XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System异常处理
智能维护 - NTT DATA 罗马尼亚
作为智能工厂的一部分，智能维护为维护过程带来了文化变革。传统思维方式和现代思维方式的冲突反映在对技术和数据驱动方法的信任获得上（例如参考算法可解释性的困境）。由于人类倾向于做出不太精确和可争论的推理，因此算法往往会对明确定义的问题得出相当准确的答案，但没有解释如何得出答案。在不失透明度的情况下实现准确性的成本很高，尤其是在时间背景发生变化时。领导者是利用信任的人，监督导致智能维护的变化，了解绩效潜力，并确保管理人员、工程师和技术人员获得足够的知识并且不会感觉到任何排斥。互联工厂的职位概况将发生一些反映智能维护的必要变化。生产工人将从执行生产任务、大量手动任务转变为生产线中的异常处理员、自动化环境中的操作员；维护专家将从故障排除者和异常处理者转变为预测性维护、规划和
Assinga〜tra';
8。Object oriented programming using C++: structure, class, object, access specifiers (public and private), constructor and initialization list, destructor, copy constructor, default constructor and destructor, friend function, static data members, static function members, pointer to objects, function overloading, operator overloading, composition and inheritance, access specifier (protected), overriding inherited members, virtual function and多态性，纯虚拟功能，虚拟驱动器，抽象类，异常处理，模板，流输入/输出和文件处理
面向金融服务公司的 AI 支持的自动金融分摊
银行的多样化技术堆栈加上非标准化和多语言财务报表意味着传统自动化原则可能行不通，从而为基于 AI 的框架铺平了道路。通过利用 AI 来传播财务报表，银行可以将人为干预限制在错误管理、异常处理、数字调整（视情况而定）以及从财务报表中提取的传播数字的基于抽样的验证。它使金融机构能够实现高度的传播准确性，尤其是对于重复性活动。银行还必须考虑采用集中和/或共享的财务传播服务模式，以帮助减少从多个来源编制财务报表的不必要开销。这将有助于最大限度地减少团队规模变化的影响，管理不断变化的监管要求，并实现跨平台研究和分析。AI 在行动
使用Ai-...
抽象的废水处理对于环境保护至关重要，但是传统的生物学方法通常会因效率而困难，尤其是在不同的进水疾病下。本研究通过整合机器学习（ML）和遗传优化来解决常规生物处理的局限性，以提高降解效率。目标是开发一个AI驱动的模型，该模型优化了关键参数，例如温度和溶解氧，以改善化学氧需求（COD）和生物氧需求（BOD）的去除。数据收集包括进水和废水质量参数，这些参数通过标准化和异常处理进行了预处理。方法涉及测试多种ML算法，梯度提升是COD的最准确，最精确的均方根误差（RMSE）值为7.1，BOD为6.8。遗传算法优化了参数设置，与传统方法相比，分别达到58％和55％的COD和BOD降低，为42％和38％。灵敏度分析确定温度和溶解氧为关键因素，证实了实时，AI驱动的调整在维持污染物去除效率方面的有效性。这些发现将AI驱动的优化作为一种有前途的，可扩展的解决方案，用于增强废水处理过程，从而对常规方法进行了重大改进。
软件容错：教程
由于我们目前无法生产出无错误的软件，软件容错性现在是并且将继续是软件系统中的一个重要考虑因素。软件设计错误的根本原因是系统的复杂性。在构建正确的软件时，问题变得更加严重的是难以评估高度复杂系统的软件的正确性。本文回顾了软件容错性。在简要概述软件开发过程之后，我们注意到在开发过程中可能引入难以检测的设计故障，以及软件故障往往依赖于状态并由特定输入序列激活。虽然组件可靠性是系统级分析的重要质量指标，但软件可靠性很难表征，并且使用后验证可靠性估计仍然是一个有争议的问题。对于某些应用程序，软件安全性比可靠性更重要，而这些应用程序中使用的容错技术旨在防止灾难。讨论的单版本软件容错技术包括系统结构化和闭包、原子操作、内联故障检测、异常处理等。多版本技术基于这样的假设：以不同方式构建的软件应该以不同的方式出现故障，因此，如果其中一个冗余版本出现故障，则其他版本中至少有一个应该提供可接受的输出。恢复块，N- 版本 p
2024-2025 届会议
单元 1：计算思维和编程 – 2 ● 复习 11 年级中涵盖的 Python 主题。 ● 函数：函数类型（内置函数、模块中定义的函数、用户定义函数）、创建用户定义函数、参数和形参、默认参数、位置参数、函数返回值、执行流程、变量的作用域（全局作用域、局部作用域） ● 异常处理：简介、使用 try-except-finally 块处理异常 ● 文件简介、文件类型（文本文件、二进制文件、CSV 文件）、相对路径和绝对路径 ● 文本文件：打开文本文件、文本文件打开模式（r、r+、w、w+、a、a+）、关闭文本文件、使用 with 子句打开文件、使用 write() 和 writelines() 将数据写入/附加到文本文件、使用 read()、readline() 和 readlines() 从文本文件读取、seek 和 tell 方法、文本文件中的数据操作 ● 二进制文件：二进制文件的基本操作：使用文件打开模式（rb、rb+、wb、wb+、ab、ab+）打开、关闭二进制文件、导入 pickle 模块、dump()和 load() 方法，在二进制文件中读取、写入/创建、搜索、附加和更新操作 ● CSV 文件：导入 csv 模块，打开/关闭 csv 文件，使用 writer()、writerow()、writerows() 写入 csv 文件并使用 reader() 从 csv 文件中读取 ● 数据结构：堆栈、堆栈上的操作（推送和弹出）、使用列表实现堆栈。
