XiaoMi-AI文件搜索系统
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2022 年年度报告
你们很多人都注意到了，我们宣布我将从 2023 年 6 月 1 日起转任执行董事长。过去六年，包括首席运营官年在内，能够担任霍尼韦尔首席执行官，我感到非常荣幸。我们为数字化能力（内部和面向客户的产品）的转变、供应链的简化和转型以及 Forge 软件产品的推出感到非常自豪。此外，我们继续专注于创新，以继续获得市场份额，同时也在量子计算、无人机、可持续性技术和建筑节能等领域开发我们的“突破性”技术。我们所有的运营能力都以我们的操作系统加速器为基础，它一直在扩展并为我们更有效地运营业务提供指导。我们还创造了超过 500 亿美元的市值。
劳伦·克瑙森伯格女士 空军部长办公室首席信息官 待定
背景软件生命周期——开发、分发和维护开源软件产品的生命周期大致可以分为开发、分发和维护。开发是指指定软件的功能并编写代码来实现所需的功能；分发是指适当地打包软件并将其提供给最终用户（在软件依赖关系的情况下，最终用户可能是软件开发人员）的过程；维护是指修复错误（通常称为“bug”）、更新软件以保持与其他软件和硬件系统的兼容性以及将任何更新纳入该软件依赖关系的过程。由于现代敏捷软件具有不断发展的特性，这些生命周期阶段经常有很大重叠，功能会定期添加到不断分发和维护的软件中。
基础模型时代的人工智能原生系统_挑战与机遇
近年来，人工智能 (AI) 在处理大量数据和产生可操作见解方面取得了惊人的进步。它对各个行业的影响是显而易见且显著的，影响、改善甚至彻底改变了整个行业。近几个月来，生成式人工智能的兴起及其根据给定输入或上下文生成新内容（例如自然语言文本或视频）的能力 [1]，成倍地提高了人们对人工智能在创新、行业转型、新业务机会和运营简化方面所能提供的期望。许多生成式人工智能模型被打包为基础模型 (FM)。FM 有多种类型。有针对文本、图像、声音和视频的基础模型，但最著名的 FM 是面向文本的模型，称为大型语言模型 (LLM)。LLM 是人工深度神经网络，可以生成新的面向文本的数据。它们使用来自各种来源的大量文本数据进行训练，例如在线书籍、新闻文章、社交媒体帖子、编程代码和网页。LLM 在各种自然语言处理 (NLP) 任务中表现出色，例如文本摘要、问答、情感分析、代码生成和机器翻译。它们还可以生成富有创意和吸引力的文本，例如故事、诗歌、笑话、歌词、图像、音频和代码，所有这些都由基于文本的提示驱动。从行业角度来看，FM 可以彻底改变我们与软件产品和服务的交互方式。它们可以实现新形式的人机通信，例如对话代理和个人助理。它们还可以增强软件产品的功能和用户体验，例如搜索引擎、电子商务平台和社交媒体网络。Open AI 的 ChatGPT [2] 等产品的兴起表明这种技术对社会的影响有多么深远。人工智能的变革力量在许多企业中都显而易见，包括电信行业。多年来，人们观察到人工智能在电信用例中的重要性日益增加，从而导致了“人工智能原生电信公司”一词的兴起。爱立信最近的一份白皮书 [3] 将“人工智能原生”一词解释为具有“内在可信人工智能能力”的系统，其中人工智能是设计、部署、操作和维护功能的自然组成部分。FM 的强大功能和灵活性使其成为人工智能原生系统的明显基石。Lu 等人。AI 原生系统利用数据驱动和基于知识的生态系统，在该生态系统中创建和使用数据来产生新的基于 AI 的功能，在需要时用学习和自适应 AI 取代静态的、基于规则的机制”[3]。开发包含 FM 组件的软件产品可能会引入法律和知识产权 (IPR) 问题以及额外的工程复杂性。FM 的随机性、数据质量、模型大小、可信度、安全性、监管和隐私方面 [2] 放大了与软件生命周期相关的挑战。呼吁采取行动关注基于基础模型的系统的设计方面 [4]，但这一领域需要研究和实践界的更多关注。本文从工程角度反思了利用电信网络中 FM 的 AI 原生系统及其相关影响。
案例推理实践：-核心
摘要 软件产品在人们的日常生活和各行各业中扮演着越来越重要的角色。为了给软件开发提供良好的环境并提高生产力和效率，人们提出了各种各样的方法。基于案例的推理 (CBR) 因其在软件行业的明显优点而有潜力成为知识管理的最佳方法之一。但目前还没有足够的经验证据表明 CBR 在实践中的应用程度以及应用案例推理的困难、个人能力等挑战。为了了解案例推理在当前软件开发行业的实践应用情况，我们进行了一项研究，采用文献综述和访谈法作为主要研究方法。研究结果表明，由于应用案例推理的多重困难，一些公司选择使用其他类型的知识管理技术，而其他公司尚未应用 CBR 应用。
