XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemthemes
2024 年路线图主题
为了简化离线交易的管理和数据完整性，SYSPRO 销售点已得到增强，可提供离线交易验证。此功能允许管理员查看 SYSPRO 销售点在线和离线分支机构之间的数据，并帮助他们解决未成功过账的交易的任何冲突。离线未复制交易审查屏幕将同时提供离线和在线功能。离线查看时，它将显示未复制的交易，并为用户提供重置这些交易的复制状态的选项。
龙年的三个主题
过去的绩效无法预测未来的回报。您的退缩可能比最初投资的要少。我们建议任何资金长期持有（最低5年）。我们建议您持有资金作为多元化投资组合的一部分。海外投资可能会带来更高的货币风险。与基金货币相比，他们的当地货币可能会上升或下降。该基金可能具有集中的投资组合，即持有有限数量的投资。如果这些投资中的一项具有价值，那么这可能会对基金的价值产生更大的影响。基金可能会不时遇到流动性限制。您买卖股票的价格之间的价差将反映出基础持有的液体性质较小。在新兴市场上的投资可能涉及较高的风险因素，因此受到良好调节的市场以及政治和经济不稳定。这可能会导致较高的波动性和较大的基金价值下降。在正常情况之外，基金可以持有更高水平的现金，这些现金可能存放在几个信用对手中（例如，国际银行）。如果这些交易对手中的一个或多个无法退还存款现金，就会出现信贷风险。对手风险：如果交易对手失败，包括FX对冲在内的任何衍生合同，包括FX对冲。投资应始终视为长期。LionTrust基金中单位/股票的问题可能会受到初始费用，这将对投资的可实现价值产生影响，尤其是在短期内。
IB 艺术主题
幻想 - 想象 - 内心世界 神话 - 民间故事 人物 - 肖像人物 历史题材 - 战争 - 和平 叙事 - 讲述一个故事 抽象 - 非客观 身份（不同类型的肖像） 权力和权威 社会关注 - 问题 蜕变 - 生命周期、变化、改变、变形、突变 音乐 - 声音、使音调可见、音乐文化、音乐和艺术有什么共同之处？ 舞蹈 - 动作、节奏、重复、身体性、手势含义 传说/神话 - 古代、原始、现代、故事、原型、道德教训、宗教、仪式、社会义务 自然与科学 - 当前问题（生物伦理学）技术，我们如何理解世界？我们在宇宙中的位置、科学知识的局限性、艺术与科学、立体主义、未来主义 我自己 - 记忆、尊重、在世界上的位置、骄傲、羞耻、家庭、传统、种族、自画像、朋友、爱、敌人。 性别 - 男性和女性、在社会、家庭、进化中的角色。成为其中一者的优势/劣势。刻板印象、文化角色、性欲、政治中的性别、性别逆转。超越刻板印象 规模——特写/放大、不成比例的物体、大与微小、其他规模的世界、太空、正片/负片、颜色和纹理。其他世界——水下、太空、地外世界、微观世界、想象世界、计算机/虚拟世界。动物——其他生命、本能、生命周期、身体/精神力量、生态、作为象征的动物、与动物的文化联系。艺术和感官——认知方式、嗅觉、味觉、感觉等艺术。吸引另类感官的艺术。密码学——代码艺术、生活中的代码、符号、标志、文字、无意义中的意义、秩序、数学、理解的关键。上帝/宗教——创造、毁灭、审判、什么是神圣的？宗教在社会中的作用、形而上学、个人对神的感受、仁慈、宽恕、正义、罪恶、牺牲。媚俗——什么是媚俗？什么是美？什么不是？价值、大规模生产、流行文化、你个人对媚俗的感受、社会在媚俗中展现的方方面面。
药物研发主题和项目...
l 阶段分为三个部分，S（种子）阶段、L（先导）阶段和P（临床）阶段，其中每个阶段进一步细分为S0至S3、L1至-L3和P0至P3。l 项目（L3至P3）：在项目负责人的指导下，将候选化合物、抗体或技术推进到非临床和临床开发阶段。l 主题（S0至L2）：促进候选药物或抗体的选定，并与主题负责人和投资组合经理合作开发或改进技术。l 模态的缩写为：AB：抗体；BT：基础技术；CT/RM：细胞疗法或再生医学；MD：医疗器械；NA：核酸；SM：小分子。
反疫苗主题和围绕Covid-19的论述
本文借鉴了在反疫苗社区中流行的广播，以绘制广播用来误导观众对Covid-19的六个主题。主题是“他们”政府和药物对您撒谎的说法，声称Covid-19是删除公民自由的借口，将所有人视为专家，声称科学不能拯救我们，歪曲我们，歪曲了科学，并说“他们”正在损害观众。本文指出，类似的主题被用来误导抗疫苗信息的关注者。强调了这样的担忧，即这些主题不仅会误导已经是对大流行的人，而且可能吸引那些不是抗疫苗的人，而且正在寻求有关Covid-19的信息，并提出了一些处理错误信息的选择。科学家从理解这些主张中受益，因为我们经常负责为这种错误信息提供反驳。©2020由Elsevier Masson Sas代表Pasteur Insteur出版。
人工智能的历史、动机和核心主题
两本《并行分布式处理》卷本（Rumelhart and McClelland 1986，McClelland and Rumelhart 1986）的出版标志着神经网络寒冬的结束。这两卷书内容丰富，编辑精良，其中章节均由当时在加州大学圣地亚哥分校的 PDP 研究小组成员撰写。这些卷本推动了人工神经网络（很快被称为联结主义）在认知科学中的应用。联结主义是否能够解释思维，迅速成为哲学家、心理学家和人工智能研究人员争论的热门话题（Fodor and Pylyshyn 1988，Smolensky 1987，Chalmers 1990）。这场争论已经平息，没有宣布胜者，人工神经网络成为当前人工智能领域的既定参与者。
