XiaoMi-AI文件搜索系统
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人工智能驱动的非结构化数据分析
AI 视频分析 对于拥有 TB 级视频内容的公司来说，手动搜索可能非常耗时。IDOL 消除了对低效搜索技术的需求，因为它可以进行实时视频索引，并提供及时准确的搜索结果。IDOL 进行智能主题分析，因此您可以搜索视频的实际概念，而不是搜索先前输入的标签或关键字。其他功能包括基于关键帧的取景、面部识别、OCR、徽标识别、条形码检测等。
“非结构化”决策过程的结构
组织如何进行“非结构化”、“战略性”决策？管理过程的研究人员很少关注此类决策，而是更愿意专注于日常运营决策，这些决策更容易进行精确描述和定量分析。因此，管理科学的规范模型对组织中下层的日常工作产生了重大影响，而对高层几乎没有影响。但组织的顶层最需要更好的决策方法；管理科学家对运营决策的过度关注很可能导致组织更有效地采取不适当的行动方针。尽管有大量关于战略决策技术的规范文献，例如战略规划、企业模型、成本效益分析，但对其应用的实证研究表明，这些技术往往对组织的决策行为没有产生太大影响（Grinyer 和 Norburn 1975、Hall 1973、Whitehead 1968）。这些技术无法应对战略层面的复杂过程，而人们对这一过程知之甚少。本文将决策定义为对行动的具体承诺（通常是资源承诺），将决策过程定义为一组行动和动态因素，从确定行动刺激开始，到对行动的具体承诺结束。非结构化是指尚未以完全相同的形式遇到的决策过程，并且组织中不存在预定的明确有序响应集。战略性仅仅意味着重要，就所采取的行动、投入的资源或树立的先例而言。本文使用实证研究提出了一个描述非结构化战略决策过程的基本框架。建议的框架体现了我们自己对 25 个此类决策过程的研究结果，以及已发表的实证研究的证据。
“非结构化”决策过程的结构
组织如何进行“非结构化”、“战略性”决策？管理过程的研究人员很少关注此类决策，而是更愿意专注于日常运营决策，这些决策更容易进行精确描述和定量分析。因此，管理科学的规范模型对组织中下层的日常工作产生了重大影响，而对高层几乎没有影响。但组织的顶层最需要更好的决策方法；管理科学家对运营决策的过度关注很可能导致组织更有效地采取不适当的行动方针。尽管有大量关于战略决策技术的规范文献，例如战略规划、企业模型、成本效益分析，但对其应用的实证研究表明，这些技术往往对组织的决策行为没有产生太大影响（Grinyer 和 Norburn 1975、Hall 1973、Whitehead 1968）。这些技术无法应对战略层面的复杂过程，而人们对这一过程知之甚少。本文将决策定义为对行动的具体承诺（通常是资源承诺），将决策过程定义为一组行动和动态因素，从确定行动刺激开始，到对行动的具体承诺结束。非结构化是指尚未以完全相同的形式遇到的决策过程，并且组织中不存在预定的明确有序响应集。战略性仅仅意味着重要，就所采取的行动、投入的资源或树立的先例而言。本文使用实证研究提出了一个描述非结构化战略决策过程的基本框架。建议的框架体现了我们自己对 25 个此类决策过程的研究结果，以及已发表的实证研究的证据。
从非结构化嘈杂频道的字符串承诺
承诺是密码学中的一个基本概念，它是可变密码应用的关键组成部分，例如硬币翻转[BLU83，DM13]，零知识证明[BCC88，GMW91]，以及安全的多部分计算[CDN20，BOCG + 06，BOCG + 06，DNS10，GMW19]。此加密原始原始版本允许政党Alice，以一种将其隐藏在另一方隐藏的值的方式对特定值（通常是一点或位字符串）提交，直到爱丽丝选择揭示承诺价值的后面。承诺的两个关键属性是隐藏和结合属性。（1）隐藏属性确保鲍勃在提交阶段中对所承诺的价值一无所知。（2）具有约束力的财产确保，一旦建立了承诺，爱丽丝就无法改变她打算披露的价值。对承诺的常见类比涉及爱丽丝将消息锁定在容器中并将其发送给鲍勃。在此阶段，鲍勃仍然不知道消息的实际内容。稍后，根据爱丽丝（Alice）提供相应的密钥，Bob可以解锁容器并验证承诺的值。