XiaoMi-AI文件搜索系统
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AI 驱动的汽车检查
受新市场、新技术和客户期望的推动，整车物流正在发生巨大变化。如今，汽车大院和配送中心提供增值后制造和检验服务，满足各种品牌、车型和车辆需求。通过使用自动化车辆检测解决方案，运营成本将降低，现金到现金周期可以缩短，供应链可视性将为重新设计流程提供前所未有的机会。
人工智能驱动的应用程序细分
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人工智能驱动的内容安全
借助 Azure AI 内容安全，我们坚守负责任的 AI 原则，并使用这项突破性技术帮助促进网络安全。事实上，我们已经在 Azure OpenAI、Azure ML、GitHub Copilot、Bing 等 Microsoft 产品中利用 Azure AI 内容安全来帮助检测潜在的有害内容。我们将继续扩大这项技术的覆盖范围，以便它能够帮助为各种平台上的用户提供更安全的体验。
人工智能驱动的质量检测
无论公司是生产汽车、半导体芯片还是食品和饮料，其绩效都是基于两个基本指标进行评估的：产品产量和生产质量。生产质量控制不佳会导致大量的运营和财务成本，如返工零件、可销售产量下降、大量废品、售后召回增加、高保修索赔和维修。尽管各个领域都有技术进步，但视觉质量检测 (VQI) 仍然在很大程度上依赖于人工。这是因为将构成“缺陷”的逻辑编纂成法律是一项艰巨的任务。
成为人工智能驱动的组织：
只有企业与 AI 和 ML 开发团队之间建立紧密的合作伙伴关系，才能出现新的工作方式。即使企业领导者了解自己的角色，缺乏 AI 熟练度也会阻碍他们与 AI 和 ML 开发团队有效合作的能力。一些组织发现，创建新角色有助于在业务利益相关者和模型开发团队之间进行沟通，从而取得了成功。在这种情况下，精通业务和分析的个人可以充当总体业务战略目标和 AI 技术要求之间的桥梁。1 我们的调查表明，努力创造这样的新角色是值得的。接受调查的成绩优异的组织（Transformers 和 Pathseekers）更有可能创建新的角色和职能，以最大限度地促进 AI 进步。
人工智能驱动的开发和验证...
乳腺密度 (BD) 定义为纤维腺体组织占乳腺总体积的比例，通常在乳房 X 线照片中评估 (1)。高 BD 是乳腺癌的独立危险因素，它会掩盖潜在病变，从而降低乳房 X 线照片的敏感性 (2,3)。当美国立法要求告知女性其 BD 时，可靠的 BD 报告的重要性进一步凸显，因为是否使用超声和 MRI 进行补充筛查是基于乳房 X 线照片密度的 (4)。在临床实践中，通过双视图乳房 X 线照片目测评估 BD，最常用的是美国放射学会乳腺影像报告和数据系统 (BI-RADS) 四分类量表 (5)：a（几乎完全是脂肪）、b（散在的纤维腺体）、c（不均匀致密）和 d（极其致密）。然而，该分类系统和其他分类系统都受到观察者内和观察者间差异的影响 (6-8)。为了克服视觉评估的可靠性不足，提出了全自动软件，包括人工智能（AI）系统，提供对比结果（9-12）。在比较重复的 BD 分类时，仍然存在相当大的差异
数据库驱动的制图可视化...
关键词：空间数据库、制图、可视化、GIS、地图绘制、知识库 摘要：空间数据库包含代表现实世界的要素类。地理数据库的内容主要用于 GIS 分析。然而，用于制图可视化的空间数据库应该包含更多的可视化规则和信息。空间数据库的制图可视化通常采用地图格式。本研究中表达的联合作战图形 (JOG) 是矢量智能地图 1 级 (VMAP L-1) 空间数据库的制图可视化。比例为 1:250000 的 JOG 空中和地面系列用于盟军的联合作战。VMAP L-1 是一个空间数据库，其内容是中等比例尺地图，例如比例为 1:250000 的 JOG。 JOG 空中和地面系列用于规划短距离和长距离飞行、空地战术作战、直升机作战、战术和近距离空中支援、视觉导航、空地协调作战以及地面部队和民航的战略/作战规划目的。JOG 系列的第一版和第二版分别由测绘总司令部 (GCM) - (Harita Genel Komutanlığı-HGK) - 于 1971-1973 年和 1983-1987 年间制作。矢量智能地图 1 级 (VMAP L-1) 数据库目前用于通过数据库驱动的制图可视化方法制作第三版。基于数据库驱动制图的可视化不仅可以生成不同的
数字孪生驱动的产品设计框架
随着新一代信息技术在工业和产品设计领域的应用，大数据驱动的产品设计时代已经到来，但大数据驱动的产品设计主要侧重于物理数据的分析，而非虚拟模型的分析，即产品物理空间与虚拟空间往往缺乏融合。数字孪生作为一种连接物理世界与虚拟世界的新兴技术，近年来在世界范围内引起了广泛关注。本文提出了一种基于数字孪生方法的产品设计新方法。首先简要介绍了产品设计的发展，然后提出并分析了数字孪生驱动的产品设计（DTPD）框架。最后通过一个案例来说明所提出的 DTPD 方法的应用。
面向数字孪生驱动的文化遗产...
摘要：欧洲有许多历史建筑需要提高能源效率，需要永久维护和翻新以满足可持续性和使用要求。资产所有者和资产管理者需要采用新策略来保护历史建筑，同时在其生命周期内优化成本和收益。从这个意义上说，数字化转型被证明是开辟新场景的时机。数字孪生范式有望为实现建筑资产的可持续知识、保护、修复和管理以及解决保护这些建筑的建筑特征同时使其适应监管框架规定的功能和性能要求的困境提供宝贵价值。本研究提出了一种工作流程，该工作流程集成了遗产建筑信息模型 (HBIM) 和建筑性能模拟 (BPS) 工具，以数据驱动 1920 年代至 1960 年代之间建造的意大利历史现代建筑的能源改进。在获取有关建筑物的信息后，基于国际基础类 (IFC) 标准实现 HBIM 模型和建筑能量模型 (BEM)。定义能源干预措施，计算建筑成本，并预测干预生命周期内热需求的收益。最后，快速的多标准分析可以比较不同的干预组合，并指出有关能源、经济和财务问题的建筑能源改进的最佳解决方案。这些成果代表了实现动态、可访问和可共享的数字孪生的第一步。
探索AI驱动的防御机制
总而言之，网络安全中AI的未来有望彻底改变组织防止不断发展的网络威胁的方式。随着自主安全操作中心（SOC）变得越来越普遍，AI驱动的分析和自动化将简化安全操作并减少响应时间。可解释的AI（XAI）将提高透明度和解释性，从而促进对AI驱动决策过程的信任。联合学习技术将使分布式的AI模型在保留数据隐私的同时协作，而抗量子的加密技术将保护量子计算带来的新兴威胁。零值安全框架，遗传算法和网络欺骗平台将进一步增强防御能力，而协作防御平台将促进信息共享和威胁情报协作。通过拥抱这些新兴趋势和技术，组织可以保持领先于网络对手，并在日益复杂的威胁格局中保护其数字资产。