XiaoMi-AI文件搜索系统
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NIST Genai FAQ
nist genai是一项伞计划，支持不同方式生成AI研究的各种评估。它旨在衡量和了解生成AI最先进（SOTA）技术的功能和局限性。该计划的最初努力旨在学习SOTA生成AI系统的功能，以创建与人类生产的内容合理且无法区分的内容。同时，该计划还旨在学习SOTA检测系统的功能，以区分AI生成和人类生产的内容，以及合理和可不用的内容。从该计划收集的信息将帮助利益相关者（例如政府，私营部门和学术界）开发确保可信赖的信息生态系统的方法。我们的目标是评估结果和发现将促进信息完整性并指导负责任，安全地使用数字内容。
探索技术创新和环境调节在能源效率上的作用
这项研究采用了一种相对罕见的方法来探讨基于不希望的副不用的SBM和随机TOBIT模型的环境调节和技术创新对能量效率（EFF）的影响。To study the universal EFF, we establish the undesired superef fi ciency SBM model, which is composed of three input indexes such as energy, one expected output index, and three pollution emissions as the undesired output index, consider the EFF of the sample with an effective decision-making unit (DMU) value less than 1, and calculate with the MATLAB software, according to panel data of 30 Chinese provincial-level regions from 2001 to 2019。经验结果表明，在中国东部，中部和西部地区，EFF具有N型趋势。在探索环境调节和技术创新对EFF的影响时，我们使用随机的TOBIT模型对东部，中部和西部地区进行了经验分析。回归结果表明，环境调节对不同区域的EFF的影响显着变化。技术创新对不同地区的EFF产生不同的影响，并且是EFF的主要影响因素。此外，我们努力分析跨期环境调节和技术创新的影响，并发现跨学期对每个地区的EFF具有显着的积极影响。这些结果强调，环境调节和技术创新对EFF产生正面或负面影响，并且两种影响可能同时存在，这是EFF理论的完美。