XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System驱动的
AI驱动的个性化：E- ...
Manu Vallabh Mishra技术建筑师，Microsoft商业实践，美国HCL美国，美国摘要：电子商务平台越来越多地利用个性化建议，为用户提供更量身定制的购物体验。传统推荐方法通常依赖于考虑行为数据和用户相似性的协作过滤，但它们经常忽略个人的喜好和口味。相比之下，生成模型在增强个性化建议方面表现出了希望，尤其是在电子商务行业。这些模型基于分布创建数据点，使它们能够更好地表示基础用户数据。通过整合来自各种来源的数据，企业可以考虑个人利益，偏好和购买历史的个性化建议，这些建议比通用建议更重要。生成模型能够随着时间的推移学习和调整，从而为用户提供了更精确的建议。他们在电子商务中的实施已被证明可以有效地促进用户参与和推动销售。此外，这些模型可以通过提供更多相关和个性化的内容来提高客户满意度和忠诚度。他们还有可能在竞争激烈的市场中将电子商务平台与众不同，并增强用户的购物体验。随着这些模型继续发展，预计他们将来会进一步丰富电子商务体验。关键字：电子商务，数据，偏好，准确，销售，用户友好
机器学习驱动的节能负载平衡
在 [1] 中，作者研究了异构系统中数据并行应用负载均衡的能效。该研究旨在优化负载均衡技术，以最大限度地降低这些系统的能耗。他们评估了三种数据并行应用的负载均衡方法：静态、动态和 H 引导。静态负载均衡算法将总工作负载划分为多个工作负载，这些工作负载的数量等于系统中的设备数量。然后，为每个设备分配一个工作负载份额，其大小与其计算速度成正比。设备的计算速度定义为该设备在单位时间内可以完成的工作量。相比之下，动态算法将总工作负载划分为多个大小相等的小任务包，从而创建的任务包数量超过可用设备的数量。每个设备最初都会被分配一个任务包进行处理。当某个设备完成其分配任务包的执行后，它将被分配下一个排队的任务包。但是，如果某个设备空闲且排队中没有任务包，它会从过载的设备上窃取任务包。另一方面，H引导方法与动态方法使用相同的算法，但对包大小的处理方式不同。与采用相同大小包的动态方法不同，引导算法会随着剩余工作组数量的减少而减小包大小。
ECL 15B驱动的堆叠器ECL 15B驱动的堆叠器
电池深部排放保护设备，电压放电指示器，具有低压自动切割和效力功能，可用于更高的电池寿命。证明的紧急开关和电压放电指示器，使其更耐用和可靠。指示器通过CAN-BUS显示故障，无需删除指示外壳。
人工智能驱动的视觉受损的人驱动的文本到触觉图形生成
摘要本研究介绍了使用双向和自动回归变压器（BART）和向量量化的变分自动编码器（VQ-VAE）的文本条件触觉图形生成模型的开发。该模型利用了潜在空间的修改组织，分为两个独立的组件：文本和图形。该研究通过使用自定义样本扩展培训数据集来解决触觉图形样本有限的挑战，从而增强了模型将文本信息转换为图形表示的能力。提出的方法改善了视障人士的触觉图形创建，从而在合成的触觉图形中提供了增加的可变性，可控性和质量。这一进步增强了包容性教育材料生产过程的技术和经济方面。
人工智能驱动的投资分析
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人工智能驱动的视频内容
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人工智能驱动的电动汽车综述...
摘要。人工智能 (AI) 已广泛应用于许多领域，包括交通领域。AI 不仅用于制造自动智能汽车，还用于优化电动汽车的动力。同样，各种类型的电动汽车，如电池电动汽车 (BEV)、混合动力电动汽车 (HEV) 等，正越来越多地被开发为环保汽车。在本综述中，当交通拥堵发生时，AI 可以帮助优化电动汽车的动力。根据文献综述，电动汽车上的 AI 技术交通拥堵管理可以检测到几种情况。这些情况可能发生在交通拥堵中，例如驾驶员压力。在等待交通堵塞时，驾驶员需要替代道路解决方案并提供娱乐选项。AI 将预测交通拥堵将持续多长时间。
人工智能驱动的应用管理服务：
如今，人工智能不能只是在系统或流程之上添加一层。它必须成为您运营的核心。以人工智能为核心，AMS 能够真正高效地解决性能问题、监控交易指标以及处理与各级支持 API 和中间件相关的问题。借助智能 AMS，您可以轻松预测 SAP 流程中的错误，而无需等待它在后期出现。流程不合规时的自我修复等功能使其更加强大。