XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System平台
MedPerf - 使用联合评估的医疗 AI 开放基准测试平台
Vector Institute)、Vijay Janapa Reddi（哈佛大学）、G Anthony Reina（在英特尔任职期间做出贡献）、
Darktrace Cyber AI 平台 - 3SC
然而，通过分析每个用户和通讯员的正常“生活模式”，Darktrace 的 Antigena Email 可以独特地发展对电子邮件通信中“人性”的理解。在 Cyber AI 的支持下，它是唯一能够可靠地询问收件人在正常“生活模式”以及其同事和更广泛组织的背景下与特定电子邮件互动是否不寻常的技术。这种多维度理解使系统能够做出高度准确的决策并消除各种高级电子邮件攻击，从“干净”的欺骗电子邮件到供应链帐户接管。
OnePager -AI创新平台-Moterra
AWS高级级别合作伙伴与Genai能力。我们以波罗的海为灵感的方法将高昂的创新与实用的，脚踏实地的解决方案相结合，这些解决方案具有直接的价值。
教育机器人 - 平台 - 竞争与预期 - ...
摘要是由于最近对教育机器人技术的兴趣爆炸（ER）的爆炸，本文试图通过提出新的思考和探索相关概念的新方法来探讨这一领域。本文的贡献是四倍。首先，未来的读者可以将本文用作探索教育机器人技术的预期学习成果的参考点。从详尽的潜在学习收益列表中，我们提出了一组六个学习成果，可以为机器人活动设计的可行模型提供一个起点。第二，本文的目的是作为最近的ER平台的调查。在越来越多的可用机器人平台的驱动下，我们收集了最新的ER套件。我们还提出了一种对平台进行分类的新方法，该平台没有制造商的模糊年龄范围。所提出的类别（包括无代码，基本代码和高级代码）源自学生需要有效地使用它们的先验知识和编程技能。第三，随着ER竞赛的数量和比赛与ER平台的增加同时增加，该论文介绍并分析了最受欢迎的机器人事件。机器人竞赛鼓励参与者在促进特定学习成果的同时发展和展示自己的技能。本文旨在提供这些结构的概述并讨论其效率。最后，本文探讨了提出的ER竞争的教育方面及其与六个拟议的学习成果的相关性。这提出了一个主要特征组成竞争并实现其教学目标的问题。本文是第一项研究，将潜在的学习收益与我们的竞争与我们的最佳知识相关联。
疫苗平台和卡介苗接种对 COVID-19 疫苗抗体反应的影响
1 澳大利亚维多利亚州帕克维尔默多克儿童研究所感染与免疫主题传染病组，2 澳大利亚维多利亚州帕克维尔墨尔本大学儿科系，3 巴西南马托格罗索州坎波格兰德南马托格罗索州联邦大学医学院，4 巴西南马托格罗索州坎波格兰德南马托格罗索州奥斯瓦尔多·克鲁兹基金会，5 巴西南马托格罗索州多拉杜斯-南马托格罗索州立大学，6 巴西多拉杜斯多拉杜斯大多拉杜斯联邦大学，7 澳大利亚维多利亚州帕克维尔默多克儿童研究所临床流行病学和生物统计学部，8 澳大利亚维多利亚州帕克维尔墨尔本皇家儿童医院传染病部，9 Helio Fraga 参考中心， Oswaldo Cruz 基金会 卫生部，里约热内卢，里约热内卢，巴西， 10 里约热内卢天主教大学，里约热内卢，里约热内卢，巴西， 11 国立公共卫生学院，Oswaldo Cruz 基金会，里约热内卢，里约热内卢，巴西， 12 临床研究所 Carlos Borborema，Fundac ¸ ão de Medicina Tropical Doutor Heitor Vieira多拉多、马瑙斯、亚马逊、巴西、
站点计划和平台应用程序2024
●通过上述签署，开发人员承认，确保提交符合所有士麦那镇的开发要求是他们的责任。如果计划（提交第二员工审查）并不遵守所有士麦那镇的开发要求，并充分解决了员工的评论，则该申请将从规划委员会的议程中删除。●必须在规划委员会议程中包含初步平台的初步时期同时提交施工图。
布宜诺斯艾利斯公民监测气候行动平台
探索阶段 - 共同设计BA气候行动平台的第一阶段，重点是探索性研究，以收集专家的见解和思想。政府对15位激进主义者，非政府组织代表和决策者进行了深入的访谈。旨在了解气候行动的优先级子主题，当前缺乏的相关数据点以及激励个人行为改变的想法。访谈结果强调了对排放，运输，能源等的开放数据的需求，以及诸如生态商店，家庭可持续性计划和协作数据收集计划等创意概念。他们建议通过故事讲述，气候行动计划的明确指标，集体数据收集以及强调互动性，教育和用户友好的相互作用，从而特别注意可视化和交流的数据。
人工智能平台试点资助申请.docx
有各种利用大型语言模型的 AI 平台，教育工作者正在探索将其用于 PK-12 学习环境。这些平台可以为学生和教师提供各种支持。这项竞争性资助机会将资助订阅费和专业发展支持，用于学生高剂量辅导并通过使用 AI 平台减少教师工作量。这一机会的愿景是专注于 AI 平台集成中的教师和学生群体。它可能用于支持特定的建筑、年级、学科领域或学生群体。鼓励学校根据学业影响数据关注学生的需求。
DECIMER.ai - 用于科学出版物中自动光学化学结构识别、分割和识别的开放平台
在过去的几十年中，描述化学结构的出版物数量稳步增加。然而，目前大多数已发表的化学信息在公共数据库中都无法以机器可读的形式获得。以更少的人工干预方式实现信息提取过程的自动化仍然是一个挑战——尤其是化学结构描述的挖掘。作为一个利用深度学习、计算机视觉和自然语言处理方面的最新进展的开源平台，DECIMER.ai（化学图像识别深度学习）致力于自动分割、分类和翻译印刷文献中的化学结构描述。分割和分类工具是同类中唯一公开可用的软件包，光学化学结构识别 (OCSR) 核心应用程序在所有基准数据集上都表现出色。这项工作中开发的源代码、训练模型和数据集均已在许可下发布。DECIMER Web 应用程序的一个实例可在 https://decimer.ai 获得。
