XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System实施方法
教师：女孩教育变革的核心推动者
继续参加“女童教育挑战”学习简报系列：为了利用其在 17 个国家开展的 41 个项目的庞大组合，女童教育挑战 (GEC) 汇编了大量有关女童教育关键干预措施的项目学习。虽然这些学习简报植根于定量和定性证据，但它们不是研究论文或证据报告。相反，它们综合了 GEC 干预设计和实施方法的经验，这些方法对于支持改善女童的学习至关重要。GEC 项目采取整体方法来改善教育环境和条件，以支持改善学习、参与、过渡和可持续性成果。本学习简报侧重于在紧急情况和长期危机中对女童进行有效的教育，这有助于实现突出的成果：
整合了增强能源管理系统的行业4.0和5.0创新” 2279
摘要：行业4.0和行业5.0在工业工厂中引入了许多创新技术，将其转变为复杂的数字系统。另一方面，为可持续性和经济原因而言，能源管理系统在工厂中的重要性正在增长，但是行业4.0/5.0技术在增强能源管理系统方面的机会尚不完全了解。因此，本文分析了如何应用行业4.0/5.0技术来满足能源管理系统的要求，重点是设计，监视，控制和预算计划。它确定了通过不同水平的技术实施而产生的其他机会，这表明有机实施步骤。最终目的是提供一个综合框架，以在工厂的能源管理系统中培养这些工具的战略和有意识的实施方法，从而提供清晰而全面的建议。
数字孪生：建筑的愿景、优势、边界和创造
摘要 数字孪生的概念已在某些行业中使用，这些行业可以使用设备的精确数字模型进行预测性维护。数字孪生对于性能的使用至关重要，对于喷气发动机等资本密集型设备，它在节省成本和提高可靠性方面被证明是成功的。在本文中，我们旨在研究数字孪生在建筑生命周期管理中的扩展，并探索此类实施的优点和缺点。在四轮实验中，收集、分析和利用了超过 25,000 个传感器读数实例，以创建和测试办公楼立面元素的有限数字孪生。这样做是为了指出实施方法，强调从数字孪生中获得的好处，并揭示当前物联网系统的一些技术缺陷。
标题：5G 在智慧城市中的作用
特别是在智慧城市的背景下，从 4G 到 5G 移动网络技术的过渡为城市发展创造了新的机会。在大数据、人工智能 (AI) 和物联网 (IoT) 等尖端技术的推动下，多个系统和基础设施的顺利整合对智慧城市至关重要。5G 凭借其极低的延迟、快速的数据传输和广泛的联网可能性，有望成为这些智慧城市解决方案实施的驱动力。本研究探讨了 5G 技术如何改变城市环境，特别是在公共服务、医疗保健、能源管理和交通等领域。除了描述研究和实施方法的未来路径外，该报告还解决了部署 5G 的困难，例如安全、隐私和监管问题。根据研究，5G 对于提高城市的弹性、可持续性和效率至关重要。
量子神经网络的评论：方法，模型，困境
摘要 - 量子计算机硬件的快速开发为实现QNN奠定了硬件基础。由于量子特性，与经典相比，QNN显示出更高的存储容量和计算效率。本文将从三个部分中回顾过去六年中QNN的开发：实施方法，量子电路模型和面临的困难。在第一部分中，实现方法主要是指用于构建QNN模型（例如VQA）的某些非衍生算法和理论框架。第二部分引入了QNN的几个量子电路模型，包括QBM，QCVNN等。第三部分描述了目前遇到的一些主要困难问题。简而言之，这个领域仍处于探索阶段，充满了魔法和实践意义。
机器学习在帕金森病认知障碍检测和诊断中的应用：系统评价
帕金森病是 60 岁以上人群中第二常见的神经系统疾病。认知障碍是一种主要的临床症状，诊断后长达 20 年内都有出现严重功能障碍的风险。认知障碍的检测和诊断过程不足以在早期预测衰退是否会产生重大影响。人口老龄化、神经科医生短缺和主观解释降低了决策和诊断的有效性。研究人员现在正在利用机器学习根据症状表现和临床研究来检测和诊断认知障碍。这项工作旨在概述已发表的应用机器学习来检测和诊断认知障碍的研究，评估实施方法的可行性及其影响，并为方法、模式和结果提供适当的建议。
来自不可信组件的可信人工智能系统
摘要 本文讨论了使用著名的冯·诺依曼范式 (VNP) 创建可信赖且可解释的人工智能 (AI) 和基于人工智能的系统 (AIS) 的可能性。分析了人工智能和人工智能系统质量模型，重点关注与人工智能可信度、人工智能系统安全性和保障性相关的最具挑战性的属性。描述了分析框架、VPN 公式、实施方法和 VNP 的演进阶段（在可靠和有弹性的系统和基础设施的背景下），包括创建人工智能系统的阶段和针对各种人工智能质量属性实施范式的特殊性。开发并研究了一种方法和数学模型，描述了在缺乏可信人工智能组件（通道）的情况下如何应用多样性原则构建可信人工智能系统。讨论了人工智能系统“永生”的问题、研究结果和未来步骤。
人工智能驱动的预测分析在优化 IT 中的作用
摘要 本篇评论文章探讨了人工智能驱动的预测分析在优化 IT 行业供应链运营中的关键作用。通过利用机器学习、深度学习和神经网络，预测分析可以显著增强需求预测、库存管理、供应商选择和风险管理。尽管人工智能有可能彻底改变供应链，但它的整合面临着挑战，包括数据质量、对熟练人员的需求和组织阻力。讨论了战略实施方法，强调强大的数据基础设施、利益相关者的参与和持续创新。本文通过强调人工智能在供应链中的经济和社会影响并为未来的研究方向提出建议，为学术讨论做出了贡献。它是从业者和学者在供应链优化中应对人工智能驱动的预测分析复杂性的综合指南。关键词：人工智能驱动的预测分析、供应链优化、IT 行业、机器
开发基于知识的飞机生产建模工程框架
生产建模和成本估算是当代飞机和飞机部件设计方法的主要驱动因素。然而，学术界提出的用于评估这些学科的现有方法并未在行业中得到广泛应用，因为 (a) 当前生产建模系统的黑箱行为，(b) 生产建模系统与设计过程之间缺乏联系，(c) 实施方法所需的成本和时间增加，(d) 生产信息的机密性，以及 (e) 改变工作方法的阻力。本文提出的研究提出了一种方法，旨在通过将基于知识的工程与语义网技术相结合来建模飞机生产过程，从而克服这些限制。该方法通过通用、灵活、适应性强且可重复使用的生产建模框架实现，该框架可以评估不同生产概念的影响，量化生产过程与飞机设计之间的相互作用，并开展性能和生产成本研究。
实现可行和可持续的量子神经形态计算
M.Tech. - 人工智能和机器学习，BITS Pilani。高级系统工程师，Infosys Limited，印度泰米尔纳德邦钦奈 ---------------------------------------------------------------------***--------------------------------------------------------------------------------- 摘要 - 量子神经形态计算是量子计算和神经形态工程的创新融合，有望通过提高计算效率和可持续性彻底改变生成式人工智能。本文探讨了量子神经形态计算的基本原理、其满足生成式人工智能模型日益增长的能源需求的潜力，并详细探讨了实施方法。通过利用神经形态架构中的叠加、纠缠和隧穿等量子力学现象，该方法旨在减少人工智能系统的计算负担和功耗。其中还包括实际的编码示例和视觉插图，以帮助理解并促进这一变革领域的进一步跨学科研究。