XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemBenchmarks
国际研发和I电池资金和电池KPIS的全球基准概述
自从第一次商业化和工业部署锂电池以来，国际电池行业和研发＆I社区的全球电力平衡已经发生了很大的转变。日本已成为液体电解质锂离子电池的早期技术领导者，但自2015年以来，其国内行业已经失去了对中国和韩国制造商的市场份额，这受益于强大的政府支持。尤其是中国一直在迅速创新其国内电池技术。最初，中国的电池政策非常集中，目的是在1时赶上领先的国家。此外，保护性政策导致许多以前与韩国和日本供应商合作的中国汽车制造商将其电池订单转移给了国内制造商，以便从慷慨的补贴中受益。这一方面在促进中国的家庭电池价值链的种植中起着至关重要的作用2。在借助一项综合政府补贴计划的帮助下，从原材料到组件制造，牢房和包装生产以及电动汽车应用的整个价值链的成熟度后，中国已成为世界上最大的电动汽车市场。2国际能源机构估计，中国约占电池电池的75％，阴极的70％和阳极材料材料全球生产能力的85％。3
基于概念的可解释人工智能：指标和基准
基于概念的解释方法，例如Conept瓶颈模型（CBMS），旨在通过将这些概念准确地归因于Net-Net Work的特征空间的关键假设，旨在通过将其决策与人为理解的概念联系起来，以提高机器学习模型的可解释性。但是，这种基本假设尚未得到严格验证，主要是因为该领域缺乏标准化的群众和基准来评估此类概念的存在和空间对齐。为了解决这个问题，我们提出了三个指标：概念全球重要性指标，概念存在和概念位置指标，包括一种可视化概念激活的技术，即概念激活映射。我们基准了事后CBM，以说明其能力和挑战。通过定性和定量实验，我们证明，在许多情况下，即使是由事后CBMS确定的最重要的概念也不存在于输入图像中。此外，当它们存在时，其显着性图无法通过在整个对象上激活或误导相关概念特异性区域来与预期区域保持一致。我们分析了这些局限性的根本原因，例如概念的自然相关性。我们的发现不需要更仔细地应用基于概念的解释技术，尤其是在空间解释性至关重要的环境中。
J.P. Morgan Paris和气候转变基准
，GIRG（管理员）管理的索引追求环境，社会或治理（ESG）目标，管理员完全或部分地依赖于公共信息来源和其他第三方来源。这包括企业的温室气体排放数据以及排除筛查数据。此外，管理员验证此类目标的能力可能受到相关时间点的基础成分的完整性，质量和细节的限制，以及有关全球法律，指南，法规和市场实践的状态和演变，相对于准备，跟踪和提供此类数据的全球法律，准则，法规和市场实践。因此，此类披露是在商业上合理的努力基础上进行的，并且可能会改变。特别是，可以针对用于提供公司ESG评级的方法引入新法律，准则或法规，这可能会影响管理员的巴黎一致或气候过渡指数排放以及相关的筛查和排除措施，并导致它们变化。公司排放数据和排除筛查数据可能不一致。由巴黎一致或气候转变指数排放，相关的筛查和相关披露以及相关披露也可能会发生变化，这是管理员对ESG数据来源进行的定期审查的结果。
针对文本到SQL的基于大型语言模型的大型生成AI的调查：基准，应用程序，用例和挑战
摘要 - Text到SQL系统通过将自然语言查询转换为结构化查询语言（SQL），从而促进与数据库的平稳互动，从而弥合非技术用户与复杂数据库管理系统之间的差距。本调查提供了对AI驱动的文本到SQL系统演变的全面概述，突出了其基础组件，大语言模型（LLM）体系结构的进步以及蜘蛛，WikisQL和COSQL等数据集的关键作用。我们研究了医疗保健，教育和金融等领域中文本到SQL的应用，并强调了它们改善数据可访问性的变革潜力。此外，我们还分析了持续的挑战，包括域的概括，查询优化，对多转交谈的支持以及针对NOSQL数据库量身定制的数据集和动态现实世界情景的有限可用数据集。为了应对这些挑战，我们概述了未来的研究方向，例如扩展文本到SQL功能以支持NOSQL数据库，设计用于动态多转变交互的数据集，并为现实世界中的可伸缩性和鲁棒性优化系统。通过调查当前的进步并确定关键差距，本文旨在指导基于LLM的文本到SQL系统中的下一代研究和应用。索引术语 - LLM，文本到SQL，自然语言处理，人工智能，AI Gen，基准测试，数据集，模式链接，SQL生成。
投资过渡基准（ITB）报告
免责声明本文件不是欧洲委员会的官方文件，也不反映欧洲委员会的官方立场。本文档中没有任何提交欧盟委员会的承诺，也不排除任何政策成果。本报告代表了可持续金融平台成员的整体观点。1然而，尽管它代表了这种共识，但在所有细节上，它不一定代表成员机构或专家的个人观点。本报告所反映的观点仅是专家的观点。本报告没有反映欧洲委员会或其服务的观点。以下考虑因素是根据可持续金融平台的宙斯盾汇编的，不能被欧洲监督当局（ESA）解释为官方指导。因此，观点和建议并不表示代表或预期ESA发出的任何未来的官方指导和可能与本报告内容不同的官方指南。
