XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System变得
安全的云存储变得容易。
veeam®是数据保护和勒索软件恢复领域排名第一的全球市场领导者，它的使命是使每个组织能够从数据中断或损失中反弹，而是向前反弹。使用Veeam，组织通过数据安全性，数据恢复和混合云的数据自由来实现根本的弹性。Veeam数据平台为云，虚拟，物理，SaaS和Kubernetes环境提供了一个解决方案，使其和安全领导者放心，他们的应用程序和数据受到保护并始终可用。总部位于华盛顿的西雅图，在30多个国家 /地区设有办事处，可保护全球550,000多个客户，其中包括2000年全球2000年的68％，他们相信Veeam可以保持其业务运行。根本的弹性始于Veeam。在www.veeam.com上了解更多信息，或在LinkedIn @veeam-software和x @veeam上关注Veeam。
人工智能如何让网络聊天变得更友善？
你有没有想过民主到底是什么？民主的核心是每个人都有发言权，可以表达自己的意见，政府关注人民的需求。这也意味着每个人都应该让别人表达自己的观点，即使他们不同意。人们会深思熟虑——他们试图一起寻找解决问题的方法。例如，想象一下你和你的朋友必须决定去哪里度过愉快的一天。你更希望每个人都倾听对方的意见，而不是争论，对吧？在民主国家，我们把这样的谈话和分享想法称为政治话语。通常，这些讨论都是面对面进行的——例如在大型市政厅会议上。
帮助您的孩子的学校变得安全
青少年心脏监视是费城儿童医院（CHOP）的ProjectAdam®计划的分支机构，旨在提高人们对心脏骤停（SCA）的认识，并在儿童学习和玩耍的任何地方建立心脏紧急响应计划。心脏安全的学校，老师，护士，教练，培训师，父母和其他社区成员知道，如果发生心脏紧急情况，如何挽救生命。
使–70°C运输变得可预测且可行
CryoSure ® 保温瓶由耐用的高级铝制成，装在坚固的纸板箱内，箱内填充了泡沫，以提供额外的保护并便于堆放。产品空间采用与外瓶相同的材料制成，通过从顶部注入干冰颗粒/大米，冷却至低于 -70°C。为了确保最小的热传递，瓶壁采用真空隔热。独特的设计使 CryoSure ® 保温瓶能够保持温度稳定，比任何竞争技术保持的时间长 4-7 倍。
生物技术可以使穷人的生活变得更好
b iotechnology可以通过产生比投入较少的收益率高，更广泛的环境中的收益率更高的产量更高的产量，更好地旋转自然资源，以及更长的营养收获产品，以使存储和运输更长的时间更长。改善的动物可以更有效地抵抗疾病，具有安全和健康的尸体结构，具有更高的体重，体重增加更有效，并提供优质的肉类和其他产品。因为植物和动物会发展为适合其环境，而不是为了满足人类需求，因此男人和女人从最早的时候就进行了繁殖和选择，以产生更多有用的植物植物。因此，新基因的部署和基因的组合是动植物改善的基础，并且总是将成为动植物改善的基础。从逻辑上讲，使用新基因技术改善动植物的科学案例是压倒性的。这一改进过程需要继续，以维持当今和明天的世界，从而获得更大的利益并减少对面板资源的伤害。
随着数字化转型加速，人工智能变得越来越重要
（注1）本系列的走势及变动率（不含货币对冲）是以税前股息再投资单位价格（扣除受托人费用后）计算得出。税前股息再投资单位价格是假设股息（税前）在分配时再投资而计算的，可能与实际单位价格有所不同。此外，增加或减少的幅度可能与投资者的实际回报不同。 （注 2）全球股票以 MSCI AC 世界指数（包括股息）为基础。全球 IT 股票板块是 MSCI AC 世界 IT 指数（包括股息）。美国股票是标准普尔500指数（包括股息）。这些指数均不是该系列的基准。 （注3）计算本系列的单位价格时，将外币资产折算为日元，是以单位价格计算日前一天（若当日为假日，则为前一个交易日）的股价，以及单位价格计算日的汇率为基准。因此，对于上图中的每个指数，都是按照此计算方法，根据资产净值计算日前一天指数的值和资产净值计算日的汇率来计算日元等值。 （资料来源）委托公司根据彭博社数据制作
让人工智能在全球南方国家变得可解释
人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 正迅速普及，影响着全球所有人的生活。为了让原本“黑匣子”的 AI/ML 系统更易于理解，可解释人工智能 (XAI) 领域应运而生，其目标是开发算法、工具包、框架和其他技术，使人们能够理解、信任和管理 AI 系统。然而，尽管 XAI 是一个快速发展的研究领域，但大部分工作都集中在全球北方的背景下，对于 XAI 技术是否或如何在全球南方社区进行设计、部署或测试，人们知之甚少。这种差距令人担忧，尤其是考虑到政府、公司和学术界对使用 AI/ML “解决”全球南方问题的热情日益高涨。我们的论文首次系统地回顾了全球南方的 XAI 研究，为该领域的新兴工作提供了初步的了解。我们从 15 个不同的会场中确定了 16 篇论文，这些论文针对广泛的应用领域。所有论文均在过去三年内发表。在这 16 篇论文中，有 13 篇专注于应用技术 XAI 方法，所有这些方法都涉及使用（至少一些）本地数据。但是，只有三篇论文与人类合作或让人类参与工作，只有一篇尝试向目标用户部署他们的 XAI 系统。最后，我们反思了全球南方 XAI 研究的现状，讨论了在这些地区构建和部署 XAI 系统的数据和模型考虑因素，并强调了全球南方需要以人为本的 XAI 方法。
3 我用我的小人工智能来观察——酷儿的身体是如何变得肮脏的......
他们的学术文章可能不那么雄心勃勃，并指出与通过看图片推断性取向的人类检测器数据集相比，人工智能在区分男同性恋和异性恋方面更有效率为 81%，在区分女性方面更有效率为 74%。这一说法引发了媒体的强烈抗议，媒体既拒绝了这一说法，也警告不要将人工智能技术武器化，甚至不要尝试这样的实验（Vincent 2017）。一些权威人士对这项实验及其主张表示反对，性别和性权利倡导团体的活动家以及他们自己学科的学者揭穿了他们的实验，指出了他们数据采样的缺陷，揭示了他们分析的偏见，并指出了这项研究中存在的潜在恐同症和异性恋偏见，这项研究因为媒体的夸大报道和学术机构的支持而受到了广泛关注（Levin 2017）。人权运动组织 (HRC) 和同性恋反歧视联盟 (GLAAD) 立即将此称为“垃圾科学”，并提醒我们，“同性恋雷达”的概念以及将人类性行为简化为感知特征的想法既“危险又有缺陷”。HRC 公共教育和研究主任 Ashland Johnson 在一份声明中表示，