XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System用用例
大语模型（LLMS）的用例
“选择program_short_name，budged_appns_appn_category，tocul_budget_estimate_amount，gudvent_year，position_full_name，cost_comparison_by from Accaleity_workspace.pps.budgets_budgets_budgets_appn_ism program_short_short_short_short_name from_short_name fromage_short_name fromage_name fromage_name firpection name sageptair seption__date} Acceasition_workspace.pps_budgets_appn_ism where program_short_name {填写程序名称}）和budgect_appns_appn_category = {填写apripriation category}和pregive_appns_is_is_is_ty_amounts = false = false
2024 年计划研究主题
HPC 生态系统不断发展，为探索和研究提供了无尽的途径。促成这些市场研究机会的项目包括快速引入和采用大型语言模型 (LLM) 和其他与 AI 相关的创新、在云端采用 HPC 资源的增加以及对可持续性和能源效率的重视和认识的提高，仅举几例。Hyperion Research 的分析师团队致力于在这些主题以及 HPC 市场的许多其他方面提供深思熟虑、富有洞察力和批判性的分析。这些维度包括但不限于市场数据、技术、创新、百亿亿次级部署和垂直应用用例。2023 年被证明是相当多事的一年，预计 2024 年也将同样重要。
在长期使用多巴胺受体拮抗剂（反hony剂）的情况下...
检查患者在用多巴胺受体拮抗剂治疗时表现出帕金森氏病时，（抗精神病药物）原则上怀疑药物诱导的帕金森氏症是至关重要的。然而，在长期治疗的患者中，除了药物诱发的帕金森病外，还有帕金森氏病发作的可能性，导致运动症状恶化。本文概述了八名精神分裂症患者在多巴胺受体拮抗剂长期治疗中的诊断和治疗，后来患有帕金森氏症。在八个病例中，两个表现为静止震动，是主要的症状，以及肌肉僵硬。然而，没有头屈球的进展，datspect扫描也没有表明减少，从而导致诊断出药物诱发的帕金森氏症。在其余六个病例中，观察到铁毒素的进展，并在DATSPECT上确认了降低。因此，帕金森氏病被诊断出。为治疗帕金森氏病，左旋多巴/卡比多巴以低剂量为25/2.5 mg/day，在管理方案方案的精神病症状方案下，可以改善运动症状。在一种情况下，左旋多巴剂量增加到300毫克/天导致精神病症状恶化，在继续治疗时，必须将剂量降低至100毫克/天。鉴于几个老年人口可能患有帕金森氏病，因此必须怀疑多巴胺受体拮抗剂的长期使用者的帕金森氏病发病的可能性，并强调了对准确的诊断进行彻底研究的必要性，并与精神病学家共同提供治疗。
有害物质インベntoriー(IHM)の第1部の维持管理手顺书の例
5 船上可能存在石棉，并记录在清单第一版中。有关如何处理，请参阅MSC/Circ.1045“含石棉的船上材料维护和监控指南”。此外，如果任何含有石棉的物品被错误地安装在船上，而该物品自 2002 年 7 月 1 日或 2011 年 1 月 1 日起已被禁止运输，则该船舶必须遵守 MSC.1/Circ.1374“信息关于禁止” 按照“船上使用石棉”指令清除石棉。 6 当船上存在石棉且清单初版中有列出时，建议按照MSC/Circ.1045“含石棉船上材料维护和监控指南”进行处理。div>另外，如果误将 2002/7/1 或 2011/1/1 后禁止安装在船上的石棉安装在船上，则应按照 MSC.1/Circ. 将其清除出船。 1374““关于禁止在船上使用石棉的信息”。
教学策略：基于问题的学习和案例...
●您知道什么（关于主题/问题/问题）？●您需要知道什么才能解决问题？●您如何获取这些信息？●如何应用信息解决问题？基于案例的学习案例学习和基于问题的学习是使用真实，“现实生活”场景或挑战的分析的教学策略，作为展示和/或建筑技能，能力和纪律直觉的一种手段。基于案例的学习倾向于用用例，作为综合教学策略的一部分以及讲座，阅读和其他教学活动；一旦向学生提供了一个理论框架，他们就会审查案例，并尝试将原则应用于手头的案例，桥接理论和实践。
加利福尼亚联合机构车辆集成工作组的最终报告
表1。VGI工作组的四个阶段13表2。用例评估框架的维度18表3。TOP-25根据本田Value-metric 25表4的排名LDV用例。TOP-25根据本田Value-metric 26表5。v2g用用例出现在高分子集中27表6。策略类别28表7。策略建议的分类29表8。最强协议的短期政策建议31表9。与良好协议的短期政策建议32表10。多数中立的短期政策建议34表11。多数分歧的短期政策建议36表12。与已经进行的政策行动有关的建议38表13。中期和长期政策建议39表14。建议将VGI与其他DERS进行比较的方法40图1。LDV用例20图2。2022年全州范围的总收益分配21图3。平均成本得分的分布22图4。平均得分的分布，以实施易于/风险22图5。LDV用例平均得分总收益按应用程序24图6。LDV用例的扇区出现在所有子集中24图7。在所有子集中出现的LDV用例的应用24图8。所有V2G用例的扇区26图9.所有V2G用例的应用26图10。按策略类别对政策建议的分类30
金融服务领域的人工智能用例
UiPath AI Fabric 支持由我们的客户和合作伙伴开发的机器学习模型。它还支持开箱即用的模型，包括文档理解专有模型和开源模型，因此我们的客户无需深厚的数据科学专业知识即可从 AI 中受益。一些模型从财务报表和抵押文件中提取文本和表格（并对其进行分类）。一些模型读取输入文本并将其分为从非常负面到非常正面的不同类别，以快速处理客户评论或电子邮件。其他模型总结电子邮件正文并使用自然语言形成连贯的句子。
人工智能与零售投资：用例和实验研究
考虑到这一点，我们实验的结果提出了几个关键含义。我们的数据弥补了研究中的一个重要空白，因为现有的大部分工作都比较了对人工智能工具或人类提供者提供的金融建议的信任差异。我们的实验超越了所述的信任，关注对来自各种来源的投资建议的反应行为（尽管是在模拟环境中）。此外，增加“混合”条件使我们能够初步了解投资者如何响应来自未来潜在投资建议状态的建议——“混合”来源。最后，我们的数据表明，加拿大人信任人工智能系统生成的投资建议，因为我们没有观察到人类和人工智能条件在遵守方面有任何实质性差异。这强调了持续确保提供投资建议和推荐的人工智能系统基于公正、高质量的数据，并最终增强散户投资者体验的必要性。
机构 AI 用例清单_DOE
基础设施表达 美国能源部 爱达荷国家实验室 Kerman, Mitchell C. mitchell.kerman@inl.gov 该项目开发了一个框架和流程，将工业控制系统功能转换为机器可读的格式，以便与自动化网络工具一起使用。这项研究还研究了其他当前和不断发展的可用性标准，这些标准具有代表一组可变条件的不同网格架构，为确定未来研究的重点奠定了基础，并支持改进机器学习网络防御解决方案的行业标准和架构设计。该项目的成功可以作为优先考虑下一步研究步骤的基础，以实现自动威胁响应，提高网络事件后果模型的及时性和保真度，并丰富国家以机器速度共享可操作威胁情报的能力。