XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System为数
为数字孪生生成提供地理空间上下文
摘要：光检测和测距技术可以创建物理对象和环境的详细 3D 点云。因此，它有可能为各种需要了解周围环境并与之交互的信息物理系统的运行提供有价值的信息，例如自动驾驶汽车和机器人。点云还可以成为创建不同资产和系统运行环境的数字表示的基础。本文概述了一种系统架构，该架构将 LiDAR 扫描提供的地理空间上下文信息与信息物理系统组件的行为模型相结合以创建数字孪生。行为和数据之间的明确区分使所提出的数字孪生架构有别于现有方法（主要关注数据方面），并通过可执行过程模型促进上下文数字孪生生成。疫苗物流自动化用例详细说明了如何将有关环境的信息用于执行运输准备任务的自主机器人的操作。除了支持操作之外，我们还建议将在物流过程的不同点从系统中检索到的上下文数据与有关可执行行为模型实例的信息相结合，作为数字孪生架构的一部分。随后，孪生可用于通过相关利益相关者促进系统和流程监控，并以用户为中心的方式构建上下文数据。
为数据中心实施全天候无碳能源的实用方法
EdgeConneX 在全球各地的市场设计、构建和运营数据中心，为云、内容、网络和 SaaS 提供商提供服务，重点关注实现到 2030 年实现碳、水和废物零排放的目标。Gridmatic 是一家人工智能电力营销商，其使命是推动和加速清洁能源的崛起。本文讨论的具体过程涉及 EdgeConneX 和 Gridmatic 的一个试点项目，该项目采用 24/7 无碳能源 (CFE) 方法来增加和跟踪清洁能源的采购和利用。本文概述了试点部署如何提供数据，以验证 24/7 CFE 是一种增加清洁能源采用的实用、有效的解决方案。后续论文将在实施过程中更详细地讨论 24/7 CFE 试点部署。
数据中心PowerPOD 3.0技术-华为数字能源
下图为 PowerPOD 2.0 布局图，主回路 S1 有 P1 保护装置，S1 长度不受限制；PowerPOD 柜顶输入主铜排（例如 4000A 主铜排，如下图右侧蓝线 S1 所示）有进线断路器（4000A ACB，如下图 P1 所示）保护，S1 长度不受限制。支路 S2 从 O 点开始到支路保护装置 P2 的 B 点，S2 可以没有任何过载或短路保护（不受 P1 保护），最长 3m。如下图 A 所示，支路 S2 是指 UPS 输入柜顶主铜排 O 点到 UPS 输入保护装置 P2 的 B 点之间的路径（红线，导线截面积小于 4000A 母排）。 S2 不受电缆入口断路器（4000 A ACB，下图右侧的 P1）保护，因此最长为 3 米。
2021华为数字电力可持续性报告
我们全面发挥了数字和电力电子技术的优势，并在将数字信息技术的专业知识与光伏，储能，云计算和AI集成了30多年的专业知识方面。专注于发电，电力传输和发电以及电力消耗，我们为五个方案推出了Fusionsolar PV和存储解决方案，即智能PV和存储生成器，Smart String Sovely Storage Sorage System，Green C＆I Power，Green Residential Power和Smart Micro-Grid Solutions。我们已经加快了PV电站整个生命周期中电力成本的降低，全面改善了电网的支持性能，帮助PV成为主要能源，并以绿色权力使企业和人们的生活受益。
开源 - 为数字转换铺平道路
AI和ML增强了数据分析，LCNC，质量保证和数字经验（语音，视觉，手势等）的可靠性，自动化和效率。Infosys Modernation Radar 2022强调了AI和ML是企业中第三大流行的投资领域，其中96％的企业利用这些技术实现了现代化目标。这两种技术都已经在诸如大量大量客户数据以识别机会之类的途径上留下了自己的印记。现在，它们还可以帮助企业加速后端应用程序和开发过程。开发人员可以利用这一机会从开发过程中的早期开始一组复杂的代码中识别出问题模式。将这些模式与诸如GitHub之类的开源工具结合在一起，可以帮助开发人员利用其他人的经验来解决他们的问题。此外，ML的开源社区也已经在自动化编码任务中发挥了重要作用。
酒店业的语音助理：使用人工智能为客户服务。目的——语音助理 (VA) 通过识别人类语音并执行用户发出的命令来增强人机交互。本文研究了酒店业中酒店与客人之间基于 VA 的互动。该研究将 VA 置于人工智能 (AI) 支持的物联网 (IoT) 环境中，颠覆了旧的做法和流程。智能酒店业使用 VA 以经济高效的方式为客人提供轻松的价值共同创造。该研究调查了消费者对酒店业 VA 的看法和期望，并通过专家技术提供商探索 VA 功能。设计/方法/方法——这篇实证论文研究了 VA 在酒店环境中的当前使用情况和未来影响。它使用定性、半结构化的深入访谈，采访了 7 位专家酒店业 VA 技术提供商和 21 位有 VA 经验的酒店客人。该研究采用供需方法，全面解决酒店业中的 VA。发现——研究结果表明，酒店和客人两方终端用户的需求，探讨了 VA 的优势和挑战。分析表明，VA 正日益成为数字助理。VA 技术可帮助酒店改善客户服务、扩大运营能力并降低成本。尽管尚处于起步阶段，但 VA 技术已在优化酒店运营和升级客户服务方面取得了进展。