XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemsearches
GSW 教师人工智能工具包
有些人很难理解人工智能与过去的计算机技术有何关系。人工智能不同于谷歌等传统的网络搜索。搜索引擎将用户关键词与网页匹配并提供网络资源链接。这就像图书管理员建议可能对图书馆顾客有用的资源。相反，人工智能用户提出的问题就像与另一个人交谈一样。作为回报，用户收到专门为满足他们的指示而定制的文本。与传统网络搜索的另一个区别是，某些系统（如 ChatGPT）可能不会为用户提供可点击的源链接。人工智能也不同于传统的计算机编程语言（如 javascript 或 C++），因为它更加非正式（自然语言输入）。输出也不同于传统的计算机软件，因为它不那么死板，更不可预测。人工智能输出也可能因模型甚至会话而异。最后，人工智能的发展是为了提供比传统计算机应用程序更具社交导向的计算机交互体验。
DD 表格 2930，“隐私影响评估 (PIA)，2017 年 6 月”。pdf
WHS-CASEPOINT 用于收集、处理和分析可能响应《信息自由法》（FOIA）请求的记录。CASEPOINT 应用程序利用 E-Discovery 软件来处理 OSD Components 通过电子邮件提供的 PST 文件。WHS-CASEPOINT 允许对电子邮件和文件进行重复数据删除，并允许更准确的布尔搜索，以便对正在处理的文件进行更快的结果。这些更准确的搜索允许用户找到正在处理的 FOIA 请求最具响应性的记录。然后，用户可以使用 WHS-CASEPOINT 导出准确的搜索结果，以便进一步进行 FOIA 处理。注意文件仅存储用于立即处理、搜索和提取。不用于长期存储文件。收集的 PII 将成为为 FOIA 目的而处理的电子邮件/文件的一部分。包括电子邮件的内容，例如姓名、家庭/工作/手机号码、工作电子邮件地址、国防部 ID 号、官方工作地址、官方工作地址、职位/头衔、等级/级别，有时还包括其他可能未被征求的其他 PII
引用方式：Parra-Amaya，Marcela；罗哈斯-冈萨雷斯（Rojas-Gonzalez），赛达（Saida）；伊利安·金特罗-珀西 (Ilian Quintero-Percy)冈萨雷斯-本迪克森·德·扎尔迪瓦，克劳迪娅；阿古德洛 - 克里斯坦乔，尼尔森（
在当前高度数字化的商业环境中，高效的文档管理对于提高生产力和优化组织流程至关重要。本文已确定了这一需求，并且改进了名为 Infopoint 的增强型产品，这是一款企业内容管理软件，通过实施先进的自动化和人工智能技术提供智能文档管理。在文档管理中，许多流程仍由人工执行，由于重复任务的负担而导致错误和延迟。手动管理还会导致内部延迟并影响与客户、供应商和监管实体的互动。手动文档搜索会浪费宝贵的时间，并可能给公司带来不必要的成本。Infopoint 通过整合自动化功能（尤其是利用卷积神经网络）来解决这些挑战。这种方法优化了传入通信的功能，平均将处理时间缩短了 29%。它还方便了 PDF 文档中的文本和内容搜索，将平均搜索时间缩短了 41%。本文重点介绍了这种改进如何显著减少通信管理和信息检索所花费的时间。
在有两个移位的muons的事件中搜索非弹性暗物质，在proton-proton碰撞中缺少横向动量，s = 13 tev
暗物质（DM）的存在得到了观察结果的强烈支持[1-5]，但其性质在很大程度上仍然未知。专用实验（例如，参考文献。[6-9]）已直接搜索DM，但尚未检测到信号。粒子围栏是这项工作的补充工具。在CERN LHC进行了几次搜索DM模型，例如那些预测弱相互作用的质颗粒的模型[10-15]。基于撞机的长寿命颗粒（LLP）的搜索比以前探索的DM模型范围更大[16-26]。这些颗粒可以在检测器内部腐烂之前传播宏观距离，从而留下独特的特征。几种理论机制预测了DM状态的生产和衰减的抑制相空间，这将导致LHC的长期DM现象学[18]。此外，靶向LLP具有降低甚至消除大量标准模型（SM）背景的可观优势，从而提高了对低能最终状态粒子模型的灵敏度，理论上动机良好，但通常具有挑战性的签名[27-30]。
JHEP08（2024）095
