XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System决策引擎
Matrixx技术数据表
matrixx是为现代服务提供商设计的，并以确保准确性为当今世界上的交易量提供了支持。Matrixx技术核心是高速决策引擎和内存数据库，它是MATRIXX解决方案的变换功能的基础。其可配置的决策台式体系结构消除了自定义开发的需求，以支持新的业务需求。高速决策引擎消除了性能瓶颈，使每个客户的互动都是即时而精确的。技术核心处理业务规则并联，支持并发余额更新，这些更新是准确的，并且不超过共享余额或津贴的订户组的信用限额。
ST-FLEX Guardian类
零用于日常操作的现场工作人员Aerostat Autopilot软件套件包括：自动调度控制（ADC）•基于人工智能的决策引擎•确定GO/NO-GO决策，目标高度/态度，有效负载操作状态等。•系统诊断，外部天气数据和任务目标AI飞行总监的输入•实时，闭环控制Aerostat系统•管理无机操作•合并智能诊断以最大化正常运行时间低级控制器•管理闭环的单个执行器•完成AI Flight Direction Direption Direption Direption Direption Direption Director
USAF EGLIN AFB - 启用软件的武器潜在Sol
空军研究实验室弹药局（AFRL/RW）正在建造一个基于应用程序的创新模型和模块化软件管道，用于飞行系统，并加上强大的AI-wired驱动决策引擎，以从根本上加速飞行系统的性能更新周期。作为该开发项目的一部分，我们试图创建硬件不可知论武器以武器为中心的模块化和可再使用的应用程序，可以通过配置为各种任务和平台量身定制，避免使用硬件修改。该项目的目的是开发或利用AI的最新进展，以提供将先前操作数据与实时数据相结合的知识结合到实时数据的能力，以推动决策并迅速更新航班系统的参数/戏剧/策略，以使空气过度地提高性能。
基于应用于工业环境的贝叶斯网络的因果增强学习
在工业环境中从传感器中收集的实时数据的增加量加速了机器学习在决策中的应用。增强学习（RL）是找到实现给定目标的最佳政策的强大工具。但是，RL的典型应用是风险的，并且在动作可能会产生不可逆转并需要解释性和公平性的环境中不足。虽然RL的新趋势可能会根据专家知识提供指导，但它们通常不考虑不确定性或在学习过程中包括先验知识。我们提出了基于贝叶斯网络（RLBN）的因果增强学习替代方案，以应对这一挑战。RLBN同时对政策进行建模，并利用国家和行动空间的联合分布，从而降低了未知情况下的不确定性。我们根据奖励功能和效果和测量的可能性，为网络参数和结构提出了一种培训算法。我们使用普通微分方程（ODE）对Cartpole基准和工业结垢进行了实验表明，RLBN比竞争对手可以解释，安全，灵活和更强大。我们的贡献包括一种新颖的方法，该方法将专家知识纳入决策引擎。它使用带有预定义结构的贝叶斯网络作为因果图和一种混合学习策略，这些策略都考虑了可能性和奖励。这将避免失去贝叶斯网络的优点。
使用高级机器学习
在全球范围内，农业对于人类粮食，经济活动和就业机会至关重要。小麦是农业中种植最多的农作物；但是，其年产量面临着各种疾病的巨大挑战。及时，准确地鉴定这些小麦植物疾病对于减轻大坝并提高总体产量至关重要。巴基斯坦由于天气良好和生产丰富的土壤而站在主要的作物生产商中。但是，传统的农业实践持续存在，并且不足以利用技术。农业部门面临的重大挑战，尤其是在巴基斯坦等国家，是对作物疾病的不合时宜和效率低下的诊断。现有的疾病鉴定方法通常会导致不准确和效率低下，从而降低生产率。这项研究提出了有效的小麦作物疾病诊断应用程序，该诊断适用于移动设备和计算机系统作为主要决策引擎。应用程序利用了复杂的机器学习技术，包括决策树（DT），随机森林（RF），支持向量机（SVM）和ADABOOST，并结合了特征提取方法，例如计数矢量化（CV）和术语频率内部文档频率（TF-IDF）。这些高级方法在诊断14种关键小麦疾病方面共同实现了99％的准确性，这对传统方法有了显着改善。该申请为巴基斯坦的农民和农业专家提供了一种实用的决策工具，提供精确的疾病诊断和管理改革。通过整合这些尖端技术，该系统可以发展农业技术，增强疾病检测并支持增加的小麦生产，从而为机器学习和农业实践的领域贡献了宝贵的创新。
年度监管报告产品| Droit Tech
Droit的交易报告产品是使用其专利熟练平台构建的，为金融机构提供了强大的工具，可用于关键的贸易和交易报告流。其有效的基础架构使客户能够快速准确的决策，以促进实时遵守全球交易报告义务。该平台可以根据完全数字化和自动化的全球法规，市场微观结构和内部政策来评估数千个每秒的交易决策，以消除复杂性，分裂和运营效率低下。Droit的熟练平台由三个元素组成：决策引擎，逻辑查看器和注释者。共同支持共识驱动的监管决策，消除了前台人员单独消化和解释法律的需求。平台的应用程序编程接口（API）可以同时评估24个全球交易透明度和报告制度的报告义务的资格。，在一个或多个制度的贸易中，该平台返回义务的确切细节，例如报告方，时间范围，批准的报告场地，替换的合规性可用性及其他。这种独特的能力将复杂的监管要求编码为智能，可行的决策，使用户能够以完全可追溯且可审计的方式对其报告义务有效响应。使用DROIT的客户可以大大减少随着时间的推移观察到的异常数量，并将重点补救工作集中在来源。使用Adept的公司具有完整的透明度功能，并为在视觉工作流程图中报告义务的决策过程提供了额外的好处，该义务说明了评估的规则和相应的决策。DROIT的交易报告产品可帮助公司的报告架构变得更加健壮，以构建由范围内义务所告知的报告，以确保客户拥有填充的正确字段和价值，并准备在外部发送。