2024-2025 届会议
单元 1：计算思维和编程 – 2 ● 复习 11 年级中涵盖的 Python 主题。 ● 函数：函数类型（内置函数、模块中定义的函数、用户定义函数）、创建用户定义函数、参数和形参、默认参数、位置参数、函数返回值、执行流程、变量的作用域（全局作用域、局部作用域） ● 异常处理：简介、使用 try-except-finally 块处理异常 ● 文件简介、文件类型（文本文件、二进制文件、CSV 文件）、相对路径和绝对路径 ● 文本文件：打开文本文件、文本文件打开模式（r、r+、w、w+、a、a+）、关闭文本文件、使用 with 子句打开文件、使用 write() 和 writelines() 将数据写入/附加到文本文件、使用 read()、readline() 和 readlines() 从文本文件读取、seek 和 tell 方法、文本文件中的数据操作 ● 二进制文件：二进制文件的基本操作：使用文件打开模式（rb、rb+、wb、wb+、ab、ab+）打开、关闭二进制文件、导入 pickle 模块、dump()和 load() 方法，在二进制文件中读取、写入/创建、搜索、附加和更新操作 ● CSV 文件：导入 csv 模块，打开/关闭 csv 文件，使用 writer()、writerow()、writerows() 写入 csv 文件并使用 reader() 从 csv 文件中读取 ● 数据结构：堆栈、堆栈上的操作（推送和弹出）、使用列表实现堆栈。
生成的AI和Finance
01在公司层面，具有ML的生成AI可以分析大量数据，以识别可以为公司级的财务战略决策提供信息的趋势，模式和见解。解决方案可以自动化分析实际结果和预算结果之间的差异的过程，从而为企业融资提供更快的见解，以了解需要关注的领域。生成的AI也可用于开发预测模型，以预测未来的财务绩效，从而使企业融资可以更好地分配资源并为潜在的挑战做准备。02对于业务合作伙伴，具有智能预测的生成AI解决方案可以分析单个业务部门数据以创建量身定制的财务报告和仪表板，从而为业务合作伙伴提供了针对其特定操作的可行见解。解决方案可以分析市场数据并确定潜在的新商机，从而支持业务合作伙伴扩大其覆盖范围和收入来源。解决方案还可以分析财务数据以确定潜在的风险并建议缓解策略，从而帮助业务合作伙伴做出明智的决定以保护组织的财务状况。此外，生成的AI可以为业务合作伙伴提供实时分析和见解，使他们能够即时做出明智的决定，并迅速对市场变化做出反应。03对于财务解决方案，生成AI可以自动化建立和部署财务模型（例如计划，预测模型和ML模型）的过程，从而减少复杂分析所需的时间和精力。生成的AI解决方案也可以与机器人流程自动化集成，以自动化日常任务，例如数据提取，数据清理和报告生成，从而释放团队成员以专注于更具战略性的计划。04对于运营支持，生成AI可以自动化数据核对和异常处理，减少错误并确保财务记录的准确性。解决方案可以分析交易数据，以识别可能表明欺诈活动的模式和异常情况，从而帮助运营团队防止财务损失。生成AI还可以通过自动化任务来简化财务关闭流程，从而确保及时，准确的财务报告。
使用 Python 进行人工智能工业培训
S. No.主题 1 人工智能 (AI) 简介：人工智能的简介、发展和历史、各种应用领域（医疗保健、监控、分析和网络安全等。）、科学应用、机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 简介、AI、ML 和 DL 之间的区别、基于规则的系统、智能代理、优化问题。2 人工智能的 Python 编程：简介、数据类型、变量、运算符、输入和输出操作；环境设置、控制流 - 决策控制、循环语句等。；数据结构 - 列表、元组、字符串、字典、集合；函数式编程 - 函数类型、递归函数、Lambda 函数、模块和包； OOPs 概念、异常处理、Python 库 - numPy、matplotlib、pandas、scipy、seaborn 等。3 人工智能数学：线性代数 - 向量、标量、矩阵和矩阵运算；概率 - 基础、抽样、条件概率、相关和独立事件；统计学基础 - 集中趋势和方差的测量、概率分布（正态、二项式、泊松）、抽样理论、相关性、回归、异常值 4 数据准备和可视化：数据准备、数据预处理、特征工程 - 特征选择技术、特征优化、降维（主成分分析）、数据清理和转换、数据验证和建模；数据可视化 – 使用 Python 库的各种数据图（箱线图、散点图、2D 和 3D 图、时间序列图、直方图等）5 机器学习：机器学习基础、类型 – 监督、无监督和强化学习、机器学习的应用；分类算法 – 线性和逻辑回归（梯度下降、损失函数、交叉熵）、支持向量机、朴素贝叶斯分类器、决策树、随机森林；聚类算法 – k 均值、模型评估 – 欠拟合与过拟合、混淆矩阵、ROC、精度、召回率、F1、F2、偏差和方差。6 深度学习：简介、历史、生物神经元基础知识、多层感知器 (MLP)、反向传播、人工神经网络 - 卷积神经网络 (CNN)、RNN、LSTM、使用 Tensorflow 的 Keras 神经网络模型、迁移学习。6 人工智能的应用：文本分析 - 概述、文本处理（语法、解析和词干提取）、语义和句法分析、信息检索、图像/视频处理 - 人脸识别、对象分类。聊天机器人的实现。7 项目工作