IDEXX 实验室公布第三季度业绩
关于 IDEXX Laboratories, Inc. IDEXX 是宠物医疗创新领域的全球领导者。我们的诊断和软件产品和服务为复杂且不断发展的兽医学领域带来了清晰的思路。我们通过提供见解和解决方案帮助世界各地的兽医界做出自信的决策，从而延长宠物的寿命并使其更加充实，从而推进医疗保健、提高效率并建立繁荣的实践。我们的创新还有助于确保全球牛奶和水的安全，并维护人类和牲畜的健康和福祉。IDEXX Laboratories, Inc. 是标准普尔 500® 指数的成员。IDEXX 总部位于缅因州，拥有约 11,000 名员工，为 175 多个国家和地区的客户提供解决方案和产品。有关 IDEXX 的更多信息，请访问 www.idexx.com。
AI法规如何调节通用AI系统
GPAI模型越来越多地用作公司为客户提供下游服务的一种数字基础架构。诸如GPT-3和Gemini之类的模型用于为聊天机器人和虚拟助手提供动力，从而为用户提供交互式和动态响应。其他GPAI模型（例如Hootsuite）可以为各种目的生成内容，例如撰写文章，创建广告或生成社交媒体帖子。像Alpha Cephei这样的公司正在使用开源AI模型来进行语音识别，并将其开发到企业软件产品1中。在医疗保健中，GPAI模型正在帮助医学专家分析医学图像，预测疾病进展并为患者个性化治疗计划1。在财务中，这些模型用于信用评分，欺诈检测和算法交易。
在机器学习中使用天真的贝叶斯分类器算法的学生绩效预测
摘要 - 这项研究的重点是对基于机器学习原理的方法论平台的开发和分析，用于评估学习过程并增强学生的成绩。这项研究的目的是开发和测试一种根据天真的贝叶斯分类器评估学生学业表现的方法。此外，这项研究的目的是创建一种有效的工具，能够使用当代机器学习方法和技术来自动化和优化对教育绩效的评估。这项研究采用幼稚的贝叶斯分析技术来预测学生的成就，并在Python实施了算法。尽管强调了软件产品的开发，但该研究主要集中于该方法的开发和分析。我们的发现强调了这种方法的新颖性，该方法可以作为教育机构和教育工作者的宝贵工具。
自然语言生成的评估原则
自然语言处理涉及计算机理解自然语言文本的能力，这可以说是追逐通用人工智能圣杯的主要瓶颈之一。鉴于深度学习技术前所未有的成功，自然语言处理社区几乎完全支持实际应用，最先进的系统不断涌现并以越来越快的速度争夺与人类同等的性能。因此，公平和充分的评估和比较长期以来一直让科学界着迷，不仅在自然语言领域，而且在其他领域，以确保值得信赖、可重复和无偏见的结果。一个流行的例子是软件产品的 ISO-9126 评估标准，它概述了广泛的评估关注点，例如成本、可靠性、可扩展性、安全性等。欧洲项目 EAGLES-1996 是 ISO-9126 备受赞誉的扩展，它描述了评估自然语言技术的基本原则，为后续的自然语言评估方法奠定了基础。
奥氏体钢焊缝高级检测
请注意，尽管它们仍带有 Zetec 徽标和品牌，但超声波仪器和软件产品由 Eddyfi Technologies 制造，而 Zetec 品牌的 EC 和 SG 产品由 Zetec Inc. 制造。尽管隶属于 Eddyfi Technologies，但 Zetec Inc. 仍然是一家独立管理的公司，因为与美国政府签订了合同，是机密业务的主要供应商。本文件中的信息在发布时准确无误。实际产品可能与此处介绍的不同。© 2025 Eddyfi UK Ltd. Eddyfi Technologies、Eddyfi、Gekko、Mantis 及其相关徽标是 Eddyfi Technologies（Eddyfi NDT, Inc. 的全资子公司）在加拿大和/或其他国家/地区的商标或注册商标。Eddyfi Technologies 保留更改产品供应和规格的权利，恕不另行通知。Eddyfi Technologies 是 Previan 的一个业务部门。
提升印度的人工智能技能：干预和计划......
在过去二十年中，印度的 IT 行业为国家做出了重大贡献，在 2023 财年占 GDP 的 7% 以上 48。在熟练劳动力、创业精神和政府支持政策的推动下，印度技术行业取得了全球卓越成就，成为印度巨大增长和发展的驱动力。IT-BPM 行业是印度出口扩张叙事中的重要催化剂，占该国服务出口总额的约 50% 以上，总额约为 2000 亿美元 48,51。此外，印度的软件产品行业在 2024 财年达到约 152 亿美元 36,48，其收入（出口）到 2030 年可能达到 1000 亿美元，7,8 这得益于深度技术在 AI/GenAI、区块链和 AR/VR 等产品中的更高渗透率。7