XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System私有
MSR的原位结构材料监视的初步程序和接受标准
免责声明本报告是作为美国政府机构赞助的工作的帐户。均未对任何信息，明示或暗示的任何雇员或官员，也没有任何雇员或官员，也不是任何雇员或官员，也不承担任何法律责任或责任，对任何信息的准确性，完整性或有效性，包括任何信息，设备，产品或过程所披露或代表其使用不属于私有权利。 以此处参考任何特定的商业产品，流程或服务，商标，制造商或其他方式不一定构成或暗示其认可，建议或对其任何代理机构的认可，建议或偏爱。 本文所表达的文件作者的观点和观点不一定陈述或反映美国政府或其任何代理机构，Argonne National Laboratory或Uchicago Argonne，LLC。均未对任何信息，明示或暗示的任何雇员或官员，也没有任何雇员或官员，也不是任何雇员或官员，也不承担任何法律责任或责任，对任何信息的准确性，完整性或有效性，包括任何信息，设备，产品或过程所披露或代表其使用不属于私有权利。以此处参考任何特定的商业产品，流程或服务，商标，制造商或其他方式不一定构成或暗示其认可，建议或对其任何代理机构的认可，建议或偏爱。本文所表达的文件作者的观点和观点不一定陈述或反映美国政府或其任何代理机构，Argonne National Laboratory或Uchicago Argonne，LLC。
美国制造的汽车锂离子电池的成本分析和预测
免责声明本报告是作为美国政府机构赞助的工作的帐户。均未对任何信息，明示或暗示的任何雇员或官员，也没有任何雇员或官员，也不是任何雇员或官员，也不承担任何法律责任或责任，对任何信息的准确性，完整性或有效性，包括任何信息，设备，产品或过程所披露或代表其使用不属于私有权利。 以此处参考任何特定的商业产品，流程或服务，商标，制造商或其他方式不一定构成或暗示其认可，建议或对其任何代理机构的认可，建议或偏爱。 本文所表达的文件作者的观点和观点不一定陈述或反映美国政府或其任何代理机构，Argonne National Laboratory或Uchicago Argonne，LLC。均未对任何信息，明示或暗示的任何雇员或官员，也没有任何雇员或官员，也不是任何雇员或官员，也不承担任何法律责任或责任，对任何信息的准确性，完整性或有效性，包括任何信息，设备，产品或过程所披露或代表其使用不属于私有权利。以此处参考任何特定的商业产品，流程或服务，商标，制造商或其他方式不一定构成或暗示其认可，建议或对其任何代理机构的认可，建议或偏爱。本文所表达的文件作者的观点和观点不一定陈述或反映美国政府或其任何代理机构，Argonne National Laboratory或Uchicago Argonne，LLC。
Nasuni文件数据平台安全模型
将数据存储在公共或私有云对象存储中为企业提供了新的令人兴奋的功能。这种现代方法还改变了数据存储的风险概况。正确实施，云对象存储的使用可以改善数据安全性。NASUNI®文件数据平台旨在利用云对象存储作为一个经济，耐用且无限可扩展的存储库，用于非结构化数据。为了帮助确保Nasuni在Cloud Object存储中存储的数据的安全性，Nasuni开发了一种强大的安全模型，该模型将强大的加密和局部身份验证与顶级云存储解决方案（例如Amazon Simple Storage Service（Amazon S3），Microsoft Azure Azure Blob Object Storages（Microsoft Amakon Sot着Service（Amazon S3））和Google Cloud Cloud的本机功能相结合。对于寻求云量表和敏捷性的企业而没有将数据暴露于公共云提供商，Nasuni还与领先的私人云存储解决方案（例如Dell EMC ECS，Hitachi Content Platform，IBM Cloud Object Absote，Sciality Storage，纯存储平面戒指，纯净存储闪光灯，纯净的库存blade，Nutanix，Nutanix对象，Netapp Storagegrid和Cloudian Hyperstore）集成了领先的私有云存储解决方案。