XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemRead
公众准备和应急准备宣言第十二修正案
该文件计划于 2024 年 12 月 11 日在《联邦公报》上公布，并可在 https://federalregister.gov/d/2024-29108 和 https://govinfo.gov 上查阅。
3类-Holiday家庭作业英语1）阅读故事...
1。练习一页笔迹每日2.每天阅读英语教科书，并确定困难单词在A4表3中写下任何20个单词。使用帮助动词（是，am，是，，，，，，，，，，地）。项目工作： - 制作木偶，请参阅教科书中的第164页。5。每天阅读任何三层书籍，并写下作者的名字。
边缘的计算机视觉：使用redmycow系统实时实时识别
在精确的牲畜种植中，牛的个体识别对于为赋予动物福利，健康和生产力做出的决定提供了至关重要的。在文字中，存在可以读取耳罩的模型；但是，它们不容易携带到现实世界中的牛生产环境，并主要在静止图像上做出预测。我们提出了一个基于视频的牛耳牌阅读系统，称为deRmycow，该系统利用视频中的节奏特性来准确检测，跟踪和读取边缘设备上25 fps的牛耳标。对于视频中的每个帧，ReDmycow在两个步骤中发挥作用。1）标签检测：Yolov5s对象检测模型和NVIDIA DEEPSTREAM跟踪层检测并跟踪存在的标签。2）标签读数：小说whentoread mod-ule决定是读取每个标签，使用trba场景文本识别模型或使用从前框架上读取的读数。该系统是在边缘设备上实现的，即NVIDIA JETSON AGX ORIN或XAVIER，使其可移植到没有外部计算资源的牛生产环境中。要达到实时速度，请阅读 - MyCow仅在当前框架中读取检测到的标签，如果它认为在当前框架中明显改善决策时，它将获得更好的读数。理想情况下，这意味着即使标签被遮挡或模糊，也可以在视频中找到标签的最佳读数并存储在视频中。在真正的中西部奶牛场住房测试该系统时，9,000头母牛，雷米科（Demmycow）系统准确地阅读了96.1％的印刷耳廓，并证明了其现实世界中的商业潜力。devmycow为商业牛农场提供了知情的数据驱动决策流程的机会。
2024 年春季阅读计划指导
根据 511 印第安纳州行政法规 (IAC) 6.2-3.1，所有招收幼儿园至三年级学生的公立学校和州认可的非公立学校都必须向印第安纳州教育部 (IDOE) 提交年度阅读计划。特许学校无需向 IDOE 提交阅读计划，但必须向其特许赞助商提交阅读计划。2024-2025 学年的提交时间为 4 月 5 日星期五至 6 月 30 日星期日。
生物技术|阅读材料| 6-8年级
生物技术是当人类利用对生物过程的知识来解决问题的时候。一个例子是使用DNA解决谋杀案。另一个例子是改善植物，使其对干旱具有抵抗力，或者允许植物制造发展中国家需要的维生素。与任何新技术一样，拥有强大的力量又承担了巨大的责任。
pqrst：阅读策略
参考：Ciaramelli，E.，Neri，F.，Marini，L。和Braghittoni，D。（2015年）。使用PQRST方法改善前额叶皮层损伤后的内存。行为神经科学中的边界，9，211。https：//doi.org/10.3389/fnbeh.2015.00211 pei，Y，Y，＆O'Brien，K。（2021）。阅读能力在青少年和成年人的脑损伤后读取能力：系统评价和荟萃分析。美国语言病理学杂志，30（2），789-816。 https://doi.org/10.1044/2020_ajslp-20-00213
设计新叙事，打造一支 AI 就绪型劳动力队伍
更好的沟通策略支持与公众和商业行业的互动，这将增强国防部获得外部人才服务的能力。与此同时，愿意解决阻碍内部人才发展的文化障碍，将使人们能够采取持久的方法来留住这些非常有价值的人才，而不仅仅是强制性承诺。国防部应在负责任的人工智能部署方面发挥表率作用，必须重新思考如何吸引和留住有能力的人才。建议采取的行动包括为人工智能人才的入职创造更多机会，进一步促进已经在国防部工作的人工智能员工的职业发展，为这些员工提供使他们能够完成工作的技术，并与其他政府和私人组织合作。
制药行业的AI准备就绪 - 最终报告
AI in the innovation pipeline..................................................................................................... 5 Corporate AI readiness.............................................................................................................. 7 External collaborations in AI................................................................................................... 11 Conclusions and recommendations............................................................................................14