XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemintegrating
将人工智能融入……的火炬手
通过使用人工智能，苏丹国能够提高其在数字领域的能力。在当今数字化快速发展的时代，根据牛津洞察指数，苏丹国在 2020 年政府实施人工智能的准备情况指数中上升了 11 位，而其在全球排名第 48 位，在中东排名第六。随着苏丹国越来越依赖复杂的 IT 基础设施来支持其产业，明智的做法是预见未来人工智能将成为重要信息、数据收集和分析的关键，这些信息、数据可作为决策和高效执行的输入，而这在竞争激烈的世界中原本会耗费大量时间和成本。毋庸置疑，数据中心和云服务已被确定为数字化重点关注领域之一，其中有巨大的机会可供探索和利用。 Nebula AI 的推出为政府加速采用云服务提供了机会，也使阿曼成为该地区提供 AI 云服务门户的领跑者。苏丹国拥有大量海底电缆，使其有资格托管数据中心、高速计算机和用于处理人工智能算法的云服务。此外，大量 IT 毕业生可以获得人工智能和先进技术领域的资格和培训，这也是阿曼的优势。阿曼数据园区作为阿曼 AI 革命的火炬手，正在通过在渔业、农业、交通运输、物流等领域综合应用智能技术，在促进经济增长和社会影响的行业采用人工智能，帮助提高经济多元化目标行业的生产力。
将人工智能融入健康信息学
非洲公共卫生。这篇全面的评论探讨了非洲大陆人工智能和健康信息学融合的多方面应用、挑战和机遇。该评论涵盖了疾病监测、诊断、治疗优化和公共卫生管理等各个领域。评论中涉及的关键主题包括人工智能驱动技术在医疗保健中的采用、对疾病检测和监测的影响以及在资源受限的环境中改善医疗保健可及性的潜力。此外，还研究了不同非洲地区的道德考虑、监管挑战和技术采用差异，深入了解了在非洲公共卫生领域实施人工智能的复杂性。通过深入分析当前的举措、案例研究和新兴趋势，本评论旨在全面了解将人工智能融入健康信息学以促进非洲公共卫生发展所带来的机遇和挑战。最终，这项探索旨在让政策制定者、医疗保健专业人员和研究人员了解人工智能在应对非洲大陆公共卫生挑战和促进可持续医疗保健解决方案方面可以发挥的关键作用。关键词：人工智能、健康信息学、健康管理、非洲、评论、
整合零信任和 DEVSECOPS
展开图（图 4）描绘了无限图的展开状态。此视图强调了生命周期中监控、网络安全自动化、控制门、风险确定和反馈循环的发生。网络安全自动化、监控和风险确定发生在生命周期的每个阶段。构建、集成、交付和部署反馈循环发生在生命周期的特定阶段。在图 4 中，反馈循环未显示阶段中的实际循环。它只是显示了每个反馈循环中包含的阶段的平面条。持续构建反馈发生在开发和构建阶段，而持续集成反馈发生在开发、构建和测试阶段。持续交付反馈发生在规划、开发、构建、测试、发布和交付阶段，而持续部署反馈包括部署阶段。控制门发生在开发、构建、测试、发布和交付以及部署阶段之间。控制门是流程中的一个检查点，在此检查点会审查特定阶段目标的清单，以查看该阶段是否已完成目标并可以进入下一阶段。
整合可持续发展和... - IPCC
版权所有 2003 政府间气候变化专门委员会 (IPCC) 世界气象组织 7bis, Avenue de la Paix C.P.No. 2300 1211 Geneva 2 瑞士 电话：41-22-730-8208 传真：41-22-730-8025 电子邮件：Ipcc_sec@gateway.wmo.ch 互联网：http://www.ipcc.ch 保留所有权利 斯里兰卡制造 2003 年 7 月第一次印刷 本卷中表达的调查结果、解释和结论全部是作者的观点，不应以任何方式归功于政府间气候变化专门委员会、世界气象组织、联合国环境规划署、Munasinghe 发展研究所及其附属组织、其理事会成员或他们所代表的国家。本卷以最短的延迟出版，以便向 IPCC 第四次评估报告 (AR4) 的主要作者和整个科学界传达有关该主题的最新结果。因此，打字稿并未按照正式印刷文本的适当程序准备，出版商不对任何错误负责。本出版物中的材料受版权保护。如需复制部分内容，请发送至 IPCC 秘书处，地址如上版权声明所示。将可持续发展和气候变化纳入 IPCC 第四次评估报告编辑：Mohan Munasinghe、Osvaldo Canziani、Ogunlade Davidson、
将因果关系与神经混沌学习相结合
摘要 — 通过神经网络实现的深度学习通过提供用于复杂任务（例如对象检测/分类和预测）的方法，彻底改变了机器学习。然而，基于深度神经网络的架构已经开始产生收益递减，这主要是由于它们的统计性质以及无法捕捉训练数据中的因果结构。深度学习的另一个问题是其高能耗，从可持续性的角度来看，这并不是那么理想。因此，人们正在考虑采用替代方法来解决这些问题，这两种方法都受到人脑功能的启发。一种方法是因果学习，它考虑到神经网络训练数据集中项目之间的因果关系。预计这将有助于最大限度地减少深度神经网络学习表示中普遍存在的虚假相关性。另一种方法是神经混沌学习，这是一项最新发展，其灵感来自生物神经网络（大脑/中枢神经系统）中神经元固有的非线性混沌放电。这两种方法都显示出比单纯使用深度学习更好的效果。为此，在本文中，我们研究了如何将因果学习方法和神经混沌学习方法整合在一起以产生更好的结果，尤其是在包含链接数据的领域。我们提出了一种这种整合的方法来增强分类、预测和强化学习。我们还提出了一组需要研究的研究问题，以使这种整合成为现实。索引术语——深度学习、因果学习、神经混沌学习、图神经网络、随机共振