XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System千篇一律
Dell PowerScale：使用人工智能进行 IT 运营 (AIOps) 的关键性能预测
当今，构建 IT 基础架构的挑战性从未如此之大。许多终端用户工作负载（例如半导体设计、自动驾驶开发以及生命科学和医疗保健）每天都在变得越来越复杂。这种复杂性带来了对 IT 的需求。另一个复杂因素是数据足迹也在增长，通常是呈指数级增长。难怪 IT 管理员难以保持一致的基础架构性能，因为恶意应用程序（和用户）有时会使基础架构超载，从而导致整个组织的性能问题。虽然有可用于监控性能的工具，但这些工具缺乏领域知识（它们是千篇一律的），因此主要用于在问题发生后向管理员发出警报。理想情况下，IT 管理员希望能够根据其特定的工作负载组合来预测何时会出现性能挑战，并有足够的时间完全避免它们。
风险管理策略
高管总结风险管理策略的目的是传达为什么应在整个组织中应用风险管理，以支持实现Huntingdonshire区议会（HDC）公司目标的实现。公司目标可以通过Intranet在2023-2028的公司计划中找到。对于所有员工熟悉风险管理及其职责至关重要。此策略是建立在HM政府橙色书1中的原则上的，该书列出了风险管理 - 原则和概念，但确实务实地接受了本文件的指导。“试图定义一种千篇一律的方法来管理风险或标准化风险管理实践，将被误导，因为公共部门组织的规模不同，结构不同，并且有不同的需求。” 2为了使HDC拥有成功的风险管理框架，所有员工都必须意识到以下几点在此策略中详细介绍……
有关主权AI和国家AI政策的考虑
主权人工智能不是一种千篇一律的方法，并且各国必须驾驶一系列战略选择，使独立性与全球整合之间取得平衡。虽然完全AI的自我效率可能是某些人的理想选择，但实际上，大多数政府将需要采用利用区域联盟，联合AI治理以及成本效率的AI基础设施共享的混合模型。新兴方法（例如使用诸如DeepSeek之类的预训练模型）表明，如果没有过度的基础设施成本，就可以实现AI主权。同样，国际主权人工智能合作伙伴关系可以提供计算资源，研究合作和共享监管框架的访问，而不会损害国家控制。我们提出了一个新的框架，用于联合部队，利用合作机会，同时通过建立主权AI计划的联合会来维持战略独立性。为此，我们建立了Sovereign-ai.org，既充当主权计划及其资源的登记册和论坛，从而在这个领域实现了一致的行动。
请引用本文为：K。al-Litani，T。Ali，P。Robles Martinez，A。Buanz，3D印刷植入式药物送货设备的妇女健康：表格
三维打印（3DP），也称为加法制造，是一个伞术语，其中包括几种制造技术，其中通过连续层结合或沉积材料建造固体结构。[1]随着现代医疗保健采用从传统的“千篇一律”方法转变为以患者为中心的护理，必须单独建立药物输送的最佳剂量和释放特征，以实现有效且安全的治疗结果。[2]尽管药物基因组学为基于个人临床变量设计量身定制的药物剂量方案和治疗提供了一种驱动力，但药物制造商采用的当前大批量生产过程无法处理个性化的特殊性，因此各种治疗差距普遍存在。[3，4]个性化的给药需要很高的生产过程灵活性，并且常规大规模生产口服剂型的多个步骤类型（包括铣削，混合，颗粒，干燥，干燥，压力等）使得很难迎合个性化的剂量。[5]例如，不可能使用常规的平板电脑制造工艺生产Duocaplet，其中将不同的药物纳入了单个口头产品中的各种构型。[6，7]
个性化医疗在阻塞性心脏病中的应用......
