XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System将来
以人工智能为核心技术的沿海船舶操舵辅助系统开发
日本正在进入超老龄化社会，近期国内海员存在短缺的风险。此外，由于许多海上事故都是由人为错误引起的，因此强烈需要先进的机械支持来减少船员劳动并提高安全性。在此背景下，船舶操作自动化的趋势正在加速。但要实现这一目标，防止与其他船舶碰撞或搁浅的避让操作必须实现自动化，而这需要超越风险评估，采取规避行动。
Chegg，Inc。供应链说明中的透明度
Chegg同样致力于维护我们业务运营各个方面的最高道德标准，并培养尊重所有个人尊严和人权的企业文化。我们认识到，现代的奴隶制和人口贩运是需要紧急关注的严重全球问题，我们坚定地反对运营中的任何形式的剥削。这种现代的人类奴隶制陈述概述了我们致力于打击这些虐待行为以及我们在2023财政年度所采取的步骤，以及我们将来将来所考虑的步骤适用于Chegg Inc.以及包括Busuu Limited在内的全资子公司。
通过敏感性分析解读人工智能交易员的投资决策算法
随着金融科技的进步，金融机构现在广泛应用于其运营中的人工智能（AI），例如贷款决策、保险支付评估和欺诈交易检测。在资产管理领域，该技术正被用于在市场预测和投资策略中发现当前信息与未来资产价格之间存在的复杂关系，并取得了一些优异的效果。 另一方面，包括深度学习模型在内的人工智能内部的处理过程非常复杂，有人指出，存在所谓的“黑盒”问题，即不容易解释人工智能决策背后的因果关系。在资产管理领域，由于对高投资回报的期待，对能够做出超出人类理解的投资决策的人工智能的需求将不断增加。如果这导致无法由人类验证其有效性的交易增加，未来可能会出现意想不到的风险，影响金融机构的财务健全性和市场的稳定。 近年来，为了缓解人工智能的黑箱性质，人们进行了大量研究，主要在图像识别领域，以解释人工智能内部的处理过程。 在资产管理领域，人们对AI的可解释性的兴趣日益高涨，例如，Shiono（2018）通过将AI模型与理论宏观经济模型相结合，构建了一个回报预测AI，在预测准确性和可解释性之间取得了良好的平衡。 在本研究中，我们构建一个对未来日经225期货收益具有解释能力（以下称预测精度）的AI交易员，并尝试通过敏感性分析表达其输入变量（市场数据）和输出值（投资决策）之间的关系，从而解释AI的内部处理过程。
技术要求响应
6724 Z1附件C-技术要求竞标者名称：______________________________技术要求响应说明本节提供了竞标者说明，以响应此处的技术要求，以在其建议中使用。下面提供了要求表中每个列标题的定义。竞标者被指示完成对每个要求的响应，如下所述。下表提供了要求表中每个响应选项的定义和理解。在响应有关功能，功能和报告功能的这些要求时，将指示每个出价者标记一个响应框，该响应框准确地表明其当前或将来提供每个要求的能力。此外，将指示每个出价者详细说明其解决方案如何以及何处满足要求。响应框定义当前功能/可配置的项目需求将由所提出的NSP MSS解决方案满足，该解决方案已安装并在其他状态下运行，并且可以向NSP证明。将来的发布产品将来可以满足未来的发布要求。自定义开发要求将通过当前正在开发的包装软件，在Beta测试中或尚未发布的包装软件满足。无法作为基线解决方案，自定义或将来发布的一部分提供可用的要求。对于每种要求，按要求ID订单，投标人为：1。根据上述定义，将“ X”放在适当的列中。2。在表中的适当行中，提供了对每个需求ID的响应的详细说明，包括对解决方案满足要求和屏幕截图的能力（当屏幕截图是合适的）的描述。