XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System解决
ADS-B可伸缩性解决方案和飞行数据处理
航空旅行已成为人们生活中必不可少的一部分。不仅是为了方便起见，而且是因为它是前往遥远国家的最快方式，有时涵盖了其他运输方式可能需要几天甚至几个月的距离。因此，航空业的竞争加剧和降低的飞行成本使航空旅行更加负担得起，从而使其能够吸引更多的受众。到2023年，全球航空业为大约45亿乘客提供了服务。根据2021年的数据，任何给定时间的空气中估计的平面数为15,500至17,500。随着航空业的发展，全球飞行数量增加了，因此进行更好的飞机跟踪和安全性的必要性变得更加至关重要。确保乘客安全的需求推动了新技术进步的发展。这是ADS-B（自动依赖性监视广播）技术发挥作用的地方，可以增强飞机跟踪并提高空中交通管理的效率。ADS-B技术通过在飞机的速度，高度和位置提供实时数据来提供帮助，从而可以更准确，更安全地跟踪飞机。尽管有好处，但实现全球ADS-B覆盖范围仍然是一个重大挑战。传统的部署方法通常受到高成本和后勤障碍的阻碍，尤其是在稀缺地面站的农村和服务不足的地区。然而，巨大的尚未开发的潜力在于将这一基础设施分散，并激励个人有助于扩大ADS-B覆盖范围。目前，营利性公司主导了ADS-B地面站基础设施，导致可扩展性缓慢和诸如土地租金和维护之类的高昂经常性成本。此覆盖范围不仅会影响航空安全性，而且还限制了利用ADS-B数据来用于更广泛用例（包括物流，研究和情报收集）的能力。derad网络在这一点上步骤，并授权个人使用便宜且易于安装的设备建立和操作ADS-B地面站。参与者被DRD令牌激励，创建了一个互惠互利的系统，其中贡献者在增强全球航空安全的同时获得奖励。通过分散ADS-B基础架构，DERAD网络克服了传统系统效率低下，实现了更快的可扩展性和较低的成本。该模型提高了航空安全性，并为ADS-B数据的创新应用创造了机会。例如，研究人员，记者和物流公司可以访问分散的市场以获取实时飞行数据，从而在跟踪和分析中解锁了新的可能性。derad网络将复杂的集中系统转换为可访问，可扩展的解决方案，为全球空中交通管理设置新标准
解决方案对压电纳米纤维垫的吹旋旋
Ishaac Cands 1,2,4，Rhedeaaugif 5，Madeleine Commerc 5，Jibrand Khaliq 5，Islam ShyhaIshaac Cands 1,2,4，Rhedeaaugif 5，Madeleine Commerc 5，Jibrand Khaliq 5，Islam Shyha
私营部门采购人工智能解决方案的指南
负责任的 AI 采购的基础在于一个整体框架，该框架以道德和可持续性为核心，推动业务目标、商业目标和数据战略，所有这些都得到持续治理、合规和风险战略的大力支持。这些要素之间存在潜在的相互联系，这些细微差别应在实施过程中考虑在内。制定框架的目的是确保商业企业对 AI 系统的采购以道德原则为基础，并有强有力的治理来确保应用这些原则，从而减轻偏见并提高复原力。AI 采购框架提供了全面的方向性指导，而不是规定性规则，因为这些因素适用于 AI 解决方案或企业的程度可能有很大差异。虽然它与行业无关，但可能存在特定行业的问题，而该框架并非旨在解决这些问题。
ENG_深入探讨水资源新解决方案 - 10 月 24 日 - 威立雅
5 *根据 GWI/内部市场对资本支出（不包括建筑工程、设备和化学品运营支出）的估计，对整个服务市场的估计所有轨迹数据均以恒定汇率表示
基于自然的解决方案（NBS）蓝图
去年的全球平均温度达到了工业前基线的1.45°C，助长了极端天气和其他事件，并在2023年造成了数十亿美元的经济损失。1个前所未有的自然损失率已经在影响业务，因为全球GDP的一半以上是中等或高度依赖自然的。2不平等现象正在侵蚀我们对我们的政治和经济体系的信任，并限制了经济增长。3随着压力继续增加公司，促使他们对气候变化，自然损失和不平等行动采取行动，自然行动提供了一个重要的解决方案集：超过1/3的所有气候缓解措施，必须采取以实现巴黎协议的1.5ºC目标，可以由基于自然的解决方案提供。4目前，每年$ 5TN的私人财务流量对自然产生了直接的负面影响。5
教育中的人工智能 (AI)：解决 K-12 环境中的社会和道德挑战
摘要：人工智能 (AI) 结合了算法、机器学习和自然语言处理的应用。AI 在教育领域有多种应用，例如自动评估和面部识别系统、个性化学习工具和微博系统。这些 AI 应用有可能通过支持学生的社交和认知发展来提高教育能力。尽管具有这些优势，但 AI 应用仍存在严重的伦理和社会缺陷，而这些缺陷在 K-12 教育中很少被考虑。将这些算法融入教育可能会加剧社会现有的系统性偏见和歧视，使来自边缘化和服务不足群体的学生的隐私、自主权和监视问题长期存在，并加剧现有的性别和种族偏见。在本文中，我们探讨了 AI 在 K-12 教育中的应用，并强调了它们的道德风险。我们引入教学资源，帮助教育工作者应对整合人工智能的挑战，并提高 K-12 学生对人工智能和道德的理解。本文最后提出了研究建议。
高后果 AI 风险管理的可行指南：迈向解决 AI 灾难性风险的标准
1 对于本文档的大部分内容，许可均符合 CC BY 4.0 许可证 ( https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ )。有关本文档第 3.2.2.1 节、3.4.2.1 节和附录 1 部分内容的合理使用许可，这些部分内容包括或改编自 NIST 出版物（例如 SP 800-30）的段落，请参阅 NIST 许可证的合理使用条款，网址为 https://www.nist.gov/open/license 。（在第 3.2.2.1 和 3.4.2.1 节中，我们从 NIST SP 800-30 的表 H-2 中引用了“关键基础设施部门受损或丧失能力”一词，并从 NISTIR 8062 中引用了“对民主制度和生活质量的影响”一词。本文件第 3.2.2.1.2 节中的影响评级类别与 NIST SP 800-30 的表 H-3 非常接近，只是我们使用“国家或整个社会”而不是“国家”，并且我们添加了一个副标题“可能导致社会严重或灾难性后果的因素包括”以及该副标题下的相关材料。）有关第 3.3 节中包含联合国出版物摘录的部分的权限，请参阅 https://shop.un.org/rights-permissions 。
电源解决方案集团
在电力业务方面，随着向可再生能源的转变，业务结构随着电力系统的分散化和数字化而发生变化。本公司集团正致力于通过整合供应方（发电）和需求方（零售）来提高整个电力价值链的业务价值，同时优化我们的投资组合，目标是到 2030 财年将可再生能源发电能力与 2019 财年相比翻一番（从 3.3 GW 增加到 6.6 GW）。随着全球脱碳趋势的增强，我们打算通过战略性地减少现有的火力发电能力并转向不排放温室气体的零排放火力发电来实现脱碳，目标是到 2050 年实现 100% 非化石发电组合。此外，为了充分利用我们的集体能力，我们将通过与其他内部业务集团合作，利用日本当地的可再生能源资源，通过综合 EX/DX 计划促进地区振兴。