XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemIceberg
您需要了解的有关食品可追溯性规则
绿叶蔬菜（新鲜）包括所有类型的新鲜绿叶蔬菜。示例包括但不限于芝麻菜，叶叶，黄油生菜，木糖，菊苣，野生，埃斯塔尔，绿叶，绿叶，冰山生菜，羽衣甘蓝，红叶，pak choi，romaine，sorraine，sorrel，sorrel，菠菜和植物。不包括整个头卷心菜，例如绿白菜，红卷心菜或Savoy Cabbage。不包括香蕉叶，葡萄叶和在树上生长的叶子。§112.2（a）（1）中列出的绿叶绿色，例如collards，不受第§1.1305（e）条规则的要求。
人工智能与版权：揭开法律挑战的面纱
人工智能的潜力似乎是无限的，围绕它的炒作也日益高涨。随着 ChatGPT、Stable Diffusion、Bard、DALL-E 或 Speechify 等生成式人工智能工具的推出，全球各地的企业都在拥抱这一重大技术创新，并在团队中发挥创造力、效率和生产力的提升。然而，我们即将看到的只是生成式人工智能引发的潜在颠覆的冰山一角。比尔·盖茨最近在一篇公开文章中写道：“人工智能的发展与微处理器、个人电脑、互联网和手机的创造一样重要”。无论人们喜欢哪种比较，不可否认的是，生成式人工智能注定会继续存在，并将继续以令人难以置信的速度发展。对于企业，尤其是机构来说，这带来了无限的机遇，但也伴随着一定的风险。
西非加速可再生能源投资
这只是冰山一角，就我们在未来几年所能取得的成就而言，随着我们继续提高投资。在今年的非洲气候峰会上，我们的董事长苏丹·艾尔·贾伯（Sultan Al Jaber）博士宣布了一套前所未有的可再生项目融资计划 - 包括马斯达尔（Masdar）与非洲50年的马斯达（Masdar）在2030年之前动员100亿美元，其中20亿美元已成为这项工作的一部分。总的来说，这将催化到2030年的10GW可再生能源设施的开发。鉴于非洲当前的当前安装基本基本为59GW，这是对非洲能力的重大贡献。至关重要的是，这将扩大能源通道，以使数百万人 - 改变许多不同国家的社区和生计。
宣传监测与评估
Coe, J 和 Schlangen, R (2019)。没有皇家之路：寻找并遵循倡导评估的自然路径。评估创新中心，2019 年 2 月。 Coffman, J (2014)。评估创新第 3 部分：倡导评估的最新进展是什么？更好的评估，2014 年 3 月 3 日。2020 年 5 月检索自 https://www.betterevaluation.org/en/blog/innovation_in_evaluation_part3。 Schlangen, R 和 Coe, J (2014)。价值冰山：权衡倡导和竞选活动的好处。更好的评估。讨论文件 1，2014 年 12 月。 Start, D 和 Hovland I (2004)。政策影响工具：研究人员手册。ODI，伦敦。 Teles, S 和 Schmitt, M (2011)。评估倡导的难以捉摸的技巧。《斯坦福社会创新评论》。（2011 年夏季），第 38-43 页。
收费基础架构业务案例评估工具用户指南
•拥有和运营 - 该项目投资所有资本成本，支付所有运营成本并保留所有所有权，控制，责任，风险和收入。•外部运营商 - 是中高风险和中高收入商业安排。它为该项目提供了高度控制收费点的控制权，该项目通常投资了资本成本并保留了资产的所有权，但是运营职责被转移给服务提供商以换取一部分收入。•租赁模型 - 是一种低风险的收入选择，该项目（在这种情况下为土地所有者）通过将其拥有的土地租赁给服务提供商几乎没有控制所得服务的控制。•特许权 - 是一种灵活的方法，该方法与项目及其服务提供商之间的资本成本，运营成本，控制和风险的各个方面•冰山 - 当项目支付并保留所有所有权外，该模型适用于基础设施提供商，这些项目均适用并保留所有所有权。
