XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemTW
人工智能在软件中的应用
软件开发的快速增长和应用程序复杂性的不断增加迫切需要高效的测试解决方案。人工智能 (AI) 已成为软件测试领域的一项变革性技术，为提高测试准确性、减少人工工作量和加速测试过程提供了潜在的解决方案。本文探讨了人工智能在软件测试中的各种应用，包括测试生成、测试执行、缺陷预测、测试优化和测试维护的增强。我们研究了在软件测试中利用机器学习 (ML)、自然语言处理 (NLP) 和深度学习等人工智能技术的好处、挑战和未来前景，并提出了将这些方法集成到测试工作流程中的最佳实践。
新闻稿 高性能计算和人工智能：莱昂纳多与 CINECA 之间的合作伙伴关系
罗马，2024 年 12 月 18 日——创建面向国家工业体系的结构化数字服务供应链，为意大利的技术发展做出贡献。这是 Cineca 和 Leonardo 之间新合作的目标，该合作始于 2020 年，当时双方签署了一项框架协议，旨在发展研究和技术创新计划中的共同协同效应。谅解备忘录 (MoU) 由 Leonardo 首席执行官兼总经理 Roberto Cingolani 和 Cineca 财团总经理 Alessandra Poggiani 签署。 “与 Cineca 的合作旨在通过使用极高性能的 HPC 基础设施，使该国的生产和工业系统更具竞争力。人均计算和存储能力是当今最能定义一个国家发展水平的指标，与 GDP 相当，甚至可能超过 GDP”，Roberto Cingolani 说。对于 Alessandra Poggiani 来说，“Cineca 作为国家战略超级计算平台的机构使命还包括技术转让作为战略目标。我们坚信，与 Leonardo 的合作将以从研究开始到应用结束的良性供应链模式，对支持国家经济发展和创新具有特别重要的价值。”通过新的合作伙伴关系，Cineca 和 Leonardo 将向公共和私人实体提供其基础设施服务和高度专业的人员，以开发工业领域最具创新性的技术之一：生成式人工智能。该技术使用机器学习和深度学习技术，通过从海量数据集中学习来创建新的原创内容。在这种情况下，Cineca 和 Leonardo 的计算能力至关重要。两者都拥有欧洲和世界上最强大的超级计算机，可以将数据收集转化为产品设计、供应链管理和持续生产流程的优化。具体而言，谅解备忘录规定，Cineca 联盟将提供其计算资源，用于开发有利于国家研究、高等教育和培训的综合平台系统，支持技术转让，以促进企业使用 HPC 技术和专业知识。此外，Leonardo 将向 Cineca 提供其计算能力，以防该联盟无法支持工作负载。另一方面，Leonardo 凭借其专业知识以及以 davinci-1 为代表的关键超级计算和人工智能基础设施，将能够将 Cineca 开发的成果转化为具体的服务和应用程序，确保该联盟的解决方案具有工业和商业导向的重点，在对数据保护和保存至关重要的网络安全框架内。
Informatikhjut医学 - 类似科学世界科学流离失所
通过使用AI分析语言数据，研究有关语言获取和学习外语的知识可以提供研究。Moritz Dittmeyer博士是哲学家和物理学家。他在歌德实验室语言中为歌德学院工作，并为学习语言开发AI应用程序。“我们去年开发了印加人。这是一位智能更正助手，他支持教师对生产写作任务的更正和评估。inka具有自己的集成语音模型。校正助手接受了各种机械和深度学习方法的培训。为此，我们使用了一百万个文本数据。收集到的培训评论和更正截然不同。您并不总是完全可用。通过新的培训数据，预测越来越好。 ”
Jim Speck Lab的两个主要赠款
Speck从美国国防部获得了高度著名的Vannevar Bush教师奖学金 - 仅在2024年获得了11项奖学金，从而从事高风险，高奖励研究，这种研究，这种研究在去年夏天的一份发行中说，“这种研究已经改变了整个学科，改变了整个学科，诞生了小说和挑战的知识和挑战的理论和观点”。”五年，300万美元的奖励将使Speck能够基于他从近十五年进行的研究基础，与GAN LED的损失机制背后的少量物理学相关，称为Current Droop。通常，在LED，电子和孔中结合量子井，提高到更高的能级，然后随着额外的能量的释放发出光。有时而不是用一个孔重组以形成光子的电子，而是两个电子重组一个带有一个孔来制作“热”电子的电子，在一个倾向于非辐射式的过程中，因为它不会发出光，仅发热，因此是效率损失的元素。Speck将与UCSB的同事紧密合作，例如材料教授Chris van de Walle，Chris van de Walle是GAN半导体中建模损失机制和
了解热能网络
减少建筑物的温室气体 (GHG) 排放（也称为建筑物脱碳）对于应对气候危机至关重要。考虑到用电量，建筑物在全国总排放量中所占比例最高，为 31%，自 1990 年以来排放量增加了 1.6%（美国环保署，无日期）。纽约州的情况更加明显，建筑物占全州排放量的 43%，自 1990 年以来，该部门的排放量增加了 16%（NBI 等人，2022 年；纽约州环境保护部，2022 年）。在纽约市，建筑物占排放量的比例更高，接近三分之二或 63%（纽约市市长气候与环境正义办公室，无日期）。建筑脱碳需要几个关键要素：（1）减少建筑的总体能源使用量，（2）减少目前依赖化石燃料的终端使用（如水或空间加热系统和干衣机）的现场建筑排放，使用无排放、零碳替代品（目前主要是电力），以及（3）将电网转换为零排放源，从而减少与建筑用电相关的排放（美国能源部，2024b）。为了到 2035 年将建筑排放量减少 65%，到 2050 年减少 90%，以符合联邦减排目标，到 2030 年，热泵部署必须增加 10 倍，改造率必须增加 25 倍（美国能源部，2024b）。如果建筑脱碳继续以目前的速度进行，可能需要 200 年或更长时间才能解决某些低效或排放设备的问题，最终威胁到我们气候的宜居性（美国能源部，2024b）。这一长达数个世纪的时间表在很大程度上归因于三个关键挑战：规模、成本和劳动力。要使整个美国建筑存量脱碳，所需的工作规模是难以估量的：估计有 590 万个商业建筑
软件开发与应用人工智能
• COIS-MDST 1010H：数字世界 • COIS 1020H：计算机科学编程 • COIS 1400H：数据科学简介 • COIS-ADMN 1620H：信息系统简介 • COIS 2040H：面向对象编程 • COIS 2240H：软件设计和建模 • COIS 2430H：Web 开发 I：前端 • COIS 2520H：计算专业精神和道德 • COIS 3400H：数据库管理系统 • COIS 3550H：应用人工智能和机器学习 • COIS-MDST 3560H：人机交互 • COIS-MDST 3820H：计算的历史和影响 • COIS 4850H：信息系统项目