XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemMTI
通过以下方式开发多 INT 通用情报图...
解释来自不同来源的大量数据 打破数据孤岛障碍并将数据连接在一起是解决这一复杂问题的第一步。通过将高效的搜索引擎与创新的图形数据库相结合，可以利用现有的数据基础设施（而不是复制数据）、可视化连接的数据并以连贯且有意义的方式将其整合在一起，从而有效地统一所有类型的数据源。搜索和发现层实时提供相关信息，并由图形数据库提供支持，该数据库链接各种数据类型以跨多个传感器和系统提供融合的信息视图。为了协调这一过程，GXP™ 开发了一个轻量级可编程的基于规则的工作流引擎，利用行业领先的自然语言处理 (NLP)、基于图像的对象检测和基于视频的移动目标指示器 (MTI) 功能。该引擎与先进的警报和通知机制相结合，可确保分析师和主管了解队列中的工作以及任务在系统中流动时的状态。可视化数据是从观察到决策的关键。为此，多面板查看器允许用户以有意义的方式融合多 INT 数据。例如，如果用户在文档中选择了位置名称，则地图将平移到该位置，并且网络图将进行调整以突出显示所选位置的名称
针对芬兰软件行业 KISA 的政策和计划（第 2 步） OECD KISA 焦点小组工作文件 2004 年 5 月
4.1 部级 16 4.1.1 贸易与工业部（MTI） 16 4.1.2 劳工部（MOL） 16 4.1.3 内政部 16 4.1.4 教育部 16 4.2 机构级别 17 4.2.1 芬兰国家技术局 - TEKES 17 4.2.2 就业与经济发展中心（TE-Centres） 18 4.2.3 芬兰科学院 19 4.2.4 芬兰国家研究与发展基金 - SITRA 19 4.2.5 其他机构级别参与者 19 4.3 商业创新支持 20 4.3.1 大学和理工学院 21 4.3.2 芬兰科学 IT 中心（CSC） 21 4.3.3 科技园区 21 4.3.4 企业孵化器 21 4.4 融资工具和服务 22 4.4.1 商业创意开发资金 - LIKSA 22 4.4.2 技术诊所 / TUPAS 22 4.4.3 中小企业专家服务包 22 4.4.4 商业研究 - TULI 23 4.4.5 VARA 筹备资金 23 4.5 研究、开发和技术计划 24 4.5.1 为软件公司提供服务的 KISA 计划 24 4.5.1.1 专业技术中心计划 (CoE) 24 4.5.1.2 交互式计算 - FENIX 25 4.5.1.3 工业商业概念 (UTT) 25 4.5.1.4 软件生产方法和工具 25 4.5.2 旨在发展 KISA 的计划 27
芬兰针对 KISA 的政策和计划...
4.1 部级 16 4.1.1 贸易和工业部 (MTI) 16 4.1.2 劳工部 (MOL) 16 4.1.3 内政部 16 4.1.4 教育部 16 4.2 机构级别 17 4.2.1 芬兰国家技术局 - TEKES 17 4.2.2 就业和经济发展中心 (TE-Centres) 18 4.2.3 芬兰科学院 19 4.2.4 芬兰国家研究与发展基金 - SITRA 19 4.2.5 其他机构级别参与者 19 4.3 商业创新支持 20 4.3.1 大学和理工学院 21 4.3.2 芬兰科学 IT 中心 (CSC) 21 4.3.3 科技园区 21 4.3.4 企业孵化器 21 4.4 融资工具和服务 22 4.4.1 商业理念开发资金 - LIKSA 22 4.4.2 技术诊所 / TUPAS 22 4.4.3 中小企业专家服务包 22 4.4.4 商业研究 - TULI 23 4.4.5 VARA 筹备资金 23 4.5 研究、开发和技术计划 24 4.5.1 为软件公司提供服务的 KISA 计划 24 4.5.1.1 专业技术中心计划 (CoE) 24 4.5.1.2 交互式计算 - FENIX 25 4.5.1.3 工业商业概念 (UTT) 25 4.5.1.4 软件生产方法和工具 25 4.5.2 旨在发展 KISA 的计划 27
