XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System反复研究
业务重振计划概要及第三方配股
我们仔细研究了导致这种情况的原因，并采取了防止再次发生的措施。特别是，我们认为通过加强治理来确保管理决策的合理性是最重要的，我们从各个角度反复研究了情况。此外，由于商业环境比我们预期的要严峻得多，我们继续制定了一项彻底的业务振兴计划，其中包括尽早改善我们的利润结构。
多传感器数据融合：最新的审查
多传感器数据融合是一项技术，可以使来自多个来源的信息组合以形成一个统一的图片。数据融合系统现在广泛用于传感器网络，机器人技术，视频和图像处理以及智能系统设计等各个领域。数据融合是一个广泛的主题，许多术语已互换使用。在各种科学，工程，管理和许多其他出版物中，这些术语和临时方法表明，已经反复研究了同一概念。本文的重点是多传感器数据融合。因此，在本文中，术语数据融合和多传感器数据融合互换使用。数据融合研究界取得了重大进步，尤其是近年来。尽管如此，意识到人脑数据融合能力的完美仿真仍然远非完成。本文是研究数据融合任务的努力，包括其潜在优势，具有挑战性的方面，现有方法论和最新进展。特别是，对现有数据数据融合方法的讨论依赖于以数据为中心的分类法，并根据所涉及的特定数据相关的挑战方面（S）探讨了每种方法。我们还提出了与数据融合有关的较少研究的问题，并讨论了该领域研究的未来途径。尽管存在一些一般[1-3]和特定的数据融合文献评论；本文旨在为读者提供通用和全面的
大国竞争和印度-太平洋
就在总参谋部/海军上将参谋部国家服务团（LGAN）课程于2021年正式开始学习阶段的几周后，世界经历了一场安全政策冲击：当俄罗斯于2022年2月24日袭击乌克兰时，“印太”话题突然显得有些不合时宜。但世界在不断变化——德国联邦国防军面临的战略挑战也随之变化。这就是为什么 LGAN 2021 在这个问题上“保持关注”是好的和正确的。 2020年秋季，德国政府发布《印太指导方针》，首次明确表示印太地区对德国来说也是具有重要战略意义的地区。然而，在过去三年里，基本条件发生了根本性的变化：由于亚洲的经济和政治重要性日益增长，美国和中国之间的竞争日益激烈，而且也由于战争再次蔓延到欧洲。在此背景下，LGAN 2021目前已对外交和安全政策进行了更新，同时对德国联邦国防军做出了推论。 “大国竞争与印太——德国武装部队的任务与贡献的机遇与限制”：这是德国联邦国防军监察长写入课程规范的任务。在 LGAN 2021 年值班表的 91 个培训周中，只有 6 周明确指定为学习阶段 - 因此大部分工作必须与课程一起完成。课程参与者首先了解该地区，分析基本文献，并与国内外专家进行交谈。他们已经反复研究和讨论过，也涉及目标和资源与国家和联盟防御的明显冲突，这在北约内部正变得越来越重要。有些人甚至能够前往印度太平洋地区的选定国家，因为没有任何文献研究可以取代个人交谈和真实的现场印象。