摘要：我们重新评估了不对称暗物质（ADM）的生存能力，该可行性主要与标准模型费米子相关。在有效的相互作用框架中处理这种DM粒子与夸克/lept子的相互作用，我们使用大型强子对撞机（LHC）（LHC）和单声音搜索在大型电子positron（LEP）Collider上得出更新的约束。我们仔细地对这些实验中使用的检测器进行了建模，发现这些探测器具有显着影响。合成了ADM的对称部分的有效an灭的约束以及其他观察性约束，以产生全局图像。与以前的工作一致，我们发现在1-100 GEV范围内的ADM受到了强烈的限制，因此排除了其最佳动机质量范围。但是，我们发现嗜血型ADM仍允许10 GEV DM，包括Collider的边界，直接检测和出色的加热。我们预测，电子峰值碰撞（FCC-EE）的未来圆形对撞机将几乎通过一个数量级来提高对DM-Lepton相互作用的敏感性。
在 Belle 进行纠缠 B 介子对的量子测试……
Belle II 物理范围远远超出了 B 物理和 CPV：Charm、tau、精密 EW、夸克偶素物理、暗区搜索等。请参阅《Belle II 物理学书》，arXiv:1808.10567，689 页。注意：提出了使用 Tau 介子的量子测试（arXiv:2311.17555），但今天不会讨论。
verif.ai：迈向带有参考和可验证答案的开源科学生成的提问系统
混合搜索利用词汇和语义搜索的优势，有效地找到具有精确匹配和类似含义的文档。y timiquel y优先级文档，并提供了平衡的方法。
临床实践指南血液透析
主要作者进行了系统性文献检索，以确定截至 2018 年 6 月底发表的所有相关证据。使用了复合搜索词，包括透析标识符（血液透析 [tiab] 或血液透析 [tiab] 或透析 [tiab]），后接标题/摘要过滤的主题词（“透析剂量”、Kt/V、增强、强化、保守、增量、妊娠、膜、水合、“干重”、“液体超负荷”、透析液、钾、碳酸氢盐、缓冲液、磷酸盐、“透析器反应”、超敏反应、“失血”、“针头移位”、失血、“家庭血液透析”、“夜间血液透析”、运动、“体能训练”），后接否定词（例如以排除动物研究和急性肾损伤），最后加上日期和语言限制（“1990/01/01” [dp]：“3000” [dp] 和 english[lang]）。在 MEDLINE、PUBMED、Embase 和 Cochrane Library 中进行搜索，并补充了从评论论文的参考列表中精心挑选的论文。建议的强度和支持证据的级别使用修改后的 GRADE 系统进行编码。
探索标准化潜在模型的方法和实用性...
自动搜索存储库/数据库中的指纹是法医界的重要工具。执行这些搜索的系统称为自动指纹识别系统 (AFIS)。AFIS 的输出是一组相当小的候选指纹，并附带匹配分数（允许比较候选指纹，通常称为比较分数）。这些分数表明特定候选指纹与搜索指纹的匹配程度（即来自同一个人）有多大。在使用中解释匹配分数的一个困难是，没有公认的标准来规定其范围和确切含义（除了“越大越好”之外）。专家需要非常熟悉特定系统的评分，才能充分利用结果。本报告建议我们对评分系统进行标准化。标准化分数变为 0 到 100 之间的数字，带有两位小数，总共有四位有效数字。本报告概述了七种用于计算匹配分数的替代算法，从非常简单到非常复杂。然后选择中等复杂度算法进行详细说明/开发。本报告还提供了 NIST 之前测试的匹配器产生的评分的详细分析。
探索标准化潜在方法和实用性...
自动搜索存储库/数据库中的指纹是法医界的重要工具。执行这些搜索的系统称为自动指纹识别系统 (AFIS)。AFIS 的输出是一组相当小的候选指纹，并附带匹配分数（允许比较候选指纹，通常称为比较分数）。这些分数表明特定候选指纹与搜索指纹的真实匹配可能性有多大（即来自同一个人）。在使用中解释匹配分数的一个困难是，没有公认的标准来衡量其范围和确切含义（除了“越大越好”）。专家需要非常熟悉特定系统的评分，才能最佳地利用结果。本报告建议我们标准化评分系统。标准化分数变成 0 到 100 之间的数字，带有两位小数，总共四位有效数字。本报告概述了七种用于计算匹配分数的替代算法，从非常简单到非常复杂。然后选择一种中等复杂度的算法进行详细说明/开发。本报告还提供了对 NIST 先前测试的匹配器产生的评分的详细分析。