XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System民主化
Boltz-1民主化生物分子互动建模
了解生物分子相互作用是推进药物发现和蛋白质设计等领域的基础。在本文中，我们介绍了Boltz-1，这是一种开源深度学习模型，该模型结合了模型架构，速度优化和数据处理中实现AlphaFold3的数据处理，以预测生物分子复合物的3D结构。boltz-1在一系列不同的基准上展示了与最先进的商业模型相比的性能，为结构生物学的商业可访问工具树立了新的基准。通过在麻省理工学院开放许可下释放培训和推理代码，模型权重，数据集和基准，我们旨在促进全球协作，加速发现并为推进生物分子建模提供强大的平台。
Relatech 让数字世界变得民主化：RexAI 是面向
Relatech（股票代码：RLT ISIN IT0005433740）是一家数字化推动者解决方案专业知识 (DESK) 公司，自 2019 年 6 月起在 Euronext Growth Milan 市场上市，二十多年来一直活跃于数字化推动者前沿技术领域，例如云、网络安全、物联网、大数据、区块链、机器学习。Relatech 是企业数字化创新的参考合作伙伴，并且领导着一个高度专注于数字化推动者技术的公司集团，这些公司的共同使命是支持客户完成数字化转型。Relatech 不断投资开放式创新，内部中心与大学和国家研究中心合作开展密集的研发活动。借助 RePlatform 数字平台和来自科技合作伙伴生态系统的专业知识，Relatech 开发出能够创新客户业务模式的数字服务和解决方案，确保所有将数字化创新过程视为当前和未来成功关键的公司实现可持续的业务增长。
民主化创新 - Eric von Hippel - 麻省理工学院出版社
Hippel, Eric von. 民主化创新 / Eric von Hippel。p. cm。包括参考书目和索引。ISBN 0-262-00274-4 1. 技术创新 — 经济方面。2. 创新的传播。3. 民主。I. 标题。HC79.T4H558 2005 338'.064—dc22 2004061060
文章 AI 和数据民主化助力智能能源管理
摘要：尽管技术密集型组织数量众多，但它们的企业知识和底层员工技能还不够成熟，无法在短期内成功推出人工智能 (AI) 服务。然而，由于数据民主化进程的采用率不断提高，以及新兴技术在尊重隐私、保护和安全的同时提供数据共享的能力，以及为非专家最终用户提供适当的基于学习的建模能力，情况已经开始发生变化。这在能源领域尤为明显。在此背景下，本文旨在分析人工智能和数据民主化，以探索数据访问问题和数据共享、算法偏差、人工智能透明度、隐私和其他基于人工智能决策的监管限制方面的优势和挑战，以及不同领域的新应用，特别强调能源部门。提出了智能能源管理的数据民主化框架。这样做凸显了能源领域数据和分析民主化的必要性，以便在正确的时间为正确的人提供数据，使他们能够做出正确的决策，并最终促进采用分散化、脱碳化和民主化的能源商业模式。
Al Hathboor Bikal.ai：实现 HPC 和 AI 访问的民主化
2023 年 9 月 2 日——Al Hathboor Bikal.ai FZC (AHB.ai) 是一家位于阿拉伯联合酋长国沙迦的产品开发公司。该公司使用人工智能。
大脑计算机界面，开源和使增强意识的未来民主化
可访问性，适应性和脑部接口（BCI）工具及其收集的数据的透明度可能会影响我们共同浏览新的数字时代的方式。本讨论回顾了BCI技术的一些多样化和跨学科应用，并提出了有关BCI工具与机器学习（ML）算法结合使用的方式的推测推断。bcis具有实质性的道德和风险考虑因素，并认为开源原则可能会通过鼓励实验并在我们为这一新范式建立保障措施时通过鼓励实验并使发展公开来帮助我们浏览复杂的困境。将适应性和透明度的开源原则带到BCI工具可以帮助使技术民主化，从而使更多的声音有助于对BCI驱动的未来的对话。开源BCI工具和对原始数据的访问，与黑盒算法和对摘要数据的访问有限相比，这是至关重要的方面，使艺术家，DIYER，研究人员和其他领域专家能够参与有关如何研究和增强人类意识的对话。期待增强和虚拟现实成为日常生活中不可或缺的一部分的未来，BCI可能会在为生成内容创造闭环反馈中发挥越来越重要的作用。脑部计算机接口是独特的位置，可提供人工智能（AI）算法，以确定内容传递的解码和时机的必要数据。这些算法是开源的程度可能至关重要的是检查它们是否有诚信，隐性偏见和感兴趣的冲突。
人工智能的民主化及其在社会研究教育中的变革潜力
Ilene R. Berson 和 Michael J. Berson COVID-19 疫情以及其他颠覆性事件极大地加速了人工智能 (AI) 融入教育体系的进程，并改变了公众对技术辅助学习的看法。随着技术继续快速发展，生成式人工智能软件的出现已成为全球新闻头条，并成为教育界的热门话题。生成式人工智能包括计算机生成的图像、视频和文本，随着它免费向公众开放并进入主流，引发了一系列反应。1 虽然一些教育工作者认为人工智能是一个神秘而神奇的领域，但另一些人很快就对人工智能生成的论文对教育的潜在威胁和对学术诚信的风险表示担忧。我们并不是在为我们所知的社会研究教育的消亡敲响警钟，而是好奇像 ChatGPT 这样的下一代人工智能应用程序将如何彻底改变社会研究的教学和学习方式。虽然预测这些创新将如何发展和使用可能具有挑战性，但至关重要的是，我们必须认真考虑人工智能在解决社会研究教育面临的挑战方面的潜力，并制定将其有效融入课堂的策略。这包括确定人工智能的伦理影响、其对评估方法的影响以及教育工作者和技术专家之间的合作机会。通过利用这种数字化的潜力，
IT@Intel：使英特尔白皮书中生成AI的使用和开发民主化
Genai平台与单个LLM供应商无关，而是构建的是为了使用户能够为所需的业务成果选择正确的模型。平台显示模型之间的成本差异，以鼓励给定的成本和性能参数的正确选择。可以使用低成本本地化模型的业务单元（BUS）可以轻松选择它们，而需要高成本，高能力模型的总线可以选择使用这些模型。
14.773 制度与发展的政治经济学。第 8 和第 9 讲。制度变迁、民主化和持久性
但被排除在正式、法定权力之外的“公民”仍然有政治发言权，因为他们有事实上的权力采取集体行动、动乱、革命……