该研究提出了一种语音交互模型。原创性——VA 研究通常侧重于私人家庭中的技术，而不是商业或酒店空间中的技术。本文为智能酒店业中有关人工智能和物联网的新兴文献做出了贡献，并探讨了 VA 的接受度和操作性。该研究有助于概念化 VA 支持的酒店服务，并探索其积极和消极特征以及未来前景。研究局限性/含义——本研究通过使用 VA 和智能酒店和旅游生态系统的发展来促进酒店服务的转型。该研究可以从与酒店经理的进一步研究中受益，以反映酒店经营者的观点并调查他们对 VA 的看法。进一步的研究还可以探索不同背景下消费者与虚拟助理互动的不同方面。实际意义——本文对酒店管理和人机交互最佳实践做出了重大贡献。它支持技术提供商重新考虑如何开发合适的技术解决方案，以提高其战略竞争力。它还解释了如何经济高效地使用虚拟助理，同时为旅行者的体验增加价值。
酒店业的语音助理：使用人工智能为客户服务。目的——语音助理 (VA) 通过识别人类语音并执行用户发出的命令来增强人机交互。本文研究了酒店业中酒店与客人之间基于 VA 的互动。该研究将 VA 置于人工智能 (AI) 支持的物联网 (IoT) 环境中，颠覆了旧的做法和流程。智能酒店业使用 VA 以经济高效的方式为客人提供轻松的价值共同创造。该研究调查了消费者对酒店业 VA 的看法和期望，并通过专家技术提供商探索 VA 功能。设计/方法/方法——这篇实证论文研究了 VA 在酒店环境中的当前使用情况和未来影响。它使用定性、半结构化的深入访谈，采访了 7 位专家酒店业 VA 技术提供商和 21 位有 VA 经验的酒店客人。该研究采用供需方法，全面解决酒店业中的 VA。发现——研究结果表明，酒店和客人两方终端用户的需求，探讨了 VA 的优势和挑战。分析表明，VA 正日益成为数字助理。VA 技术可帮助酒店改善客户服务、扩大运营能力并降低成本。尽管尚处于起步阶段，但 VA 技术已在优化酒店运营和升级客户服务方面取得了进展。该研究提出了一种语音交互模型。原创性——VA 研究通常侧重于私人家庭中的技术，而不是商业或酒店空间中的技术。本文为智能酒店业中有关人工智能和物联网的新兴文献做出了贡献，并探讨了 VA 的接受度和操作性。该研究有助于概念化 VA 支持的酒店服务，并探索其积极和消极特征以及未来前景。研究局限性/含义——本研究通过使用 VA 和智能酒店和旅游生态系统的发展来促进酒店服务的转型。该研究可以从与酒店经理的进一步研究中受益，以反映酒店经营者的观点并调查他们对 VA 的看法。进一步的研究还可以探索不同背景下消费者与虚拟助理互动的不同方面。实际意义——本文对酒店管理和人机交互最佳实践做出了重大贡献。它支持技术提供商重新考虑如何开发合适的技术解决方案，以提高其战略竞争力。它还解释了如何经济高效地使用虚拟助理，同时为旅行者的体验增加价值。
量子态断层扫描作为数值优化问题
摘要 我们提出了一个框架，将寻找最有效的量子态断层扫描 (QST) 测量集的方法公式化为一个可以通过数值求解的优化问题，其中优化目标是最大化信息增益。这种方法可以应用于广泛的相关设置，包括仅限于子系统的测量。为了说明这种方法的强大功能，我们给出了由量子比特-量子三元组系统构成的六维希尔伯特空间的结果，例如可以通过 14 N 核自旋-1 和金刚石中氮空位中心的两个电子自旋态来实现。量子比特子系统的测量用秩三的投影仪表示，即半维子空间上的投影仪。对于仅由量子比特组成的系统，通过分析表明，一组半维子空间上的投影仪可以以信息最优的方式排列以用于 QST，从而形成所谓的相互无偏子空间。我们的方法超越了仅有量子比特的系统，我们发现在六维中，这样一组相互无偏的子空间可以用与实际应用无关的偏差来近似。
为数字普遍接入提供资金... - ITU
COVID-19 导致人们的出行受到前所未有的限制，各国政府试图遏制通过空气传播的病毒，并避免世界各地准备不足的卫生系统出现危机。在整个 2020 年和 2021 年的不同时期，全球实施了不同程度的限制，人们被迫转向电子学习、远程工作、网上购物，甚至虚拟葬礼。这场大流行以前所未有的方式打开了使用数字技术的大门，并真正实现了前缀“电子”、“远程”、“虚拟”、“在线”和“距离”的含义。在此期间，数字技术至关重要——对于那些可以使用的人来说。反常的是，一方面，这场危机导致已经实现一定程度数字化的国家加快了数字化采用，另一方面，它暴露了数字不平等现象，这种不平等现象在欠发达经济体中尤为严重。数字鸿沟的影响从未如此明显。
医疗保健是否已为数字化未来做好准备？
作者：GUYLIAN STEVENS、KOEN DE BOSSCHERE 和 PASCAL VERDONCK 综合医疗网络、互联医疗和医疗物联网 (IoMT) 的兴起导致生成的数据量急剧增加。目前医疗领域的碎片化结构不适合管理或充分利用如此大量的信息。在数据已成为货币且传感器不断生成新数据的世界里，我们不再能够处理这种持续的流入。因此，需要一种计算方法来分析和可视化这些数据，以防止医疗系统和提供商淹没在“无用”数据的汪洋大海中。新型微芯片的发展正在进入医疗保健领域。到目前为止，大多数可穿戴设备都在使用，而新的发展正在为体内传感设备“insideables”开辟道路。这将导致个性化医疗，并导致数据量激增。医疗保健准备好了吗？