XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System用例
将区块链，智能合约和复杂传感器管理平台组合在一起，用于超连接的智能感：物联网数据市场用例
摘要：在本文中，我们在将区块链技术与物联网（IoT）和安全框架相结合时演示了创新的多个点。在智能城市环境中物联网设备网络的部署和使用产生了大量数据。这些数据是由多个来源拥有的，这些数据将独立系统用于数据收集，存储和使用会阻碍其价值的利用。区块链作为分布式分类帐，可用于解决用于数据收集和分发的通用系统的开发。智能合约可用于自动化此类网络的所有过程，同时，区块链和行星际文件系统（IPFS）通过匿名和分布式存储保护敏感数据。提议的应用程序，数据和服务的创新和开放的物联网区块链市场提出：（i）提供了以下框架，以便以虚拟货币的形式交换对象的资产（数据和服务）； （ii）根据社会和商业环境定义动机激励措施，以使人类和智能对象进行互动。在M-SEC项目的背景下，通过桑坦德和富士泽之间的跨境试验进行了特定市场，从而验证了互操作性，效率和数据保护原则。
考虑第三级建筑间接灵活性的固定电池存储优化规模：电动汽车社区用例
本文提出了一种方法，该方法将建筑物中可用的间接灵活性（电动汽车充电）考虑在内，用于确定固定电池存储系统（直接灵活性）的规模。对来自 Predis-MHI 平台（一个生活实验室）的数据应用了线性规划方法，从而优化了电动汽车的日常充电以及拟议电池的充电和放电计划，同时确定了电池容量。我们的结果表明，基于参考基准情况的自耗百分比增加，与不考虑间接灵活性的方法相比，可以将所需的电池容量减少高达 100%。虽然相关，但本文提出的定型方法假设了最佳的人类行为，这通常很难实现。我们提出的方法可以进行调整并用于确定住宅和商业/公共建筑的直接灵活性。
对已部署用例的批判性分析，用于量子密钥分布和与后量子加密术的比较
量子密钥分布（QKD）目前正在作为一种技术来维护量子计算机损害传统公共钥匙cryposystems的技术。在本文中，我们对基于QKD的解决方案进行了全面的安全评估，重点介绍了来自学术文献和行业资产的现实用例。我们分析这些用例，评估其安全性并确定部署基于QKD的解决方案的可能优势。我们进一步将基于QKD的解决方案与量词后密码学（PQC）进行了比较，这是量子计算机损害传统的公共密钥密码系统时，可以实现安全性的替代方法，评估了它们各自对每种情况的适用性。基于此比较分析，我们批判性地讨论并评论了哪种用例QKD适合于考虑实施复杂性，可扩展性和长期安全性等因素。我们的发现有助于更好地理解QKD在未来的加密基础架构中所扮演的角色，并为考虑QKD部署的决策者提供指导。
电动汽车供应链用例
抽象目的 - 区块链和分布式分类帐技术越来越突出，但它们的采用仍然很复杂。本文解决了区块链技术与实际需求之间的常见不对对准，通常会导致项目故障。它介绍了一个针对区块链采用技术方面的决策框架。设计/方法论/方法 - 我们通过分析现有文献的关键决策驱动程序并将其应用于电动汽车供应链中的现实世界中的情况，从而设计了框架。用实时生产数据测试了区块链解决方案。发现 - 区块链对需要分散治理的用例有益，但通常需要补充工业应用中的其他技术。独创性/价值 - 该框架提供了一组管理级别的问题，这些问题简化了没有深层技术专业知识的人的决策过程，帮助确定区块链何时合适，有价值且优于其他技术。关键字采用区块链，区块链适用性，电动汽车，供应链，Hyperledger Besu纸案例研究
生成的AI和法律援助：实地研究的结果和100个用例，以弥合司法差距的机会
如何使用AI工具来解决司法差距的访问权，这是90％的低收入美国人缺乏足够法律援助的美国人？，我们使用我们知道的生成AI进行了对律师的第一个现场研究，并对202名法律援助专业人员进行了一项伴侣调查，以找出答案。一组91人获得了最多两个月的访问付费生成人工智能工具，其中一个随机选择的子集也获得了“礼宾”的支持，包括同行用例，办公时间和帮助。在飞行员之后，有90％的Pilot参与者报告了生产率提高，而有75％的飞行员报告了他们的意图继续使用生成的AI工具。虽然存在问题，但试点派室通过专注于较低风险的应用程序，例如文档摘要，确认性或初步研究，初稿的生产和翻译，从法法或英语中的翻译为更易于访问的形式。在审判前，女性使用或重视工具的可能性要小得多。在审判的终结中，各种措施的男性和女性成果在统计学上是无法区分的。参与礼宾服务的参与性的结果明显优于其对照组在一系列指标中的结果。这些结果表明，生成的AI工具可以显着提供法律援助服务，但它们是如何引入的，尽管妇女构成了大多数公共利益
针对文本到SQL的基于大型语言模型的大型生成AI的调查：基准，应用程序，用例和挑战