nasuni将其数据路径与控制路径分开，以便可以将文件系统数据和元数据仅存储在这些私有云存储解决方案中，而公共云服务仅用于编排和管理。通过采用这种体系结构方法，Nasuni可帮助企业确保在其安全周围外不会传输文件数据。无论是在公共云，混合云还是私有云配置中部署Nasuni平台，您都可以以前所未有的规模储存，保护，同步和协作，具有较低的成本和复杂性，并且不损害安全性。本白皮书提供了Nasuni文件数据平台安全模型的概述，并解释了强大的加密，控制路径和数据路径功能的分离以及其他安全措施如何有助于确保始终确保文件数据的安全性，无论选择哪种部署模型。nasuni访问在任何地方都是Nasuni平台的附加服务，该服务为远程和混合用户提供了高性能，无VPN的文件共享访问权限，将组织的文件共享与Microsoft团队集成在一起，并提供生产力工具，并提供桌面同步以及外部文件和文件夹的生产力和文件夹，以增强无需任何设备的访问权限。概述Nasuni访问如何使用其自己的企业级安全元素扩展Nasuni平台的安全模型，请参见Nasuni Access Whince Anywhere安全模型技术白皮书。
逻辑提取：增强人工智能在抽象和推理语料库任务中的泛化能力
1.2 挑战与影响 ARC 公开测试中，人类的平均表现准确率超过 60%[ 3 ]。相反，最有能力的模型利用 SOTA LLM[ 4 ] 也只能达到 50% 以下的准确率。考虑到大量的预训练数据，当前人工智能与人类之间的差距更加明显。对 ARC 竞赛解决方案的研究可以为我们对人类思维中的直觉和推理过程进行建模提供重要见解，促进新型人工智能范式的构建。同时，“[至少，解决 ARC-AGI 将产生一种新的编程范式[ 5 ]”，只需展示几个输入输出示例，就可以让没有编码经验的人进行程序合成。2 竞赛细节 数据集 ARC Prize 竞赛提供三个数据集：公共训练集、公共评估集和私有评估集。公共训练集和公共评估集均包含 400 个任务文件，而私有评估集包含 100 个任务文件。每个任务有 2 到 10 对（通常为 3 个）示例和 1 到 3 对（通常为 1 个）测试[2, 6]。指标 我们可以通过两种方法评估性能： 1）像素正确性 - 正确推断的像素占总数的百分比； 2）正确/不正确 - 推断的输出在形状、颜色和位置方面是否与任务的测试输出相匹配。竞赛使用第二种方法评估提交内容[6]。
桑尼赛德能源
2020 年 6 月 1 日 1- 什么是 Sunnyside 能源项目？ Sunnyside Energy 将是一个大型太阳能电池板安装项目，可产生清洁电力。该设施将建在位于德克萨斯州休斯顿 Sunnyside 地区的现有垃圾填埋场表面。该工厂预计将成为美国在城市垃圾填埋场上建造的最大的太阳能项目。它将提供相当于大约 10,000 个休斯顿家庭一年使用的电量。（www.seia.org） 2- 该项目归休斯顿市所有还是私有？现有垃圾填埋场归休斯顿市所有，休斯顿市将保留土地所有权。通过租赁，他们将把垃圾填埋场的表面提供给该项目。项目本身将由开发商私有。 3- 这块地产到底在哪里？北边是贝尔福特路，南边是里德路，这块土地位于 288 号公路以东，科马尔路以西。 4- 项目开发商是如何选出的？市政府向开发团队发出了竞争性招标，要求他们提交关于开发该垃圾填埋场并将其再利用为太阳能装置的提案。根据这些提案，市政府与 Wolfe Energy LLC 合作创建了 Sunnyside 能源项目。该项目将成为休斯顿市和 Sunnyside 社区的一笔资产，同时也有助于该市减少碳污染并参与清洁能源转型。
负责任地使用人工智能
Alnylam 还制定并传达了其关于使用 AI 的政策，该政策定义了公司内部 AI 的范围、原则、角色和职责以及治理流程。该政策提供了有关如何识别、评估和减轻与 AI 相关的风险和挑战的指导，例如知识产权保护、数据质量、偏见、透明度、可解释性、隐私、合规性、安全性和道德。该政策还指导使用 AI 的员工使用安全可靠的替代方案，以取代可能不符合我们标准和期望的公共非私有技术，例如开源工具、平台和数据源。