XiaoMi-AI文件搜索系统
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公共私人合伙融资结构对的影响
摘要这项工作将自己呈现为一篇理论论文，该论文涉及数字文化范围内算法种族主义与人工智能之间的关系。作为一种方法论主张，它基于对学术文章，书籍和相关出版物的系统评价，重点是对算法种族主义的当前讨论，这些讨论是由基础促进的，这些基础是为大型科技养活的基础，其基础，从而确定了该研究的研究模式和趋势。作为初步的考虑，我们指出，这些基础并非豁免，更不用说检测到这种可能的意图的朴实的记录和参数可能会成为颠覆这些数字企业集团霸权的可能方法。
BIP® 技术：始终如一地提供最高纯度的气体
这项市场领先的技术采用止回阀和余压阀，使外部污染物无法进入气瓶。此外，空气产品公司还实施严格的质量控制，以保证气体的纯度。每个气瓶都附有合格证书。因此，每次都能保证气体质量完美。尽管与气体污染相关的风险很小，但风险严重且代价高昂——业务关键结果变得不可靠或延迟，导致生产延迟，更不用说所有的麻烦和成本了。BIP® 技术可以防范此类风险，并且与传统气瓶相比，可用气体最多可增加 20%。
用于检测电阻颜色代码的计算机视觉算法
摘要。识别人类操作员的电阻颜色代码是一项相对简单的任务，给定足够的经验，以便对颜色和位置进行记忆。都存在困难，更不用说当电阻器具有五个或六个频段时增加复杂性，在这种情况下，其中一些具有不同的含义和值。本文提出了一条计算机视觉图像处理管道，该管道试图预处理图像，检测，分割和旋转电阻器，检测和分割颜色带，并最终确定电阻器，耐受性和温度系数的名义值。结果表明，如果光条件适当，则检测准确。
人工智能深度学习拓展了数据科学视野
通过大规模并行处理拓宽研究视野 为了让团队的并行处理能力实现质的飞跃，斯坦福数据实验室购买了一台 Dell Precision 7920 Tower 数据科学工作站 (DSW)。Dell Precision 7920 Tower DSW 与 NVIDIA 和其他领先的技术提供商（如 Canonical（Ubuntu 背后的公司，Ubuntu 是全球用于工作站 AI 的 Linux 操作系统））合作，是一款完全集成、随时可用的 AI 硬件和软件包。此软件包简化了用户设置，与裸机、自行构建的方法相比节省了数天时间，更不用说否则需要的配置工作了。
数字技术和环境 - IBM
说环境数据很复杂，其实并不为过——它包括来自近 5,000 颗环绕地球的卫星、快速增长的无人机操作、200 亿个实时捕获数据的分散传感器，以及热情公民创建的数百万条记录，记录的内容包括鸟类目击事件、当地社区的空气质量等。更不用说地下测井、土壤特性、水下探测器、点源空气排放、交通排放、野生动物生物监测、化学特征等等。虽然我们在捕获数据方面正在迅速进步，但我们在将其投入使用方面仍然举步维艰。这是可以理解的：使用环境数据会带来许多特殊的挑战。
重振和重塑联邦数据战略以实现任务成功
简介 数据是数字时代的强大资源。组织可以使用数据来更好地了解其运营效率、改善客户对其服务的体验以及监控未来的挑战和机遇。这些好处对于像美国联邦政府这样拥有数万亿美元预算和数亿客户群的庞大实体尤其重要。1 此外，联邦政府已经收集和管理了大量数据。不幸的是，联邦政府历来未充分利用这些数据。正如联邦首席信息官 (CIO) Clare Martorana 两年前所说，“政府拥有的大部分数据都存储在系统中，而且往往无法访问，甚至无法跨机构访问，更不用说整个联邦企业了。”2
解释：人工智能的全新企业数据货币化能力
科学家，更不用说外行人，都无法轻易理解模型机制或输出。一些人工智能模型缺乏可追溯性，这意味着无法从头到尾“跟踪点”。例如，深度学习模型通过巧妙地调整多达数亿个数值权重来做出决策，这些权重使用违背人类推理的中间抽象将节点连接起来。这些模型自主地从示例数据中学习，并在一系列网络层上传播它们的学习。即使是可追溯的人工智能模型，人类也可能无法跟上、理解或解释。例如，文本分类模型可以具有巨大的维度并生成包含数千个单词的分类树。13