XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System背景信息
父背景信息
从1700年代后期开始，发生了一些显着的事情：死亡率下降。随着农业和生产的新技术以及健康和卫生的进步，更多的人在青春期生活，增加了平均预期寿命，并为人口增长创造了新的轨迹。这种突然的变化在理解出生率和死亡率之间的相关性方面发生了转变，直到那个点，无论位置如何，这两者都相对平等。在过去的300年中，由于一个国家内的出生与死亡率之间的关系，人口统计数据一直在发展。这种全球现象的观察和文档已经产生了一个模型，即人口过渡模型，该模型有助于解释和理解人口人群的变化。使用人口统计学模型，人口统计学家可以根据其在五个阶段之一的位置的安置，然后传递该数据，以解决该国当前的人口增长，然后传递该数据，用于解决一个国家和整个国家的经济和社会政策。
背景信息 - 英飞凌科技
公司已与领先的软件供应商建立了战略合作关系，支持先进的信息娱乐功能。英飞凌于 2001 年 7 月 17 日宣布与瑞典 Mecel 建立合作关系。扩展了其为汽车系统 OEM 客户提供信息娱乐应用蓝牙短距离通信系统解决方案的能力。该公司与总部位于加州的 Trimble 建立了长期合作伙伴关系，提供全球定位系统 (GPS) 技术。主要产品 英飞凌是使用 C16x 架构和屡获殊荣的 32 位 Tricore 架构为汽车应用生产片上系统解决方案的领导者。英飞凌的产品组合还包括信息娱乐专用微控制器、蓝牙、蜂窝和 GPS 控制器，以及高频 IC、功率半导体、LED 和光收发器。
背景信息资格要求一般...
一直在国家，地区或国际问题中产生高质量，创新，创造性和相关内容。始终如一地生产了对目标受众产生真正和切实影响的工作，从而产生了一系列的作品，这些作品产生了全国影响和/或导致相关人员的福祉。为他/她的新媒体努力而获得了区域或国际奖。有一个强大的社交媒体存在示例：Instagram，Facebook，X（以前为Twitter），Tiktok。
童军活动战略背景信息
• 目标：目标涵盖了影响声明或优先事项实现后成功的具体目标。这些目标旨在确保通过地方、国家、地区和世界层面的行动来实现这些目标。 • 基本术语定义：定义表明影响声明或战略优先事项中使用的一些术语的含义，以确保集体理解。有些定义并非基于声明的文字，但对于建立童军在这一领域的知识至关重要。 • 进一步阅读：进一步阅读部分将每个声明与内部和外部资源联系起来，以帮助提供更多关于主题的见解。这些文章、网页和文件将使童军组织能够更多地了解影响声明或战略优先事项。在影响声明的背景信息中，增加了一个关于童军将如何做出贡献的附加部分。影响声明表明了我们希望十年后生活的世界，因此关于童军将如何做出贡献的这一部分旨在概述童军自己可以采取的行动的更具体的例子和目标，以加入实现那个世界的努力。本背景资料旨在为会员组织提供有关该战略的更多信息和指导，以便整个运动更深入地了解大会文件 5B 中的童军战略。世界童军大会不会考虑修订本背景资料。
背景信息电子动作是我们的驾驶...
雷根堡，2024年6月26日，社会和经济框架当前的十年的特点是移动性向电气化驱动系统转移。全球对全球变暖和空气污染的认识正在增长。这不仅在立法层面（更严格的法规），而且在更广泛的人群（对环保技术的需求）中导致了明显的方向变化。在个体迁移率领域，电气化车辆驱动器被认为是清洁，无局部发射且高效的迁移率最重要的技术先驱。电气化的挑战之一是同时以不同形式需要它，因为它旨在支持汽车制造商的几个战略目标，以遵守计划中的CO 2车队限制。因此，他们需要针对不同车辆细分市场和价格类别的具有成本效益的解决方案，以便能够尽可能满足所有客户的用例。除了电池供电的车辆外，电气化还可以启用低压和高压混合动力车，以及带有燃料电池的电动汽车作为能量转换器。和未来车辆架构的共同点是电动驱动器。专家预测
利用移民背景信息个性化对话
为了保持任务的连续性，最近人们研究了跨不同实施方案迁移对话式 AI 代理，以进一步改善用户体验。然而，这些可迁移代理在与用户对话时缺乏对用户信息和迁移设备的上下文理解。这就引出了一个问题：当代理迁移到实施方案以根据上下文预测下一句话语时，他会如何表现。我们从具有迁移上下文的众包工作者之间的对话中收集了一个数据集，该数据集涉及代理迁移到的实施方案的不同环境（公共或私人）中的个人和非个人话语。我们在有和没有迁移上下文的数据集上训练了生成模型和信息检索模型，并报告了定性指标和人工评估的结果。我们相信，迁移数据集将有助于训练未来的可迁移 AI 系统。
解剖背景信息是否可以改善 3D U-Net......
