XiaoMi-AI文件搜索系统
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将量子计算应用于网络验证
网络验证的广义定义是证明由网络配置产生的某些属性的正确性，无法通过传统硬件上的蛮力有效解决。先前的研究已经开发出各种可扩展的方法，这些方法通过观察搜索空间中的结构，然后评估由该结构引起的类别来实现。然而，即使是这些分类机制也有其局限性。在本文中，我们考虑了一种完全不同的方法：应用量子计算更有效地解决网络验证问题。我们概述了如何将验证问题的变体映射到非结构化搜索问题中，这些问题可以通过量子计算以二次加速解决，从而使该方法在理论上可行，适用于输入大小两倍的问题。新兴的量子系统还不能解决实际问题，但硬件和算法开发的快速发展使现在成为开始考虑其应用的好时机。考虑到这一点，我们探索了量子计算可以解决网络验证问题作为非结构化搜索的问题规模极限。
使用文本信息告知气候风险分析
我们提出了一项研究议程，旨在有效提取，确保质量和巩固文本公司的可持续性信息，以满足紧急的气候变化决策需求。从目标开始，是创建与气候相关数据的集成公平（可访问，可访问，可互操作，可再利用的数据，我们确定与信息提取的技术方面以及与我们寻求编译的综合可持续性数据集有关的研究需求。关于提取，我们利用技术进步，尤其是在大语言模型（LLMS）和检索功能（RAG）管道中，以解锁公司可持续性报告中包含的非结构化文本信息的未充分利用的潜力。在应用这些技术时，我们回顾了关键挑战，其中包括从PDF文档中检索和提取CO2排放值的检索和提取，尤其是在其中的非结构表和图中，以及通过与人类宣传的值进行比较来自动提取数据的验证。我们还回顾了气候风险中现有的用例和实践与选择应提取哪些文本信息以及如何将其链接到现有结构化数据的选择有关。
virtru数据安全平台
VIRTRU数据安全平台有助于加速安全的信息协作，同时保持整个数据生命周期的最高控制和可见性。VIRTRU数据安全平台建立在开源安全数据标准（可信数据格式）上，该平台提供了多功能且可扩展的基础，以确保您的非结构化数据保持安全，无论其居住在哪里或与之共享的人。
创新单元 - secnav.navy.mil
需求 / 问题描述 美国海军是一个以人为中心的复杂组织，它通过大量不连贯的手动和自动化流程收集大量人员相关数据，而支持 IT 系统无法及时且一致地共享信息。为了处理来自多个系统中 40 多个数据库的大型复杂结构化和非结构化数据集，需要一个解决方案：• 利用现有信息技术来源实时收集、处理、分析、集成和传播数据，以进行更高级别的分析• 使用统计方法和可视化来澄清和解释数据关系，并发现实体和事件之间以前未知的关系• 提供建模工具，并提供对结构化和非结构化收集数据的多种分析算法选择• 通过预测分析提供决策支持，从而可以根据收集数据中反映的变化情况及时做出决策• 迎合从中级用户到高管级别的各种最终用户• 能够保护敏感的个人和医疗信息（例如，个人身份信息 (PII) 和健康保险流通与责任法案 (HIPAA) 保护的信息）
丹麦国家人工智能吸收基金项目知识评估
• 数据。一些项目面临着数据质量不足、数据量不足和缺乏数据标准的挑战。这可能是由于数据是非结构化的，或者单个组织在主题领域内没有足够数量的数据。例如，Rigshospitalet 就面临着缺乏数据标准化协议的挑战。因此，数据命名可能因部门而异，使得数据汇编变得困难。
wids 2024数据科学与AI专业人士薪金报告
全球数据科学领域的女性将主要与结构化数据（数据科学家）合作的专业人员与主要与非结构化数据（AI专业人员）合作的专业人员区分开来。两个小组都分析数据并创建统计模型以收集洞察力并开出行动，但是AI专业人员使用了数据科学家通常不使用的复杂计算机科学和编程技能。这种技能方面的变化对工资有显着影响。
Quantum Security with Nvidia dpus and Morpheus
一起，Bloombase和NVIDIA提供了全弹药存储系统和服务的硬件加密后加密，并具有自动化的数据发现和下一代合并基础架构的分类。最终目标是启用业务敏感数据，无论是结构化的还是非结构化的，都可以通过零操作变化的经过验证的加密技术无缝保护。这些功能为日常运营提供了可信赖的数据环境，为企业主和管理有关数据保护的安心提供关键的数据环境。
移动操作的持续自主改进
摘要：在现实世界中的非结构化环境中部署时经过实验室训练的机器人策略通常会遭受性能下降。这发生在遇到通常在结构化实验室环境中收集的培训数据中的数据。为了克服这一挑战并在这种情况下不断地应对机器人，我们引入了CO逐渐介绍Mo Bile操纵或迷彩的巨大效果。Camo是一种机器人学习系统，它通过直接从这些现实世界环境中收集数据并异步将它们编译到服务器上以进行进一步调整，从而建立在现有的导航和操纵基础模型之上。通过其移动基础，Camo能够将许多不同的场景和现实世界的扰动纳入其不断增加的数据集中，使自己更好地适应了在非结构化环境中的困难。通过利用其操纵策略扩散头的多模式能力和随机性质，Camo可以通过自主收集的类似但看不见的任务来加强良好的操纵行为。以及船上的激光雷达传感器，以制定故障安全机制和人力干预数据，以进一步导航，随着时间的流逝，人类参与的减少，迷彩能够在现实世界中不断改进。