XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System验证的
联想验证的零售设计：简化的部署和管理
Test Cases ......................................................................................................................... 6
白皮书 - 经过验证的提高后台办公室效率的实践
Ohlendorf 补充道：“当一名长期员工（比如负责贷款业务 25 年的员工）离职时，很难找到替代者迅速上手。但是，如果系统数据可访问且流程清晰，则可以更快地将新员工安排到岗位上，避免出现‘帕蒂这样做，多萝西那样做’的培训不一致的情况。这可以加快入职速度并提高效率。”这种效率提升还有助于管理容量。Ohlendorf 指出：“通过自动化，一名团队成员可以做更多的事情。如果你意外地需要增加固定成本（比如说 6.5 万美元加上新员工的福利），那就麻烦了。如果技术可以延缓招聘更多员工的需求，那么计算起来就很简单了。”PCB 对此有亲身体验。“我们最初使用 Tesla 来操作和分析数据，速度比我们的核心系统允许的速度要快。现在，Teslar 是我们贷款业务的骨干——处理异常、承保和渠道管理。我不再需要担心有人外出或离开，因为系统会帮我处理一切，”Loving 补充道。手动任务 60%
信任框架：开拓电话身份验证的新时代
尽管有呼叫身份验证技术的承诺，但仍然存在挑战。这些包括技术和非技术局限性。最突出的是在越来越多的和较大的承运人及其客户中动摇的不均匀实施，以及提供者的信任问题，这些宣言的证明声明没有完全或适当地对其所有呼吁实施KYC实践。对于企业呼叫场景尤其如此，在该场景中，呼叫不是源自承运人和提供商（即原始服务提供商或OSP），直接需要几乎不可能理解上游客户的流量以及合法的电话号码和客户协会的任务。对OSP认证确定的关注以及将“ A”作为主要目标的错误动机不幸地分散了该行业的注意力，而不是实施真正被认为是主要目标的事情。一致的KYC并呼叫对真正负责任的呼叫方和电话号码的实际负责受让人的身份验证，应该是我们的行业目标和重点。
验证的量子序列的汇编-ACM数字库
量子算法通常在经典数据的量子叠加上应用经典操作，例如算术或谓语检查；这些所谓的甲壳通常是量子程序中最大的组成部分。为了简化高效，正确的Oracle功能的构建，本文介绍了VQO，这是COQ证明助手实施的高保证框架。VQO的核心是O QASM，Oracle量子组装语言。o Qasm操作通过量子傅立叶变换在两个不同的基础之间移动量子位，因此承认了重要的优化，但没有引起纠缠和随附的指数爆炸。o QASM的设计使我们能够证明VQO的编译器从一种名为O QIMP到O QASM的简单命令性语言，从O Qasm到SQIR，从O QASM到SQIR，一种通用量子量组装语言 - 允许我们通过基于QuickChick property属性属性的测试框架有效地测试O Qasm程序的质量质量。我们已经使用VQO实施了各种算术和几何操作员，这些算术和几何操作员是重要的Oracles的构建块，包括Shor's和Grover的算法中使用的Oracles。我们发现，与使用lclassicalžGates构建的量子相比，VQO的基于QFT的算术甲壳所需的量子量要少，有时甚至少得多。但是，VQO的后者版本与Quipper生产的Oracles（在Qubit和Gate计数方面）相当或更好，这是一个最先进但未验证的量子编程平台。
高剂量辅导：一种加速的经过验证的策略......