阻塞性睡眠呼吸暂停 (OSA) 是一种常见的睡眠障碍，其患病率在中国呈上升趋势，且与肥胖趋势一致。OSA 是一种异质性疾病，取决于解剖学和非解剖学危险因素。种族对这些 OSA 危险因素的归因有不同的影响。中国患者的颅面骨性受限更多，白种人更肥胖。这表明诊断和治疗的潜在应用存在种族差异。然而，目前治疗 OSA 的策略是基于呼吸暂停低通气指数 (AHI) 的千篇一律的方法。虽然持续气道正压通气 (CPAP) 仍然是 OSA 的一线和最有效的治疗方法，但在中国其接受度低得令人无法接受。因此，需要开发治疗 OSA 的靶向疗法。本综述总结了中国患者 OSA 发病机制的差异，并分析了中国 OSA 患者个性化医疗的现状。个性化医疗在中国人群中应用于 OSA 治疗仍任重道远。© 2021 Elsevier BV 保留所有权利。
使用数据驱动的机器学习的锂离子电池用于电动垂直起飞和降落飞机的预后
电池的健康管理是采用电动垂直起飞和起飞车辆（EVTOLS）的关键推动力。目前，很少有研究考虑EVTOL电池的健康管理。EVTOL的电池电池的一个不同特征是，与汽车所需的电池放电率相比，在起飞和降落期间的放电率明显更大。此类排放方案有望影响电池的长期健康。本文提出了一个数据驱动的机器学习框架，以估计在不同的飞行条件下的健康状况和使用的EVTOL电池的剩余时间，并考虑了EVTOL的整个飞行配置文件。考虑了三个主要特征，以评估电池的健康：充电，排放和温度。这些特征的重要性也被量化。考虑到飞行前的电池充电，执行了针对健康和剩余的千篇一律预测任务的选择。结果表明，在预测电池最先进和剩余的少年时，与放电相关的功能确实具有最高的重要性。使用几种机器学习算法，可以通过随机的森林回归和极端的梯度提升来很好地估计电池最先进的和剩余的寿命。
ACM 参考格式：Yoonjoo Lee、John Joon Young Chung、Tae Soo Kim、Jean Y. Song 和 Juho Kim。2022 年。Promptiverse：通过可扩展的方式生成脚手架提示
虽然在线视频学习已成为各种学习者广泛采用的方法，但大多数在线视频学习环境为所有学习者提供的都是相同的讲座视频。在千篇一律的设计中，由于学习者先前的知识不同，他们可能会对讲座内容的不同部分感到困难。找到另一个能更好地解释学习者困难点的视频可能是一个解决方案，但这需要学习者搜索这样的视频，从而产生额外的努力。此外，由于学习者是新手，他们可能没有足够的知识来辨别哪个视频可以帮助他们克服困难。缓解学习者因千篇一律的视频设计而产生的各种痛点的一种方法是利用不同的支架提示，这些提示提供提示并向学习者询问学习内容。例如，如果视频对某个概念的解释对学习者来说不够详细，那么学习者就会很难理解内容。有了多样化的提示，如果学习者向在线学习系统寻求有关概念的帮助，那么系统可以提供合适的支架提示，让学习者有机会促进他们对该概念的理解。提示可以让学习者检查他们的理解，保持他们的参与度，并让他们将该概念与他们已经知道的其他概念联系起来[11，12]。最终，对概念的理解将拓宽学习者组织和感知新信息的方案，让学习者全面理解讲座。为了成功提供这种支持，必须准备各种各样的支架提示来应对学习者的各种痛点。然而，由于创作成本高昂，手动创建多样化的支架提示可能是不切实际的，如果没有这种多样性，提示往往无法全面解决讲座中涉及的各种概念。在这项工作中，我们介绍了 Promptiverse，这是一种支架提示生成方法，它使用知识图谱以较低的创作成本大规模创建多样化的提示。 Promptiverse 借助讲座内容的知识图谱，遍历知识实体和关系，同时考虑 Ausubel 理论 [ 4, 6 ] 中有意义的学习模式，这为设计有效的教学提示提供了深刻见解。