XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System解放出来
守护者理想
在最广泛的作战领域捍卫国家利益、威慑潜在对手，是我们国家最新武装部队的使命。我们的设计精简而敏捷，这更凸显了每个人的贡献和承诺的重要性。我们的力量必须是多元化的，利用我们多元化人口固有的力量来保卫国家。我们将消除部队各要素之间不必要的障碍，在新的统一部队结构下释放每一位卫士（无论是军人还是平民）的潜力。此外，我们将部署力量倍增技术和工具，使卫士能够集中精力了解、预测和超越我们的潜在对手。随着时间的推移，我们将利用流程自动化和人工智能，将我们的卫士从日常重复性任务中解放出来，这样他们就可以加速创新努力，并想出新方法，让我们的潜在对手陷入困境。这样一来，我们将创建军队第一个真正的数字化服务。
太阳能光伏能源：优点和缺点
太阳能光伏能源就是利用基于光伏效应的概念将阳光直接转化为电能。光伏效应用于发电和光传感器。当太阳辐射照射到光电电池（称为太阳能电池板）的表面上时。当被称为光子的微小光能包被电子捕获时，它们会释放出足够的能量将电子从其宿主原子中解放出来。在电池的上表面附近有一个单向膜，称为 pn 结。太阳能电池板有三种类型：光伏电池、热能电池和热力学电池。光伏电池有三种类型：晶体硅电池、薄膜电池、有机电池和钙钛矿电池。晶体硅电池是从二氧化硅中提取的，它们会产生后一种形式，其中还包括从沙子中提取的石英。
纳米级-RSC Publishing
重金属是严重危险的污染物，由于食物链中的积累，公共卫生造成了急性危险。在水相和河流系统中的沉积物之间解密其运输机制，不仅对于追踪其排放源至关重要，而且对于制定补救策略和可持续发展措施以保护水生生态系统至关重要。这项研究对越南北部关键经济区的一部分Hai Duong的市政河道系统进行了全面而有条理的研究。调查结果表明，高风险元素主要从城市径流，污水排水和工业废水排放中解放出来，而低风险金属主要归因于岩性起源。这些观察结果将为地方当局提供有价值的参考，以实施在Hai Duong Province地面水域管理有毒金属的及时监督和解决方案。
算法开发的最佳实践
推动核医学领域 AI 算法发展的炒作与对 AI 某些缺陷的担忧相抵消 ( 1 )。鉴于 AI 的众多潜在优势，人们对 AI 的热情是有道理的：AI 可以将医生和工作人员从重复性任务中解放出来，加速耗时流程，增强图像量化，提高诊断的可重复性，并提供临床可操作的信息。AI 有望使核医学超越某些人类的局限性和偏见。另一方面，AI 容易受到独特偏见的影响，这些偏见与人类专家通常犯下的偏见不同。人们对许多已发表的 AI 研究中所提出的主张的可重复性 ( 2 ) 和经过训练的算法的普遍性 ( 3 ) 也存在合理的担忧。必须解决这些严重问题，以确保算法赢得护理提供者和护理接受者的信任 ( 4 )。
流动宣言
《机动宣言》提供了一个概念框架来解决当前的问题。它侧重于如何组织、训练和装备我们当前和未来的空军和工具部队。我们的宣言力求将指挥权从对作战人员的限制中解放出来。现在是时候展示机动部队为当前战斗带来的适应性，以及我们将为下一场战斗带来的机动部队。如果我们做不到这一点，我们国家历史上的空中机动优势将受到威胁，有可能对联合部队和国防部的战略作战要务造成致命后果，而空中机动是其中不可或缺的一部分！为了摆脱这场危机，我们必须利用我们现有的工具以及运用它们的新战术、技术和程序，以大胆、颠覆性、面向解决方案的行动推动未来。我们必须从战略上审视整个预算周期，以确保在失败之前拥有我们所需的未来工具。
洛夫莱斯夫人的反对：图灵与哈特里关于数字计算机意义的争论，1946-1951 年
摘要——机器能思考吗？或者它们能做“我们所知道的命令”让它们做的事情吗？是否应该将机器从奴役中解放出来，给予它们“公平竞争”的机会，让它们“在所有纯智力领域与人类竞争”？或者这应该与一种贬低“人类理性”的时尚和一条“直接通往纳粹主义”的道路联系起来？战后几年，艾伦·图灵和道格拉斯·哈特里就这些问题展开了辩论，他们对数字计算机作为一种新科学技术的解释不同。哈特里强调了它前所未有的计算速度，并设想了它在物理、后勤、能源和战争中的应用。图灵设想了它在生物学和认知方面的应用，强调了它在智力上超越人类的潜力，包括被认为是人类独有的能力，哈特里通过调动艾达·洛夫莱斯的笔记来淡化这些能力。本文探讨了图灵和哈特里的争论，并将他们的立场与他们对战后英国的看法进行了比较。
NLP 如何造福法律体系：法律人工智能综述
法律人工智能（LegalAI）专注于应用人工智能技术，特别是自然语言处理技术，为法律领域的任务提供帮助。近年来，LegalAI 迅速引起了人工智能研究人员和法律专业人士的关注，因为 LegalAI 有利于法律体系，将法律专业人士从文书工作的迷宫中解放出来。法律专业人士经常思考如何从基于规则和基于符号的方法中解决任务，而 NLP 研究人员则更多地专注于数据驱动和嵌入方法。在本文中，我们描述了 LegalAI 研究的历史、现状和未来方向。我们从法律专业人士和 NLP 研究人员的角度说明了这些任务，并展示了 LegalAI 中的几个代表性应用。我们进行实验，深入分析现有工作的优缺点，探索未来可能的方向。您可以从 https://github 找到我们工作的实现。com/thunlp/CLAIM 。