在冠状病毒 (COVID-19) 全球公共卫生紧急事件期间，学校、教师、学生和家长一直努力确保学生的安全和健康，并让他们的学习继续进行。然而，过去一年，之前存在的不平等现象暴露无遗，并进一步加剧。华盛顿特区的教育系统必须确保全球公共卫生紧急事件不会在未来几年阻碍学生的学习。对于那些最没有机会的学生、残疾学生和英语学习者来说，这种需求尤其迫切。为了减轻疫情的短期和长期影响，地方教育机构 (LEA) 正在努力迅速识别和解决公共卫生紧急事件期间延长虚拟学习导致的任何未完成的教学和学习。
经过验证的胶囊图像 r AI 模型的实际使用
背景和研究目的 胶囊内窥镜检查是一种耗时的过程，且错误率很高。人工智能 (AI) 可以通过减少需要人工审查的图像数量来显著减少读取时间。最近，一种支持 OMOM 人工智能的小肠胶囊已经过训练并验证，可用于小肠胶囊内窥镜视频审查。本研究旨在评估其在现实环境中的表现，并与标准读取方法进行比较。患者和方法在这项单中心回顾性研究中，首先用标准读取方法分析了 40 例使用 OMOM 胶囊进行的患者研究，然后使用 AI 辅助读取进行分析。比较了读取时间、病理识别、肠道标志识别和肠道准备评估 (Brotz 评分)。结果两种读取方法的总体诊断相关率为 100%。在每个病变的分析中，结合标准和 AI 辅助读取方法识别出 1293 个重要病变图像。 AI辅助阅读捕获了其中的1268个（98.1%，95% CI 97.15 – 98.7）个发现，而标准阅读模式捕获了1114个（86.2%，95% 置信区间 84.2 – 87.9），P < 0.001。平均阅读时间从标准阅读的29.7分钟缩短到AI辅助阅读的2.3分钟（P < 0.001），平均每个研究节省27.4分钟的时间。第一个盲肠图像的时间显示AI和标准读数之间存在99.2分钟的巨大差异（r = 0.085，P = 0.68）。肠道清洁评估一致率为97.4%（r = 0.805 P < 0.001）。结论AI辅助阅读在本研究中显示出显着的时间节省，而不会降低灵敏度。其他指标的评估仍然存在局限性。
用于立体定向端到端验证的幻影病人
套件允许在患者治疗计划 QA 期间通过大脑和颈部的不同位置进行剂量测量。这可以使用两个平行通道来实现，这两个通道在上下方向上相隔 30 毫米穿过幻影。后通道贯穿脊髓，前孔则钻在脊柱和气管之间具有挑战性、异质性、高剂量梯度的区域。通过在脑腔中相应定位，可将随附的脑等效立方体中的中心孔与前通道或后通道对齐。剂量计可以放置在
两种经过验证的传感器融合，可实现改进 - DTIC
估计公共报告信息收集的负担平均为每份回应 1 小时，包括审查说明、搜索现有数据源、收集和维护所需数据以及完成和审查信息收集的时间。请将关于此负担估计或此信息收集的任何其他方面的评论（包括减轻此负担的建议）发送至华盛顿总部服务处、信息运营和报告理事会，地址：1215 Jefferson Davis Highway, Suite 1204, Arlington VA 22202-4302。受访者应注意，尽管法律有任何其他规定，但如果信息未显示当前有效的 OMB 控制编号，则任何人都不会因未遵守信息收集而受到处罚。
自主驾驶验证的混合现实模拟测试
自主驾驶需要在复杂环境中安全有效的航行。这导致对可靠测试方法的需求增加，在这种方法中，驾驶模拟器被广泛用于模拟自动驾驶汽车中的传感器。此外，结合了真实和模拟环境的数字双胞胎的概念正在应用于自动驾驶汽车，以进行有效且逼真的测试。但是，模拟器中车辆建模的不准确性可能导致累积位置误差，尤其是在急剧操纵期间，破坏了测试结果的可靠性。本文通过使用导航数据同步车辆位置和方向来纠正驾驶模拟器环境中累积错误的方法。系统会定期调整模拟器中的车辆动力学，以反映现实世界的动态，消除累积位置误差并缩小模拟与现实世界环境之间的差距。这种方法对于基于互动的测试（例如自动紧急制动（AEB））特别有效，该位置精度至关重要。为了证明这种混合现实系统体系结构的可行性，根据欧洲NCAP AEB协议进行了实验。结果说明了提出方法在减轻模拟器错误和增强自动驾驶测试的总体可靠性方面的好处。
已验证的大鼠疼痛模型中的疼痛减轻
摘要 EMulate Therapeutics, Inc. (EMTx) 开发了一种技术，可以将随时间变化的磁场以 WAV 文件的形式传送，这些磁场在极低到低频谱的无线电频率（DC 至 22 kHz）中发射，可用于调节痛觉。这些低功率场（~30-70 毫高斯 AC RMS）通过便携式轻型可穿戴设备 (Voyager) 传送。一家专门研究经过验证的大鼠疼痛模型的合同第三方动物研究组织 (ANS Biotech, SA) 独立于作者进行了研究。我们在此报告，一组信号在减少大鼠内脏痛、神经性疼痛和炎症疼痛模型的痛觉方面表现出统计学上显著的效果。此外，去除原始信号中 6 kHz 以上的频率可增强未修改信号的止痛效果。