XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemcreate
沃灵顿和霍尔顿教学医院 NHS 基金会信托设立高级筛查护士职位，以应对劳动力健康挑战 沃灵顿和霍尔顿教学医院 NHS 基金会信托设立高级筛查护士职位，以应对劳动力健康挑战
沃灵顿和霍尔顿教学医院 NHS 基金会设立高级筛查护士职位，以应对员工健康挑战 沃灵顿和霍尔顿教学医院 NHS 基金会已采取积极措施解决其 4,500 名员工之间的健康不平等问题。该基金会位于沃灵顿和朗科恩的两个地点，为健康状况严重不佳的社区提供服务。认识到支持员工福祉的重要性，基金会的职业健康和福利服务部设立了专门的高级筛查护士 (SSN) 职位，以增强其能力和影响力。 整体方法 引入 SSN 职位是基金会更好地满足员工健康和福祉需求的雄心壮志的一部分。虽然该职位包括核心职业健康 (OH) 职能 - 例如就业前健康筛查、疫苗接种诊所和血液测试 - 但它也倡导更积极主动的健康预防和福祉方法。通过与基金会的人力资源理事会和其他部门密切合作，SSN 在提供定制的健康干预措施和宣传活动方面发挥了带头作用。这些举措旨在提高员工敬业度、鼓励更健康的生活方式并应对可预防的健康风险。主要活动包括：
（SHRI JITIN PRASADA）（a）至 d）：印度政府强调“全民人工智能”的概念，这与总理在全国范围内培育和推动尖端技术应用的愿景相一致。这一举措旨在确保人工智能惠及社会各界，推动创新和增长。政府致力于利用人工智能 (AI) 的力量，在医疗、农业、教育、政府治理、新闻部和其他领域造福人民。与此同时，政府也意识到人工智能带来的风险。幻觉、偏见、错误信息和深度伪造是人工智能带来的一些挑战。为了应对人工智能的挑战和风险，政府认识到需要建立护栏以确保人工智能的安全和可信。因此，中央政府在与相关利益相关方进行广泛的公众协商后，于 2021 年 2 月 25 日公布了《信息技术（中介机构指南和数字媒体道德规范）规则》2021 年（“2021 年 IT 规则”），该规则随后于 2022 年 10 月 28 日和 2023 年 4 月 6 日进行了修订。2021 年 IT 规则对中介机构（包括社交媒体中介机构和平台）规定了具体的法律义务，以确保他们对安全可信的互联网负责，包括迅速采取行动消除被禁止的虚假信息、明显虚假的信息和深度伪造。如果中介机构未能遵守 2021 年 IT 规则规定的法律义务，他们将失去《2000 年信息技术法》（“IT 法”）第 79 条规定的避风港保护，并应根据任何现行法律承担相应的诉讼或起诉。 《2023 年数字个人数据保护法》于 2023 年 8 月 11 日颁布，该法案规定数据受托人有义务保护数字个人数据，追究其责任，同时确保数据主体的权利和义务。政府已成立人工智能咨询小组，针对印度特定的监管人工智能框架，由印度总理首席科学顾问 (PSA) 担任主席，来自学术界、工业界和政府的不同利益相关者参与，目标是解决与制定负责任的人工智能框架有关的所有问题，以实现人工智能的安全和可信开发和部署。
（SHRI JITIN PRASADA）（a）至 d）：印度政府强调“全民人工智能”的概念，这与总理在全国范围内培育和推动尖端技术应用的愿景相一致。这一举措旨在确保人工智能惠及社会各界，推动创新和增长。政府致力于利用人工智能 (AI) 的力量，在医疗、农业、教育、政府治理、新闻部和其他领域造福人民。与此同时，政府也意识到人工智能带来的风险。幻觉、偏见、错误信息和深度伪造是人工智能带来的一些挑战。为了应对人工智能的挑战和风险，政府认识到需要建立护栏以确保人工智能的安全和可信。