XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System净流量
基于AI的流量管理系统
城市交通拥堵是一个不断升级的问题，该问题是由增加的车辆数量和过时的交通管理系统驱动的。传统方法缺乏灵活性，导致长时间延迟，燃油消耗增加和更高的污染水平。本文介绍了AI驱动的自适应流量管理系统，该系统利用实时数据，机器学习和预测分析来优化流量流。拟议的系统使用实时的交通监控和动态信号控制来减少拥塞，最大程度地减少排放和提高道路效率，从而有助于可持续的运输生态系统。
FB1100流量计算机
人权与劳工高级要求：1。人权和劳工政策和实施 - 艾默生期望供应商制定制定的政策，以禁止使用儿童或强迫劳动，保证或契约劳动，债务或非自愿奴役，任何其他形式的现代奴隶制或在其行动中或其供应链中的非自愿监狱工作。2。不人道的治疗政策和实施 - 艾默生期望供应商制定书面政策，这些政策禁止在其运营或供应链中对员工的严厉或不人道的待遇。3。其他有记录的证据 - 应根据要求提供和消除其在自己的行动和供应链中采取和消除这种违法和不人道待遇采取的行动的证据。
高级流量导航系统
Harshith Kumar R 1，Piyanshu Gupta 2，S Shreyas 3 1、2、3印度班加罗尔市总统大学CSE系CSE系摘要 - 本文引入了针对涉及城市通勤者面临的挑战的常规导航系统的开创性增强，并侧重于Bangalore。利用实时天气整合，该系统主动提醒用户在多雨天气中潜在的水口区域，从而实现了知情的路线计划和旅行时间和油耗的优化。道路状况数据（包括坑洼和速度破坏者）的结合增强了驾驶员无缝导航的能力。基于大雨的水槽区域的动态标记，提供有关容易洪水的地点的实时信息，使用户在不利天气条件下做出明智的决定。使用Python和Google合作实施该项目，利用Folium等开源库来创建用户友好的地图，从而为您的旅行体验提供了宝贵的见解。这种创新的方法有助于优化的路线规划，减少旅行时间以及提高城市流动性的总体效率。
通过良好的生成流量
我们制定了良好的连续时间生成流量，用于学习通过F-差异的近端正规化在低维歧管上支持的分布。wasserstein-1近端运算符调节f- ddiverences可以比较单数分布。同时，Wasserstein-2近端运算符通过添加最佳运输成本（即动能惩罚）来使生成流的路径正规化。通过均值野外游戏理论，我们表明这两个接近物的组合对于配制良好的生成流量至关重要。可以通过平均场游戏（MFG）的最佳条件，汉密尔顿 - 雅各布（HJ）的系统以及向前连续性偏微分方程（PDE）的最佳条件进行分析，其解决方案表征了最佳生成流。对于在低维流形的学习分布中，MFG理论表明，Wasserstein-1近端解决了HJ终端状况，而Wasserstein-2近端是针对HJ动力学的，这既是相应地向后的PDE系统，都可以很好地置于范围内，并且是一个独特的范围。这意味着相应的生成流也是唯一的，因此即使在学习在低维流形的高维分布方面，也可以以强大的方式学习。通过对持续时间流的对抗训练来学习生成流，这绕开了对反向模拟的需求。我们证明了我们的方法生成高维图像的功效，而无需诉诸自动编码器或专业体系结构。
进入净净：在COP-26
《巴黎协定》是从2015年在巴黎举行的COP-21出现的，是建立全球对气候变化共识的下一个重大步骤。由于四个原因，它被视为具有里程碑意义的协议。a）这是国际社会首次设定一个定量目标，即将平均全球变暖限制为“低于2°C，理想地比工业前水平高1.5°C”。这反映了一种意识到，超出这些层次的全球变暖将是灾难性的。b）也是包括发展中国家在内的所有参与者都同意采取一些缓解措施以全国确定的贡献（INDC）采取一些缓解步骤。印度在2005年至2030年之间宣布了以下INDC（i）在GDP的排放强度中降低了33％至35％； （ii）提高