XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System绝不
Google拒绝不使用AI生存或创建武器
“现在，在越来越复杂的地缘政治格局的条件下，在AI领域领导的全球竞争。我们认为，民主国家应以自由，平等和对人权的尊重等基本价值观为指导，在AI的发展中领先。我们认为，共享这些价值观的公司，政府和组织应共同努力在保护人民，促进全球增长并支持国家安全的AI上共同努力，” Hassabis and Manian写道，讨论了“和平”AI。
马耳他 LDES 充分利用太阳能为电网提供全天候供电，绝不会浪费任何机会
1 Aniti, Lori 和 Smith, Susanna。2023 年 10 月 30 日。加州的太阳能和风能发电量削减正在增加。美国能源信息署。https://www.eia.gov/todayinenergy/detail.php?id=60822 2 Gill, Liz、Gutierrez, Aleecia 和 Weeks, Terra。2021 年。2021 年 SB 100 联合机构报告，在加州实现 100% 清洁电力：初步评估。加州能源委员会。https://www.en- ergy.ca.gov/publications/2021/2021-sb-100-joint-agency-report-achieving-100-percent-clean-electricity 3 加州能源委员会。2023 年 10 月 24 日。加州能源存储实现前所未有的增长，这是该州清洁能源转型的关键组成部分。https://www.energy.ca.gov/news/2023-10/california-sees- impossible-growth-energy-storage-key-component-states-clean
“石头剪刀布AI”我绝不会输！
这是一个简单的演示，您可以和客户玩石头剪刀布。它是在配备 AMD 的 SOM（系统模块）“Kria™ K26 SoM”的“KR260 机器人入门套件”上实现的。 输入：请在USB摄像头前展示“石头、剪刀、布”。 处理：在ROS2（机器人操作系统）下，AI推理处理单元与机械手控制单元应用程序分离，对输入图像进行“手势分类”，输出PWM信号控制机械手。 输出：经过上述处理后，产生以下两个输出。输出1：将“手势分类”的结果输出到显示器。 ⇒ 根据顾客所出的手牌（石头、剪刀、布），通过AI推理，即AI的预测，显示获胜手牌。 输出2：根据处理结果，控制“机械手”中实现的伺服电机，帮助客户获胜。 ⇒ 下面的例子中，视频输入是“石头”，所以“机械手”会变成“布”的形状来获胜。
核战争不可能取胜，也绝不能取胜 - EMP 工作队
1 2021 年 6 月，拜登总统和俄罗斯独裁者弗拉基米尔·普京在日内瓦会面并共同宣布“核战争赢不了，也绝不能打”，普京一定知道他会在明年入侵乌克兰并威胁对西方发动核战争。我们的对手知道，这样的宣传将赋予西方反核活动人士权力，而他们则准备打赢核战争。2 关于核武器和战略的流行话语绝大多数由反核团体主导，例如忧思科学家联盟、美国科学家联合会、犁头组织、全球零点、卡内基基金会以及他们的书籍、文章和期刊，如《原子科学家公报》，同情媒体经常引用这些观点，称其为比国防部更可信的“客观专家观点”。3 例如：“朝鲜描述对美国进行核攻击” Military.com（2016 年 3 月 26 日）。“中国公开讨论如何对美国使用核武器。”Businessinsider.com（2013 年 11 月 11 日）。“中国内部：核潜艇能够对美国进行大规模攻击。”华盛顿时报（2013 年 10 月 31 日）。4 “反对军备控制的理由”Real Clear Defense（2019 年 6 月 24 日）。白宫军备控制和裁军总顾问委员会的这份仍属于机密的报告，苏联的四分之一世纪
飞利浦 SmartSpeed。绝不妥协。
在飞利浦 SmartSpeed 中，深度学习应用于重建链的线圈元件组合部分。这确保了最高的数据一致性和信号保真度。飞利浦 SmartSpeed 中使用的深度学习集成到经过验证的加速框架中，该框架由优化的采样范例、多线圈元件输入和具有稀疏性约束的迭代重建组成。从最基本的角度来看，飞利浦 SmartSpeed 中迭代重建的稀疏性约束步骤是基于深度学习的。所应用的卷积神经网络针对所有对比度和各种加速因子进行训练。通过将人工智能技术集成到重建的线圈元件组合步骤中，飞利浦 SmartSpeed 不同于当前的行业规范，在当前的行业规范中，深度学习技术应用于复杂的成像数据或作为后处理步骤。