针对芬兰软件行业 KISA 的政策和计划（第 2 步） OECD KISA 焦点小组工作文件 2004 年 5 月
4.1 部级 16 4.1.1 贸易与工业部（MTI） 16 4.1.2 劳工部（MOL） 16 4.1.3 内政部 16 4.1.4 教育部 16 4.2 机构级别 17 4.2.1 芬兰国家技术局 - TEKES 17 4.2.2 就业与经济发展中心（TE-Centres） 18 4.2.3 芬兰科学院 19 4.2.4 芬兰国家研究与发展基金 - SITRA 19 4.2.5 其他机构级别参与者 19 4.3 商业创新支持 20 4.3.1 大学和理工学院 21 4.3.2 芬兰科学 IT 中心（CSC） 21 4.3.3 科技园区 21 4.3.4 企业孵化器 21 4.4 融资工具和服务 22 4.4.1 商业创意开发资金 - LIKSA 22 4.4.2 技术诊所 / TUPAS 22 4.4.3 中小企业专家服务包 22 4.4.4 商业研究 - TULI 23 4.4.5 VARA 筹备资金 23 4.5 研究、开发和技术计划 24 4.5.1 为软件公司提供服务的 KISA 计划 24 4.5.1.1 专业技术中心计划 (CoE) 24 4.5.1.2 交互式计算 - FENIX 25 4.5.1.3 工业商业概念 (UTT) 25 4.5.1.4 软件生产方法和工具 25 4.5.2 旨在发展 KISA 的计划 27
针对芬兰软件行业 KISA 的政策和计划（第 2 步） OECD KISA 焦点小组工作文件 2004 年 5 月
4.1 部级 16 4.1.1 贸易与工业部（MTI） 16 4.1.2 劳工部（MOL） 16 4.1.3 内政部 16 4.1.4 教育部 16 4.2 机构级别 17 4.2.1 芬兰国家技术局 - TEKES 17 4.2.2 就业与经济发展中心（TE-Centres） 18 4.2.3 芬兰科学院 19 4.2.4 芬兰国家研究与发展基金 - SITRA 19 4.2.5 其他机构级别参与者 19 4.3 商业创新支持 20 4.3.1 大学和理工学院 21 4.3.2 芬兰科学 IT 中心（CSC） 21 4.3.3 科技园区 21 4.3.4 企业孵化器 21 4.4 融资工具和服务 22 4.4.1 商业创意开发资金 - LIKSA 22 4.4.2 技术诊所 / TUPAS 22 4.4.3 中小企业专家服务包 22 4.4.4 商业研究 - TULI 23 4.4.5 VARA 筹备资金 23 4.5 研究、开发和技术计划 24 4.5.1 为软件公司提供服务的 KISA 计划 24 4.5.1.1 专业技术中心计划 (CoE) 24 4.5.1.2 交互式计算 - FENIX 25 4.5.1.3 工业商业概念 (UTT) 25 4.5.1.4 软件生产方法和工具 25 4.5.2 旨在发展 KISA 的计划 27
新加坡经济在2020年的表现