因此，中央政府在与相关利益相关方进行广泛的公众协商后，于 2021 年 2 月 25 日公布了《信息技术（中介机构指南和数字媒体道德规范）规则》2021 年（“2021 年 IT 规则”），该规则随后于 2022 年 10 月 28 日和 2023 年 4 月 6 日进行了修订。2021 年 IT 规则对中介机构（包括社交媒体中介机构和平台）规定了具体的法律义务，以确保他们对安全可信的互联网负责，包括迅速采取行动消除被禁止的虚假信息、明显虚假的信息和深度伪造。如果中介机构未能遵守 2021 年 IT 规则规定的法律义务，他们将失去《2000 年信息技术法》（“IT 法”）第 79 条规定的避风港保护，并应根据任何现行法律承担相应的诉讼或起诉。 《2023 年数字个人数据保护法》于 2023 年 8 月 11 日颁布，该法案规定数据受托人有义务保护数字个人数据，追究其责任，同时确保数据主体的权利和义务。政府已成立人工智能咨询小组，针对印度特定的监管人工智能框架，由印度总理首席科学顾问 (PSA) 担任主席，来自学术界、工业界和政府的不同利益相关者参与，目标是解决与制定负责任的人工智能框架有关的所有问题，以实现人工智能的安全和可信开发和部署。
Seagull软件与Mojix软件相结合以创建
关于Peak Rock Capital Peak Rock Capital是一家领先的中层市场私人投资公司，在北美和欧洲的公司中进行股权和债务投资。Peak Rock的Equity Investment Platform专注于可以支持高级管理层推动快速增长和绩效改善的机会，并具有企业货车的专业知识，并与家庭和创始人合作寻求首次机构资本。Peak Rock的信用平台跨资本结构进行投资，并具有广泛的任务，以为中间市场和面向增长的企业提供灵活的，量身定制的资本解决方案。Peak Rock的房地产平台在有吸引力的，不断增长的地理位置上对中小型房地产资产进行了股权和债务投资。有关Peak Rock Capital的更多信息，请访问www.peakrockcapital.com。
西门子交通公司在英国制造的电池列车引起轰动......
英国铁路面临着如何更换其区域性 DMU 车队的迫在眉睫的挑战，其中一些列车已使用约 40 年，使用寿命已到，其余大部分列车也很快接近使用寿命。然而，西门子交通公司相信——其分析也经过独立验证——这些列车可以用电池电力驱动的短段不连续电气化列车取代，35 年内可节省 35 亿英镑的运营、能源和资本成本，经验证可节省 1200 万吨二氧化碳排放量，并且在同等财务价值下还可显著减少氮氧化物和颗粒物排放。具体来说，第一列 150 级列车于 1984 年投入使用，最后一批 BR 列车——166 级列车于 1990 年代初加入车队。此外，20 世纪 90 年代末期，大量早期私有化柴油动车组建成，这些动车组也已到了难以证明进一步投资合理性的地步。柴油车辆数量
斯克里普斯创建人工智能团队来领导战略、业务......
辛辛那提——EW Scripps 公司 (NASDAQ: SSP) 已成立领导团队，指导加速推进公司的人工智能战略。Kerry Oslund 被任命为人工智能战略副总裁，Christina Hartman 被任命为新兴技术运营副总裁。这两个职位都是新上任的，都将向 Scripps 首席转型官 Laura Tomlin 汇报。新任新闻编辑室人工智能总监 Keith St. Peter 将领导新闻编辑室人工智能战略，并向 Hartman 汇报。“我们的目标是迅速而负责任地将我们的组织转变为一个灵活的环境，以促进各个层面的创新，激发收入增长、高效的工作流程和新产品开发，”Tomlin 说。“人工智能将在重塑我们的操作系统和公司文化方面发挥关键作用。” 详细了解：
全胰腺切除术，胰岛细胞自动移植...