摘要 - Text到SQL系统通过将自然语言查询转换为结构化查询语言（SQL），从而促进与数据库的平稳互动，从而弥合非技术用户与复杂数据库管理系统之间的差距。本调查提供了对AI驱动的文本到SQL系统演变的全面概述，突出了其基础组件，大语言模型（LLM）体系结构的进步以及蜘蛛，WikisQL和COSQL等数据集的关键作用。我们研究了医疗保健，教育和金融等领域中文本到SQL的应用，并强调了它们改善数据可访问性的变革潜力。此外，我们还分析了持续的挑战，包括域的概括，查询优化，对多转交谈的支持以及针对NOSQL数据库量身定制的数据集和动态现实世界情景的有限可用数据集。为了应对这些挑战，我们概述了未来的研究方向，例如扩展文本到SQL功能以支持NOSQL数据库，设计用于动态多转变交互的数据集，并为现实世界中的可伸缩性和鲁棒性优化系统。通过调查当前的进步并确定关键差距，本文旨在指导基于LLM的文本到SQL系统中的下一代研究和应用。索引术语 - LLM，文本到SQL，自然语言处理，人工智能，AI Gen，基准测试，数据集，模式链接，SQL生成。
C-V2X用例和服务水平要求卷i
5 C-V2X用例说明框架。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 5.1道路环境，用例和用户故事之间的相互关系。。10 5.2用例描述模板。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 5.3用例分类方案。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 5.3.1安全。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>14 5.3.2车辆操作管理。 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>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>14 5.3.3便利。 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>。 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>15 5.3.3自动驾驶。 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>。 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>15 5.3.5排。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 5.3.6交通效率和环境友好。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 5.3.7社会和社区。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 5.4 C-V2X用例要求。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 5.4.1简介。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 5.4.2服务水平要求定义。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 5.4.3 C-V2X用例要求的汽车视图。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19
智能城市的空间：用例和商业应用
智慧城市正在通过利用尖端技术来提高生活质量并优化城市运营，从而改变城市发展。这种转变的基础是三个主要支柱：移动性，连通性和可持续性。在这三个领域中，目前正在解决诸如如何监测城市地区的环境影响，增强基础设施计划或提高能源效率之类的问题。例如，通过部署物联网（IoT）传感器，城市可以实时监视空气污染物，从而实现数据驱动的政策决策并及时对居民发出警报。此外，还采用了数字双胞胎（物理城市的虚拟复制品）进行高级城市规划和有效的交通管理。5G/6G网络和人工智能（AI）系统的推出，可以通过促进快速数据传输和分析来进一步加速这些进步。这种基础设施为创新技术（例如自动驾驶汽车和远程手术）铺平了道路，这有望改变公民的福祉。
可能会有带有tecnobus的高容量电动自动驾驶汽车；扩展在自动驾驶汽车用例中的领导
Minibus是May Mobility的第五个独特的车辆平台，将与Toyota Sienna Autono-Maas平台一起集成到舰队中，展示了该公司在自主系统集成中的适应性。这种扩展进一步增强了其服务于更广泛的移动用例，从乘车服务到高容量运输。“我们与Tecnobus的合作伙伴关系表明，我们很认真地对扩大过境通道和减少城市交通拥堵，” May Mobility的首席执行官兼创始人埃德温·奥尔森（Edwin Olson）说。“这是一个很好的例子，说明如何为社区做正确的事也可以很好地发展我们的业务。”该合作伙伴关系还为May Mobility扩展到新的国际市场的道路，由Tecnobus的母公司ICAPGroup及其既定的30年基础设施，跨越27个国家和1,200多个地点的支持。可以在CES展位＃3666上找到其移动性，在那里它显示了Toyota Sienna Autono-Maas平台。