XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System白皮
白皮书
RGGI是美国第一个基于市场的强制性温室气体排放市场。由当时的纽约州州长乔治·帕塔基（George Pataki）发起的谅解备忘录（MOU）于2005年12月由康涅狄格州州长，特拉华州，缅因州，新罕布什尔州，新泽西州，新泽西州，纽约，纽约和佛蒙特州签署。在2007年，马萨诸塞州，马里兰州和罗德岛州加入了。新泽西州于2013年退出RGGI，后来在2019年重新加入。弗吉尼亚州于2021年1月加入RGGI，但此后在多个法律挑战之后撤回。宾夕法尼亚州于2022年4月正式加入RGGI，但是，其参与RGGI也已陷入正在进行的诉讼中。弗吉尼亚州和宾夕法尼亚州都没有被建模为RGGI参与我们的定量分析。
AWS上的半导体设计-AWS白皮书
IT和EDA支持组织面临的挑战是以满足时间表和预算要求的方式提供运行工作流量所需的基础架构。他们必须投资于越来越大的服务器农场和高性能存储系统，以使工作流量的高质量，快速的周转。花费了很多整体设计时间来验证组件。诸如知识产权（IP）核心的表征，功能性验证和时机分析的表征量之类的流量具有刺激性的需求，并限制了工程生产率。这需要具有足够的计算能力来最大程度地减少工程师等待结果的时间，但可能导致工作流程之间资源的利用不足。新的和升级的IC制造技术已经提高了峰值计算和存储要求，挑战组织以找到满足硅开发团队需求的方法，同时管理成本。
包含自动驾驶汽车的白皮书
从此级别开始，驱动程序可以选择哪个系统控制驾驶功能，尽管在某些限制范围内。这意味着车辆不需要持续的监督，但在系统无法自行处理危险情况时，确实需要驾驶员的注意力和干预。系统可以在驾驶员的请求下停用，也可以在达到其操作功能的限制时自动自动，此时，它将向驾驶员恢复控制的预警发出预警。3级自治使驾驶员可以在特定条件下从踏板上从方向盘和脚上移开手。
Amazon Web Services 概述 - AWS 白皮书
Amazon Augmented AI ................................................................................................................................ 74 Amazon Bedrock .................................................................................................................................... 74 Amazon CodeGuru ................................................................................................................................ 75 Amazon Comprehend ................................................................................................................................ 75 Amazon DevOps Guru ............................................................................................................................. 75 Amazon Forecast .................................................................................................................................... 76 Amazon Fraud Detector ............................................................................................................................. 77 Amazon Comprehend Medical ............................................................................................................................. 77 Amazon Kendra ............................................................................................................................................. 77 Amazon Lex ............................................................................................................................................. 78 Amazon Lookout for Equipment ............................................................................................................. 78 Amazon Lookout for Metrics ............................................................................................................................. 78 Amazon Lookout for Vision ............................................................................................................................. 79 Amazon Monitron ............................................................................................................................................. 79 Amazon PartyRock ............................................................................................................................................. 80 Amazon个性化 ................................................................................................................................ 80 Amazon Polly .................................................................................................................................. 81 Amazon Q .................................................................................................................................. 82 Amazon Rekognition .................................................................................................................................. 82 Amazon SageMaker AI ...................................................................................................................... 82 Amazon Textract .................................................................................................................................................................................... 