XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemMCTS
MCTS建立的预测明确计划
摘要 - 我们提出了Mbappe，这是一种新型的运动计划方法，用于自动驾驶，将树搜索与部分学习的环境模型相结合。利用蒙特 - 卡洛搜索树（MCT）固有的可解释的探索和优化功能，我们的方法在动态环境中构成复杂的决策。我们提出了一个将MCT与监督学习相结合的框架，使自动驾驶汽车能够有效地浏览各种情况。实验结果证明了我们方法的有效性和适应性，展示了改进的实时决策和避免碰撞。本文通过为自动驾驶系统中的运动计划提供了强大的解决方案，从而为该领域做出了贡献，并具有解释性和可靠性。代码可用https://github.com/raphychek/mbappe-nuplan。
HMCTS 数据策略
为了支持司法部和政府的目标，我们 HMCTS 通过改革计划对我们的服务进行了重大的现代化和改进。在从疫情中恢复的过程中，我们将重建更强大的法院和法庭服务。因此，我们必须专注于利用新系统和服务中固有的权力。公开司法、个人隐私和透明度之间存在矛盾似乎是不可避免的，而且未来确实存在许多挑战。该战略和正在进行的工作的目标之一是通过建立原则性和有效的数据使用治理来解决这些矛盾。这些解决方案将融入未来的实践中。