XiaoMi-AI文件搜索系统
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开发和实施自动主题索引
纸质档案的广泛数字化和数字资料的更积极归档正在创建越来越多的数据集合。主题索引，即根据受控词汇表为文档分配主题，是组织集合和提高其可发现性的重要方法。传统上，主题索引是由人类专家执行的手动过程，但由于手动索引是一个非常劳动密集的过程，因此自 20 世纪 60 年代以来，已经开发了主题索引的自动化和半自动化方法（Stevens 1965）。芬兰国家图书馆长期以来的目标一直是使芬兰图书馆和相关机构的一些主题索引过程自动化，原因有几个：减少索引工作量，使主题索引更加一致，并将主题索引扩展到传统手动索引不可行的集合。然而，从我们的角度来看，现有的自动主题索引工具和服务存在许多问题。首先，我们的民族语言芬兰语和瑞典语得不到大多数工具的良好支持。其次，这些工具通常依赖于它们自己的词汇表，而我们希望使用通用芬兰语本体 YSO 1（Niininen、Nykyri 和 Suominen 2017）以及其他芬兰语主题词汇表。第三，许多可用的解决方案都是商业服务，客户对系统几乎没有控制权，而且容易受到供应商锁定的影响。2017 年，我们开始开发自己的自动主题索引开源工具 Annif 2 。三年后，即 2020 年 5 月，我们推出了 Finto AI——一种基于 Annif 的自动主题索引服务，旨在用于生产用途 3 。在本文中，我们解释了开发 Annif 的过程、它支持的文本分类算法、我们用来确保算法生成的主题索引符合预期的质量保证流程、已部署基于 Annif 或 Finto AI 的自动主题索引的系统，并总结了一些经验教训。
在高等教育中实施人工智能
摘要：本文探讨了罗马尼亚学者对在高等教育中实施人工智能 (AI) 的看法。本文基于来自罗马尼亚五所大学的 18 位学者的观点，分析了人工智能在高等教育中的利弊。关于人工智能在许多领域的扩散存在着激烈的争论，有强烈的支持者，也有坚决的反对者。研究人工智能影响的研究丰富了关于人工智能为我们、企业或社会创造的优势、劣势、威胁或机遇的循证文献。尽管许多方面仍不太为人所知，但对人工智能的态度仍在形成中。高等教育是一个人工智能影响引发热烈讨论的领域。最终，高等教育是塑造社会领导者策划者的领域。人们试图找到那些将应用人工智能、将与人工智能合作或为人工智能工作的人以及那些反对或支持在高等教育中实施人工智能的人的观点。本研究得出的结论与文献中存在的类似研究一致。在学者看来，在高等教育中实施人工智能的积极方面与学习和教学过程的收益、学生技能和能力的提高、更好的包容性和更高的行政成本效率有关。同样，研究揭示的消极方面与心理社会影响、数据安全、道德方面和失业威胁有关。然而，在高等教育中实施人工智能的一些方面（主要是负面的）很少被受访学者揭露，这些方面主要与在高等教育中实施人工智能的成本和努力有关。这种情况的可能解释是缺乏战略眼光，不了解在高等教育中实施人工智能实际上意味着什么、这个过程涉及什么，以及罗马尼亚大学（以及罗马尼亚经济）的数字化还处于起步阶段。本研究结果的贡献主要是实证和实践的。这些意见应作为资源，供高等教育机构管理者制定更好的有关在高等教育中实施人工智能的政策，并制定对人工智能的战略眼光，最终目的是实现整个社会的进步和繁荣。
E.O. 14057 实施说明 - Sustainability.gov
范围 3 排放：与 E.O. 第 302 节一致。14057，GSA 必须与 CEQ 和 OMB 协调，评估系统和方法，以跟踪和报告整个政府和特定机构的范围 3 排放。此项评估应考虑所有 15 个范围 3 排放类别、数据可用性、排放类别相对于联邦政府总排放量的规模，以及使用数据为减排战略提供信息的可能性。根据评估结果并与 CEQ 和 OMB 协调，GSA 必须开发系统，在联邦和机构层面提供范围 3 排放的年度报告，并使用最佳可用方法和数据源计算范围 3 排放的相关类别，每年 1 月 31 日或之前提交。已采取计划跟踪和报告范围 3 排放的机构必须与 CEQ 和 GSA 协调，以确保机构系统和方法与政府范围的跟踪和报告方法保持一致。