89 Amazon Transcribe ........................................................................................................................... 89 Amazon Translate ................................................................................................................................ 90 AWS DeepComposer ............................................................................................................................. 91 AWS DeepRacer ...................................................................................................................................... 91 AWS HealthLake .................................................................................................................................... 91 AWS HealthScribe ............................................................................................................................. 92 AWS Panorama ...................................................................................................................................... 92 管理和治理 ............................................................................................................................................. 93
白皮书：fourdefai
Fourdefai中的智能交易机器人将实时市场分析与强化学习的实时分析相结合，从而可以执行交易。机器人不断地基于不断变化的市场状况，从过去的交易中学习并优化订单安置的策略。优化目标是最大化累积回报：
白皮书：Nordic Quantum
背景和现有优势 北欧学术界最近发现了建立一个保护伞的必要性和机会，以提高知名度并促进在竞争日益激烈的量子科学和技术 (QST) 领域的合作。该社区组织了四次会议来审查和巩固北欧在 QST 方面的专业知识和优势，分别是 2022 年 9 月在赫尔辛基、2023 年 3 月在布鲁塞尔、2023 年 9 月在斯德哥尔摩和 2024 年 5 月在哥本哈根。与此同时，为加强北欧在这一领域的开放性和合作意愿，北欧量子生命科学圆桌会议已于 2021 年在瑞典、2022 年在丹麦、2023 年在芬兰召开，并将于 2024 年 9 月在挪威召开。最近，一个北欧量子技术标准化小组成立了。
白皮书保险2025：适应机遇和挑战的新时代
保险公司在准备2025年时面临着变革时期，迅速发展的趋势重塑了承保，分销和运营策略。商业保险市场已经变得越来越活跃，这是由于新兴风险，转移客户期望以及对专业解决方案的需求不断增长的驱动。对于许多载体，适应这个复杂的环境不再是可选的，这对于长期成功至关重要。来自自然灾难，诉讼压力不断升级的索赔成本和经济波动正在测试携带者的弹性。对整个行业量身定制的覆盖范围的需求，再加上E＆S和专业市场的增长，这是挑战传统的承销和分销方法。同时，自主技术的进步，人工智能的兴起以及劳动力期望的转变为创新和差异化提供了新的机会。同时，经纪人和批发商正在巩固市场能力，重塑获得分销渠道并驱动市场动态变化。经济因素，例如通货膨胀，供应链中断和地缘政治紧张局势，进一步影响了承保盈利能力和客户行为。在这种环境中，创新和适应的能力将确定哪些载体会导致路线和遗留下来。几个关键趋势将塑造商业线路保险的未来，需要决定性行动来应对挑战和捕获机会。更广泛的经济和技术趋势也将在定义行业的未来方面发挥关键作用。从利用AI提高效率和增强承保，到适应自然灾难的不断增长的影响到解决诉讼和转移责任框架的复杂性，承运人必须接受创新以繁荣发展。分销模型正在迅速发展，随着MGA，批发商和数字工具的兴起，可以改变保险公司的到达客户并管理风险。本报告研究了这些趋势，提供了可行的策略，以帮助保险公司在不断变化的市场中驾驶不断变化的景观并将自己定位为领导者。
定价和促销白皮书 - 操作数
在当今的高风险零售环境中，许多所谓的“动态”定价和促销解决方案无法提供有形的底线结果。主要问题是，定价决策不存在于真空中：它们取决于企业的每个方面，从付出的支出和库存限制到竞争对手的动态和宏观经济趋势。经常，传统工具忽略了相互依赖的网络或依靠通用竞争者数据。他们可能声称自己是“自动化的”，但是他们忽略了替代产品的实时变化，并且无法将内部商店数据之间的点与迅速发展的市场条件联系起来。操作数通过部署摄入和解释所有可用信号的高度智能的代理系统来解决此问题 - 无论是广告平台指标，SKU级库存预测还是动态刮擦的竞争对手价格，以用于语义上的类似产品。在人类的层层层以进行关键监督的支持下，这些试剂确保没有相关数据被忽略。结果是一种全面的，每个月的定价和促销策略，从现实世界的条件中不断学习，并与短期利润目标和长期品牌目标保持一致。本白皮书介绍了Operand的框架如何统一强大的需求建模，多构成优化和代理数据处理，以促进不断变化的零售环境中持续的收入和利润增长。
UNLP：FY2024 RENSERKING GURT GRATE摘要 TLR-RES-DE-2024-001，核设施运营技术的零信任体系结构 b'' 主题报告EPRI ANT LR 2024-03，“核设施分离”。 2024/10/02 Palisades重新启动LA DOCS-状态更新 DOE空间核电和推进（SNPP）活动 Terrapower主题报告的提交，“ Natrium Advanced反应堆的主要设计标准” 晶间应力腐蚀破裂 马萨诸塞州技术学院 secy-23-0021：拟议规则：高级反应堆的风险信息，包括技术的法规框架（RIN 3150-AK31） 主题报告 - 在线监视技术对... NEI 03-08，修订版4，“材料管理指南” 关于添加剂制造标准景观的观点 白皮书 - 融合能源系统监管框架的初步选择 熔融材料兼容性的技术评估... 开发融合能源系统的监管框架 - 融合公共会议幻灯片-03302021 PNNL-33730，“文献综述：反应堆压力容器中部分穿透焊缝的NDE”。 2021/05/21高级反应堆GEIS文档-UO2 Haleu Transportation套餐评估和建议
匹兹堡大学通过基于扫描分解的基于扫描模拟的反馈 - 馈线控制执行摘要摘要大大降低了激光粉池床融合添加剂制造的融化池和微观结构的变化：管理当地几次对激光粉末床融合（L-PBF）添加剂生产性能的影响是最高核心的一项优先级。因此，该程序的目的是开发一种基于仿真的反馈馈电控制方法，以维持整个L-PBF部分的熔体池和微观结构的一致性。特定的研究目标包括：（1）基于通过不同过程参数产生的测量熔体池维度开发经过实验验证的计算流体动力学（CFD）模型； （2）开发有效的混合CFD和FEM（有限元方法）模型，以模拟多轨，多层方案； （3）开发基于迭代模拟的反馈 - 馈线控制模型。该项目中的重点材料是基于镍的合金inconel 718，它广泛用于高温核应用中，例如核反应堆核心和热交换器。拟议的研究旨在解决核能社区中L-PBF进程的资格和更广泛采用的关键障碍。核芯和热交换器等核应用通常包含不同尺寸的几何特征，这会导致熔体池和微观结构在整个零件过程中差异很大。拟议研究中的关键创新是开发了混合CFD-FEM模拟模型，该模型为此基于反馈 - 反馈控制方法。通过使用准确的扫描分辨过程模拟，通过调整过程参数（激光功率和扫描速度）来最佳控制熔体池尺寸，预计熔体池和微观结构将在整个复杂部分中更加一致。通过减少新的L-PBF产品开发中昂贵的实验数量，可以以较低的成本进行熔体池和微观结构一致性的巨大改进，以更有效地执行资格。大多数L-PBF热过程模拟模型使用CFD或FEM；但是，前者是准确的，但在计算上非常昂贵，而后者是有效的，但不足以捕获熔体池的尺寸和温度，而随着局部几何形状的变化。在拟议的CIFEM（CFD施加的FEM）过程仿真模型中，瞬态热场是根据高保真CFD模拟计算的，并通过深度学习来推断。这些温度值是根据局部热环境所包含熔体池的局部FEM区域施加的，而其他地方的热传导则由FEM求解。开发的基于CIFEM的工艺模拟预计将是基于CFD的模拟效率的30-50倍，同时保持熔体池和温度场的预测准确性。使用CIFEM模型最佳地控制局部过程参数，预计熔体池尺寸的变化将减少50-70％，从而导致更一致的微观结构。因此，该项目将解决社区中的基本优先事项之一，并有助于促进更广泛的L-PBF程序在安全至关重要的核应用中。首席调查员：Albert C. TO，Albertto@pitt.edu