XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System视野
人工智能深度学习拓展了数据科学视野
通过大规模并行处理拓宽研究视野 为了让团队的并行处理能力实现质的飞跃，斯坦福数据实验室购买了一台 Dell Precision 7920 Tower 数据科学工作站 (DSW)。Dell Precision 7920 Tower DSW 与 NVIDIA 和其他领先的技术提供商（如 Canonical（Ubuntu 背后的公司，Ubuntu 是全球用于工作站 AI 的 Linux 操作系统））合作，是一款完全集成、随时可用的 AI 硬件和软件包。此软件包简化了用户设置，与裸机、自行构建的方法相比节省了数天时间，更不用说否则需要的配置工作了。
模拟视野缺损患者视觉效果的人工智能模型
视野（VF）是指人注视时所能看到的空间范围。正常单眼VF上侧为56°，下侧为74°，鼻侧为65°，颞侧为91°（1）。除生理盲点外，整个VF各部分光敏感度均正常，若发生VF缺损，视网膜光敏感度会降低，或出现VF暗点，不同类型的VF缺损仅在分布和深度上有差异（2）。许多疾病都可引起VF缺损，包括青光眼、视神经及视路疾病、视网膜病变、脑卒中或其他神经系统疾病（3-5）。VF检查是发现中枢和周边视觉功能障碍的重要方法。目前临床普遍采用自动静态阈值视野检查法，其中Humphrey场分析仪（HFA）的24-2策略是VF测试的金标准（6-8）。
拓展知识产权融资和估值的视野 2023
世界知识产权组织总干事 邓达伦，新加坡国民，于 2020 年 10 月 1 日开始担任世界知识产权组织（WIPO）总干事，任期六年。在被任命为 WIPO 总干事之前，他曾担任新加坡知识产权局（IPOS）局长，推动 IPOS 的战略转型，支持新加坡的创新型经济。在加入 IPOS 之前，1997 年至 2012 年期间，邓达伦曾在新加坡总检察长署和贸易和工业部担任过不同的法律职务。2016 年，他因在服务国家过程中表现出的卓越效率和能力获得新加坡总理公署颁发的公共行政奖章。邓达伦毕业于新加坡国立大学（法学学士，荣誉学位）和乔治城大学法学院（法学硕士，优异成绩）。他还参加了哈佛商学院的高级管理课程。他能说流利的英语和中文。
扩大技术视野 - 解锁印度的数字潜力
印度今天处于全球ICT行业的中心位置。该国的独特成就，包括最快的5G部署和数字公共基础设施（DPI）的实施，使印度成为全球ICT生态系统中的估算力量。已经是世界上第五大经济体，通过共同创建世界标准为6G奠定了基础，印度的视力旨在成为全球技术强国，印度政府决心创造一个有利的环境，以吸引该行业的投资。我们认为，借助所有基础支柱，现在是印度行业利益相关者增强其核心能力并为政府的万亿美元愿景做出贡献的时机。我诚挚地邀请大家参加今年的印度移动大会（IMC）活动，以便我们可以在这个全球数字创新时代就印度的地位进行整体，包容和未来的讨论。
光子学研究的未来视野2030及以后
新的2D材料也正在出现。这些建立在石墨烯上，首先发明了英国，仅几个原子厚。在此规模上，量子限制和表面效应产生独特的光学特性。它们的独特键合特性使将不同的半导体材料堆叠到分层异质结构中成为可能，从而产生复杂的，柔性的光电组件，可以将其安装在任何表面上。此外，由小于光波长的重复结构制成的超材料可以产生自然界中找不到的光学特性。诸如大甚至负屈光度指数之类的属性提供了以前认为是不可能的决议的成像，并创造了“隐形”披肩的有趣前景。
始终使用空间数据中继保持视野连通
实时数据传输 每个 MEO 区域内的连续联络通道可实现传感器数据在捕获后立即传输。立即下行您的任务数据，无需等待下一次地面站通行。消除海洋或无法进入的地区的联络空白。为战区内运营、天气、海事和态势感知用例和产品提供实时数据或图像。利用连续上行链路实时指挥 LEO 资产或软件和数据上传。
行为克隆您需要的一切吗？了解模仿学习中的视野
