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World File Search System信息分类
数字欧洲项目中的信息分类
数字系统和基础设施可能包含一些敏感信息，特别是有关用于保护它们的安全措施的信息。在某些网络安全项目中，处理此类敏感信息可能不需要欧盟分类。在其他项目中，可能需要根据所涉及的特定领域/行业、预期交付成果的内容/类型或结果是否将在（几乎）运营环境中得到验证，进行适当级别的欧盟分类。
2024 年摘要书短篇口头报告和闪电演讲
使用 UNIMETRICS 平台 – 管理信息分类模块 (CIG) 进行巴西健康保险公司成本、结果和质量管理，2019 年至 2023 年： (1921) Fabio Leite Gastal ...................................................................................... 110
构建公共领域创新信息标准...
Svensk Byggtjänst 调查显示，在建筑过程中使用高效的数字通信可以降低 15-25% 的成本。这一潜力的一个重要部分是使用建筑信息标准。BISI 项目研究了建筑信息标准的使用及其对创新的影响。标准主要被理解为信息分类和建筑流程规则。创新有助于增加价值，而不仅仅是降低成本。BISI 文献研究揭示了建筑相关标准化的多重特性。我们的概念是建筑信息标准，因为相关标准不仅仅是对信息进行排序（分类），它们还涵盖了其他方面的标准，例如流程规则。文献综述还发现标准和创新之间存在许多有利的联系。
信息阅读与写作课程计划
标准 ELA.5.10：在同龄人和成人的指导和支持下，通过规划、修改和编辑来培养和加强写作能力。（编辑惯例应展示对 4 年级及以下语言标准的掌握。）ELA.4.27：回忆经验中的相关信息或从印刷和数字来源收集相关信息；做笔记并将信息分类并提供来源列表。ELA.4.28：从文学或信息文本中提取证据来支持分析、反思和研究。 • 将 4 年级阅读标准应用于文学作品（例如，“深入描述故事或戏剧中的人物、背景或事件，借鉴文本中的具体细节 [例如，人物的想法、言语或行为]。”）。 • 将 4 年级阅读标准应用于信息文本（例如，“解释作者如何使用理由和证据来支持文本中的特定观点。”）。
生成式人工智能：商业应用的潜力与挑战
交流伊始，Antonio Novo 详细介绍了集群 IDiA 在人工智能领域的经验。该集群与人工智能的具体接触始于 2016 年左右，当时他们组建了一个由汽车和航天公司牵头的小组，探索大数据和人工智能在先进制造业中的应用。该集群已经执行了几个重大项目，包括在现实环境中集成 4000 多个机器人，以及将人工智能应用于工业，特别是用于产品和组件质量验证、信息分类和理解工业过程中的语义关系。他们还探索基于人工智能的维护策略。在生成式人工智能方面，集群 IDiA 成立了一个工作组，与大学合作并会见高级专家，以了解该技术的潜力和局限性。该组织已经在集群层面启动了一个沙箱来试验这项人工智能技术。
2023全州信息安全计划
负责机构中的信息安全，减少风险敞口，并确保该机构的活动不会对企业引起不当风险。该机构负责人还负责确保遵守全州安全政策，标准，指令，以及州，联邦和行业法规（EX HIPAA，PCI，CJIS，FIPS，FIPS，FIPS，FERPA等）。信息安全委员会由代理高管和高级管理人员组成的理事机构；负责提供战略指导，确保实现目标的首席合规/审计/风险官（如果适用），确定适当管理风险，并验证该机构的资源是否负责任地使用。负责政策和程序管理，合规性监控，代理风险管理和调查。代理系统所有者负责信息系统的采购，开发，整合，修改或操作和维护的代理商官员。确保系统用户和支持人员接受必要的安全培训。协助信息分类，安全要求和共同安全控制的识别，实施和评估。代理商信息所有者（又称数据所有者）
解读姓名回忆难题——认知处理和
摘要 本文研究了介绍后立即忘记姓名这一普遍问题，在 458 人的样本中，这一问题的失败率为 89%。我们认为，这种记忆缺失的根本原因不是记忆保留或检索的固有问题。相反，它与一种特定的认知现象有关，即口头信息（姓名）触发了与该姓名相关的先前认识的个体的内部可视化。这种内部图像叠加在新介绍的人的视觉感知上，造成了口头和视觉成分之间的脱节，导致记忆不足。我们认为这不是记忆失败，而是信息分类问题。初步实验表明，在介绍时让个人意识到内部视觉成分，并用本文描述的技术对他们进行训练，可以有效地促进姓名回忆。我们的研究结果揭示了这种被忽视的认知现象，并为认知增强和记忆技能以外的教育带来了新的前景。关键词：认知过程、姓名回忆、记忆保持、视觉联想、认知心理过程、记忆认知现象、认知增强、认知过程模型
基于大型语言模型的材料知识图谱在多学科材料科学中的构建与应用
材料科学知识广泛分布于大量科学文献中，对新材料的有效发现和集成构成了重大挑战。传统方法通常依赖于昂贵且耗时的实验方法，这进一步加剧了快速创新的复杂性。为了应对这些挑战，人工智能与材料科学的结合为加速发现过程开辟了道路，尽管这也需要精确的注释、数据提取和信息的可追溯性。为了解决这些问题，本文介绍了材料知识图谱 (MKG)，它利用先进的自然语言处理技术与大型语言模型相结合，将十年的高质量研究成果提取并系统地组织成结构化的三元组，包含 162,605 个节点和 731,772 条边。MKG 将信息分类为名称、公式和应用等综合标签，并围绕精心设计的本体进行构建，从而增强了数据的可用性和集成性。通过实施基于网络的算法，MKG 不仅促进了高效的链接预测，而且还显著减少了对传统实验方法的依赖。这种结构化方法不仅简化了材料研究，而且为更复杂的科学知识图奠定了基础。