XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System开放式
开放式航天飞机 OSR Shuttle™ Evo - KNAPP
在新的客户需求以及由此产生的新流程和业务模式的世界中，变化是唯一不变的。我们深入研究未来的场景，为您未来的商业成功提供全面的支持。这包括系统的网络和优化，还包括与上游或下游价值创造阶段的协调，以及不仅从技术角度而且从运营角度持续优化位置。使用哪种模型可以在经济参数方面实现最佳结果，而且在客户满意度方面，在什么情况下 - 取决于工作量、工作量、期限要求和质量？为此，我们将与您合作，从大量可用数据中为您提供正确的、永久运行的参数，这将使您能够快速做出反应并不断优化。数据物流——在正确的时间、正确的地点、以期望的质量和正确的成本提供正确的信息——是实现这一点的关键。引用我们与Mayer-Schönberger教授的讨论，它不仅能让我们找到现有问题的答案，还能更进一步，即找到正确的问题。在我们的开发活动中，我们非常关注数字化和为客户提供新工具的主题。我们很乐意与您进行热烈的意见交流，让您对未来有更深入的了解。直接访问我们，或在 LogiMAT、CeMAT 和 Modex 贸易展览会、我们的 MOVE 活动或 Leoben Logistics 2018 年夏季展会上就数字技能主题进行访问。我们期待与您进行精彩的讨论！
开放式创新和动态能力视角
正如文献综述中所强调的，数字化转型与传统形式的战略变革不同，这是因为数字技术推动的变革步伐加快。这种加速导致环境波动性、复杂性和不确定性加剧（Matt 等人，2015 年）。为了有效应对这些快速变化的环境条件，“企业应该努力适应、整合和重新配置内部和外部组织技能、资源和职能能力”（Teece 等人，1997 年）。因此，重点将放在一个理论框架上，该框架定义了基于创新的能力，这些能力提供了创建、扩展和修改企业资源基础的能力：动态能力理论（Helfat 等人，2007 年）。
DCB 开放式创新挑战赛 2023 Onepager_ENGLISH
有机会赢得 100,000 美元的资金和实物支持 有机会参加我们为期一周的训练营，获得指导和共同学习，以及价值 5,000 瑞士法郎的推介培训 创意提交于 2024 年 4 月 1 日开始，并持续到 2024 年 4 月 30 日，提交网址为 inno vation.dcberne.com。我们将选出两名美国创新者和四名来自世界其他地区的创新者，于 2024 年 10 月 3 日在瑞士伯尔尼举行的 DCB 创业之夜上推介他们的最终创意。所有决赛入围者还将有机会在 2024 年 10 月 15 日至 17 日在美国举行的糖尿病技术会议上展示他们的想法。
当地开放式燃烧官员 - 申请和允许...
1。开放式燃烧仅限于允许居住的住宅财产上的刷子。只有刷子（定义为灌木，植被或修剪，其直径在最宽点的直径不大于三英寸）。禁止在未划分或分类为住宅的财产上燃烧。2。燃烧必须停止，如果由镇上消防元帅办公室的任何成员，消防部门的任何官员，任何指定的市政官员，负责执行公开燃烧的法律和法令或国家能源与环境保护部任何官员的任何指定的市政官员。3。在燃烧期间，应采取合理的措施来确保完全燃烧并减少过多的烟雾。4。在燃烧期间的任何时间都不会无人看管。5。在燃烧期完成时，所有余烬和煤必须被熄灭和润湿，以防止闷烧和逃避灰分排放。6。应采取所有合理的安全预防措施，包括燃烧区域中的草和树木的切割，周围区域润湿，以及放置灭火器和软管线的放置。7。此许可证必须在燃烧期间立即在现场可用。8。燃烧只能在上午10:00之间进行。下午5:00在晴朗或部分晴天，风速在每小时五到15英里之间。必须在下午5:00之前将燃烧堆完全熄灭。所有余烬和煤必须被熄灭和润湿（请参见上面的条件5）。9。燃烧可能不会给附近的物业带来麻烦。
开放式航天飞机 OSR Shuttle™ Evo - KNAPP