月球表面探测实施方案
C. 执行机构可制定月球表面合作的额外安排，其中可能包括修改本执行安排，以反映与 PR 相关的合作变化或支持 Artemis 任务的新安排。此类修改或新的合作安排将确定执行机构的新职责，其中可能包括支持月球探索和月球表面机组人员机会的额外能力。第 2 节 Artemis 任务描述 Artemis 任务是由美利坚合众国牵头、日本和其他国际伙伴参与的一系列太空探索任务，旨在建立人类和机器人在月球及其周围的第一个长期存在。Artemis 任务旨在验证将第一批人类送上火星所需的深空系统和能力。 Artemis 计划的要素包括 PR、NASA 的太空发射系统 (SLS) 火箭、猎户座飞船、舱外活动 (EVA) 系统、月球地形车 (LTV)、居住设施、物流配送和载人着陆系统 (HLS)，以及通信和导航等功能，以及 Gateway（美国、日本、欧洲航天局和加拿大之间的合作计划）。
实施零信任架构 - NCCoE
国家网络安全卓越中心 (NCCoE) 隶属于美国国家标准与技术研究院 (NIST)，是一个协作中心，行业组织、政府机构和学术机构在此共同努力解决企业最紧迫的网络安全问题。这种公私合作伙伴关系能够为特定行业以及广泛的跨行业技术挑战创建实用的网络安全解决方案。通过合作研究与开发协议 (CRADA) 下的联盟，包括技术合作伙伴——从财富 50 强市场领导者到专门从事信息技术安全的小型公司——NCCoE 应用标准和最佳实践，使用商用技术开发模块化、适应性强的网络安全解决方案。NCCoE 在 NIST 特别出版物 1800 系列中记录了这些示例解决方案，该系列将功能映射到 NIST 网络安全框架 37 并详细说明了另一个实体重新创建示例解决方案所需的步骤。NCCoE 于 2012 年由 NIST 与马里兰州和马里兰州蒙哥马利县合作成立。40
实施联合部队开发与设计
实施联合部队发展与设计参考文献：见附件 G 1.目的。根据参考 a，本指示实施并描述了参谋长联席会议主席（CJCS）履行联合部队发展职责的过程。本指示描述了联合部队发展与设计 (JFDD) 流程、其执行及其与其他部门系统、流程和参谋长联席会议主席职责的相互作用。这些关系通过促进整个联合部队的快速、迭代学习来加速联合部队的发展与设计。 2.取代/取消。2019 年 12 月 3 日的 CJCSI 3030.01 特此取代，2016 年 8 月 17 日的 CJCSI 3010.02E 特此取消。 3.适用性。本指示适用于联合参谋部、军种、作战司令部 (CCMD)、国民警卫队局 (NGB)、国防机构和主席控制活动 (CCA)。 4. 政策。联合能力开发指令使参谋长联席会议主席能够履行《美国法典》第 10 章规定的法律责任。具体而言，《美国法典》第 10 章第 153 节 (a)(5) 和 (a)(6) 款 (参考 a) 规定参谋长联席会议主席处理与“联合能力发展”和“联合部队发展活动”有关的事务。履行参谋长联席会议主席的能力和部队发展责任需要深思熟虑的流程和综合活动，以将概念转化为能力和后续条令。协调这些相互依存的活动使参谋长联席会议主席能够就未来军事和国家安全挑战向国防部长 (SecDef) 和美国总统传达军事建议。5. 定义。参见词汇表。
实施人工智能战略……
摘要 本文致力于分析乌克兰人工智能 (AI) 发展战略的具体重点、方向和特点。本文的主要内容包括：分析乌克兰国家人工智能战略的论证、发展和政府批准的现状；根据 IAIP 项目“乌克兰人工智能发展战略”实施人工智能的关键要素和主要优先领域；短期和长期人工智能发展建议以及当前战争期间乌克兰人工智能实施的特点。特别关注人工智能研究和开发的重点，如 (a) 基于认知和良知概念的人工智能系统设计；(b) 地面、水下和空中应用的智能机器人系统的新解决方案；(c) 海洋工业中的人工智能前景；(d) 教育领域未来的人工智能实施；(e) 人工智能系统的语言能力。关键词 1 战略、人工智能、发展、乌克兰、特点、分析、IAIP 项目
致力于实施共产主义理论、实践......