COVID-19大流行在2020年造成了巨大的全球经济破坏。迄今为止，该病毒在全球范围内感染了超过1亿人，并导致了超过200万人死亡。许多国家被迫采取严格的公共卫生措施，包括锁定和边界关闭，以遏制病毒的传播。这导致了全球经济活动的重大破坏。反映了破坏的前所未有的范围，国际货币基金组织在一年中修订了其2020年的全球增长预测，其预测于2020年10月的预测远低于在流行病开始前一年前宣布的[表1]。新加坡经济没有免除由大流行造成的损害，在2020年签约了5.4％，这是自独立以来最糟糕的全年衰退。我们的经济表现比2020年GDP增长预测率要糟糕得多，MTI于2019年11月宣布了0.5％至2.5％。由于经济不得不抓住大流行引起的需求和供应边的冲击，包括对新加坡产生的外部需求和全球旅行限制的经济放缓，供应链中断，供应链中的破坏，以及在4月7日的7月2020年6月2020日，供应这些冲击的影响是2020年上半年（1H20）最明显的影响，随着2020年下半年（2H20）的新加坡经济恢复的迹象（2H20），经济逐渐重新开放，主要经济体从最初的锁定中出现。建立了一篇早期文章，该文章评估了Covid-19对新加坡经济的直接影响，2本文使用高频指标以及传统的部门指标分析了2H20相对于2H20前320级经济的恢复。
aetci36-2651.pdf - 空军 - AF.mil
本指令执行空军部政策指令 36-26《总兵力发展与管理》。本指令涵盖基本军事和技术训练中的角色和职责。本指令适用于正规空军、空军预备役 (AFR)、空军国民警卫队 (ANG) 和空军部 (DAF) 永久或临时分配到空军教育和训练司令部 (AETC) 的文职人员。本出版物不适用于美国太空部队。本指令适用于第 637 训练组国防语言学院英语语言中心 (DLIELC) 和美洲空军学院 (IAAFA)，用于其教职员工和干部的兵力发展和管理，以及第二空军 (2 AF) 内分配的国际常驻方。国际常驻方包括根据军事人员交流计划和空军客座教员计划分配的所有个人。例外：本指令不适用于在 IAAFA 或 DLIELC 接受培训的外国军事学生，但涉及风险管理和高风险培训的除外。此外，AETC 指令 (AETCI) 36-2651 根据 IAAFA 和 DLIELC 的安全合作教育和培训任务的性质确定了例外情况。值得注意的是，IAAFA 和 DLIELC 不授予空军专业代码 (AFSC) 或空军社区学院 (CCAF) 学分，也没有军事训练教官 (MTI) 或军事训练领导 (MTL)。IAAFA 和 DLIELC 遵守空军指令 (AFI) 16-105《联合安全合作教育与培训》，用于其培训流程的某些部分以及对国际军事学生的照顾。受 AETC 单位行政控制但受非 AETC 机构或学校运营控制的 AETC 人员将遵守合同规定的指导和要求，
deepseek vs. chatgpt：推理中的比较效力...
摘要新一代语言模型的出现因其卓越的理解和人类语言生成能力而彻底改变了自然语言处理（NLP）的领域。chatgpt成为一个基本模型，具有出色的优势。DeepSeek最近成为NLP的最新进步，在纯文本生成工作，语义分析和上下文依赖语言建模能力中表现出巨大的潜力。该研究调查并比较了DeepSeek和Chatgpt在评估主要应用于南亚阿拉伯语学习者的成人L2（第二语言）采集错误时的表现。使用此前提，我们旨在评估其在检测语言不准确性（形态学，语法，语义）和诊断L1（第一语言）的疗效方面的功效。方法包括对非本地阿拉伯语句子的错误分析，两个模型的比较评估以及对推理深度的对比评估。结果表明，DeepSeek在上下文驱动的错误检测（例如检测SOV单词订单转移时）的情况明显好得多，并且ChatGpt提出了更具主导性的相关反馈。但是，两者都需要微调提示来引入与语义/务实错误有关的反馈，例如缺少文章和方言不匹配。的贡献包括将AI工具集成到L2教育学的建议，强调对比度的演习和社会语言意识，以及针对L1靶向错误概况的培训AI的建议。这项研究将AI集成到针对成人L2学习者的可扩展解决方案的语言教学中，同时指出了模型中所需的改进。关键字：DeepSeek，Chatgpt，LLMS，母语影响（MTI），第二语言获取（SLA），AI辅助错误检测，对比语言学
2023 年第三季度新加坡经济表现
