XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System完成率
联合强化学习授权的任务卸载车辆边缘计算中的大型模型
摘要 - 行驶边缘计算（VEC）由于其为计算密集型任务提供足够的组合资源的能力而引起了近视关注。但是，如何在车辆内分配计算任务并有效地管理任务消耗的资源已成为一种挑战。为了解决这个问题，这项研究推进了使用辅助车辆（AV）进行载体任务的主张，并引入了一种新颖的辅助车辆算法（AVA）。ava既可以在车辆环境中充分利用计算资源，并同时实现任务延迟减少，能源消耗最小化以及任务完成率的增强率。此外，我们建立了一个联合学习框架，以明智地确定通过实施创造性机制的AV分配的比例。实验结果验证了我们的方法不仅可以改善关键系统性能指标，还可以确保对移动车辆的计算资源进行全面利用。
劳动力发展对未来的重要性
美国需要一个更强大、更包容的劳动力发展体系，以有效地服务于所有需要提高技能的学生和工人，包括就业、未充分就业和失业的青年和成年人。这个体系还必须重点关注那些流离失所或面临流离失所风险的人，以及那些处于弱势、寻求向上流动机会但被系统性地抛在后面的人——尤其是那些生活在隔离的低收入社区的人。我们需要更好地为所有学生做好未来的成功准备，提高高等教育完成率，并支持所有工人继续获得技能。我们需要一个对持续的自动化和全球化力量反应更快的劳动力体系，这将帮助工人获得雇主在薪酬丰厚、晋升前景良好的工作中寻求的技能。我们需要一个充满活力但又包容的体系，帮助我们最不幸的工人适应经济和劳动力市场环境的不断变化。
COVID-19 疫苗过敏安全追踪 (VAS-Track) 途径
结果：护士协助筛查发现 10,412 (76%) 例转诊不合适。369 名患者接受了 VAS-Track 评估。总体而言，100% 的患者被建议完成疫苗接种，332 (90%) 名患者完成了主要系列接种。没有患者报告在后续接种疫苗后出现任何显著过敏反应。非专科医生和额外过敏专科医生复查患者的疫苗接种完成率相似（90% vs. 89%，p = 0.617）。有速发型反应病史的患者的疫苗接种率较高（比值比：2.43，p = 0.025）。亚组分析显示，在 VAS-Track 之前仅 20% (56/284) 的患者具有血清阳性的 COVID-19 中和抗体水平 (≥ 15 AU/mL)，而在完成疫苗接种后，这一比例上升至 92%（临床前抗体水平 6.0 ± 13.5 AU/mL vs. 临床后抗体水平 778.8 ± 337.4 AU/mL，p < 0.001）。
人工智能
录取人数、学生人数和毕业率之间的差距是由于过去几年中，AI专业的录取人数增加了许多倍，而学生尚未完成学业。这意味着从中期来看，人工智能领域的年轻专家数量有可能大幅增加。考虑到完成率（72％）2，预计四年内学士学位毕业生人数为8.7千人，两年内硕士学位毕业生人数为6千人。大多数（70.1%）人工智能专业的学生就读于“工程、技术和技术科学”领域的专业和培训领域；大约四分之一（27.3%）是数学和自然科学专业； 1.4%——社会科学；其他教育领域的学生仅占特定学生群体的 1.2%（图 2）。工程、技术和技术科学专业在录取结构中的占比明显高于毕业结构，而数学和自然科学专业的占比则相反较低，这表明在工程、技术和技术科学领域的人工智能专业的培养量有更为密集的增长。 AI 专业的课程仅呈现在某些大型专业组和培训领域中，其范围正在逐步扩大。
使用生成AI
摘要。本研究研究了Github Copilot和Chatgpt等生成AI工具对软件开发生产力和开发人员经验的影响。通过涉及各种任务的40个软件开发人员（例如代码文档，生成和重构）的实验，研究评估了AI在提高任务完成率和开发人员满意度方面的有效性。的结果表明，生成AI在常规任务中减少了任务的完成时间超过50％，尽管它对高复杂性任务具有更小的效果，而时间仅降低了10％。此外，AI将高复杂任务的成功率提高了28.57％，证明了其在解决复杂问题方面的价值。开发人员还报告说，工作满意度，重点和进入“流”状态的大幅提高，表明对幸福感产生了积极影响。AI为常规和中等复杂的任务提供了显着的好处，但需要进一步的研究来评估其对更复杂的软件开发过程的长期影响。本研究通过促进创新，提高效率和促进开发人员的福祉来支持生成AI在推进可持续软件开发中的作用，并与可持续发展目标保持一致（SDG 8和SDG 9）。
多模态系统
自然，人类使用多种模式来传达信息。在人类大脑中，这些模式既按顺序处理，又并行处理，以进行交流，当人类与计算机交互时，这种情况会发生变化。使计算机能够以多模式处理输入是人机交互 (HCI) 的主要研究领域。技术的进步（强大的移动设备、先进的传感器、新的输出方式等）为研究人员设计允许多模式交互的系统开辟了新的途径。多模式输入取代传统的交互方式只是时间问题。本文介绍了多模式系统领域，解释了其简要历史，描述了多模式系统相对于单模式系统的优势，并讨论了各种模式。讨论了输入建模、融合和数据收集。最后，列出了多模式系统研究中的挑战。文献分析表明，与单模式系统相比，多模式界面系统提高了任务完成率并减少了错误。多模式交互的常用输入是语音和手势。对于多模态输入，研究人员更喜欢输入模态的后期整合，因为它可以轻松更新模态和相应的词汇。
XNET Corporation (4762) 公司信息股票...