1 – 俄国有意识的无产阶级具有辩证的敏锐洞察力，坚决坚持革命马克思主义作为无产阶级解放的科学理论，抵制社会民主主义、小资产阶级和无政府主义对马克思主义的解释。这些革命者坚决捍卫了这一理论，并在革命实践中进一步发展了革命马克思主义。这表现在他们充分了解阶级的性质及其功能、阶级斗争（生死攸关的问题）和阶级统治（即一个阶级对另一个阶级的专政——要么是为了维护旧制度，要么是为了巩固新的阶级关系，以取代腐朽和倒退的阶级关系）；他们受益于指导科学（革命马克思主义），并以负责任的方式运用它。
在供应链中实施人工智能……
摘要 人工智能 (AI) 等新技术的出现正在改变社会，并改变人们对金钱、价值判断和企业影响的基本信念。人工智能正变得越来越普遍，充当着出色的顾问和无所不知的线人。虽然人工智能在解决气候变化、粮食安全和医疗保健等严重的全球问题方面具有巨大潜力，但也存在需要仔细考虑的潜在危害和道德问题。制造业正在努力应对提高效率的复杂性，但人工智能给我们带来了希望。该行业的复杂性，系统成员之间存在差异和相互作用，为简化流程带来了挑战。然而，人工智能等新技术带来的快速转型为提高竞争力和效率提供了机会。人工智能可以实现操作自动化，优化生产流程，并提供人类可能难以独自获得的宝贵见解。通过在供应链管理 (SCM) 中实施 AI，公司可以降低风险并减少错误、延迟和浪费。AI 还可以促进预测性维护，最大限度地减少停机时间和昂贵的维修，而流程优化可以简化操作并最大限度地提高生产力。在制造业中采用 AI 具有提高生产力、盈利能力和整体成功的巨大潜力。开发有关 AI 的特定知识和理解对于确保未来有效实施和高质量决策至关重要。为 AI 的未来提供指导至关重要，因为它有望解决重大问题并推动创新。然而，它的实施也可能给公司带来挑战。准确预测和理解 AI 的影响对于驾驭这一格局至关重要。AI 的成功使用取决于有效的实施，特别是在供应链 (SC) 等复杂环境中。因此，本论文的目的是提供见解和更深入的知识，说明如何将人工智能融入供应链管理以增强其运营。通过使用定性方法和扎根理论来分析数据收集，我们发现了人工智能的实施如何改善供应链管理及其缺点。然而，承认并解决一些挑战和考虑因素对于确保人工智能的成功实施非常重要。人工智能的实施有可能彻底改变生产流程、简化运营并改善决策和预测，从而为公司带来更多繁荣并节省成本。人工智能的实施主要以复杂的集成、耗时的战略制定和对系统的昂贵投资为代价。我们的研究结果强调了公司不仅要实施人工智能，还要将其集成，以便成功利用人工智能的重要性。与之前的研究不同，本研究强调了 SCM 运营的动态性和变化以及从业者遇到的挑战。此外，该研究证实了之前关于人工智能积极影响的发现，例如提高生产力、降低成本和改善决策。然而，它强调了实施人工智能所涉及的大量成本和时间投入，为公司带来了决策障碍。这强调了彻底评估人工智能预期收益与初始投资和时间限制之间的关系的重要性。关键词：供应链管理，人工智能，制造业，人工智能实施流程。