对承诺的研究追溯到Blum的基础工作[BLU83]，在该工作中，承诺用于实施硬币翻转，并在假设方形很难的假设下被证明是安全的。的确，在经典的设置中，可以在统一的对手的假设下实现承诺。然而，在没有这样的问题的情况下，即使允许进行量子计算和通信，如果没有其他资源，承诺就变得不可能[LC97，May97，LC98]。此外，在某些交通约束下也可以承诺，例如，特殊相对论[KEN99，CK12，KTHW13]施加的承诺（另请参见[LKB + 13，LKB + 15]以实施此类协议）。甚至不可能将字符串承诺用作用于更长字符串[WTHR11]的资源。研究探讨了如何将通信渠道中的固有噪声（独立于广告影响）用作启用加密任务的资源。Wyner的窃听通道模型[WYN75]及其概括[CK78]利用两个通道之间的嘈杂差距在存在窃听器的情况下实现安全通信。更多的著作表明，嘈杂的通道可以支持各种两方密码协议，包括字符串提交[CRé97，WNI03，CMW05，HW22，HW22，HW23]和忘记转移[CMW05，IKO + 11，DN17]。在更现实的情况下，对手可能对渠道有部分控制，可能会影响
在正交非结构化网格上建模波浪群尺度流体动力学
作者要感谢 Sander van der Pijl 在软件开发过程中提供的帮助。Janet Becker 和 Mark Merrifield 提供了 PILOT 数据，并感谢他们就 Ipan 礁动力学进行的富有成效的讨论。Bart Grasmeijer 提供了 COAST3D 数据和报告。Ellen Quataert 大大改进了 BIRNM XBeach 模型的第一个版本。感谢允许使用美国陆军工程兵水道实验站沿海工程研究中心实地研究设施提供的数据。
在非结构化数据爆炸中保持网络弹性的5种方法
Rubrik（NYSE：RBRK）正在执行确保世界数据的任务。使用零信任数据安全™，我们帮助组织对网络攻击，恶意内部人员和操作中断实现业务弹性。Rubrik Security Cloud，由机器学习提供动力，可在企业，云和SaaS应用程序中确保数据。我们帮助组织维护数据完整性，提供可承受不利条件的数据可用性，不断监控数据风险和威胁，并在攻击基础架构时使用其数据恢复业务。
聚ADP-核糖信号在亨廷顿疾病中失调
。cc-by-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权所有，该版本于2024年7月24日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.01.23.576654 doi：biorxiv preprint
McOdegpt：弥合非结构化医学文本与结构化癌症本体之间的差距
未经审查，运行时间更长。此模型使用RLS方法需要80小时才能在400个音符上运行。相比之下，OpenAI模型的运行时间速度要快得多。GPT3.5-Turbo模型是最有效的，所有方法的运行时间都在1.5小时以下。值得注意的是，Azure OpenAI模型的最大令牌（TPM）因选择的定价层而有所不同，这可能会影响调用OpenAI API的频率，因此使用我们的管道影响OpenAI模型的性能。例如，在定价层S0下，我们的Azure OpenAI限制了240 tpm（GPT3.5-Turbo，GPT3.5-Turbo-16K），20 tpm（GPT4）和60 tpm（GPT4-32K）。
案例研究 Orbit Financial Technology 将非结构化数据转化为交易理念
Orbit Financial Technology 是一家总部位于伦敦的数据分析公司，成立于 2015 年。Orbit 利用机器学习算法来预测交易市场的价格。Orbit 以订阅方式销售，并以名为 Orbit QuantLab 的白盒解决方案套件的形式提供，其独特的价值主张是能够利用和分析新闻、文件和报告中发布的文本中的非结构化数据，从而提供定制的交易“信号”，以便做出更明智的决策。自成立以来，Orbit 已扩展为交易业务的买方和卖方提供服务，以模拟股票、大宗商品、外汇、政府债券、非上市公司的公司债券和衍生品。