2023 年 11 月 22 日。贸易和工业部 (MTI) 今天宣布，预计新加坡 2023 年 GDP 增长率将达到 1.0% 左右，2024 年将达到 1.0% 至 3.0%。2023 年第三季度经济表现 2023 年第三季度，新加坡经济同比增长 1.1%，高于上一季度 0.5% 的增幅。经季节性调整后的季度环比经济增长 1.4%，高于第二季度 0.1% 的增幅。按行业划分，制造业同比萎缩 4.6%，而上一季度萎缩 7.6%。除运输工程集群外，该行业内所有集群均出现萎缩。经季节性调整后，制造业环比增长 0.5%，而上一季度则收缩 1.5%。建筑业同比增长 6.3%，延续了第二季度 7.7% 的增幅，因为公共和私营部门的建筑产出都有所增加。经季节性调整后，建筑业环比增长 0.8%，低于上一季度的 2.6%。批发贸易业同比增长 1.2%，高于上一季度 0.2% 的增幅。燃料和化学品以及机械、设备和供应品领域的扩张推动了增长。经季节性调整后，建筑业环比增长 2.7%，扭转了上一季度 0.2% 的收缩。零售贸易业同比增长 2.2%，延续了上一季度 2.4% 的增幅。本季度机动车和非机动车销量均有所增长。经季节性调整后，零售业环比增长 0.1%，低于第二季度 3.0% 的增幅。运输和仓储业同比增长 1.1%，低于上一季度 5.7% 的增幅。其中，航空运输业录得强劲增长，原因是樟宜机场处理的航空旅客总数持续回升。与此同时，陆路运输和水路运输业也有所扩张，但增幅较为温和。经季节性调整后，零售业环比收缩 2.3%，扭转了上一季度 5.3% 的增幅。
世界银行文件
《东帝汶经济报告》（TLER）是世界银行每两年发布一次的报告，旨在评估近期宏观经济发展、前景和风险，以及东帝汶经济面临的具体发展挑战。报告旨在为公共政策辩论提供信息，面向广泛的受众，包括公众、政府、私营部门、民间社会组织以及其他国内外利益相关者。《东帝汶经济报告》是世界银行雅加达和东帝汶办事处的成果，并接受印度尼西亚和东帝汶国家主任 Carolyn Turk 的战略指导。该报告由宏观经济、贸易和投资 (MTI) 全球实践团队在 Lars Christian Moller（实践经理）、Rinku Murgai（实践经理）、Bernard Harborne（常驻代表）和 Habib Rab（项目负责人兼首席经济学家）的指导下编写。报告第一章和第二章的制作由 Alief Aulia Rezza 和 Yus Medina Pakpahan 领导。 Cigdem Celik 和 Bambang Suharnoko Sjahrir 撰写了第 1.3 节。重点章节由 Csilla Lakatos、Mochamad Pasha 和 Ananda Nathan Narasimhan 撰写。Ana de Oliveira 提供了行政支持并协调了报告发布会的组织工作。Pierre Sauve、Ruth Nikijuluw 和 Amina Coulibaly 提供的评论也对本报告大有裨益。我们要感谢财政部、东帝汶国家统计局 (INETL)、IP、东帝汶中央银行，他们是本报告中大部分数据的制作者和编纂者。本报告是国际复兴开发银行/世界银行工作人员的成果。本报告中表达的调查结果、解释和结论不一定反映世界银行执行董事或他们所代表的政府的观点。世界银行不保证本报告所含数据的准确性。本报告的数据截止日期为 2024 年 7 月 25 日。本报告任何地图上显示的边界、颜色、面额和其他信息并不意味着世界银行对任何领土的法律地位作出任何判断，也不意味着世界银行认可或接受此类边界。如需通过电子邮件接收 TLER 和相关出版物，请发送电子邮件至 adeoliveira1@worldbank.org。如有疑问和意见，请发送电子邮件至 acoulibaly4@worldbank.org 和 ypakpahan@worldbank.org。