XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System性能指标
在线搜索策略：满足用户在数字景观中的需求
- 高级关键字研究工具针对平台特定见解（例如Google关键字计划者） - 确定高转换关键字，趋势和季节性以告知跨平台内容策略 - 竞争对手在各种平台上的搜索可见性和性能（例如semrush，BrightEdge） - 针对竞争对手的性能指标进行基准测试，以识别跨平台机会和差距
电网检修采用主动、高速...
ARPA-E 资助变革性科学和技术解决方案的研究和开发，以解决该部门的能源和环境任务。该机构专注于那些可以在规定时间内通过适度投资而得到有意义发展的技术，以促进从科学发现到早期技术的转化。有关 ARPA-E、其计划和当前支持的研究项目的最新新闻和信息，请参阅：http://arpa-e.energy.gov/ 。 ARPA-E 资助变革性研究。现有的能源技术通常在既定的“学习曲线”上发展，其中技术的改进和随着制造和分销的发展而产生的规模经济逐渐推动了成本/性能指标的改进。技术的持续改进对于其商业部署的增加非常重要，并且是私营部门或 DOE 内应用技术办公室的重点。相比之下，ARPA-E 支持变革性研究，这种研究有可能创造全新的学习曲线。 ARPA-E 技术项目通常以远高于现有技术水平的成本/性能估算开始。鉴于这些项目固有的高风险，许多项目将无法取得进展，但有些项目可能会成功生成新的学习曲线，其预计成本/性能指标明显优于现有技术
不同人工智能技术在爆炸空气超压预测中的比较研究
摘要：爆破是露天矿中最常见的岩石破碎方法。然而，它的副作用也不容小觑，例如飞石、地面振动、粉尘、有毒副产品、空气过压和背裂。这些影响会显著改变周围环境，尤其是在压力高于正常水平时。本研究提出并比较了四种用于预测爆炸引起的空气过压的人工智能模型，即多层感知器 (MLP)、随机森林 (RF)、等渗回归 (IR) 和 M5 规则。根据输入变量，即堵塞长度 (T)、每延迟炸药量 (W)、负担 (B)、监测距离 (R) 和间距 (S)，选择空气过压作为输出变量。使用几个统计性能指标，包括判定系数 (R²)、根相对平方误差 (RRSE)、均方根误差 (RMSE)、平均绝对误差 (MAE) 和相对绝对误差 (RAE) 来评估模型。此外，还采用了颜色强度分组排序方法和一般排序方法进一步评估模型。基于性能指标的结果证实，与其他技术相比，M5-Rules 是出色的模型。关键词：爆炸引起的空气过压；人工智能技术；地球科学；采石场；软计算
国家量子战略其他证据
7。研究性能指标是使用Scival的书目计量数据得出的，Scival是从Scopus和其他数据源（由Elsevier许可的摘要和引用数据库）跟踪书目信息。Scopus数据已用于以前的Beis绩效发行，它涵盖了多种语言和全球同行评审的文献，该文献发表在期刊，书籍系列和会议记录中，以及其他研究表现的其他特征。
数字化现代化政策/指导 - 国防部
（4）尽早与 DT 和 OT 社区合作，采用基于模型的测试和评估（5）利用模型和数字工件来规划和跟踪可靠性和其他程序技术性能指标（6）继续起草提案请求和由此产生的合同，以包含可执行的语言，并确保以适当的基于模型的格式提供可交付成果（7）促进技术交易，以更快地交付能力，从而保持领先于对手
逻辑模型：招聘策略文件（RSD）
受众：赞助商/CRO，网站/调查人员目的：提供与其预期效果相关的活动样本（输出，结果和影响），这些活动可能包括在招聘策略文件（RSDS）（RSDS）中，旨在在特定临床试验期间获得代表性招生。还提供了RSD的关键性能指标的非排量样本，以证明该逻辑模型如何用于构建性能指标。使用的考虑：
人工智能在神经外科教育中的应用：A
•分析手术模拟期间的性能指标。•学习构成外科专业知识的特定过程的指标集。•使用神经网络和其他算法对参与者分类。•根据模拟中获得的指标提供个性化和定量的反馈。•提供实时视听和度量评估。•评估各种反馈方式（数字，视觉，视觉空间）对绩效提高的影响。•制定个性化培训计划。•确定学习模式。
开发了不同的热模拟模型方法并相互比较。为了管理参数计算的高度努力，建模
但是，这种细节的水平是以增加计算资源和仿真时间为代价的。最简化的几何形状是最短的计算时间。同时，准确性也有所不同。目标是找到一个简化的3D几何模型，该模型在准确性和计算效率之间达到平衡，从而可以更快地模拟，同时仍捕获重要的热电池效应。为了评估和比较这些模型，分析并在不同的仿真方法中分析并比较了关键性能指标，例如温度分布，电流分布和细胞电压。