用方面的深厚知识和经验，该研究院帮助理解这个复杂的生态系统，并因此提供有影响力的观点，帮助组织通过明智的人工智能决策取得成功。
最佳的在线算法，用于减少峰值的最大化用储能最大化
电费中高比例的需求费用激励大力客户利用能量存储来减少外部网格的峰值采购。在储能有限的情况下，我们希望以在线方式最大程度地减少峰值需求，并受到高度不确定的需求和可再生注射的挑战，高峰消费的非肿瘤性质以及在线决策的耦合。在本文中，我们提出了一种最佳的在线算法，该算法达到了最佳竞争比率，该算法是在保持在线和最佳离线峰值还原性能之间持续比率的想法。我们进一步表明，可以通过求解线性线性分流程序来计算最佳竞争比率。此外，鉴于每个决策回合的投入和行动，我们扩展了算法以自适应维持最佳竞争比率。自适应算法保留了最佳的最坏情况保证，并获得了改善的平均案例性能。我们使用现实世界的痕迹评估了我们提出的算法，并表明它们获得了最佳离线基准的峰值降低81％。此外，与基线替代方案相对于基线替代方案，自适应算法至少增加了20％的峰值降低。
胚胎：通过期望最大化的稳健贝叶斯变量选择
添加历史。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>2双子。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>3 gemini.evertex。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。4 gemini_audio。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 gemini_audio.vertex。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 gemini_chat。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 gemini_image。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 gemini_image.vertex。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 gen_docs。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>9 gen_tstests。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>9 token.vertex。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>10 div>
基于机器学习的基于机器学习的光束选择，以最大化无线网络容量
摘要在当今和未来的无线通信中，尤其是在5G和6G网络中，机器学习（ML）方法至关重要。可能会带来许多好处，例如增加数据吞吐量，提高安全性，延迟减少以及总体上提高网络效率。此外，为了促进实时情况下大量数据的处理，机器学习用于无线网络中的各种功能。本文旨在探索机器学习的重要性和应用，并在预测无线通信场景中的最佳光束配置的背景下，特别关注经典的增强学习。我们的目标是通过找到最佳光束成形角度来最大程度地减少发射机之间的干扰。为此，部署了射线追踪技术。我们将这项研究视为将数字双（DT）技术集成到网络管理和控制中的一步。在本文中，使用了不同的机器学习方法，并比较了它们的性能。首先，确定了波束形成，最大化通道容量的最有效角度。然后，通过使用这些方法并在验证其准确性后，发现并评估了发射器和接收器数量增加的情况下的最佳天线角度。
使用Lenovo启用DPU的服务器最大化安全性和工作负载性能
最新的服务器技术和体系结构使组织能够针对不同工作负载的虚拟机和容器实现更高的整合率。混合云采用的急剧增加导致东西方和南北的交通增加，这增加了增强的复杂性，以实现零信任的安全性。引入额外的安全解决方案层带来了架构，部署和管理方面的挑战 - 它需要更多的计算功率。尽管服务器具有高速处理器，内存和存储，但是网络和安全处理会消耗相当大的硬件资源，并且会影响每台服务器的密度更高，而不会损害性能和延迟。企业需要卸载和加速工作量，而无需引入其他复杂性，以进行其基础架构的部署和操作。
SNR最大化超出对角线RIS辅助单和多个天线链接
I. Santamaria在西班牙桑坦德市的Cantabria大学通信部门（电子邮件：i.santamaria@unican.es）。M. Soleymani与德国Paderborn 33098 Uni-VersitätPaderborn的信号和系统理论小组（电子邮件：moham- mad.soleymani@sst.upb.de）。E. Jorswieck曾与德国Braunschweig 38106 TechnischeUniversitätkraunschweig一起在德国Braunschweig的TechnischeUniversität大学（电子邮件：e.jorswieck@tu-bs.de）。J.Gutiérrez与IHP-Leibniz-InstitutFür创新的Mikroelelektronik，15236 Frankfurt（Oder），德国（电子邮件：teran@ihp- microelectronics.com）。根据Grant PID2019-104958RB-C43（Adele）（Adele），Santamaria I. Santamaria的工作得到了Ciencia EInnovación和AEI部长的支持。Eduard Jorswieck的工作是由联邦教育和研究部（德国BMBF，德国）通过“Souverän计划”所支持的。数字。vernetzt。”联合项目6G-RIC，根据16Kisk020k和16Kisk031的赠款。