摘要：需要有效、稳健且自动化的脑肿瘤分割工具来提取对治疗计划有用的信息。最近，卷积神经网络在识别磁共振 (MR) 图像中的肿瘤区域方面表现出色。情境感知人工智能是开发用于计算机辅助医学图像分析的深度学习应用程序的一个新兴概念。当前研究的很大一部分致力于开发新的网络架构，以通过使用情境感知机制来提高分割准确性。在这项工作中，研究了以白质 (WM)、灰质 (GM) 和脑脊液 (CSF) 掩模和概率图的形式添加来自大脑解剖结构的情境信息是否能改善基于 U-Net 的脑肿瘤分割。 BraTS2020 数据集用于训练和测试两个标准 3D U-Net (nnU-Net) 模型，除了传统的 MRI 图像模态外，这两个模型还使用二元掩模 (CIM) 或概率图 (CIP) 形式的解剖上下文信息作为额外通道。为了进行比较，还训练了一个仅使用传统 MRI 图像模态的基线模型 (BLM)。从整体分割准确度、模型训练时间、领域泛化以及对每个受试者可用的 MRI 模态较少的补偿方面研究了添加上下文信息的影响。在官方 BraTS2020 验证数据集（125 名受试者）上，BLM、CIM 和 CIP 的中位 (均值) Dice 分数分别为 90.2 (81.9)、90.2 (81.9) 和 90.0 (82.1)。结果表明，在比较基线模型和上下文信息模型的 Dice 评分时，即使单独比较高级别和低级别肿瘤的性能，也没有统计学上显著的差异（ p > 0.05）。在少数看到改善的低级别病例中，假阳性的数量减少了。此外，在考虑模型训练时间或领域泛化时没有发现任何改进。只有在补偿每个受试者可用的 MR 模态较少的情况下，添加解剖上下文信息才能显著改善（ p < 0.05）整个肿瘤的分割。总之，当使用二元 WM、GM 和 CSF 掩模或概率图形式的解剖上下文信息作为额外通道时，分割性能并没有整体显著改善。
背景信息re。卢森堡未来基金（LFF 1）
卢森堡，2023年3月17日背景信息。卢森堡未来基金（LFF 1）LFF 1是一项股票投资授权，在SNCI（1.20亿欧元）和EIF（3000万欧元）之间的总承诺量为1.5亿欧元。lff 1在伞状结构下运营，并为风险投资（VC）基金投资专门的隔间与投资基金一起投资于公司。它于2015年推出，其活跃的投资期在第4季度结束。因此，根据LFF 1和LFF 2将无需进行新基金或共同投资，将作为继任倡议。截至2022年12月31日，LFF 1投资组合包括以下列出的风险投资基金承诺：面料风险投资基金2021：VC基金投资于分散的网络技术，包括支持区块链的基础架构。GPBullhound Fund V：VC基金在一系列创新技术领域进行投资。中间游戏风险投资基金I：VC基金投资与金融技术相关的Ventures。圣骑士欧洲网络基金：VC基金主要投资于网络安全技术。LFF 1投资组合还包括以下共同投资以及所指出的投资资金。金融科技领域的GmbH（与Lakestar II LP基金）交叉亮相。网络安全部门的Cyberhedge Europe（与圣骑士欧洲网络基金）。Pagantis（与Prime Ventures IV基金）在金融科技领域。金融科技领域的Lendinvest Limited（与GP Bullhound Fund IV）。金融科技领域的Solarisbank AG（与Lakestar II LP基金）。新空间行业的Spire Global Inc.（与RRE领导者一起）。新空间行业的ICEYE（与OTB基金）。Northstar（带电视系统）在新的太空行业中。新空间行业中的ClearSpace（带有OTB基金2）。通过其投资活动以及卢森堡创新生态系统的主要参与者的大力支持，LFF 1确立了自己的催化剂，成为国际初创企业和投资基金愿意在卢森堡建立业务的催化剂。LFF 2现在正在继续这项活动，从而进一步增强了卢森堡的经济。