XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemParse
技术实施指南：疫苗库存
配置条形码为扫描仪提供指令，以解析2D条形码中包含的数据。扫描仪将遵循这些说明，直到否则进行配置。例如，如果扫描了UOS配置条形码，则该扫描仪将准备接收并将UOS条形码解码到库存记录的适当字段中，直到扫描其他配置条形码为止。配置条形码也可以拆除以“重置”扫描仪，如果对库存管理系统，EHR或IIS的配置出现任何问题。请注意，配置条形码将与扫描仪制造商提供的设置条形码不同，如果需要重置，也可能需要撤销。
选择Bert的大脑：使用代表性相似性分析
顾名思义，语言的上下文表示语言表示通常是由于其编码上下文的能力而动机。这些表示形式捕获了上下文的哪些方面？我们采用了一种使用代表性相似性分析（RSA）来解决这个问题的方法。作为案例研究，我们研究了动词嵌入动词的主题的程度，代词嵌入的代词编码代词的前提，并且一个全句子表示编码句子的头部单词（由依赖性parse确定）。在所有情况下，我们都表明，伯特的上下文化嵌入反映了所研究的语言依赖性，而伯特的依赖性比编码语言较低的偏见对照的程度更大。这些结果证明了我们的方法在假设之间裁定上下文的哪个方面在语言表示中编码的能力。
教职员工人事流程指南 - 城市技术学院
6. 每年，OFSR 都会在春季设定年度审核的截止日期，并在秋季设定重新任命和终身教职以及晋升审核流程的开始日期。应在与主席举行的年度评估会议的春季截止日期之前提交更新的 PARSE 并完成教师档案，届时档案将按照下文 IA7 中的定义关闭。希望在春季年度评估完成日期和秋季规定的审核流程开始日期之间向档案中添加信息的候选人必须联系主席，主席将通过院长向 OFSR 提交信息。此类添加通常仅限于年度评估时尚未提供的材料。有关其他例外情况以及在出现对候选人不利的重大信息时应遵循的程序，请参阅第 II.A.5 节。
7040亿美元资产管理公司Alliance
Chin 表示，每份文件大约有 150 页，每天可能会有多达 50 份新证券发行。该公司使用 NLP 来解析这些文件，建议 AB 是否可以投资该证券，并提供追溯到支持文本的方法。该工具向做出最终决定的运营分析师提出建议。Chin 表示，AI 应用程序使团队的效率提高了 50% 到 75%，同时改善了风险管理，因为可以根据支持文本验证决策。
新的科学评估衡量纽约州 P-12 科学学习标准
1. 确定学生在教学结束时应该能够做到的关键“事情” 2. 确定表明学生实际上可以做到这些事情的证据 3. 解析特定的知识、技能和概念 4. 解析各种表现范围内的知识和技能 5. 创建允许学生展示知识/技能的任务框架 6. 选择知识/技能/概念并适应任务框架（即编写问题） 7. 使用指定数量的任务类型构建测试 8. 管理测试
财务职能如何推动股东价值
根据我们的基准测试结果，当被问及如何分配假设资金用于改进时，“数据和系统”是所有公司业务领导者的首要回答。为了提供更好的洞察力，财务部门将数据编织成一个连贯的故事，他们拥有的工具和资源越好，就能越快、越一致地形成叙述。借助提供集成数据管理（如 ERP）、自动转换和解析数据（RPA 和 ELT）甚至从数据中提取有见地的信息（机器学习和人工智能）的工具，处理数据的任务在每个成熟度级别都变得更快、更轻松。
将 AI 融入网络防御
威胁报告、政策、标准、控制和行业框架通常表现为庞大的“长篇”文本文档，阅读和分析这些文档可能非常耗时。AI 的变革能力之一在于它能够帮助理解非结构化数据。生成式 AI (GenAI) 可以轻松解析和分类长篇文本，从而简化报告，这是技术复杂性和董事会决策之间的重要环节。GenAI 还可以提取结构化数据或特定字段，从而获得进一步的见解，例如将威胁报告中的信息转换为 SIEM 查询。该技术可应用于网络钓鱼模拟、审查和采取行动报告，并有可能减少误报（太多误报可能会使员工对实际的网络钓鱼威胁麻木）。
图灵测试：计算机能否冒充人类？
自然语言处理 64. 网络 65. 神经网络 66. 神经元 67. 解析 68. 合作伙伴 69. 传递 70. 个性 71. 力量 72. 预测 73. 处理 74. 处理能力 75. 程序 76. 提出 77. 心理学家 78. 范围 79. 反映 80. 替换 81. 要求 82. 响应 83. 机器人 84. 角色 85. 脚本 86. 模拟 87. 闲聊 88. 统计