XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System能应
太阳能应用中的机器学习弧检测的模拟前端参考设计（Rev. A）
•提高安全性：MMWave雷达可以通过检测障碍物并提醒骑手的潜在危害来帮助防止事故，与其他传感器相结合：可以与其他传感器集成到其他传感器，例如相机，例如相机（例如，通过更全面地为周围的环境）提供更全面的环境•通过更加舒适的骑手体验：MMWave Radar的自动骑行和自动的骑行，并自动地骑行，并自动骑行，并自动骑行，•MMWave Radar的骑行，以自动的骑行，并为您提供舒适的骑行，并将其自动骑行，可靠性：在雨，雾，雪，灰尘和其他具有挑战性的环境条件下提供一致的性能•自适应功能：Texas Instruments提供广泛的MMWave雷达设备和可自定义的软件设计，以满足不同端设备的需求和不同的端设备的需求
对人工智能应用的理论见解...
摘要：目的：本文的目的是探索和初步对人（社会经济）地理和空间管理中人工智能（AI）的理论潜力进行分类。该研究突出了AI方法与地理分析相交的关键领域，重点是它们的概念含义。设计/方法论/方法：本文提出了描述性评论，采用基于存储库，观察和案例研究分析的范围文献综述。已经开发了人工地理中AI应用主要领域的全面表格汇编。的发现：从人工智能技术实施结果的角度来看，有必要区分AI应用的两个领域：科学（分析）和务实 - 应用，尽管它们保持互连。实现目标需要对人类地理的内部结构作为一门科学的内部结构（分为子学科的分裂）及其实用的对应物 - 空间管理和计划。在社会经济背景下对GEOAI应用的文献综述表明，城市和未来的城市概念构成了各种AI方法实施的主要领域。实际含义：这项研究的结果主要是理论上的，为进一步探索人类地理和空间管理中的AI应用提供了基础。研究没有提出立即实用的解决方案，但它提供了一个概念框架，可以指导未来的研究并激发该领域的方法论进步。JEL分类：B49，C00，C18，C45。独创性价值：本文解决了理论问题。内容可以作为讲座的基础，也可以作为该领域其他出版物的参考。关键词：人类地理，人工智能，地理，地理，GIS，空间管理，空间经济。纸质类型：研究文章。研究资金：由科学部长在“区域卓越倡议”下共同资助。
b'摘要\xe2\x80\x94准确估计充电状态 (SOC) 对于储能应用中电池管理系统 (BMS) 的有效和相对运行至关重要。本文提出了一种结合卷积神经网络 (CNN)、门控循环单元 (GRU) 和时间卷积网络 (TCN) 的新型混合深度学习模型，该模型结合了 RNN 模型特征和电压、电流和温度等非线性特征的时间依赖性，以与 SOC 建立关系。时间依赖性和监测信号之间的复杂关系源自磷酸铁锂 (LiFePO4) 电池的 DL 方法。所提出的模型利用 CNN 的特征提取能力、GRU 的时间动态建模和 TCN 序列预测强度的长期有效记忆能力来提高 SOC 估计的准确性和鲁棒性。我们使用来自 In\xef\xac\x82ux DB 的 LiFePO4 数据进行了实验，经过处理，并以 80:20 的比例用于模型的训练和验证。此外，我们将我们的模型的性能与 LSTM、CNN-LSTM、GRU、CNN-GRU 和 CNN-GRU-LSTM 的性能进行了比较。实验结果表明，我们提出的 CNN-GRU-TCN 混合模型在 LiFePO4 电池的 SOC 估计方面优于其他模型。'
b'摘要\xe2\x80\x94准确估计充电状态 (SOC) 对于储能应用中电池管理系统 (BMS) 的有效和相对运行至关重要。本文提出了一种结合卷积神经网络 (CNN)、门控循环单元 (GRU) 和时间卷积网络 (TCN) 的新型混合深度学习模型，该模型结合了 RNN 模型特征和电压、电流和温度等非线性特征的时间依赖性，以与 SOC 建立关系。时间依赖性和监测信号之间的复杂关系源自磷酸铁锂 (LiFePO4) 电池的 DL 方法。所提出的模型利用 CNN 的特征提取能力、GRU 的时间动态建模和 TCN 序列预测强度的长期有效记忆能力来提高 SOC 估计的准确性和鲁棒性。我们使用来自 In\xef\xac\x82ux DB 的 LiFePO4 数据进行了实验，经过处理，并以 80:20 的比例用于模型的训练和验证。此外，我们将我们的模型的性能与 LSTM、CNN-LSTM、GRU、CNN-GRU 和 CNN-GRU-LSTM 的性能进行了比较。实验结果表明，我们提出的 CNN-GRU-TCN 混合模型在 LiFePO4 电池的 SOC 估计方面优于其他模型。'
人工智能应对气候变化...