Promptiverse 不仅从遍历的路径中生成大量提示，而且还通过改变哪些知识元素作为提示提供以及哪些知识元素从学习者那里引出，使提示的内容多样化。例如，在图 1 中，Promptiverse 通过改变遍历的路径生成了两个不同的支架提示（绿色框）。这些不同内容的提示可以为那些可能无法理解视频解释的学习者提供不同的解释。尽管 Promptiverse 有望实现提示的可扩展创建，但构建底层知识图谱需要课程设计人员的手动操作。因此，我们设计了 Grannotate，一款人机混合系统，用于协助课程设计人员
人工智能助力包容性发展，助力实现“2047 年印度和平与安全”
传统的发展模式往往是自上而下、千篇一律的，往往无法惠及边缘化社区。这些模式可能无法解决这些群体所面临的特定需求和挑战。此外，官僚主义的繁文缛节和腐败会阻碍政府计划的有效性。尽管印度在某些社会指标方面取得了进展，但仍然存在巨大的差距。例如，印度在 2024 年全球性别差距指数中排名第 129 位，落后于孟加拉国、尼泊尔、斯里兰卡和不丹等国家，这凸显了女性在教育、健康和经济参与方面长期存在的不平等。农村人口在基本设施、基础设施和社会服务方面仍然落后于城市地区，这导致发展不平衡。尽管面临这些挑战，但人工智能为印度的包容性发展提供了一条有希望的途径。本文深入探讨了人工智能作为一种变革工具的潜力，以弥合这些鸿沟，增强边缘化群体的权能，为真正公平和繁荣的印度做出贡献。鉴于这些持续存在的差距，创新解决方案对于解决边缘化社区面临的独特挑战至关重要。人工智能具有变革潜力，为重新思考发展战略和创造跨部门更具包容性的机会提供了一种新方法。
一种用于中子检测的高级材料-NSF -PAR
本文介绍了合成，晶体生长，检测器制造，辐射硬化研究，MCNP建模以及二依依氏锂或Inse 2的表征。这个新开发的室温热中子检测器具有半导体和闪烁的特性，适用于中子检测应用。liinse 2是从元素li开始合成的，由于Li的高反应性，分为两个步骤。使用垂直Bridgman方法生长了一个含Iinse 2的单晶。使用光吸收测量值发现室温带隙为2.8 eV。散装电阻率。光电导率测量2晶片的光电识别在445 nm左右的光电流中。核辐射探测器是用单晶晶片制成的，并测量了各种偏见的α颗粒的响应。估计了千篇一律的产物。γ辐照研究的吸收剂量范围为0.2126至21,262 Gy。在每次辐照后都进行了两个晶圆的表征。γ辐射产生的光产率降低，这转化为alpha检测光谱质心的较低通道数。它也显示出第一次辐照后的衰减时间大大减少。这些是对这种材料进行伽马辐射硬化的第一批研究。
中国人工智能司法的成就与展望
人工智能已经影响和正在改变我们的生活，渗透到社会的各个领域，法律领域也不例外。智慧法院等人工智能司法的发展，是司法信息化对人工智能技术的积极回应。经历了电子化、网络化、数字化发展的中国司法，在人工智能时代实现了重大转型、融合发展。目前，人工智能在法院系统、检察系统和公安系统实现了一定的应用，但这些应用还停留在流于表面、千篇一律的层面。随着人工智能光学字符识别技术、自然语言处理技术、智能语音识别技术、要素提取技术和机器学习能力的提升，更高水平的人工智能司法亟待进一步推动，贯穿到公检法司司法全司法流程。司法系统与数据中心之间的数据通讯应采用光纤单向安全隔离数据自动导入系统，司法系统间的内部网络采用双向单向守门人方式构建安全通讯网络，基于安全网络建立互联互通共享的数据存储、管理和保护平台、便捷的交易处理平台、智能的法律分析平台、高效的司法执行平台、稳定的司法监督平台、广泛的法律服务平台。