使用嵌入式处理器在边缘增加智能
lmbench基准BW_MEM测量已达到的内存副本性能。参数CP执行数组副本，而Bcopy参数使用Memcpy（）标准函数的运行时GLIBC版本。GLIBC使用了高度优化的实现，例如使用SIMD，从而导致更高的性能。大小参数等于或小于给定级别的高速缓存大小，可以测量典型的loop或memcpy（）类型操作的软件可实现的内存带宽。典型用途用于外部存储器带宽计算。带宽计算为字节读取和书面计数为1，这大约是流副本结果的一半。表3-1显示了所测得的带宽和与理论电线相比的效率。使用的电线速率是DDR MT/s速率倍宽度除以两个（读写副本都消耗了总线）。基准进一步允许使用-p参数创建并行线程。要获得最大的多核心存储器带宽，创建与可用于操作系统可用的核心相同的线程，对于AM62X Linux（-p 4）为4。
电费无差异调整预测及调整的市场价格基准计算
PCIA 计算是在 D.11-12-018 中建立的，最近在 D.23-06-006 中进行了改进。PCIA 是负载脱离捆绑服务后 IOU 对能源电力成本无差异的金额，相当于 IOU 的总 PCIA 合格投资组合成本减去给定年份的投资组合市场价值。市场价值在 D.19-10-001 中定义为“以美元为单位的估计财务价值，该价值归因于 IOU 能源资源组合，用于计算给定年份的电费无差异调整。”2 D.19-10-001 将 MPB 定义为“与 IOU 投资组合（能源、资源充足性和可再生能源）中的三个主要价值来源相关的每单位价值（而非投资组合总价值）的估计值。”3 MPB 乘以相关投资组合数量，作为整体市场价值计算的一部分。预测加法器是一种旨在减少无差异量不确定性的机制，而真实上行加法器是一种旨在使实际市场收入与预测值保持一致的机制。
翻译短尾负鼠（Monodelphis domestica）的发育基准时间，以便与常用的杆状动物进行比较
摘要简介：灰色短尾负鼠（Monodelhis domestica，M. domestica）是一种广泛使用的有袋动物模型物种，在神经发育研究中具有独特的优势。值得注意的是，它们极晚熟的出生时间使得可以在相当于胎盘哺乳动物胚胎阶段的时间点对出生后的幼崽进行操作。关于短尾负鼠的发育有大量的文献，但许多研究更传统的小鼠和大鼠模型物种的研究人员可能会发现很难确定进行实验的适当年龄。方法：在这里，我们展示了从对 6 窝 40 只幼崽的摄影观察中获取的详细分期图，这些幼崽横跨出生后发育的 25 个时间点。我们还利用本研究和现有文献回顾中的时间点，对短尾负鼠 (M. do- mestica)、家鼠 (Mus musculus) 和实验室大鼠 (Rattus norvegicus) 在胚胎和出生后发育过程中的神经发育时间进行了比较，并利用了该数据集
比较Waymo仅限骑手碰撞数据与710万英里的人类基准
本文描述了撞车事故是由于安全性确定生命周期的一部分，仅骑手（RO）广告乘车服务的现场部署。现场崩溃结果可能是确认设计元素和预测的重要因素，如图1所示（Favarò等人。，2023a）。在开发系统和开始RO操作之前或考虑对现有RO部署的更新之前，只有预测预期性能的前瞻性方法。在一种前瞻性方法中，例如在模拟部署中（Webb等人，2020）或如Favarò等人所述。（2023b），模拟用于预测AD崩溃率，并将该速率与基准进行比较。在这种方法中，可以为基于崩溃严重性模型确定的不同严重程度设置基准，因为模拟无法获得诸如伤害之类的结果。基于本文介绍的崩溃结果的回顾性分析可用于补充和/或确认广告准备确定中使用的这些前瞻性方法（Webb等人。，2020）。
生成人工智能时代大型语言模型基准的不足
摘要 — 大型语言模型 (LLM) 的迅速普及和新兴能力激发了公众对评估和比较不同 LLM 的好奇心，导致许多研究人员提出了自己的 LLM 基准。注意到这些基准中存在初步不足，我们着手开展一项研究，通过人员、流程和技术的视角，在基准功能和完整性的支柱下，使用我们新颖的统一评估框架，对 23 个最先进的 LLM 基准进行批判性评估。我们的研究发现了重大的局限性，包括偏见、衡量真实推理的困难、适应性、实施不一致、工程复杂性、评估者多样性以及在一次全面评估中忽视文化和意识形态规范。我们的讨论强调了在人工智能 (AI) 进步的背景下，迫切需要标准化方法、监管确定性和道德准则，包括倡导从静态基准演变为动态行为分析，以准确捕捉 LLM 的复杂行为和潜在风险。我们的研究强调了法学硕士评估方法范式转变的必要性，强调了合作努力对于制定普遍接受的基准和增强人工智能系统融入社会的重要性。