XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemsolve
生成式 AI 解决现实世界的挑战
直到最近，试图整合这些信息都需要大量的人力资源来进一步组织、数据输入、解决不同数据库之间的兼容性问题以及机构之间无法互操作的不同计算机系统和文件格式。即使可以开发一个中央存储库，旧的数据仓库架构也没有针对 AI/ML 算法进行优化。以 LLM 为代表的 NLP 的进步，加上可以结合图像、地理空间信息和表格数据的多模态模型的进步，有可能从根本上改变联邦许可审查人员组织和理解必要信息的能力，从而进行更有效的许可和选址流程以及环境审查。亚利桑那大学的研究人员通过开发现有环境影响声明 (EIS) 的大型数据库并使用 NLP 开发有关文档的更多元数据（包括将它们地理标记为县级），从而展示了 NLP 工具的一些功能，从而改善了文档的搜索和可访问性。40 尽管在解决跨机构现有数据库的兼容性和互操作性方面仍然存在挑战，但人工智能工具可以大大减少整合和组织这些不同信息源以及优化其数据结构以用于人工智能模型所需的时间。
如何解决常见的汽车隔离问题
每辆内燃机汽车内部都有经过验证的 12 V 电气系统。每辆电动或混合动力汽车 (EV、HEV) 内部的情况则大不相同。EV 和 HEV 利用高压电气系统的电力来高效驱动主电动机、快速充电电池并在寒冷天气快速加热车厢。如今，EV 和 HEV 使用 400 V 或 800 V，甚至更高的电压即将出现。这些高压需要更多地关注电气安全以及将系统划分为低压和高压域。在高压车辆系统（如牵引逆变器）内，可能有多个电压域需要交换信息。这些高压系统还必须与中央车辆控制器和彼此通信，同时确保驾驶员和乘客免受高压伤害。电流隔离将高压域和低压域电气隔离。过去，光耦合器用于跨隔离屏障传递信息。然而，CMOS 工艺的进步为尖端数字隔离打开了大门。这些新型隔离器提供相同或更好的隔离水平，并为不起眼的隔离器带来前所未有的集成度。电动汽车和混合动力汽车已迅速采用这项新技术来减小尺寸、提高效率和提高可靠性。尽管如此，采用数字隔离也带来了新的挑战，其中许多挑战可以通过一些解决方案来解决
利用人工智能解决业务问题的进步
高斯过程回归预测模型利用 GPR 通过灵活的核来表示复杂的非线性多元函数。GPR 的贝叶斯框架量化了预测的不确定性，有助于决策并指导主动学习过程。回归使用高斯过程 (GP) 量来找到一个特定的函数分布，以解释观察到的样本 [参考文献 7]。所用特定核的 GP 模型参数 θ 对 Matérn 5/2 核的长度尺度和方差以及白噪声核的噪声水平进行编码。对于每个 GP 模型，使用最大似然估计来调整参数 θ ，以最好地解释给定的数据集 D 。GPR 的计算复杂度是时间成本的立方缩放 O(n3)，样本大小 n 归因于 K-1（相当于 n×n 密集核矩阵的逆）。为了降低复杂性，使用了降维方法。
丹尼·沃谢 (Danny Warshay) 撰写的《观察、解决、扩展》摘要
丹尼·沃谢是布朗大学的教授。过去 16 年来，他一直在耶鲁大学、特拉维夫大学和布朗大学向 3,000 多名学生讲授“看见、解决、扩展”创业流程。迄今为止，这门课程已经催生出许多初创公司，这些公司为创始人带来了数亿美元的收入，并为众多非营利组织提供了出色的解决方案，这些组织正在解决食品浪费、亚马逊森林砍伐、文盲问题以及中东摆脱对石油依赖的经济转型问题。丹尼·沃谢共同创立并出售了多家软件、先进材料、消费品和媒体公司，这些公司已被苹果、Medline、时代、Belo Corporation、Sealed Air、Penton Media 等公司收购。他毕业于哈佛商学院、布朗大学和耶路撒冷希伯来大学。
灌溉项目引入新技术来解决...
人力资源能力建设。这一过程包括组建当地教练团队、在村/区级建立用水者团队以及与组织网络建立联系。团队的组建促成了社区领袖/用水者团体的出现，连接上游、中游和下游地区。发展还包括提高指导机制的效率，灌溉官员与所有利益相关者持续合作。这种合作旨在减少上游、中游和下游地区之间的水分配冲突。
如何解决美国的电力危机
●EPA应计算出太阳能和风能的企业能力作为其监管福利计算中可用的备份或存储容量。这将从网格中获得不可靠的电力，并在备份和存储解决方案中推动创新，这可能使间歇性电力真正可靠。
混合动力团队如何解决集体风险困境
人们众所周知，人类合作的能力如何影响我们的特殊能力。但是，随着我们朝着混合人机的未来迈进，尚不清楚人工互动中的人造代理的引入如何影响这种合作能力。在一次性的集体风险困境中，必须合作，以避免集体灾难，我们研究了混合人群中合作的进化动态。在我们的模型中，我们考虑了由自适应和固定行为剂组成的杂种种群。后者是实施先前离线学习的随机策略的人工智能代理的机器式行为的代理。我们观察到，自适应个体可以调整其在群体中的人工毒剂的作用，以补偿其合作（或缺乏其努力）的努力。我们还发现，在评估我们是否应该组成混合动力团队以应对集体风险困境时，风险起着决定性作用。当集体灾难的风险很高时，自适应人群的合作会在合作人工制剂的存在下急剧下降。一个关于薪酬而不是合作的故事，当人造代理人不够合作时，自适应代理必须确保团体成功，而是其他人这样做，则不愿合作。相反，当集体灾难的风险较低时，成功的高度改善，而自适应人群内的合作水平保持不变。人造代理可以改善混合团队的集体成功。但是，他们的申请需要对情况进行真正的风险评估，以便实际使适应性人群受益（即人类）。
美国存在气候差距。我们可以解决...
保护气候差距社区的环境：1. 市场体系（如碳税或交易计划）不考虑共污染物；无论在哪里减少温室气体排放，其价值或价格都是相同的。但是，优先考虑某些排放源和社区可以为公共健康带来好处，即减少空气质量差的社区的标准污染物和有毒空气污染物。对于位于气候差距社区的温室气体排放者，加州应考虑限制交易或收费选项，以允许排放者推迟或避免温室气体减排；该州还可以考虑采取激励措施（如费用回扣），鼓励在相关共污染物减少对健康影响特别显著的地方减少温室气体排放。