⚫ 2025年3月止财年第二季度，销售额同比下降4.5%至26.38亿日元。应用服务销售额与上一财年持平，AMO服务项目数量和规模均有所减少。营业利润同比下降24.6%至4.05亿日元。毛利润因销售额下降同比下降13.5%，毛利率下降2.9个百分点。销售、一般及行政费用的增加无法抵消。除了与NTT DATA集团分离产生的内部系统开发成本外，为了扩大业务并维持或提高服务质量，公司积极招聘员工，招聘成本也随之增加。与NTT Data集团分离产生的成本增加均为暂时性，且仅限于本财年。无论是销售额还是利润，业绩都与预期基本一致。 ⚫ 盈利预测无变化。该公司预计销售额为 53 亿日元，同比下降 4.5%，营业收入为 8.8 亿日元，同比下降 17.5%。他们预计本财年上半年和下半年的销售额和利润都将同比下降，但下半年将开始反弹。在销售方面，预计所有服务都将持续稳定表现。但是，在 AMO 服务方面，公司在截至 2024 年 3 月的财年中接到大量订单的基础设施翻新项目将结束，公司计划退出盈利能力相对较低的现货项目。虽然可以说这是优化人力资源利用的一部分，是朝着中期管理计划中提出的“基于核心销售扩张加强管理基础”迈出的一步，但这将导致销售额暂时下降。利润方面，公司着眼于下一财年的中期经营计划，持续进行投资，预计利润将下降。 ⚫公司决定在追求稳定积极的股东回报的同时，将“做不减少分红的公司”作为新的股息政策。2025年3月止财年，计划年度股息为45.00日元/股（同比增加15.00日元/股），中期和年终股息均为22.50日元/股，预期派息率为34.7%。 ⚫全年销售额完成率为49.8%，营业收入完成率为46.1%。销售额与往年基本持平，营业收入略低于上财年和前财年的水平。着眼于下年度结束的中期经营计划，公司将继续投资于人才，因此，我们将关注第三季度和第四季度的销售额和利润将增长多少。对于持有的59亿日元的库存股，公司将适时考虑最佳或更好的使用方法。⚫“日本作为资产管理国家”已成为石破新首相政府的重要主题。虽然预计创造税收制度等促进投资的环境仍需要时间，但以“创造资产管理行业的新价值，支持社会的现在和未来”为目标的公司存在的意义将进一步增加。我们期待
大动力机器人群的低功率能源管理模块
摘要 - 该论文提出了一种为低功率大动力的机器人群设计的能源管理模型（EMM），除了传统的充电方法外，还从环境中收集能量。EMM旨在与调度体系结构合作，该架构可以协调整个动力的群体机器人（APSR）的任务。此模块可以帮助调度程序对机器人的储能和消耗更加灵活地控制。所提出的EMM的关键功能包括对能级的实时监控，低功率的可安排空闲模式，监视有效的能量收集机制，死电器机器人恢复以及提供机器人的硬重置能力。该模块为机器人提供了额外的低功率无线连接。与EMM合作，调度程序可以管理整个群体上的能源消耗，并防止单个机器人以空闲模式，死电池模式和故障耗尽其能量储备。为了验证EMM的有效性，实验在模拟和现实世界环境中都进行了进行，使任务耐力，任务完成率和整体群体绩效的改善进行了改善。结果表明，与基线方法相比，EMM有效地延长了任务持续时间并提高了操作效率。索引术语 - 能源管理模块，机器人群，能量感知调度，机器人恢复
Joseph R. Bongiovi
工作体验Sazerac Company，Inc。肯塔基州路易斯维尔市2018年5月 - 2023年5月首席人力资源官•建造并领导了一个90人的人力资源团队，负责支持全球，数十亿美元的组织。在五（5）年内，有效地管理人才掌握，人才发展和全面奖励，并且业务合作伙伴在收入，利润和人数方面的职能增加了一倍以上。•直接负责支持所有主要业务职能，面试和雇用运营，金融，IT，市场，销售，法律和合规性以及人力资源中的大多数高管。•COVID-19造成的成功管理供应链和预算压力，从2021年到2023年，该组织定位了1,000支团队的成员销售组织和3,000个增量团队成员。•定期管理所有与HR相关的全球收购和集成活动的所有与人力资源相关的活动，这直接促进了该组织在五（5）年内大小的两倍以上的能力。•LED基于研究的文化建设计划，将参与度增加了7％，调查完成率提高了15％。•直接向首席执行官和执行领导团队的成员报告，通常为讨论和决策做出贡献，这影响了整个企业。