慢性胰腺炎是胰腺的炎症性疾病，对患者和提供者造成了重大挑战。令人难以置信的疼痛的结合通常需要麻醉性止痛药并导致依赖性。外分泌和内分泌不足导致这些患者的生活质量极差（1）。增强的灵敏度通常会使管理层从提供商的角度变得更加复杂。医疗管理的选择有限，主要涉及麻醉止痛药，抗氧化剂，液体疗法和胰酶替代。虽然内窥镜疗法的进步有所进步，这些疗法在治疗方面提供了一些进展，但内窥镜干预措施的失败通常会导致考虑手术选择（2）。在某些情况下，早期手术干预可以显着改善患者的生活质量，如荷兰胰腺炎研究小组（3）等研究所支持。
260C.18A 劳动力培训和经济发展基金。1. a. 为每个社区设立劳动力培训和经济发展基金。
260C.18A 劳动力培训和经济发展基金。1. a. 为每所社区学院设立劳动力培训和经济发展基金。资金应根据本节规定存入和支出。b. 基金中的资金应包括大会拨款的任何资金以及部门可从联邦或私人来源获得或接受的任何其他资金，以存入基金。尽管有第 8.33 节的规定，但每个财政年度结束时基金中的资金不得转回任何其他基金，而应留在基金中用于后续财政年度的支出。 2. 在一个财政年度中，存入基金并支付给社区学院的资金应用于以下目的，但其中 70% 应用于先进制造、信息技术和保险、替代和可再生能源（包括第 476.42 节第 1 款第“a”段第 (1) 项列出的替代和可再生能源部门）以及生命科学（包括生物技术、医疗技术和护理技术领域）领域的项目：a. 社区学院与位于社区学院合并区域内的雇主之间达成的协议满足第 260G 章下加速职业教育计划的所有要求的项目。b. 社区学院与企业之间达成的协议满足第 260F 章下爱荷华州就业培训法的所有要求的项目。c. 用于开发和实施职业学院，旨在为高中生提供新的职业准备机会，这些学院与高等教育职业和技术教育计划正式相关。就本节而言，“职业学院”的含义与节 256.125 中的定义相同。d. 提供职业和技术培训的计划和课程，以及根据节 260C.1、节 2 和 3 小节提供的在职培训和再培训计划。e. 根据节 260H 制定和实施学术职业和就业计划的途径。f. 根据节 260I 制定和实施学费差距援助计划。g. 创业教育、小企业援助和企业孵化器。h. 制定和实施由全国制造商协会认可的国家职业准备证书和技能认证系统。3. 该部门应将根据节拨付的资金分配给社区学院劳动力培训和经济发展基金，使用与分配社区学院州一般援助相同的分配公式。4. 每所社区学院应完成以下所有事项：a.通过一项为期两年的劳动力培训和经济发展基金计划，概述社区学院根据第 2 款拨款的拟议用途。b. 每年更新两年计划。c. 编制两年计划实施的年度进度报告。d. 每年按照部门根据第 17A 章制定的规则规定的方式向部门提交两年计划和进度报告。
“抽象空间” 2023。Chiara Passa 的 AR 和人工智能艺术作品。“抽象空间”通过整面墙的投影，将一个虚构的极简环境（我使用 Chat GPT API 创建）与真实空间重叠，而这个空间一旦被观众使用 AR-AI 应用程序修改，就会神秘、怪异或有时不完整地重新出现在我们周围。观众在这个新的不稳定空间中，通过观看由几何体积阴影构成的新 AI 空间，体验到一种缺失或空虚的感觉，这些阴影是根据缓冲过程沿光源方向挤压图元轮廓而创建的。还提供视频手册（屏幕 7'）版本。视频预览：https://youtu.be/zzAaf7hxTYI Android 应用程序和相关矩阵可供下载。每个动画持续 6'.30''。 https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ChiaraPassa.AbstractSpace&hl=en https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ChiaraPassa.AbstractSpace2&hl=en https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ChiaraPassa.AbstractSpace3&hl=en https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ChiaraPassa.AbstractSpace4&hl=en
