XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System司空见惯
能源创新和公共安全计划
具有高能量密度的轻型电池在日常生活，动力玩具，个人和家用电子产品以及电动自行车，踏板车和车辆中已变得司空见惯。这些电池通常是使用锂离子或类似的电池化学制作制造的，这些电池可能会带来很大的公共安全风险。对这些电池的物理，热或电损伤可能会导致“热失控”反应，从而迅速导致爆炸和发射，由于其速度和温度，这些反应很难抑制和灭火。损坏的电池可能会保留一些剩余的能量，即即使进入热失控后，也称为“滞留能量”。这种挥之不去的能量可能会在初次大火发出后可能重新点燃小时，几天甚至几周后。
食品和饮料行业的供应链管理
食品和饮料行业将在2023年进行戏剧性的转型。技术进步，例如AI驱动的自动化，机器人技术和物联网，将使企业比以往任何时候都更有效地运营。消费者将可以使用多种产品以及更个性化的食品和饮料体验。，该行业也将变得更加可持续，并随着食物浪费，节水和能源效率等倡议变得司空见惯。总体而言，粮食和饮料行业将成为全球经济中日益充满活力的部门，提供各种各样的就业机会和丰富的创新产品和服务。根据商业研究公司（TBRC）的报告，到2023年，食品和饮料行业将达到8.9万亿美元的水平，升至8.7％的复合年增长率。
生命科学中的人工智能和语言策略电子书 - 英文版
成功部署人工智能 (AI) 取决于控制和信任。虽然在受监管的生命科学领域，控制已司空见惯，但信任必须通过数据赢得和证实。对于人工智能和大型语言模型 (LLM) 来说尤其如此。生成式人工智能和 LLM 是新兴技术，许多公司都采取了观望态度。在涉及生命的受监管行业中，这种谨慎是适当的。然而，人工智能发展迅速，在某些应用中显示出巨大的前景。无所作为将使组织处于竞争劣势。我们 Lionbridge 建议生命科学客户在谨慎与开放创新之间取得平衡。我们还相信，在语言成果方面，可以围绕 LLM 建立信任，特别是如果生命科学行业开始重新考虑其语言战略方法。
震颤分析中的机器学习：批评和方向
摘要：震颤是最常见的人类运动障碍，其诊断是基于临床评估。尚未发现准确的临床诊断并不总是直接的。在过去的几十年中，临床诊断标准的微调以及基于设备的定性分析导致诊断准确性的增量改善。加速度计评估是司空见惯的，使临床医生能够具有震颤的高分辨率振荡特性，这最近是各种机器学习（ML）研究的重点。在这种情况下，将ML模型应用于加速度记录，为震颤差异的分类和量化提供了潜力。但是，如果实施不正确，ML可能会导致虚假或不可替代的结果和误导的结合。这项工作总结并突出了ML震颤研究工具的最新发展，重点
以内容为中心的计算认知建模
摘要，即人类水平的认知系统将需要大量知识是司空见惯的。但是，由于多种原因，认知系统社区并未直接解决大规模内容的问题。本文为认知系统研究的长期目标的内容中心性提供了理由。所涉及的主题包括：以内容为中心的COG固定建模的性质和范围；它与认知体系结构和认知系统的工作并置；立即解决长期知识需求的重要性，因为应用系统的逐步增强无法满足它们；以内容为导向的观点的方式影响了认知体系结构的设计；以内容为中心的建模如何减少对搜索的依赖；以及在代理环境中以内容为中心建模的实践。
新技术对爱尔兰的手术。 ...
我对这份重要报告中的发现给我留下了深刻的印象。爱尔兰外科医生对新技术的手术实践有非常清晰和乐观的看法。有一致的观点，即机器人技术和人工智能之类的人将在未来的手术实践中变得司空见惯。我们看到，外科医生和RCSI应该与行业合作伙伴合作，以便对这些新技术的潜力有充分的了解，如何正确介绍它们以及确保有效实现好处所需的培训。我相信这份重要的报告将有助于RCSI设定正确的方向来参加我们的培训计划。我非常感谢Ronan Cahill教授及其团队，他们协调了各种研讨会，调查和分析，这为这份报告提供了信息。我要感谢工作组委员会的所有成员的时间和专业知识。
2024 年印刷安全格局
混合工作模式的兴起模糊了传统印刷基础设施安全的界限。公共网络和控制较少的环境如今已司空见惯，需要更强大的印刷安全方法。与此同时，人工智能的兴起也带来了进一步的安全挑战，增加了易受攻击的设备更容易成为攻击目标并因安全协议薄弱而受到攻击的可能性。印刷制造商和渠道合作伙伴必须适应这一变化，提供与现有 IT 基础设施无缝集成的增强安全解决方案。这种转变带来了重大机遇。通过成为值得信赖的顾问，印刷渠道可以引导组织实现设备、数据和文档安全的全面解决方案。将印刷基础设施作为更广泛的信息安全战略的关键要素，不仅可以保护企业，还可以为印刷行业开辟新的收入来源。