在这个充满新客户需求以及由此产生的新流程和新商业模式的世界里，唯一不变的就是变化。我们正在深入研究未来场景，以便为您未来的业务成功提供全面支持。这包括系统的联网和优化，也包括与上游和下游价值创造阶段的协调，以及从技术和运营角度对位置的持续优化。根据哪种模型、在哪种情况下（取决于工作量、产能利用率、期限要求和质量）可以在经济参数方面以及客户满意度方面实现最佳结果？为此，我们将与您合作，从大量可用数据中选择正确的、持续运行的参数，使您能够快速做出反应并不断优化。数据物流——在正确的时间、正确的地点以所需的质量和正确的成本提供正确的信息——是实现这一目标的关键。引用我们与 Mayer-Schönberger 教授的讨论，它不仅使我们能够找到现有问题的答案，而且能够更进一步，即找到正确的问题。在我们的开发工作中，我们非常重视为客户提供数字化和新工具。我们很乐意与您进行热烈的意见交流并让您洞悉未来。欢迎直接访问我们，或参加 LogiMAT、CeMAT 和 Modex 贸易展览会、我们的 MOVE 活动或 2018 年夏季莱奥本物流数字技能主题展会。我们期待与您进行激动人心的讨论！
开放式对象检测的生成区域训练
在最近的研究中，已对开放式摄制对象检测任务进行了大量关注，旨在概括训练期间标记的类别的有限级别，并检测推理时任意类别名称所描述的对象。与常规对象检测相比，打开的词汇对象检测在很大程度上扩展了对象检测类别。但是，它依赖于计算图像区域与一组具有验证视觉和语言模型的任意类别名称之间的相似性。这意味着，尽管具有开放式的性质，但该任务仍然需要在推理阶段的预定义对象类别。这提出了一个问题：如果我们在推理中对对象类别没有确切的了解，该怎么办？在本文中，我们称之为新的设置为生成性开放式对象检测，这是一个更普遍和实际的问题。为了解决它，我们将对象检测形式为生成问题，并提出了一个名为generateu的简单框架，该框架可以检测密集的对象并以自由形式的方式生成其名称。尤其是，我们采用可变形的DETR作为区域促成生成器，其语言模型将视觉区域转换为对象名称。为了评估自由形式的对象划分任务，我们介绍了一种评估方法，旨在定量测量生成量的性能。广泛的实验表明我们的生成量强烈的零射击性能。代码可在以下网址获得：https：//github.com/foundationvision/generateu。例如，在LVIS数据集上，我们的GenerateU在推理过程中属于类别名称，即类别名称无法看到类别名称，即使类别名称看不见类别名称，我们的GenerateU也可以与开放式唱机对象检测方法GLIP相当。
竞赛未来：开放式财务PH Hackathon
在生态系统中运营的不同财务机构之间共享客户的财务帐户信息。开放的基于财务的帐户汇总扩展到数据整合和可视化。随着客户随时可从生态系统获得的财务信息，公司可以个性化他们的服务，以满足不断发展的客户财务需求。
经验教训的开放式开放ran 2024年9月
● Goal: truly multi vendor solution ● Standardised open interfaces ● Vertical and horizontal disaggregation ● Three O-RAN Alliance RAN functions: O-RU, O-DU, O-CU (CP and UP) ● Other key elements: RIC and SMO ● O-RAN Alliance nomenclature for Cloud Platform: O-Cloud
生成AI满足开放式调查答复
生成AI工具的日益普及在线调查和实验中提出了新的数据质量挑战。本研究研究了参与者使用大语言模型回答开放式调查问题，并描述了人类与LLM生成的文本回答中的经验倾向。在从一个流行的在线平台上招募的术语的原始调查中，用于采购社会科学研究学科，有34％的人报告使用LLMS来帮助他们回答开放式调查问题。模拟将三个培养前研究中的人写的响应与LLM生成的文本进行了比较，表明LLM的响应更加均匀和积极，尤其是当他们在敏感问题中描述社会群体时。这些同质化模式可能掩盖了人类受试者之间态度和信念的重要基本差异，从而引发了人们对数据有效性的关注。我们的发现阐明了参与者在在线研究中使用LLM的范围和潜在后果。
