XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System信息块
不带信息块的 PTB 标题表
薪酬最高组别 13 TVöD Bund ○ 全职（每周 39 小时） ○ 固定期限合同 工作地点为德国汉诺威。 您的任务： QUEST 实验量子计量研究所是汉诺威莱布尼茨大学和不伦瑞克 PTB 的联合机构。在量子逻辑光谱研究小组中，我们致力于捕获和激光冷却的原子和分子离子的精密光谱学。捕获离子的量子控制是开发容错可编程量子计算机的最先进方法之一。基于离子阱芯片技术与微波控制相结合，将构建一个 50 量子比特的系统。这将涵盖整个系统的所有方面。较长的离子存储时间（受与背景气体分子碰撞的限制）是操作量子计算机的基本要求。 您的任务将包括：
专家版 - 如何拥抱变革型AI
“我看到的很多是：‘我有所有这些信息。我可以获取这些信息块的摘要吗？这是传统文本分析可以做得很好的地方，就策划向大型语言模型发送的内容而言。“对于某些生成的AI方法，您给出的数据越多，这有点不当。我们发现这也可以使客户的底线受益。如果您针对要发送到大型语言模型的数据来调整它，那么它可以为您提供更好的答案，需要更少的资源，从而节省成本，从而改善业务应用程序。”
ОБЗОР Искусственный интеллект：关于工作和课程评价
摘要 人工智能是用来描述计算机技术模拟类似人类的智能行为和批判性思维的术语。如今，最先受到人工智能技术进步影响的医学领域将是那些最依赖成像的领域。其中包括眼科、放射科和皮肤科。随着众多医疗应用的出现，科学家们制定了评价它们的标准。此列表包括：临床验证、定期应用更新、功能重点、成本、为专家和患者提供的信息块、遵守国家法规和注册条件。满足所有要求的应用程序之一是软件包“ProRodinki”，它是专为俄罗斯联邦的患者和专家开发的。鉴于广泛的使用和快速发展的竞争环境，必须清醒地对待此类应用程序的资源，不要夸大其功能，也不要将其视为专家的替代品。
获得停车场/场地计划批准
B.必须在图纸上显示的有关您的房产的信息（参见示例计划）： 12.计划首页上的项目信息块 13.产权线 14.显示和标注的毗邻通行权、道路、车道和露台 15.现有和拟建场地相对于城市基准面的海拔 16.路缘顶部海拔 17.雨水下水道或排水模式（参见示例计划 3） 18.拟建车道半径 19.车道、通道和地块的表面类型（草地景观美化、混凝土、沥青路面、覆盖物等） 20.现有和拟议的不透水表面的位置 21.停车场与人行道或毗邻物业之间的分隔方式 22.树岛 23.屏蔽或景观美化（参见示例景观规划） 24.现场消防栓
数学、计算机科学、人工智能与机器人学学士（M.CS.AI & R）
第一学期:: 网络技术课程目标：本课程使学生能够创建由静态和动态网页组成的灵活、有吸引力、用户友好的网站。除此之外，学生还将学习通过 Javascript 与网页交互并在互联网上托管自己的网站。学习成果：学习本课程后，学生将有能力创建自己的网站并在互联网上托管。学生还将对互联网使用的技术有足够的了解。单元 - 第一 HTML：基本 HTML 标签和属性、文档正文、文本、超链接、添加更多格式、列表、表格、分组、图像。更多 HTML：多媒体对象、框架、表格、标题单元 - 第二级层叠样式表：简介、语法、选择器、背景光标、文本字体、列表、表格、盒子模型、使用样式、简单示例、创建自己的样式、样式中的属性和值、格式化信息块、图层。第三单元 JavaScript 简介：什么是 DHTML、JavaScript 基础知识、变量、字符串操作、数学函数、语句、运算符、数组和函数。第四单元 JavaScript 的 DHTML：数据验证、打开新窗口、消息和确认、状态栏、不同框架、滚动按钮、移动图像。第五单元 XML：为 Web 应用程序定义数据、基本 XML、文档类型定义、呈现 XML、文档对象模型、Web 服务 教材：
“人工智能和机器学习两天研讨会：
机器学习和人工智能已成为人类非常流行的技术。人工智能 (AI) 是一个多学科领域，其目标是使目前需要人类智能的活动自动化。人工智能的最新成功包括计算机化的医疗诊断和根据特定用户要求自动定制硬件的系统。人工智能解决的主要问题领域可以概括为感知、操纵、推理、交流和学习。感知涉及从感官输入（视觉、音频等）构建物理世界的模型。操纵涉及连接附属物（例如机械臂、运动装置）以影响物理世界中的期望状态。推理涉及更高级别的认知功能，例如规划、从世界模型中得出推理结论、诊断、设计等。交流处理通过使用语言理解和传达信息的问题。最后，学习处理根据系统的经验自动提高系统性能的问题。人工智能产生了许多重要的技术概念，这些概念统一了这些不同的问题领域，并构成了科学学科的基础。通常，人工智能系统基于知识库运行，知识库包含表征系统熟练程度的事实和规则。知识库的元素由独立有效（或至少合理）的信息块组成。系统必须自动组织和利用这些信息来解决它遇到的特定问题。这种组织过程通常可以描述为针对特定目标的搜索。由于需要确定信息的相关性，并且经常出现不确定和模糊的数据，因此搜索变得复杂。启发式方法为人工智能系统提供了一种集中注意力和控制其搜索过程的机制。人工智能系统必然具有自适应性，这产生了对人工智能计算架构的需求。系统使用的所有知识都必须在这种架构中表示出来。获取现实世界的知识并将其编码到人工智能架构中构成了知识工程的子领域。