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人工智能不必太复杂或昂贵
需要 AI 进行学习。这就需要关注涵盖重要案例并始终标记的数据，以便 AI 可以从这些数据中学习它应该做什么。换句话说，创建这些有价值的 AI 系统的关键是我们需要能够使用数据而不是代码编程的团队。为什么在技术领域之外采用 AI 如此困难 为什么 AI 没有在消费者互联网公司之外广泛使用？其他行业采用 AI 面临的最大挑战包括： 1.数据集小。在拥有大量用户的消费者互联网公司中，工程师拥有数百万个数据点，他们的 AI 可以从中学习。但在其他行业，数据集大小要小得多。例如，您能否构建一个 AI 系统，在仅查看 50 个示例后就学会检测有缺陷的汽车部件？或者从 100 个诊断中学习后检测出罕见疾病？当只有 50 个数据点时，为 5000 万个数据点构建的技术不起作用。2.定制成本。消费者互联网公司雇用数十或数百名熟练的工程师来构建和维护创造巨大价值的单片 AI 系统——例如，每年产生超过 10 亿美元收入的在线广告系统。但在其他行业，有许多 100 万至 500 万美元的项目，每个项目都需要定制的 AI 系统。例如，每个生产不同类型产品的工厂可能需要定制的检查系统，每家医院都有自己的健康记录编码方式，可能需要自己的 AI 来处理其患者数据。这些数十万个项目的总价值是巨大的；但单个项目的经济效益可能不支持雇用一个大型、专门的人工智能团队来构建和维护它。人工智能人才的持续短缺加剧了这个问题，进一步推高了这些成本。3.概念验证与生产之间的差距。即使人工智能系统在实验室中工作，也需要大量的工程来部署
docllm：用于多模式文档理解的布局感知的生成语言模型
企业文档，例如表格，收据，报告和其他此类记录，通常在文本和规范模式的交集中携带丰富的语义。其复杂布局提供的视觉提示在有效地培养这些文档中起着至关重要的作用。在此过程中，我们提出了Docllm，这是传统大型语言模型（LLMS）的轻量级扩展，以考虑文本语义和空间布局，以通过视觉文档进行推理。我们的模型通过避免昂贵的图像编码器并专注于边界框信息以结合空间外部结构，这与现有的Mul- Timodal llms不同。具体而言，文本和空间方式之间的交叉对齐是通过将经典变压器中的注意机制分解为一组分离的矩阵来捕获的。此外，我们设计了一个学会填充文本段的预训练目标。这种方法使我们能够解决视觉文档中经常遇到的不规则布局和异质内容。使用大规模的指定数据集对预训练的模型进行了微调，涵盖了四个核心文档中的识别任务。我们证明，在所有任务中，在16个数据集中的14个数据集中，我们的解决方案的表现优于Sota LLMS，并概括为5个以前看不见的数据集中的4个。
2024 年 6 月经济概览和生活成本。......
2024 年第一季度，迈诺特的生活成本比全国平均水平低 9.7%。（美国平均综合指数 = 100%）生活成本指数由美国商会研究人员协会 (ACCRA) 发布。ACCRA 生活成本指数衡量不同地区消费品和服务成本的差异，不包括税收和非消费者支出。它基于 100,000 个数据点，迈诺特地区商会 EDC 和全国其他 288 个城市地区每季度收集这些数据。
多毛细管 X 射线光学基础、应用和子系统
• 每个光学元件有亚百万到数百万个毛细管通道 • 每个通道都与同一点（焦点）对齐 • 焦点位于光学元件的输入侧和输出侧 • 光学元件提供较大的收集角度，从而产生高输出 X 射线通量 • 多毛细管光学元件不是成像光学元件 • 焦点尺寸小至 5 微米 • 提供的通量密度比针孔高出五个数量级
型号 SADPmini
Alpha Moisture Systems 的 SADP 型迷你自动露点湿度计为便携式露点测量设备树立了新的行业标准。这款创新紧凑的设备重量不到 1.2 公斤，真正实现了便携性，设计精巧，可轻松握在手中。强大的微电子元件还提供自动校准和板载记录功能，可捕获和显示多达 8000 个数据点，并具有 20 个用户可定义的 TAG 参考。提供密码保护，最大程度地保证所有数据的安全。
UNIT-1st 什么是计算机？计算机是一种先进的...
单元 2 数字系统是在计算机系统体系结构中表示数字的技术，每个保存或从计算机内存中获取的值都有一个定义的数字系统。 计算机体系结构支持以下数字系统。 二进制数系统 八进制数系统 十进制数系统 十六进制 (hex) 数系统 1) 二进制数系统：二进制数系统只有两位数字 0 和 1。在该数系统中，每个数字（值）都用 0 和 1 表示。二进制数系统的基数为 2，因为它只有两位数字。 2) 八进制数系统：八进制数系统只有从 0 到 7 的八 (8) 位数字。在该数系统中，每个数字（值）都用 0、1、2、3、4、5、6 和 7 表示。八进制数系统的基数为 8，因为它只有 8 位数字。 3) 十进制数系统：十进制数系统只有十 (10) 位数字，从 0 到 9。在这个数系统中，每个数字（值）都用 0、1、2、3、4、5、6、7、8 和 9 表示。十进制数系统的基数是 10，因为它只有 10 位数字。4) 十六进制数系统：十六进制数系统有十六 (16) 个字母数字值，从 0 到 9 和 A 到 F。在这个数系统中，每个数字（值）都用 0、1、2、3、4、5、6、7、8、9、A、B、C、D、E 和 F 表示。十六进制数系统的基数是 16，因为它有 16 个字母数字值。这里 A 是 10，B 是 11，C 是 12，D 是 13，E 是 14 且 F 是 15。如何将数字从一种进制转换为另一种进制？
2025 年——回归之年
我们的投资组合公司处于这一转型的前沿：Sympera、PayZen 和 Faye。Sympera 的平台为银行家配备了人工智能驱动的工具，以发现客户的行为模式并制定量身定制的销售策略，从而提高客户参与度和运营效率。PayZen 应用人工智能分析数千个数据点，实现个性化的付款计划，从而改善患者付款并简化医疗保健提供者的现金流。Faye 使用人工智能简化旅行保险，提供即时索赔处理和直接报销，让旅行者轻松无忧地购买保险。
人工智能与民主价值观：数据保护的作用
这些决策的结果不仅仅是专家或学者的关注点。在这个数据驱动的数字经济中，我们的朋友、邻居和家人每天都有这样的生活经历。许多人对这个世界感到无奈。其他人则不然。去年，学生们奋起反抗一种算法，这种算法偏向特权阶层，而弱势群体，即使较不富裕学校的学生成绩更好，他们也认识到，自动化决策直接关系到公平、正义和透明的基本概念。所以他们说，“去他妈的算法”，“结束这一切”。我们不仅看到了一场反对自动化决策的成功运动，还目睹了一场反对不公正结果的运动。
2020 年全球可再生能源投资趋势
REN21 的年度《可再生能源全球现状报告》（GSR）于 2005 年首次发布。《全球现状报告》是联合国环境规划署《可再生能源投资全球趋势》的姊妹刊物，其最新版本将于 2020 年 6 月发布。GSR 的初衷是首次全面捕捉全球可再生能源的完整现状。多年来，随着可再生能源市场和行业的巨大进步，该报告的范围和深度不断扩大。GSR 是可再生能源状况的行业标准。该报告基于数千个数据点、数百份报告和其他文件以及与来自世界各地的专家的个人交流。