XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemdge
新时代 ADR 简略规则和程序
New Era ADR（“ New Era ”）处理低金额争议，此类争议适用于交易双方需要一种极具成本效益的方法，在短时间内达成具有法律约束力的解决方案。从根本上讲，此类争议 (1) 不需要大量文件，所有必要证据均可轻松获取并上传到平台（定义如下），(2) 不涉及任何门槛或决定性问题，以及 (3) 不涉及当事人之外的重要证词（以下简称“简易争议”）。简易争议的例子包括但不限于电子商务网站/数字市场上两个第三方之间的争议、低金额消费者争议（例如，索赔金额低于 3,000 美元）、两个个人之间的简单点对点争议以及其他类似索赔。简化争议不包括任何一般商业或雇佣争议，或不符合此处简化争议标准的消费者争议（此类争议仍受新时代 ADR 规则和程序的约束）。简化争议的定义包含在下文第 1(a) 节中。
交易的未来：量子AI比传统方法的优势
量子AI的量子计算结合以及专家系统为机器学习算法开辟了一个新的可能性领域。Quantum机器学习公式（QML）在涉及处理大数据以及揭示秘密模式时，提供了相当的优势。通过利用量子叠加和纠缠，QML公式可以同时查看许多机会，从而获得更精确的预测以及耐用的设计。在交易背景下，量子AI的增强设备学习能力为创新的交易方法打开了可以动态调整到不断变化的市场条件的创新交易方法，不可避免地会导致更高的回报和降低的威胁。
IANA FY25运营计划和预算
Personnel $7.2 $6.7 ($0.5) -7.4% $6.3 ($0.9) -14.2% Travel and Meetings $0.5 $0.5 $0.0 2.1% $0.5 $0.0 5.9% Professional Services $1.5 $1.8 $0.3 16.6% $1.0 ($0.5) -50.0% Administration $1.0 $0.9 ($0.1) -10.9% $0.9 ($0.1) -16.3%应急（a）$ 0.5 $ 0.5（$ 0.1）-16.0％$ 0.0（$ 0.5）0.0％资本$ 0.2 $ 0.2 $ 0.1（$ 0.1）-60.0％$ 0.3 $ 0.1 45.1 45.1 45.1 45.1 45.1 45.1 $ 10.9 $ 10.9 $ 10.9 $ 10.5（$ 0.4）-0.4）-3.8％（$ 1.9）（$ 1.9）（$ 1.9）
AKB-48：现实世界中阐明的对象知识库
人类的生命中有铰接的物体。对清晰的物体的综合理解，即外观，结构，物理特性和语义，将使许多研究社区受益。作为当前的符号对象理解解决方案通常是基于具有无物理属性的CAD模型的合成对象数据集，从而阻止了在视觉和机器人任务中的实现对现实世界应用的满足概括。为了弥合差距，我们提出了AKB-48：一个大规模的对象k nowledge b ase，由48个猫咪的2,037个现实世界3D 3D铰接式对象模型组成。每个对象由知识图Artikg描述。为了构建AKB-48，我们提出了快速的发音知识建模（FARM）管道，可以在10-15分钟内满足铰接对象的Artikg，并在很大程度上降低了Real
项目协调员-运营预算建设 - Maȟpíya Lúta
我们正在寻找一位注重细节、组织有序的项目协调员，以协助我们制定即将到来的财政年度的预算。这是一个临时职位，需要一名积极主动、对预算有扎实理解、熟练掌握 Excel 和 Google 表格并具备出色沟通技巧的个人。项目经理将与内部团队密切合作，确保在整个过程中编制、跟踪和报告准确的预算数据。
用于拓扑的自监督边缘检测重建...