本路线图是团队努力的成果。我们感谢过去六个月审阅草稿章节和/或帮助研究本路线图的许多专家。特别感谢 Laura Cozzi、Antonia Gawel、Savannah Goodman、Mars Hanna、Nicole Iseppi、Noah Kauffman、Meg King、Cheryl Lafleur、Amy Luers、Matthew Lundgren、Priyanka Mahat、Ning Qi、Josh Parker、David Patterson、Nicolas Schunck、James Slider、Thomas Spencer、Jed Sundwall 和 Tess Turner。任何错误当然都是我们自己的。我们特别感谢 ICEF 秘书处、ICEF 指导委员会（特别是其主席 Nobuo Tanaka）、新能源和工业技术发展组织 (NEDO)、日本能源经济研究所的专家以及我们出色的编辑和设计团队（特别是 Kathryn Lindl 博士、Janelle Cataldo 女士和 Jeannette Yusko 女士）提供的支持。
肯尼亚人工智能应用媒体指南
肯尼亚媒体格局正在经历人工智能 (AI) 推动的变革。这项强大的技术为内容创作、分发和受众参与提供了令人兴奋的可能性。然而，这些好处背后也存在着重大挑战，需要负责任地使用。这份全面的指南为媒体企业和记者提供了知识和工具，以充分利用人工智能的潜力并管理其风险。我们探索了肯尼亚目前围绕人工智能的法律环境，确保遵守国家法规。该指南深入探讨了人工智能在媒体实践中的各种应用，从个性化内容到自动化任务和人工智能生成的媒体。该委员会借鉴了肯尼亚宪法、人权框架和联合国教科文组织关于人工智能伦理的建议等全球最佳实践，制定了道德使用的关键原则。
备忘录 - 人工智能应用预期 - 2024 年 11 月
备忘录 致：院长、VCAA、副院长、主席和主任 发件人：William B. Davis，主管学术参与和学生成就的副教务长 主题：教务长办公室对 WSU 不同环境中使用 AI 的期望 日期：2024 年 11 月 4 日 学术期望 WSU 支持教师选择最适合其学科和特定课程环境的教学法。因此，教师有权允许或禁止使用任何生成式 AI 工具。这一决定伴随着准确、清晰地向所有校区参加 WSU 课程的学生传达 AI 政策的义务。此外，由于课程嵌入在课程中，因此教师必须与提供学位和证书的课程合作，在一系列课程或整个学习课程中制定 AI 期望。教务长办公室希望每位教师都设定明确的期望和政策，以了解其课程中可接受的 AI 使用。教师必须在每门课程大纲中，甚至在每次评估中，清楚地表明其课程有关 AI 使用的政策。我们希望学生在课堂评估中准确透明地说明 AI 的使用情况。提醒我们的教师和课程教师，您无需孤立地努力使您的课程适应新的 AI 格局。WSU 写作计划提供了使用 AI 写作的指导（可在此处获取），转型变革计划领导与 AI 相关的 PIT Stop，全球创新集团也提供培训和研讨会。Percipio 中也提供一般 AI 培训。教务长的 AI 委员会将继续建立合作伙伴关系，为教师和学生提供更多机会在课堂上学习和使用 AI。非学术行政服务和工作流程教务长办公室支持将生成性 AI 应用于工作流程，这可以帮助教师和员工提高行政流程和沟通效率。但是，个人必须负责任地使用生成式人工智能，并始终关注私人和受保护数据的安全。负责任的使用包括确保人工智能用户了解生成式人工智能的应用和局限性，同时确保任何生成式人工智能的使用都是合乎道德的，并符合大学的政策和法规。提醒一下，WSU 的个人员工和单位无权签订服务协议或以其他方式使用开源人工智能技术进行使用 WSU 非公开机构数据的活动，
固定式储能应用中的电池
自 2019 年以来，英国政府承诺实现具有法律约束力的净零排放目标，即到 2050 年将温室气体排放量减少 100%。英国电力行业的目标是到 2030 年实现零碳电力（取决于供应安全）。2 为实现这一目标，需要部署大量可再生能源发电（即风能和太阳能）来取代基于化石燃料的发电。英国政府已设定到 2030 年可再生能源发电量达到 140 吉瓦的目标。3 尽管实现这些部署目标的可能性受到质疑，4 政府仍致力于推广可再生能源并在 2030 年前实现零碳电力，最近的 AR6 拍卖成功 5 以及致力于开发清洁能源项目的公共投资机构 Great British Energy 的成立就是明证。6
美国风能应急响应计划 (ERP)
US Wind 在整个项目生命周期中都会完成这些阶段。从风电场的设计到我们的员工执行工作任务时使用的操作程序，项目的所有阶段都需要进行风险评估。US Wind 将确定最高和最可能的风险，并制定程序和预防措施，以消除不必要的风险并减轻剩余的风险。US Wind 还将培训并定期演练其人员和承包商，以确保做好应对紧急情况的准备。在紧急情况下，受过培训的人员将安全地应对事件，并将使用 ICS 原则进行组织。在整个紧急情况下，他们将继续专注于拯救生命、保护环境和保护财产。紧急情况发生后，US Wind 的 HSSE 团队将对事件的根本原因进行调查，以
数据和工程管理是人工智能应用的基础
我们收集媒体提及各种技术的数据。定期收集数据。我们需要将估算准确率提高至少20%。同样重要的是要考虑到技术可能属于不同的行业并具有不同的生命周期。级别需要从 10 个类别汇总到 3 个类别。