猎鹰工程师绝不平庸
深度学习领域的高性能计算 | Mohsin M. Jamali 博士，电气工程，500,000 美元 这项研究探索了加快深度学习计算速度的途径。深度学习有两个计算阶段；第一阶段是学习或训练数据，第二阶段是算法计算。由于深度学习本质上是并行的，因此计算也可以并行执行。深度学习领域的高性能计算研究可分为三大类。第一类是并行计算算法，第二类是缩短内存访问时间，而第三类是策略性地缩短字长。我们的高性能计算实验室已从 NVIDIA 获得了 DGX 工作站，用于在 GPU 上进行计算，我们目前正在获取基于 FPGA 的开发系统。这项工作由德克萨斯大学系统 STARs 计划资助。
主题：根据艺术提供的信息。欧盟法规第 13 条2016/679 依据艺术。欧盟法规编号2016/679（以下简称“GDPR 2016/679”），其中包含有关个人数据处理方面对个人和其他主体的保护规定，我们希望通知您，您提供的个人数据将按照上述法律法规进行处理。数据控制者 数据控制者为 Audisio Specialità Alimentari Srls，注册办事处位于 Via Spegazzini, 2 - 10010 - Bairo (TO) 数据处理者 – （如适用）数据控制者为 Audisio Specialità Alimentari Srls 处理目的 您提供的个人数据对于履行工作关系、为我们公司供应或购买商品或服务是必要的。处理和储存方法 处理将以自动和/或手动方式进行，符合艺术的规定。 32 GDPR 2016/679 关于安全措施，由专门指定人员执行并遵守艺术规定。 29 GDPR 2016/679。我们通知您，遵守合法性、目的限制和数据最小化原则，根据艺术。 5 GDPR 2016/679，您的个人数据将被存储在实现收集和处理目的所需的时间内。沟通和传播的范围我们还告知您，所收集的数据绝不会被传播，未经您的明确同意不会进行沟通，除非是必要的沟通，这些沟通可能涉及将数据转移给公共机构、顾问或其他方，以履行法律义务或由多方进行供应。个人数据的转移 您的数据不会被转移到欧盟成员国或欧盟以外的第三国。特殊类别的个人数据根据欧盟法规第 9 条和第 10 条。 2016/679，您可以向公司提供可归类为“特殊类别的个人数据”的数据，即揭示“种族或民族血统、政治观点、宗教或哲学信仰或工会会员资格，以及基因数据、旨在唯一识别自然人的生物特征数据，与健康或性生活或性取向有关的数据”。
主题：根据艺术提供的信息。欧盟法规第 13 条2016/679 依据艺术。欧盟法规编号2016/679（以下简称“GDPR 2016/679”），其中包含有关个人数据处理方面对个人和其他主体的保护规定，我们希望通知您，您提供的个人数据将按照上述法律法规进行处理。数据控制者 数据控制者为 Audisio Specialità Alimentari Srls，注册办事处位于 Via Spegazzini, 2 - 10010 - Bairo (TO) 数据处理者 – （如适用）数据控制者为 Audisio Specialità Alimentari Srls 处理目的 您提供的个人数据对于履行工作关系、为我们公司供应或购买商品或服务是必要的。处理和储存方法 处理将以自动和/或手动方式进行，符合艺术的规定。 32 GDPR 2016/679 关于安全措施，由专门指定人员执行并遵守艺术规定。 29 GDPR 2016/679。我们通知您，遵守合法性、目的限制和数据最小化原则，根据艺术。 5 GDPR 2016/679，您的个人数据将被存储在实现收集和处理目的所需的时间内。沟通和传播的范围我们还告知您，所收集的数据绝不会被传播，未经您的明确同意不会进行沟通，除非是必要的沟通，这些沟通可能涉及将数据转移给公共机构、顾问或其他方，以履行法律义务或由多方进行供应。个人数据的转移 您的数据不会被转移到欧盟成员国或欧盟以外的第三国。特殊类别的个人数据根据欧盟法规第 9 条和第 10 条。 2016/679，您可以向公司提供可归类为“特殊类别的个人数据”的数据，即揭示“种族或民族血统、政治观点、宗教或哲学信仰或工会会员资格，以及基因数据、旨在唯一识别自然人的生物特征数据，与健康或性生活或性取向有关的数据”。