XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System举例说明
AGC剧本关于建筑行业的脱碳和碳报告
•提供有关碳报告和脱碳的基础知识。•区分项目级报告和公司报告。•提供了一个四步过程，以在项目级别为碳分配问责制。•确定整个项目生命周期中碳排放的常见来源。•零可能要求承包商追踪和报告的碳排放量的主要来源。•介绍了大多数联邦和州“购买清洁”计划中的四种主要建筑材料。•为承包商的内部计划提供工具和最佳实践。•举例说明了减少碳排放的方法，并引入了公司排放报告。
低成本监控：数字化的低成本解决方案...
摘要 数字化转型可以为许多制造商提供竞争优势，但许多小公司可能不具备抓住这一机遇所需的能力，可能会落后。本文介绍了一种尝试缓解这一问题的方法，即通过创建一条低成本途径帮助制造业中小企业 (SME) 参与数字化。本文重点关注工业监控，探讨开发简单监控系统的潜力，该系统使用低成本、现成的技术解决中小企业的实际运营挑战。本文提出了开发此类系统的蓝图，并通过案例研究系统进行了举例说明。本文的结论是，只要应用得当，低成本监控是可行的。
支持燃气轮机数字孪生的数字几何
“数字化”、工业 4.0、数字孪生、数据驱动设计和制造将彻底改变我们的经营方式。本文在发电、燃气轮机和发电厂的工程领域考虑了这一点，并提出了一个问题：如何才能实现数字孪生。数字孪生的核心必须是基于物理的模拟，并面临三大挑战：模拟规模；模拟规模；响应数据驱动的反馈。本文将依次讨论这些问题，并说明表示和管理几何图形的能力是支持数字孪生的数字线程。我们讨论了经典 BREP CAD 的使用以及我们一直在开发的新型数字几何实体建模内核。我们举例说明了我们最近为应对这些挑战而开展的工作。
年度报告 - Omaxe
我们在整份报告中使用了一些前瞻性（未来主义）陈述，仅用于阐明我们未来的增长前景并举例说明我们预期的里程碑。如果某些不可预见的风险或不确定性占主导地位，或者任何假设被证明是错误的，那么最终结果可能会因市场情景下的风险和不确定性而呈指数级变化。对于预期、估计或预计的结果。因此，读者在参考时，应牢记我们使用了“预期”等词语。‘估计’、‘期望’、‘预测’、‘打算’、‘计划’、‘相信’和‘未来事件’发生任何变化。我们不承担更新任何类似性质的前瞻性词语以公开表示每条前瞻性陈述的义务。我们不保证这些陈述将有新的信息，或任何其它信息。 站得住脚，但我们相信这些陈述有证据支持。
2021宾夕法尼亚州农业经济影响报告。 ...
在Covid-19大流行中提出的一年多的前所未有的试验，我们发现还必须认识到对关键的农业基础设施的重新振奋和重新感激之情，以及将近600,000名宾夕法尼亚人，以及近600,000名宾夕法尼亚州，负责从现场到消费者的食品和纤维负责。我们的营利性和非营利性农业组织今年已经举例说明了创造力和弹性，同时又升起了在高需求时期滋养宾夕法尼亚州和世界的挑战。通过本报告量化了宾夕法尼亚农业的经济影响，并经常被称为“农业对英联邦的价值”，但必须承认国家农业业务和组织的无形价值至关重要，这是支持经济影响的故事的重要一部分。
Kofi Annan全球健康领导力计划
ofi ofi ofi atta annan，在他的一生和职业生涯的过程中为有远见的和有原则的领导人举例说明了远见卓识。他的众多成就是建立了全球艾滋病，结核病和疟疾基金会（全球基金），这改变了预防和管理传染病的方法，以及全球公共卫生的实践。有远见的和有原则的领导力对于非洲实施新的公共卫生秩序至关重要，该秩序将增强对公共卫生威胁的及时检测和有效反应，并确保非洲拥有健康和生产力的人口。这对于减轻这些健康威胁的经济和社会影响也至关重要，同时促进了2063年非洲议程和可持续发展目标的可持续成就。
人工智能：驱动触发器的框架，......
2 美国佐治亚州莫罗克莱顿州立大学管理系 3 美国明尼苏达州明尼阿波利斯模态技术公司 摘要 为了了解人工智能 (AI) 的发展，本研究分析了过去、现在十年的研究成果以及未来几十年的预测。本文将重点介绍人工智能的最大变化，并举例说明这些技术如何应用于几个关键行业领域，以及可能影响采用速度的影响因素。最后，该研究探讨了推动人工智能发展成为重要变革技术的驱动因素，例如成本、速度、准确性、多样性/包容性和跨学科研究/合作。 关键词 人工智能、关键工业部门、技术采用、驱动因素、技术趋势。
问题库 – 第 10 课 - 第 2 章：人工智能简介
5.我们为什么需要收集数据？数据对于机器来说就像食物对于人类一样。人工智能的世界围绕着数据而旋转。每家公司，无论大小，都在从尽可能多的来源收集数据。如今，数据被称为新黄金。通过数据收集，企业或管理层可以获得所需的高质量信息，以便通过进一步的分析、学习和研究做出明智的决策。数据收集使他们能够掌握趋势，提供问题的答案，并有效地分析新见解。6.什么是数据挖掘？举例说明。数据挖掘是分析大型数据集并从中提取有用信息的过程。公司使用数据挖掘将原始数据转化为有用信息。它是计算机科学和统计学的一个跨学科子领域，总体目标是提取信息