许多基于机器学习的轴突追踪方法依赖于带有分割标签的图像数据集。这需要领域专家的手动注释，这需要大量劳动力，并且不适用于以细胞或亚细胞分辨率对半球或整个脑组织进行大规模脑映射。此外，保留轴突结构拓扑对于理解神经连接和大脑功能至关重要。自监督学习 (SSL) 是一种机器学习框架，允许模型在未注释的数据上学习辅助任务，以帮助完成监督目标任务。在这项工作中，我们提出了一种新颖的 SSL 辅助任务，即为面向拓扑的轴突分割和中心线检测的目标任务重建边缘检测器。我们使用小鼠大脑数据集对三个不同的 SSL 任务进行了 3D U-Nets 预训练：我们提出的任务、预测排列切片的顺序和玩魔方。然后，我们在不同的小鼠大脑数据集上评估了这些 U-Nets 和基线模型。在所有实验中，针对我们提出的任务进行预训练的 U-Net 分别将基线的分割、拓扑保留和中心线检测提高了 5.03%、4.65% 和 5.41%。相比之下，切片排列和魔方预训练的 U-Net 并没有比基线有持续的改进。
威拉米特活动中心 - 概况 - 俄勒冈州奥克里奇
● Consor 对 442 名居民进行了调查，以确定 WAC 的社区使用优先事项。调查结果显示，社区/社会活动 (79%)、紧急/灾难响应 (76%)、人类/社会关怀 (73%) 和健康/医疗护理 (72%) 是首要优先事项。● 获得俄勒冈州能源部 (ODOE) 颁发的 3 万美元太阳能和电池备份可行性研究奖。● Food for Lane County 为 Oakridge Food Box 提供了 5 万美元的资助。2024
人工智能是一把双刃剑
摘要 人工智能 (AI) 与教育的融合引发了关于其对学生学业成绩影响的激烈争论。一方面，人工智能有可能通过提供个性化指导、自动评分和提供实时反馈来提高学习成果。人工智能工具还可以方便获取大量教育资源，使学习更具吸引力和效率。另一方面，过度依赖人工智能可能会阻碍批判性思维、创造力和解决问题的能力。过度依赖人工智能生成的解决方案可能导致对基本概念的理解不足，最终对学业成绩产生负面影响。此外，人工智能驱动的评估可能会优先考虑死记硬背而不是更深入的理解，这可能会扼杀求知欲。这项研究工作旨在探索人工智能对学业成绩的双重影响，研究其优点和缺点。它还旨在调查人工智能对学业成绩的积极和消极影响之间的平衡，探索最大化利益同时减轻缺点的策略。通过研究人工智能与学生学习之间的相互作用，我们可以利用人工智能的潜力来增强教育，同时减轻其负面影响。平衡的方法将使教育工作者能够利用人工智能作为一种工具来增强而不是取代传统的教学方法，最终促进更有效和更具包容性的学习环境。研究人员最后鼓励同时使用人工智能和人类智能。为了最大限度地发挥优势并尽量减少缺点，教育工作者必须制定人工智能使用的指导方针，促进数字素养，并鼓励人机协作。通过承认人工智能的双重性质并努力实现平衡，我们可以利用其潜力来提高学术成绩，同时保持人类智能的价值。研究人员使用二次数据收集来生成数据。关键词：双刃剑、人工智能、学术、表现
2025 dccccr-知识 - forum-agenda-sessions.docx
这是在Martin Luther King Jr.纪念图书馆（901 G St. NW）举行的公开会议。
“不预算”支出增加了通货膨胀压力
澳大利亚的经济上周表示[https://www.afr.com/policy/policy/crancaion/imf-urges--·· - - - - - - - - - - - - - 。.---- l-•• - - '••· - 。- = ..：...-------• - • - - '-------• - - 澳大利亚 - 澳大利亚 - to tocrign-to to-to to-to to the-for-the-the-the-the-the-the-the-the-the-the-the-the-the-the-the-the-the-the-the-the-20230201-p5cg _ Z6J。在5月预算中需要进一步的支出限制 - 按照财务主管Jim Chalmers的承诺[q_ttpj：//www.afr.com/politics/politics/fordaimes/funder/litdle/little-r〜o_rn-for-budget-budget-