“抽象空间” 2023。Chiara Passa 的 AR 和人工智能艺术作品。“抽象空间”通过整面墙的投影，将一个虚构的极简环境（我使用 Chat GPT API 创建）与真实空间重叠，而这个空间一旦被观众使用 AR-AI 应用程序修改，就会神秘、怪异或有时不完整地重新出现在我们周围。观众在这个新的不稳定空间中，通过观看由几何体积阴影构成的新 AI 空间，体验到一种缺失或空虚的感觉，这些阴影是根据缓冲过程沿光源方向挤压图元轮廓而创建的。还提供视频手册（屏幕 7'）版本。视频预览：https://youtu.be/zzAaf7hxTYI Android 应用程序和相关矩阵可供下载。每个动画持续 6'.30''。 https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ChiaraPassa.AbstractSpace&hl=en https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ChiaraPassa.AbstractSpace2&hl=en https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ChiaraPassa.AbstractSpace3&hl=en https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ChiaraPassa.AbstractSpace4&hl=en
b'摘要\xe2\x80\x94准确估计充电状态 (SOC) 对于储能应用中电池管理系统 (BMS) 的有效和相对运行至关重要。本文提出了一种结合卷积神经网络 (CNN)、门控循环单元 (GRU) 和时间卷积网络 (TCN) 的新型混合深度学习模型，该模型结合了 RNN 模型特征和电压、电流和温度等非线性特征的时间依赖性，以与 SOC 建立关系。时间依赖性和监测信号之间的复杂关系源自磷酸铁锂 (LiFePO4) 电池的 DL 方法。所提出的模型利用 CNN 的特征提取能力、GRU 的时间动态建模和 TCN 序列预测强度的长期有效记忆能力来提高 SOC 估计的准确性和鲁棒性。我们使用来自 In\xef\xac\x82ux DB 的 LiFePO4 数据进行了实验，经过处理，并以 80:20 的比例用于模型的训练和验证。此外，我们将我们的模型的性能与 LSTM、CNN-LSTM、GRU、CNN-GRU 和 CNN-GRU-LSTM 的性能进行了比较。实验结果表明，我们提出的 CNN-GRU-TCN 混合模型在 LiFePO4 电池的 SOC 估计方面优于其他模型。'
b'摘要\xe2\x80\x94准确估计充电状态 (SOC) 对于储能应用中电池管理系统 (BMS) 的有效和相对运行至关重要。本文提出了一种结合卷积神经网络 (CNN)、门控循环单元 (GRU) 和时间卷积网络 (TCN) 的新型混合深度学习模型，该模型结合了 RNN 模型特征和电压、电流和温度等非线性特征的时间依赖性，以与 SOC 建立关系。时间依赖性和监测信号之间的复杂关系源自磷酸铁锂 (LiFePO4) 电池的 DL 方法。所提出的模型利用 CNN 的特征提取能力、GRU 的时间动态建模和 TCN 序列预测强度的长期有效记忆能力来提高 SOC 估计的准确性和鲁棒性。我们使用来自 In\xef\xac\x82ux DB 的 LiFePO4 数据进行了实验，经过处理，并以 80:20 的比例用于模型的训练和验证。此外，我们将我们的模型的性能与 LSTM、CNN-LSTM、GRU、CNN-GRU 和 CNN-GRU-LSTM 的性能进行了比较。实验结果表明，我们提出的 CNN-GRU-TCN 混合模型在 LiFePO4 电池的 SOC 估计方面优于其他模型。'
欧洲能否生产出具有竞争力且可持续发展的电池？
欧洲电池生态系统的进步取决于欧洲和全球的发展。在过去的一年里，欧洲已经意识到，为要求苛刻的市场大规模生产高质量电池是困难的。电池制造商、供应商和 OEM 正在重新评估他们的战略决策，以保持竞争力。2024 年电池创新日探讨了这些战略决策以及将推动这些决策的创新。欧洲能在固态技术方面取得领先吗？欧洲生产低成本电池最可靠的途径是什么？欧盟的电池政策是否应该应对新的地缘政治现实？