XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemGration
giz2023-en-jordan-circularity-circularity-growth.pdf
giz和国家卫生部关于南非人口疫苗接种的全面合作。因此，努力实现在南非每个医疗机构中可用的疫苗接种。确保通过生命过程进行免疫接种不仅会预防疫苗预防疾病的死亡，而且还创造了对未来大流行病的反应的机制。到目前为止，Savax与DG Murry Trust，Pretoria University（UP），Ndlovu Medical Trust和Vikelizizwe紧密合作，为处境不利的社区或非正式定居点接种了44,000多人。在2023年，通过沟通措施达到了近500,000人，并收到了拯救生命的信息。
脉冲频率自适应支持时间分散信息的网络计算
为了解决诸如识别歌曲、回答问题或反转符号序列等任务，皮层微电路需要整合和处理前几秒内分散的信息。为底层计算（尤其是使用脉冲神经元）和与行为相关的整合时间跨度创建生物学上真实的模型是出了名的困难。我们研究了脉冲频率适应在此类计算中的作用，发现它具有令人惊讶的巨大影响。大脑皮层中相当一部分神经元（尤其是在人类大脑皮层的较高区域）都具有这一众所周知的特性，这使得脉冲神经网络模型对时间分散的网络输入的计算性能从相当低的水平提升到人类大脑的性能水平。
城市中的循环经济：将经济发展与废物脱离的经济理论
本文构建了经济模型，从废物管理的角度考虑城市中的循环经济。特别是，我们通过扩展新的经济地理模型来分析Mi-Gration，自然资本，人力资本和废物管理之间的联系。我们显示结果；从长远来看，人口分布模式取决于自然资本和废物管理技术水平的拥挤影响。尤其是，从长远来看，全面的聚集平衡是稳定的，对于更高的废物管理水平（较低的充血效果），内部不对称平衡是稳定的，可以稳定中等技术的技术利用（中等含量）（中间的充满效应），并且较高的水平是较高的水平。
民用遥控飞机系统 - 欧洲委员会
UAS 专家组强调，RPAS 的潜力目前受到以下事实的限制：RPAS 飞行授权仍是通过繁琐的程序逐案颁发的，并且仅限于隔离空域。此外，专家组还指出，一些民航当局已经颁布（或即将颁布）了其国家法规，但这些法规并不一定相互一致，因此欧洲的状况并不理想。专家组最后得出结论，欧洲需要做出更多努力来消除目前的碎片化现象，方法是制定一个无缝的监管框架，并加强各种正在进行的研发计划的协调。RPAS 集成的一个基本原则与 ICAO 原则完全一致，即必须将 RPAS 视为载人飞机，同时充分考虑 RPAS 的特殊性。
使用和接受遥感和数字信息作为证据的法律挑战和市场回报
如果我们要保持在生态系统限制之内，就需要更清楚地看到未来。我们新的发现事实的能力为证据带来了新的机遇和挑战，特别是在环境合规领域。卫星和其他遥感技术正在彻底改变我们可视化和模拟环境和资源管理决策的潜在后果的能力。这些进步使科学家、政府和行业能够以远远超出人类感官的感知能力窥视地球最偏远的角落。我们面临的挑战是确定最有效的方法来建立技术和流程，使我们能够通过将包括遥感数据在内的数字地球系统科学整合到各级资源管理的法律系统中，更好地管理关键的生态系统。Durwood Zaelke 教授 1
超音速巡航飞机技术的进度
这些显示了通过更好的发动机，结构或空气动力学的范围，有效载荷，有效的起飞重量或经济学的改进。此参考概念还用于研究机身螺旋式整体问题，测量起飞和降落噪声的改善，甚至用于为减少噪声等领域开发新的飞行程序。应该清楚地认识到这些参考飞机不是什么。它们不是飞机程序的初步设计。它们不是任何人都会建造或提供给世界航空公司的构想。用于这些目的的飞机设计需要大量的开发和证实，几个数量级比现实的技术测量目的所需的数量级要大。在本文中提到飞机时，请认识到它们是出于参考目的，用于测量改进以及对问题领域的了解；
外交部新闻稿 ...
国民警卫队秘书处正在推行一项合作政策，促进雇员、政府官员和学生融入武装部队和内部安全的作战预备队。他们对国家作出承诺，而雇主也支持他们，允许他们在实际工作日这样做。自国民警卫队成立以来，已与企业、地方当局和高等教育机构签署了 1,100 多项合作协议，以支持作战预备役。
利用移民背景信息个性化对话
为了保持任务的连续性，最近人们研究了跨不同实施方案迁移对话式 AI 代理，以进一步改善用户体验。然而，这些可迁移代理在与用户对话时缺乏对用户信息和迁移设备的上下文理解。这就引出了一个问题：当代理迁移到实施方案以根据上下文预测下一句话语时，他会如何表现。我们从具有迁移上下文的众包工作者之间的对话中收集了一个数据集，该数据集涉及代理迁移到的实施方案的不同环境（公共或私人）中的个人和非个人话语。我们在有和没有迁移上下文的数据集上训练了生成模型和信息检索模型，并报告了定性指标和人工评估的结果。我们相信，迁移数据集将有助于训练未来的可迁移 AI 系统。
