XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemCha
渠道战略总监职位描述 - KSV 代理机构
● 领导战略性全渠道营销计划的制定、开发和交付。 ● 自信地向客户和新业务前景展示计划，并在受到挑战时以坚实的战略理由捍卫建议。 ● 充当主题专家，特别是在数字营销、DMP 和 CRM 领域。持续监控当前的营销趋势、新技术解决方案和竞争策略，然后将其转化为客户的新营销理念。 ● 充分了解面向不同垂直行业和环境的客户营销差异。 ● 定义渠道定位策略，确定并优先考虑受众群体，以最好地支持客户目标。 ● 领导所有渠道的渠道预算分配，评估投资的预期投资回报率。 ● 管理团队成员以正确、按时交付项目。 ● 与客户、内部团队和合作机构合作并发展关系，以了解跨渠道建议/计划的可行性。 ● 确定关键数据点和测量值，以显示我们的方法和策略对客户业务的影响。 ● 确保为客户实施出色的数据洞察、管理和质量策略。 ● 监控营销计划是否符合客户目标并提出优化建议。● 带领团队编写客户报告。
气候变化影响方法手册...
本手册的最新版本（1.3 版；1996 年 10 月）被发展中国家的几个国家研究小组用于进行影响和适应性评估。安提瓜和巴杜阿、喀麦隆、爱沙尼亚和巴基斯坦的国家研究小组在 UNEP/GEF 项目“气候变化影响和适应性评估国家案例研究”中专门测试了该手册。他们的评论、建议和改进建议都已纳入此版本。除此之外，应编辑的要求，国际公认的专家（见致谢）审查了部门章节。这些评论由召集编辑汇编并发送给主要作者审议。编辑们确信，上述意见，加上新的组织结构（尤其是在一般问题章节中），大大改进了本版手册。
变革时期企业经济安全建模...
本研究的目的是通过建模方法在投资支持发生变化时形成预测企业经济安全的工具。本研究的意义在于需要通过在投资计划实施过程中实施企业经济安全项目管理来解决企业现代化管理系统的问题。模型的变体提供了企业的经济安全。该模型涉及实施自适应管理过程，基于企业长期增长的安全限度的定义。它确定了自组织过程和管理影响的比率取决于自组织系数的值。根据自组织指标计算的自适应潜力值是企业在分配目标上保持远景增长的动态指标。该指标可以作为评估企业管理系统在实施企业长期增长关键目标的投资计划时与企业经济安全项目管理相关的有效性的标准。
人工智能 (AI) 和 ChatGPT
• 没有。• PM&C 过去曾进行过一些小规模的 AI 测试。• PM&C 目前尚未使用 ChatGPT，但如果存在业务需求，PM&C 会考虑使用它。• 尚未对 ChatGPT 进行网络安全审查。• ChatGPT 与 PM&C IT 网络上使用的所有系统一样，必须安全且稳定，才能兼容用于 PM&C 的机密网络。• 对 ChatGPT 或其他类似系统的任何评估都将按照 PM&C 的标准系统授权审查流程进行，并且由于该服务的独特性，通常会涉及澳大利亚网络安全中心。• 如果需要 - PM&C 内部对 AI 的主要用途是一个简单的聊天机器人，它为用户提供有关 PM&C 企业协议的基本信息。o 此次测试仅作为概念验证，目前已不再有效。• ACSC 尚未向 PM&C 提供任何关于使用 AI 或 ChatGPT 的指导。
EasyChair 预印本如果量子力学是解决方案，......
逻辑系统与模型系摘要：本文讨论了量子力学实际上解决的问题。其观点表明，在理解问题时忽略了时间及其过程的关键环节。量子力学历史的常见解释认为离散性仅在普朗克尺度上，而在宏观尺度上则转变为连续性甚至平滑性。这种方法充满了一系列看似悖论的悖论。它表明，量子力学的当前数学形式主义仅与其表面上已知的问题部分相关。本文接受的恰恰相反：数学解决方案是绝对相关的，并作为公理基础，从中推导出真实但隐藏的问题。波粒二象性、希尔伯特空间、量子力学的概率和多世界解释、量子信息和薛定谔方程都包括在该基础中。薛定谔方程被理解为能量守恒定律对过去、现在和未来时刻的推广。由此推导出的量子力学的现实问题是：“描述任何物理变化（包括任何机械运动）中时间进程的普遍规律是什么？” 关键词：能量守恒定律；希尔伯特空间；量子力学的多世界诠释；过去、现在和未来；量子力学的概率诠释；量子信息；薛定谔方程；时间；波粒二象性
用户指导 - evo-tec-marine-battery-chargers。 ...
在使用或安装NorskLithium®电池，充电器或配件之前，请阅读并了解本手册。有关其他信息，请参阅“安全信息”部分。保存这些说明以供将来参考。警告：电力的使用以及电池和/或电气设备或电气系统的安装带来了几种危害，包括电动，火灾，伤害和死亡。NORSK锂对使用或安装NORSK锂电池，充电器或附件或遵循本文档中建议的操作而导致的财产损失，人身伤害或死亡不承担任何责任。有关其他信息，请参阅“安全信息”部分。如果您不感到安全，舒适，或者没有资格执行本手册中概述的电池安装或其他操作，请咨询合格的专业电工。感谢您的购买！
引用本文：Ruby O'Connor、Mitzi Bolton、Alexander K. Saeri、Tom Chan 和 Ross Pearson (2024) 人工智能与复杂的可持续性政策问题：将承诺转化为实践，政策设计与实践，7:3，308-323，DOI：10.1080/25741292.2024.2348834
摘要 应对可持续发展政策挑战需要能够驾驭复杂性的工具，以改善政策流程和结果。过去十年来，人们对人工智能 (AI) 工具的关注度和政府对其使用的期望急剧上升。我们对学术和灰色文献进行了叙述性回顾，以调查人工智能工具如何用于政策和公共部门决策。我们发现，学者、政府和顾问对人工智能表达了积极的期望，认为人工智能可以或应该用于解决广泛的政策挑战。然而，关于公共决策者如何实际使用人工智能工具或对使用结果的详细洞察的证据却少得多。从我们的研究结果中，我们得出了将人工智能的承诺转化为实践的四个教训：1) 记录和评估人工智能在现实世界中对可持续发展政策问题的应用；2) 关注现有和成熟的人工智能技术，而不是投机性的承诺或外部压力；3) 从要解决的问题开始，而不是要应用的技术；4) 预测并适应可持续发展政策问题的复杂性。