XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System定位能力
空军目标路线图执行计划
1 背景 目标定位为美国空军 (USAF) 提供了制定基于效果的方法的手段，以支持联合机构指导和实施国家权力工具；外交、信息、军事和经济 (DIME)。然而，在过去二十年里，空军充分进行稳态有意识目标定位规划、维持空中作战执行和支持 DIME 能力联合指导的能力、容量和熟练程度已经萎缩。在 2012 年 CORONA 南方会议上，空军高层领导承认空军的目标定位能力不足，空军部长和空军参谋长共同指导制定空军目标定位路线图 (AFTRM)，作为重振空军目标定位的更大目标的一部分。由此产生的 AFTRM 于 2012 年 3 月启动，由空军目标企业 (AFTE) 于 2012 年 9 月 30 日完成，并由空军参谋长于 2012 年 12 月 12 日签署。这是 AFTE 的一项包罗万象的努力。AFTRM 解决了空军目标定位中长期存在的问题，这些问题与为空军组成部队提供有效和高效的致命和非致命目标定位支持的能力下降有关。结合众多研究结果、全球综合情报核心功能总体规划 (CFMP) 中概述的战略和风险，Sur
互联网广告收入报告
品牌正在战略性地将其数字广告支出重新分配到零售媒体和社交媒体平台上的用户生成内容。通过电子商务的增长和购物行为的改变，零售商已成为提供有针对性广告体验的有效方式，而创作者经济则通过内容创作的民主化和消费者偏好向真实和相关内容的转变而经历了大幅增长。与此同时，大型控股公司正在投资 GenAI 以优化活动、个性化内容并增强定位能力。虽然人才短缺对成功实施 AI 计划构成了重大挑战，但组织越来越多地建立卓越中心 (COE) 以进一步推动 AI 的采用。同时，包括 GDPR（通用数据保护条例）和 CCPA（加州消费者隐私法案）在内的隐私法规以及对媒体 1 日益增加的不信任对广告中的数据收集和使用产生了重大影响。广告商现在正在采用与《数字市场法案》（DMA）和《数字服务法案》（DSA）相一致的以隐私为重点的策略，获得用户同意，并采用不使用第三方 cookie 的隐私安全数据协作解决方案。
康卡斯特年度广告报告发现，跨屏电视的覆盖率和规模是 2025 年广告商面临的最大挑战
电视。此外，约三分之一的广告商希望增加在免费广告支持流媒体电视上的支出（FAST）。报告强调，广告商越来越多地寻求可寻址电视广告和程序化等解决方案，以更有效地接触受众。事实上，53%的广告商现在认为可寻址电视是必买品，而数据显示，广告商正在增加对程序化的使用，同比增长 15%。报告的其他主要发现包括：•广告商将整体观众体验（76%）、定位能力（82%）和内容（88%）列为规划多屏电视广告活动时最重要的因素。•大屏幕至关重要：超过 87% 的观众更喜欢在电视屏幕上观看流媒体内容——包括付费电视流媒体和免费流媒体。•卖家正在使更多的流媒体库存能够以程序化方式交易，目前 21% 的流媒体视频广告是程序化的。 • 基于受众的购买和定位对广告主来说变得越来越重要，使用受众定位的流媒体广告浏览量同比增长 39% 就是明证。 • 56% 的广告主将实现特定的覆盖率和频率列为衡量成功的两大因素之一，这表明需要拥有先进技术的供应商来实现有效的广告投放和透明的绩效报告。 • 随着获取可靠标识符变得越来越困难，89% 的广告主正在积极使用或计划使用上下文广告解决方案来提供相关体验。
使用集成的合作车辆安全应用程序...
