XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemNLEA
在精确农业中释放人工智能的潜力
精确农业中人工智能（AI）的潜力表现为现代农业实践的范式转变。通过AI算法，传感器技术和地理空间数据的收敛性，出现了一个动态框架，可以实现本地化和知情的决策。AI驱动的预测模型提供了有关作物健康，疾病暴发和产量预测的见解，并指导干预措施以优化资源分配。随着自动化系统精心执行诸如播种，灌溉和收获等任务，AI与自动机械的融合预示着新的效率。具有AI衍生见解的传统农业智慧的增强通过减少输入浪费并减轻环境影响，从而增强了可持续性。本书章节对人工智能（AI）在革命农业中的关键作用（AI）提供了简洁而有见地的概述。重点关注数据收集和管理以进行明智的决策，它研究了用于农业中使用的尖端AI方法和技术。本章研究了AI在作物生产中的多种应用，包括精确农业，有效的牲畜管理和早期疾病检测。本章鼓励读者通过解决问题并提供有关成功农业中AI实施的现实案例研究来拥抱AI的变革潜力。最终，AI融入农业的承诺有望提高生产率和可持续的粮食生产，为农业产业铺平了道路。关键字：人工智能（AI）；精密农业；可持续性；作物生产
2023 年影响报告 - UNLEASH 创新实验室
2023 年是 UNLEASH 迄今为止最具包容性的一年，我们欢迎不同国籍和不同观点的人加入我们的项目，并倡导以社区为导向的精神，推动我们扩大影响力。在长期合作伙伴和当地合作伙伴的支持下，我们在非洲大陆卢旺达建立了第一个 UNLEASH 创新实验室，这是一个历史性的里程碑，卢旺达是一个蓬勃发展的创新和创业中心。我们还运行了为期 6 个月的孵化计划 UNLEASH Plus 的第五次迭代，与我们敬业的大使合作，让社区参与我们的计划，并试行了计划后的能力共享机会。今年，我们的社区发展到来自全球 180 个国家/地区的 8000 名变革者，为我们塑造 UNLEASH 的未来提供了宝贵的见解。
12个经济自由：释放选择...
许多法规阻碍了业务生产力和利润，但是最抑制培训的人通常是与新业务许可相关的企业。在某些国家以及美国的许多州中，获得商业许可证的保证可能与以最低费用的注册表邮寄一样模仿。在新加坡，开展业务只需要一天半和两个程序，并且没有最低要求的要求。在其他经济体中，例如印度和南美部分地区，获得商业许可的计划可能需要更长的时间，并涉及到无休止的政府旅行，并与有效的，有时甚至是腐败的官僚一起反复进行。
国家法律的隐私影响评估...
以非技术术语提供信息技术（例如应用程序、工具、自动化流程）的高级概述，描述信息技术、其目的、信息技术如何运作以实现该目的、所涉及的一般信息类型、如何使用和共享信息，以及为什么要进行隐私影响评估。（注意：本节是概述；以下问题将引出更多细节。）2022 年 5 月 25 日，总统发布了第 14074 号行政命令，推进有效、负责任的警务和刑事司法实践，以增强公众信任和公共安全（“行政命令”）。行政命令第 5 节指示司法部长建立国家执法问责数据库（“NLEAD”），用于记录执法人员（“LEO”）不当行为、表彰和奖励的官方记录。行政命令致力于通过改进执法行动官员的招聘和背景调查来进一步提高问责制和透明度。根据行政命令，司法部建立了 NLEAD 系统，以促进加强招聘实践和背景调查的过程，同时保护 NLEAD 中确定的执法行动官员的安全、隐私和正当程序权利。NLEAD 将使用指针系统进行操作，这是一种数据库管理模型，它利用“指针”来指示被搜索个人存在特定类型的记录，并将请求者指向记录的位置（即源机构）。根据行政命令的规定，NLEAD 将包括表明存在与官员不当行为相关的以下类别的记录的数据：刑事定罪；执法行动官员的执法权被暂停，例如取消认证；解雇；民事判决，包括与公务有关的金额（如果公开可用）；因严重不当行为接受调查期间辞职或退休；以及持续投诉或根据严重不当行为的调查结果受到纪律处分的记录。仅当 NLEAD 中确定了这些其他类别的信息之一时，才会包括官员表彰和奖励。NLEAD 将根据适用法律，在联邦执法人员的招聘、工作分配和晋升方面使用，方法是将查询 NLEAD 的用户与保存详细说明不当行为、表彰和奖励的基础记录的联邦执法机构联系起来。本 PIA 仅涵盖 NLEAD 系统，而不涵盖源机构持有的基础记录。基础记录由源机构自己的隐私文件（例如，记录系统通知和 PIA）适当地涵盖。第 2 节：信息技术的目的和用途
释放人工智能：人工智能军备竞赛
生成式人工智能的第一波潜在机会集中在技术价值堆栈上，如图 5 所示。从历史上看，硅层一直是技术价值堆栈中几乎所有技术转变的事实基础，而生成式人工智能预计将推动计算（即处理能力）、网络和内存芯片的显着增长。然而，当我们审视整个技术价值堆栈时，我们会在每个层中看到机会。在基础设施和平台层，我们看到超大规模企业/云提供商正在竞相构建支持生成式人工智能应用程序和服务的底层基础设施，但随着时间的推移，我们预计会看到更高或更多的差异化。当谈到模型和机器学习操作 (MLOps) 时，开源社区很可能成为创新的关键驱动力。进一步向上看，我们相信几乎所有软件公司都会以某种形式受到生成式人工智能的影响，而公司特定的执行将至关重要。最后，我们认为生成式人工智能代表了服务层正在进行的人工智能/自动化计划向前迈出的一步。
