XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System凯堡
凯伦·文图里尼
教学高级文凭 - 教育系 论文：利用信息技术提高学习效果：案例研究 主席：Giacomo Stella 教授 Fondazione Fitzcarraldo 和都灵大学，都灵 文化项目管理硕士 论文：圣马力诺国际视觉艺术中心（项目竞赛获胜者） AIiG - 意大利管理工程协会 意大利布列瑟诺内一周暑期学校 2007 年 9 月 10-14 日“创业、商业和经济体系发展” 2008 年 9 月 15-19 日“研究与创新的经济学和管理” 2009 年 9 月 14-18 日“运营和供应网络管理” 2013 年 圣马力诺大学，RSM 工程管理博士 博士论文：空间技术转让：理论与实践分析 指导老师：Giorgio Petroni 教授 / Chiara Verbano 教授
生物医学计算机 NExpR - 赵凯
医学图像通常需要重新缩放到各种空间分辨率，以确保在不同层面上的解释。传统的基于深度学习的图像超分辨率 (SR) 增强了固定尺度的分辨率。隐式神经表征 (INR) 是一种实现任意尺度图像 SR 的有前途的方法。然而，现有的基于 INR 的方法需要重复执行神经网络 (NN)，这既慢又低效。在本文中，我们提出了用于快速任意尺度医学图像 SR 的神经显式表征 (NExpR)。我们的算法用显式解析函数表示图像，其输入是低分辨率图像，输出是解析函数的参数化。通过单个 NN 推理获得解析表示后，可以通过在所需坐标处评估显式函数来得出任意尺度的 SR 图像。由于解析显式表示，NExpR 比基于 INR 的方法快得多。除了速度之外，我们的方法还实现了与其他强大竞争对手相当或更好的图像质量。在磁共振成像 (MRI) 数据集（包括 ProstateX、fastMRI 和我们内部的临床前列腺数据集）以及计算机断层扫描 (CT) 数据集（特别是 Medical Segmentation Decathlon (MSD) 肝脏数据集）上进行的大量实验证明了我们方法的优越性。我们的方法将重新缩放时间从 1 毫秒的数量级缩短到 0.01 毫秒的数量级，实现了超过 100 倍的加速，同时不损失图像质量。代码可在 https://github.com/Calvin-Pang/NExpR 上找到。
凯·戴维斯（Kay Davies）
她的研究兴趣在于人类遗传疾病治疗的分子分析和发展，尤其是Duchenne肌肉营养不良（DMD）和基因组学在神经系统疾病分析中的应用。她发表了400多篇论文，并为她的工作赢得了许多奖项。她是峰顶治疗（新型抗生素）和OXSTEM（用于疾病治疗的干细胞）的联合创始人。她是英国医学科学院的创始会员，并于2003年当选为皇家学会的研究员。她是牛津Biomedica PLC和Genome Research Ltd.的董事。
绿色经济 - 凯里斯 - 重视。 ...
公司还需要为与气候相关的财务风险做准备，而不仅仅是对资产的物理影响，还需要考虑可能导致其资产价值变化的碳过渡风险。全球净零目标以及监管变化，正在向房地产参与者施加脱碳的压力，以使其资产脱碳，鼓励投资组合的“防止未来”。COO的房地产部门也面临着越来越多的法规和政策压力，新的立法施加了限制，例如更严格的建筑标准，碳定价和其他报告标准。作为标准的发展是涵盖更广泛的可持续性边界，包括范围1、2和3，排放以及对与公司运营相关的人和周围环境的潜在影响，需要更大的认识，数据收集以及测量，以确保公司能够达到这些目标。随着对COO的气候变化的认识，房客和买家对房地产部门的预期有更多的预期减少排放。
106 年的骄傲成就 - 美国陆军驻地
（上图）杰克逊堡司令杰森·凯利准将在 6 月 7 日于达比机场举行的胜利周庆祝活动中品尝了该哨所 106 岁生日蛋糕。 （左图）总部营长克劳迪亚·佩纳中校微笑着手捧她的部队在胜利周期间赢得最多比赛而赢得的奖杯。 （中左图）杰克逊堡司令杰森·凯利准将在 6 月 7 日于达比机场举行的陆军训练中心和杰克逊堡组织日上签署了 147,000 美元的陆军紧急救济支票。此次活动是该哨所 106 岁生日庆祝活动的中点。胜利周以哨所跑步、组织体育活动开始，最后以高尔夫球锦标赛和生日舞会结束。
苏福尔斯 - usmepcom
她曾担任人力资源专家，第 3 步兵师第 3 旅战斗队总部，本宁堡，美国；人力资源士官，第 69 装甲团第 2 营总部，本宁堡，美国；人力资源士官，第 198 步兵旅，本宁堡，美国；训练士官，阿尔法炮台，和训练士官，查理炮台，均隶属于俄克拉荷马州西尔堡，第 434 野战炮兵旅，第 95 副官营；西尔堡火力卓越中心指挥官的执行行政助理士官；西尔堡火力卓越中心总参谋部秘书长士官；高级人力资源士官，第 210 野战炮兵旅，第 70 旅支援营，韩国凯西营以及西尔堡第 428 野战炮兵旅高级人力资源中士。
以客户为中心的人工智能的艺术 - 凯捷
• 车载语音界面的广泛使用在一定程度上解释了汽车的主导地位。例如，宝马多年来一直在部署自己的车载人工智能语音助手，并计划在 2021 年系列中增加手势识别或凝视识别功能，使其更加自然。人工智能还推动了该品牌的许多车载自动驾驶系统计划。宝马生产系统人工智能创新主管 Matthias Schindler 博士告诉我们：“我们有一个大型中心，拥有数千名工程师，他们只致力于客户体验的人工智能方面和自动驾驶的未来。我们将看到一个优质的客户体验，人工智能将在其中发挥重要作用。” • 在公共部门，公民越来越多地使用人工智能与政府互动。例如，美国公民及移民服务局的聊天界面每年收到约 1400 万个客户查询。10 特别是在 COVID-19 大流行期间，许多法国城市使用聊天界面来解决与政府政策相关的查询并评估健康症状。11
人工智能为何失败：视差 - 杨伟凯
摘要《人工智能为何失败：视差》是“人工智能为何失败”系列中的一个互动视觉艺术装置。这件作品旨在通过滑动屏幕展示人工智能从无法解释的“黑匣子”到可解释的“白匣子”的转变。其目的是让人们，无论他们对人工智能的了解程度如何，都能直观地理解人工智能错误分类背后的原因。通过与滑动屏幕交互，用户可以点击他们感兴趣的错误分类图像，探索影响分类的主要因素。他们还可以比较有偏见的人工智能实例和正常的人工智能实例之间的数据和模型差异。这个装置是跨越技术差距的桥梁。与各种AI模型集成，帮助艺术家和设计师更深入地了解AI如何做出与艺术设计风格、特征、图像、材料、音乐节奏、旋律和和弦相关的决策。