XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemFaster
疫苗接种期间支持儿童和年轻人的主要技巧
1.8。在2021年，引入了28天更快的诊断标准（FDS），以最终按照独立的癌症工作组建议删除为期两周的等待（2WW）标准。FDS设定了最高28天的等待癌症诊断或从癌症中排除的癌症，并急切地转诊为癌症研究（包括患有乳腺症状的患者）和NHS癌症筛查。使系统能够通过本文档的一致战略方法来符合此标准，以更快的诊断是NHS癌症计划的优先事项，并将支持患者护理和服务能力。
更快演进的指南 - 数字资产管理
即使是在那些对技术采购采取了更集中控制的公司，旧系统也存在互操作性挑战，因为许多系统不是为此目的而设计的。此外，机器可能运行专有协议和过时的软件，这使得集成变得困难。在存在来自多个供应商的设备的环境中，问题更加严重。宝洁公司的 Greg Geihsler 解释了在机器、工厂和全球各地集中数据的挑战。“如何从同一站点内非常不同的设备获取所有数据？我们试图考虑的不仅仅是我的设备，而是所有可能来自罗克韦尔、西门子甚至非常老旧的 TI（德州仪器）的设备。它们都使用自己的特殊协议，其中一些协议非常古老。”
使用ONS评估经济速度更快
除了对公共卫生的损害和人类生命的巨大损害外，Covid-19的大流行还震惊了几乎每个国家的经济结构。影响（而且在许多情况下）大于2007/2008经济危机。但是，由于政策制定者的反应，对财务状况的影响持续了很长时间。然而，学术研究人员和行业从业人员目前正在辩论大流行期间如何进行经济预测以及从这种外源经济冲击中学到的教训。特别是Foroni等。（2020）使用美国数据利用金融危机和大流行期间经济衰退之间的相似性。采用混合频率模型（MIDAS和UMIDAS）表明，在流行期间调整与现金危机期间和预测错误的数量相似的量和预测似乎会产生改善的结果。Huber等。 （2020）专注于欧元区国家，通过合并回归树来开发非线性的混合频率VAR框架，并利用它们建模异常值并将信号从噪声中解散的能力。 他们发现相对于线性混合频率VAR基准测试的现象性能的改进。 最近，Goulet Colombe等人。 （2021）专注于线性和非线性机器学习方法，并研究了经济预测的收益，在某些情况下，与简单的AR基准相比，结果导致了40-50％的结果。 但是，这只是方法和建模的问题吗？Huber等。（2020）专注于欧元区国家，通过合并回归树来开发非线性的混合频率VAR框架，并利用它们建模异常值并将信号从噪声中解散的能力。他们发现相对于线性混合频率VAR基准测试的现象性能的改进。最近，Goulet Colombe等人。（2021）专注于线性和非线性机器学习方法，并研究了经济预测的收益，在某些情况下，与简单的AR基准相比，结果导致了40-50％的结果。但是，这只是方法和建模的问题吗？上述研究将焦点放在了方法论方面，并讨论了获取模型的新方法，这些模型可以部分改善给定的基准模型，并在经济不确定性增加时帮助研究人员。我们是否应该将所有研究力量投资于大流行期间应该（或可以）使用的方法论？上述问题激发了我们与文献中持续的辩论保持距离，从复杂的方法论中退后一步，并重新考虑任何建模中最重要的成分，即数据。如果适当的数据集
更聪明，清洁工，更快的基础设施工作组：
延迟延误既昂贵。如果材料，供应和劳动力的延误期间的成本上升，则可以上涨。延迟所需的基础设施改进也有公共成本，包括延长效率的延长的不利影响，例如由现有，过时的基础设施产生的不必要的污染。在包括加拿大在内的其他国家 /地区的审查过程的特征，时间限制可以帮助限制昂贵的延误并提供更多的流程 - 后者需要迫切需要吸引对基础设施的私人投资。代理商和项目发起人应具有强制性咨询和透明度时的灵活性，可以在需要时或更可取。扩展超出这些时间限制，应需要公开解释延迟。
国家基础设施战略——更公平、更快捷、更环保
正如英国首相的“绿色工业革命十点计划”所述，基础设施投资对于到 2050 年实现净零排放至关重要。英国政府将释放私营部门投资，以加速现有技术的部署，例如改造英国的建筑存量和汽车电气化，同时推进碳捕获和低碳氢等新技术。英国政府的做法将创造就业机会，支持从新冠疫情中复苏，并通过确保关键工业领域成为净零排放转型的核心来支持政府的升级议程。英国的脱碳速度已经快于其他任何 G20 国家。作为明年联合国气候变化大会 COP 26 的东道主，英国将进一步宣传低碳基础设施的重要性，并履行其对《巴黎协定》的承诺。主要措施包括：
更快地发现更好的设计 - Siemens PLM
因此，海洋工业面临着一项艰巨的任务：生产比以往更多的船舶（更多船舶、更大容量），同时大幅减少对环境的影响（减少排放、提高效率）。传统的“设计-测试-建造”方法，即使用简化的势流模拟工具设计船体，并使用拖曳水池中的缩放物理模型进行测试，其响应速度和准确性不足以提供满足长期环境目标所需的性能改进。这些方法也无法准确预测船舶在真实操作条件下的表现，例如在波涛汹涌的大海中进行自行推进操作。
英国皇家海军加快步伐——不信任人工智能
开始日期：2023 年 1 月。薪资：30,000 英镑（按比例计算）。实习期限：全职 3-6 个月（很遗憾，我们无法考虑兼职申请）。地点：朴茨茅斯地区/莱顿巴扎德/伦敦的远程工作和现场工作相结合。联系人：Andrea Day 博士（andrea.day131@mod.gov.uk）。安全许可：候选人至少需要获得基本人员安全标准 (BPSS) 许可。这将由承包组织赞助。国籍：潜在候选人必须是英国国民。成功的候选人将由 Digi2al Limited 代表国防部签约。
机器人和边缘设备上更快的对象检测
摘要。移动机器人和许多Edge AI设备需要对计算功率进行贸易，以防止功耗，电池尺寸和电荷之间的时间。因此，与通常用于训练和评估深层神经网络的功能强大的基于强大的基于GPU的系统相比，这种设备具有明显较小的计算能力是很常见的。对象检测是机器人和边缘设备的视觉感知的关键方面，但是在基于GPU的系统上运行最快的流行对象检测体系结构或旨在用大型输入图像尺寸最大化地图的旨在，可能无法很好地扩展到边缘设备。在这项工作中，我们评估了代表机器人和边缘设备功能的一系列设备上的Yolo和SSD家族的几个模型架构的延迟和图。我们还评估了运行时框架的效果，并证明了一些意外的largedIfferencesCanbefound.basedonourevaluationsweproposenewvariations yolo-lite体系结构，我们显示的可以在减少潜伏期时提供增加的地图。
