XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System发放
印度联合贷款业务模式的出现
从 2021 财年到 2024 财年，金融科技公司发放的贷款数量和金额的复合年增长率分别为 81%（从 1.72 千万卢比增至 10.19 千万卢比）和 46%（从 0.47 千亿印度卢比增至 1.46 千亿印度卢比）。4 这种增长得益于创新的金融科技实体，它们利用技术扩大覆盖范围、通过自动化简化运营并提高信贷可及性。 这些参与者提供广泛的贷款产品，以满足借款人的不同需求。 截至 2023 年，数字借贷占非银行金融公司 (NBFC) 发放的总贷款的 10%，占定期商业银行 (SCB) 发放的总贷款的 2%。5 随着金融科技公司产品创新和分销的出现，预计未来几年数字借贷将进一步增长。绝大多数数字贷款（占金融科技公司发放的数字贷款总额的 96%）都是个人贷款，主要金额低于 5,000 印度卢比。6 数字贷款解决方案之所以被广泛接受，可以归因于它们通过无缝的申请流程、更快的周转时间以及灵活的付款计划和期限所提供的便利。
卡塔尔建筑业增长强劲
卡塔尔建筑业表现出韧性，因为该国去年成功举办了最大的体育赛事——2022 年 FIFA 世界杯。过去一年，该国的建筑许可证发放量强劲增长。卡塔尔各市政府在 2022 年 11 月发放的建筑许可证数量为 645 份，而 10 月份发放的建筑许可证数量从 2022 年 9 月上个月发放的 884 份增加到 972 份，增幅为 42%。与第二季度相比，去年第三季度的建筑许可证数量增长了约 32%。根据规划和统计局 (PSA) 发布的数据，在包括 7 月、8 月和 9 月的第三季度，发放了约 2,200 份建筑许可证（确切地说是 2,218 份），而第二季度（包括 4 月、5 月和 6 月）发放了 1,680 份建筑许可证。
基于图像比较处理和RFID标签的军械库士兵和武器识别
简介/目的：军队中发放和回收武器的过程应该足够快，并应立即提供有关武器状态的准确信息。方法：本文通过使用现代边缘计算技术解决发放和归还武器记录数字化的问题。该问题通过两种方法提出。第一种方法基于机器学习算法的应用，用于根据摄像机图像识别武器的序列号，而第二种方法涉及 RFID 技术的应用。用户身份验证基于生物识别技术的应用。结果：使用摄像头测试用于识别武器的架构所获得的结果表明，这种架构不适合识别武器。使用 RFID 技术的武器识别解决方案克服了前面提到的解决方案的问题。但是，RFID 技术需要对武器上或武器内标签的实现进行额外的修改，以便可以进行读取。结论：基于 RFID 技术的武器识别解决方案和具有生物特征认证的用户识别解决方案可以轻松可靠地识别、快速发放和检索武器、网络缓解以及实时监控武器状态。
基于图像比较处理和RFID标签的军械库士兵和武器识别
简介/目的：军队中发放和回收武器的过程应该足够快，并应立即提供有关武器状态的准确信息。方法：本文通过使用现代边缘计算技术解决发放和归还武器记录数字化的问题。该问题通过两种方法提出。第一种方法基于机器学习算法的应用，用于根据摄像机图像识别武器的序列号，而第二种方法涉及 RFID 技术的应用。用户身份验证基于生物识别技术的应用。结果：使用摄像头测试用于识别武器的架构所获得的结果表明，这种架构不适合识别武器。使用 RFID 技术的武器识别解决方案克服了前面提到的解决方案的问题。但是，RFID 技术需要对武器上或武器内标签的实现进行额外的修改，以便可以进行读取。结论：基于 RFID 技术的武器识别解决方案和具有生物特征认证的用户识别解决方案可以轻松可靠地识别、快速发放和检索武器、网络缓解以及实时监控武器状态。
基于图像比较处理和RFID标签的军械库士兵和武器识别
简介/目的：军队中发放和回收武器的过程应该足够快，并应立即提供有关武器状态的准确信息。方法：本文通过使用现代边缘计算技术解决发放和归还武器记录数字化的问题。该问题通过两种方法提出。第一种方法基于机器学习算法的应用，用于根据摄像机图像识别武器的序列号，而第二种方法涉及 RFID 技术的应用。用户身份验证基于生物识别技术的应用。结果：使用摄像头测试用于识别武器的架构所获得的结果表明，这种架构不适合识别武器。使用 RFID 技术的武器识别解决方案克服了前面提到的解决方案的问题。但是，RFID 技术需要对武器上或武器内标签的实现进行额外的修改，以便可以进行读取。结论：基于 RFID 技术的武器识别解决方案和具有生物特征认证的用户识别解决方案可以轻松可靠地识别、快速发放和检索武器、网络缓解以及实时监控武器状态。
Zest AI、Theodore R. Flo、Jay Budzik - RIN 3064-ZA26
几代人以来的系统性种族主义和偏见都深深植根于数据和传统信用评分之中。而传统参与者一直无法消除它。3 因此，只有五分之一的黑人家庭的信用评分超过 700，而白人家庭的这一比例则为一半。这导致贷方拒绝向黑人申请人发放抵押贷款的比例比拒绝向白人申请人发放抵押贷款的比例高出 80%。4 如果黑人家庭的信用评分分布与白人家庭的分布相同，那么拥有抵押贷款的黑人家庭的比例将增加近 11 个百分点。5
