XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System后端
利用内容、自动化和人工智能转变流程和体验
成功管理企业内容不再仅仅意味着推动后端流程的逐步改进。如今，领导者正在创建一个环境，让内部和外部利益相关者可以无缝访问和交互内容，从而提高生产力并带来卓越的客户和员工体验。然而，平衡可访问性、可用性、相关性、协作、安全性和性能需求非常困难，尤其是在内容数量和多样性不断增长的情况下。决策者正在转向自动化和人工智能 (AI)，以增强他们检索、转换、总结和分析常见流程中使用的内容的能力。然而，很少有人
Micah Akai-Nettey
并配置服务器以有效处理客户端路由，从而解决了常见的SPA部署挑战。交易 - |算法交易2023年11月 - 目前•通过集成Oanda API来开发自动交易机器人。•通过开发算法来自动进行回测，以通过查看市场的历史数据来简化交易。•利用烧瓶作为后端框架，为TDD旋转简单平台，并作为更复杂的前端的替代方案。•该项目包括一个网络界面，该网络界面显示实时和历史交易数据，从而提供了有关机器人性能的见解。•使用GIT使用版本控制来管理和记录开发过程，以确保
半导体制造及封装技术
[2025 年 1 月 20 日至 31 日，16:00 至 20:00] ▪ 半导体制造 - 制造半导体器件（如集成电路 (IC)）的过程 ▪ CMOS 制造 ▪ 晶体生长和清洗 ▪ 热氧化和后端技术 ▪ 光刻和蚀刻 ▪ 扩散和离子注入 ▪ 沉积和蚀刻（PVD、CVD、PECVD） ▪ 半导体键合、封装和测试 - 保护半导体器件并将其连接到外部环境的过程 ▪ 组装和包装 ▪ 半导体封装中使用的材料，如陶瓷和塑料 ▪ 用于连接组件的引线键合或倒装芯片键合技术 ▪ 测试封装设备以确保其符合性能规范
mlnova：机器学习的交互式学习平台
mlnova是按照结构化的，以用户为中心的设计方法开发的，从用户研究开始，以查明Kaggle和Udemy等现有平台中的差距。平台开发中的关键标准包括可访问性，实时反馈和易用性，这导致选择了Django以进行后端稳定性和React.js。该平台使用MongoDB和Firebase进行有效的数据处理，从而确保学习者操纵数据集的交互式模块中的实时更新。使用Scikit-Learn实施了机器学习模型，以实现简单性，而Plotly和D3.js促进了高质量的数据可视化。这种技术组合为用户提供了引人入胜的互动体验。
虚拟助手、认知人工智能助力企业变得敏捷
Azure 上的 TCS 认知应用程序通过利用现成的可定制智能自动化解决方案帮助企业增强用户体验。该解决方案集成了自助服务功能，可自动化企业的后端服务，以缩短总体解决时间。决策能力使企业能够做出更好的决策，通过预测分析获得有价值的见解，并为用户提供个性化的体验，以提高客户忠诚度和保留率。借助基于过去交易历史的主动通知和建议，该解决方案可以做出准确的建议，并可以与其他 Azure 解决方案（如认知搜索、ACS、Power Automate 和 Power BI 报告）集成。
简历 - Haripriya S
●使用node.js，express.js和mongodb开发了基于预定日期类型的用户支出来建模和记录用户费用，以进行准确的财务见解。●设计并实施了一种定制算法，以预测预测预算，以实现用户收入，特殊费用，特殊的费用，并纳入熟练的目标，并在数据建模和预购中提高专业知识。●实施了基于JWT的身份验证和中间件，以进行安全访问控制，增强API安全性和授权实践的知识。●利用邮递员进行API测试和GIT/GITHUB进行版本控制，以确保后端服务的有效调试，协作和文档。
OpenShift容器平台4.16安装概述
OpenShift容器平台中的每个控制平面机4.16群集都必须使用RHCO，其中包括一个关键的第一启动配置工具，称为IGNITION。此工具使集群能够配置机器。操作系统更新作为可引导容器映像（使用Ostree作为后端）传递，由计算机配置操作员在群集上部署。实际操作系统更改是通过使用RPM-OSTREE作为原子操作在每台机器上就位的。一起，这些技术启用了OpenShift容器平台，可以通过实地升级来管理集群上的任何其他应用程序，以使整个平台保持最新。这些就地更新可以减轻运营团队的负担。
WIPO 关于人工智能的对话
但今天我想重点介绍后端，介绍模型（尤其是大型语言模型）的工作原理。模型“学习”的方式与人类学习阅读、写作和通过阅读获得技能的方式相同。为了训练模型，开发人员将训练数据输入算法。然后，算法将通过为特征分配权重来表示该数据的特征，但数据本身不会“保留”在模型中，因为模型不存储副本。模型随后会进行分类或预测接下来会发生什么，但不会进行复制。部分由于这种复杂的工作原理，训练需要很长时间，成本相当高，而且几乎是不可逆的。