Forcepoint DSPM
在当今的数字世界中，保护组织的敏感数据至关重要。数据泄露和隐私法规违规行为实际上会削弱您的业务。在罚款，客户信任甚至继续开展业务的能力方面，两者都可能非常昂贵。近年来，随着数字化以及云应用程序和云存储的增长，组织正在不断构建大量的数据生态系统，其中包括包括大量敏感信息的各种数据类型。今天的大多数组织的数据就像一个巨大的冰山，大多数数据都隐藏了。这通常被描述为“暗数据”或“影子数据”。它是看不见和未知的，但它包含了组织直接负责的大量敏感信息。据估计，对于大多数组织而言，大约80％的数据落入了黑暗数据领域。
皇家邮轮泰坦尼克号的冶金学 - GovInfo
1991 年，在 IMAX 影片拍摄泰坦尼克号沉船事件期间，法国海洋研究所潜水器鹦鹉螺号带回了第一块从泰坦尼克号沉船现场打捞出的船体材料。这块材料被大西洋海事博物馆获得，博物馆委托位于新斯科舍省哈利法克斯的大西洋国防研究机构 (DREA) 和位于渥太华的 CANMET 的研究人员测试钢材的机械性能 [2]。DREA 的 Ken KarisAllen 和 Jim Matthews 进行了夏比冲击试验，他们发现钢材在冰盐水温度下 100% 脆性断裂。这些测试的观察结果和随后的有限分析可以在《大众力学》上发表的一篇文章中找到 [3]。这引起了广泛的猜测，即船体钢在冰水中的脆性可能是导致巨轮沉没的主要因素。人们认为，尽管与冰山的撞击很小，但足以震碎船头脆弱的船体板材，导致船舶迅速进水。
皇家邮轮泰坦尼克号的冶金术 - GovInfo
1991 年，在 IMAX 影片拍摄泰坦尼克号沉船事件期间，法国海洋研究所潜水器 Nautile 带回了第一块从泰坦尼克号沉船现场打捞出的船体材料。这块材料后来被大西洋海事博物馆获得，博物馆委托位于新斯科舍省哈利法克斯的大西洋国防研究机构 (DREA) 和位于渥太华的 CANMET 的研究人员测试钢材的机械性能 [2]。DREA 的 Ken KarisAllen 和 Jim Matthews 进行了夏比冲击试验，他们发现钢材在冰盐水温度下 100% 脆性断裂。这些测试的观察结果和随后的有限分析可在《大众力学》上发表的一篇文章中找到 [3]。这引起了广泛猜测，船体钢在冰水中的脆性可能是导致巨轮沉没的主要因素。人们认为，虽然与冰山的撞击很小，但足以震碎船头脆弱的船体板材，导致船舶迅速进水。
Bigquery向多云的Lakehouse迈向的演变
BigQuery的云原始分类架构使Google Cloud可以发展系统，以满足分析和AI/ML工作负载频谱的几种客户需求。围绕数据湖和企业数据仓库工作负载统一的BigQuery中心的关键要求。此操作结合：（1）需要核心数据管理基本，例如安全性，治理，常见的运行时元数据，性能加速，酸性交易，由企业数据仓库提供，以及（2）以（2）将开源格式和分析性生态系统的灵活性以及诸如新的Work//a Ii ai II ai II II的灵活性以及（2）利用（2）。此外，由于云客户正在选择默认情况下选择多云足迹，因此有很大的要求支持BigQuery。本文描述了Biglake，这是BigQuery向多云的Lakehouse朝着以新颖方式满足这些客户需求的发展。我们描述了该领域的三个主要创新。我们首先呈现Biglake桌，制作开源桌子格式（例如Apache Parquet，Iceberg）一流的公民，在这些格式上为BigQuery和其他开源分析引擎提供了精细的治理执法和性能加速。接下来，我们介绍了Biglake对象表的设计和实施，这些表使BigQuery可以集成AI/ML，以通过非结构化数据推导和处理。最后，我们提出了Omni，这是一个在非GCP云上部署BigQuery的平台，重点是我们为提供企业Lakehouse产品提供的基础架构和运营创新，而不管托管数据的云提供商如何。