协作式车辆安全应用最好具有两米的水平精度和六米的垂直精度，并且可用性均为 95%。解决方案必须包含低成本的传感器选项，具体来说，就是低成本的惯性测量单元，其通常特征是陀螺仪漂移为每小时 100 度，加速度计偏置力为其质量乘以重力的两倍（两毫伽）。我们实施的协作式车辆安全系统在车辆和路边基础设施之间使用低延迟 5.9 GHz 通信链路。这使每辆车能够持续评估发生碰撞的可能性。如果碰撞概率高，系统可能会为驾驶员生成车内警告，甚至自动启动操作以帮助防止碰撞。配备此系统的车辆知道自己的位置和路径，同时还可以无线监控周围车辆的位置和路径。这些应用依赖于两种主要技术：(1) 使用专用短程通信 (DSRC) 进行信息交换，(2) 使用 GNSS 进行定位，尽管还涉及各种其他技术。尽管 GNSS 在信号畅通无阻的开放区域满足所需的精度水平，但它无法在密集的城市环境中支持所需的性能。为了实现设定的性能目标，必须使用其他传感器来增强 GNSS。在本文中，我们描述了一种多传感器架构，该架构旨在实现在困难的 GNSS 环境（例如城市峡谷）中实现精确定位能力，以实现合作车辆安全应用。我们的总体目标是实现米级
2024 年第三季度中期报告 - Verve Investors
“我很高兴地告诉大家，Verve 在 2024 年第三季度实现了进一步的大幅增长。我们的净收入达到 1.14 亿欧元，同比收入增长 45%，其中 31% 是有机增长（不包括 FX 和 Jun Group）。我们在美国实现了特别强劲的增长，目前占我们收入的 80%。Verve 的强劲增长主要得益于我们在移动应用内广告领域的领先地位以及我们在无 ID 广告解决方案方面的优势。持续的 AI 技术改进加上来自每笔交易的反馈循环不断增强我们的定位能力。在快速增长的无 ID 广告市场中，可寻址性目前是广告商和发布商面临的最大挑战之一，这就是为什么 Verve 的无 ID 解决方案在新老客户中引起强烈共鸣的原因。第三季度大型软件客户数量增长 56%，现有客户净收入增长 108%，证实了这一点。随着我们致力于将 Jun Group 的需求活动整合到 Verve Group，我们自豪地报告 Jun Group 的独立有机收入增长正在加速，从 2024 年第二季度（收购前）的 2% 上升到 2024 年第三季度（与 Verve 合作两个月）的 7%，并在 2024 年 10 月达到 13%。我们的调整后 EBITDA 同比增长 45%，达到 3400 万欧元，利润率为 30%（2023 年第三季度为 29%）。在进一步提高 EBITDA 的同时，我们继续投资于销售团队并增强我们的产品和平台能力。展望未来，我们预计在 2024 年剩余时间及以后将继续保持强劲的有机收入增长，同时盈利能力将进一步提高，我们的增长轨迹仍然强劲。”Verve 首席执行官 Remco Westermann 评论道。
同种异体手移植或自体手再植后初级躯体感觉皮质的变化
接受同种异体手移植或自体手再植（统称“手部修复”）的截肢者提供了一个独特的机会来测量失神经系统后可塑性变化的范围，特别是初级躯体感觉皮层（S1）。然而，这样的病人很少，之前的研究将个案与小群典型成年人进行了比较。在这里，我们研究了 5 个个体（n = 8 个疗程：一个移植手术进行了 2 个疗程，一个移植手术进行了 3 个疗程，三次再植手术各进行了 1 个疗程）。我们使用功能性磁共振成像（fMRI）来测量 S1 对传递到每个病人左右指尖和下脸部的受控气动触觉刺激的反应。这些数据与从典型成年人（n = 29）和当前单侧截肢者（n = 19）获得的反应进行了比较。在刺激患手期间，患者患侧 S1（患手的对侧）对刺激的反应方式与截肢者和典型成年人相似。对侧反应的存在表明 S1 功能大致典型，但反应普遍处于典型变异范围的低端。患者患侧 S1 对完整手部刺激的反应表现出很大的个体差异：虽然所有患者都属于典型成年人的范围，但一些患者（4/8）的同侧反应与当前截肢者表现出的类似。与手部修复患者不同，当前截肢者与典型成年人相比表现出明显的 S1 重组，包括对完整手部刺激的双侧 S1 反应。在所有三个参与者组中，我们通过测量个体识别手掌和手指触摸位置的能力来评估触觉定位。奇怪的是，虽然移植患者的触觉定位能力随着时间的推移有所改善，但这与 S1 对触觉刺激的反应变化无关。总体而言，我们的研究结果首次描述了手部修复后皮质对良好控制的触觉刺激的反应。我们的案例研究表明，手
装备：生成增强检索
在043 A高维空间中启用其语义相似性。044但是，此相似性计算过程045面临几个挑战。首先，查询与文档047之间的复杂SE-046摩西关系映射到标量相似性，该标量相似性无法重新触及足够的信息，并且很难在049架上持平（Brito and Iser，2023）。第二，当与长期文档进行交易时，例如具有256、051 512或更多令牌的文件，确定了与查询最相关的第052节，并且对相似性最大的053贡献最高的053是非常可取的，但挑战是挑战 - 054（Luo等人），2024; Günther等。，055 2024）。此外，许多NLP任务，例如SEN- 056 TENCE选择，搜索结果突出显示，针头057在干草堆中（Liu等人。，2024b; An等。，2024; 058 Wang等。，2024）和细粒度引用（Gao 059等人，2023;张等。，2024），需要对文本的深度和060细粒度的理解。061鉴于需要对细粒度的理解的需求，062只是将整个文档与查询保持一致的双重编码器似乎不足，因为它的召开对比损失主要强调全局065语义（Khattab和Zaharia，2020年）。com-066 pllement re-067 Triever的核心定位能力，我们提出了一个新颖而充满挑战的乐趣 - 068 damental问题：我们可以增强和整合069现有070检索器的信息本地化能力而无需牺牲其固有检索能力吗？首先，083072为了应对这些挑战，我们提出了一个073新颖的方法齿轮（ge neration-a u摘要074 r etrieval）。具体来说，我们将数据构建为075（查询文档信息）的三元组，但仍使用076对比度学习来优化相似度为-077 deween the查询和文档。在相同的078时间，我们设计了一个文本解码器，以在文档080中生成Rel-079 Evant Evant Evant-evant Ever-Graining信息，以增强RE-081 recy-081 threval和本地化功能。尽管082概念很简单，但仍有许多挑战。