XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System可重复的
FAA合规检查计划 - 第I部分
FAA和国际实体使用的传统软件保证实践并未充分考虑新的和新兴技术。现有实践不考虑对数据驱动的机器学习方面（ML）的保证要求，也没有解决评估AI技术的可信赖性（例如技术鲁棒性，“解释性”算法和道德）方面的挑战。此外，当前的做法还依赖于系统要求的低级可追溯性和可重复的测试要求，这对于许多AI技术不合适或可行。本研究计划确定了当前软件保证实践中的差距，评估了新兴的实践和应对AI认证挑战的最佳实践和努力，并建议对现有FAA认证要求的更改或修订。
文章要素回报与经济的关系？很复杂。
如果重新平衡后价格比率的下降幅度高于观察到的价格比率变化，则因子回报的结构性成分将更高；市场、价值和投资因子就是这种情况。或者，在研究期间，规模、流动性不足、盈利能力和低贝塔因子因重新平衡而经历的价格比率变化低于价格比率变化带来的回报。对于最后四个因子，历史回报受益于一次性估值提升，但长期可重复的结构性回报仍低于全期因子回报。在另一篇文章中，我们将扩展因子估值的概念，特别是它与在因子之间产生战术分配信号有关。
2024-信息通告 - 代理语句
nuvista Energy Ltd.（“ Nuvista”或“ Company”）（TSX：NVA）是一家积极从事勘探的石油和天然气公司，以及西部加拿大沉积物盆地的石油和天然气储量的开发和生产。nuvista的主要重点是在艾伯塔省深盆地的柱状和瓦皮蒂地区可扩展且可重复的冷凝水富蒙特尼组。由于与天然气产量相关的高价值冷凝水量和此资源范围的较大范围，因此该游戏有可能创造巨大的股东价值。我们成功的关键之一是保留技术强大而敬业的员工。我们的员工都获得了Nuvista的所有权股权，使他们的利益与我们的股东的利益保持一致。
一种简单的方法，用于表征Bione单使用发酵罐中的氧转移速率（OTR）
基因疗法是一种快速前进的技术，在该技术中，将修饰的基因引入患者以解决特定的遗传状况。这些疗法经常利用质粒DNA作为载体将改良基因传递到患者的基因组中。最常见的是，质粒DNA通过称为微生物发酵的过程在大肠杆菌培养物中表达。随着对这些疗法的需求增加，需要高质量的质粒DNA，这是可以通过精确且可重复的发酵技术实现的。这包括在生物反应器系统中保持最佳的溶解氧浓度。氧转移速率（OTR）表征对于过程设计和扩展是必要的，以确保对微生物培养的足够溶解的氧气控制。
SenticNet 7：基于常识的可解释情绪分析神经符号 AI 框架
摘要 近年来，人工智能研究已显示出造福人类和社会的巨大潜力。尽管人工智能在分类和模式识别任务中的表现往往优于人类，但它在需要常识推理的复杂任务（如自然语言理解）方面仍然举步维艰。在这种情况下，当前人工智能模型的主要限制是：依赖性、可重复性、可信度、可解释性和可解释性。在本文中，我们提出了一个基于常识的神经符号框架，旨在克服情绪分析背景下的这些问题。具体而言，我们采用无监督和可重复的亚符号技术（如自回归语言模型和核方法）来构建可信的符号表示，将自然语言转换为一种原始语言，从而以完全可解释和可说明的方式从文本中提取极性。
SW-846 方法 8095：用气相色谱法检测爆炸物
应使用溶剂系统提取样品，该系统可从样品基质中以目标浓度获得最佳、可重复的分析物回收率。提取溶剂的选择取决于目标分析物，没有一种溶剂可以普遍适用于所有分析物组。无论使用哪种溶剂系统（包括本方法中特别列出的溶剂系统），分析人员都必须证明其对目标分析物在目标浓度下的充分性能。至少，这种证明将包括方法 3500 中描述的使用干净参考基质的初步熟练程度证明。方法 8000 描述了可用于为此类证明以及基质加标和实验室控制样品结果制定性能标准的程序。
使用UV-VIS光谱法测定金属氧化物中的带隙
这项研究的发现突出了使用Agilent Cary 5000 UV-VIS-NIR分光光度计与Agilent Cary Winuv软件相结合的有效性，以对半导体材料进行准确且可靠的带隙分析。祈祷的Mantis扩散反射配件的整合确保了可重复的样品定位和测量。通过软件的内置计算器函数促进波长扫描的第一个衍生物的使用，被证明是确定频带隙的简化且精确的方法。获得的带隙值与已建立的文献一致，证实了这种方法的有效性。此方法为在光催化和太阳能转化等领域工作的研究人员提供了一种强大而有效的工具，从而使各种材料中电子结构的精确表征能够精确表征。
预测全球石油需求：机器学习技术的应用
这项研究介绍了一种新颖的方法来通过整合机器学习（ML）技术来预测全球石油需求，以预测七个精制石油产品和七个关键区域的消耗。通过汇总这些预测，我们对全球需求趋势提供了全面的看法。本文研究了ML模型在提供强大而准确的需求预测方面的功效。它还提供了一个透明且可重复的过程来预测石油需求。进行了极端梯度增强（XGBoost）模型与时间序列预测（N-HITS）模型的神经层次插值之间的比较，以确定哪种更准确的模型可以预测需求。我们的比较分析表明N-HIT的性能更好。全球石油需求预测的准确性对于经济计划和政策制定至关重要。