模仿学习（IL）旨在通过从演示中学习来模仿专家在顺序决策任务中的行为，并已广泛应用于机器人技术，自动驾驶和自动回归文本生成。最简单的IL方法是行为克隆（BC），被认为会导致样本复杂性，并对问题视野的不利二次依赖性依赖，激发了各种不同的在线算法，这些算法在对数据的更强假设以及学习者访问专家的访问方面具有改进的线性范围依赖性。我们从学习理论的角度重新审视了离线和在线IL之间的明显差距，重点是可实现的/良好的设置，其中包括一般政策类别，包括深层神经网络。通过对对数损失的行为克隆进行新的分析，我们表明，只要（i）控制累积回报的范围，并且（ii）控制政策类别的监督学习复杂性的适当概念。将我们的结果专门用于确定性的固定策略，我们表明，离线和在线IL之间的差距比以前想象的要小：（i）可以在密集的奖励下实现离线IL的线性依赖性（与以前仅在线iL中可以实现的知识相匹配）； （ii）在政策类别的情况下，在线IL也无法随着对数损失的影响，即使在Manign MDP中也无法改善离线IL。我们通过对标准RL任务和自回归语言生成的实验来补充我们的理论结果，以验证我们发现的实际相关性。
加州走在前列：引领人工智能走向道德视野
关于州政府和一般政府 人工智能 (AI) 已成为一项重大的技术进步，尤其是在加利福尼亚州。加利福尼亚州是创新和人工智能开发的全球领导者，拥有全球 50 大人工智能公司中的 35 家，并在全球人工智能相关专利、学术文章和企业投资中占有相当大的份额。这项快速发展的技术正在改变行业和我们的日常生活，展示出其广泛的影响和潜力。然而，人工智能的增长和融合也带来了重大挑战和风险。正如人类社会中存在显性和隐性偏见一样，如果没有适当的防护和安全保障，人工智能也能够反映和放大这些偏见。此外，人工智能还存在风险，一方面可能存在不良行为者利用该技术造成伤害，另一方面可能存在人工智能意外出现的可能被滥用的能力。为了应对州政府中人工智能的这些加速发展和应用，州长加文·纽瑟姆于 2023 年 9 月签署了行政命令 (EO) N-12-23。为了充分利用人工智能造福社会的好处并防止潜在的危害，该行政命令为加州的方法提供了框架，重点是塑造合乎道德、透明和值得信赖的人工智能的未来，同时保持全球人工智能的领先地位。鉴于技术环境瞬息万变，加州现在必须努力解决如何利用新技术的问题，同时坚定不移地确保在公共部门合乎道德地应用和使用这些工具。
2018 – 2019 年水务行业 GIS 功能 - 空间视野
面对空间和相关技术的持续重大变化以及不断发展的业务需求，人们认为大多数组织将受益于更定期地制定战略地理空间路线图，以规划如何适应和利用这些动态来实现更好的组织成果。此类战略需要基于对组织、其人员、流程和技术的全面审查。这种类型的练习可用于提高高级管理层对任何 GIS 投资所产生的商业价值的认识，并更好地理解和支持 GIS 对组织的贡献。
基于PCB CT CT图像元素分割的多尺度本地视野重建
元素分割是基于计算机断层扫描（CT）技术的印刷电路板（PCB）无损测试的关键步骤。近年来，自我监督预处理技术的快速发展可以在没有标记样品的情况下获得一般图像特征，然后使用少量标记的样品来解决下游任务，这在PCB元素细分中具有良好的潜力。目前，最初已在PCB CT图像元素分割中应用了掩盖图像建模（MIM）预审计模型。然而，由于PCB元素的尺寸较小，诸如VIA，电线和垫子等PCB元素的尺寸较小，因此全局视野具有单个元素重建的冗余，这可能会损害模型的性能。基于此问题，我们基于PCB CT图像元素分割（EMLR-SEG）的多尺度局部视野重建，提出了一个有效的预处理模型。在此模型中，首次将教师指导的MIM预处理模型引入到PCB CT Image元素分割中，并提出了一个多尺度的本地视野提取（MVE）模块，以通过专注于本地视野来降低冗余。同时，使用了一个简单的4转化器模块解码器。实验表明，EMLR-SEG可以在我们提出的PCB CT图像数据集上实现88.6％MIOU，该数据集超过了基线模型，该数据集超过1.2％，训练时间降低了29.6小时，在相同的实验条件下降低了17.4％，在同一实验条件下减少了17.4％，这反映了EMLR-SEG在绩效和绩效方面的优势。