XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System手动的
如果对报告没有信心，首席财务官如何能对价值创造有信心呢？
“我们试用了一些人工智能工具，人工智能在数据分析的效率和有效性方面可以做很多事情。例如，在评估我们行业的趋势时，传统上这是一个很大程度上手动的过程，需要仔细查阅诸如季度业绩电话会议记录和监管文件等材料。借助人工智能和分析工具，您可以非常快速地抓取信息并进行分析。但您也可以点击单个信息以查看潜在归因。这允许您查看原始来源并进行验证。这些工具将变得越来越重要。”
边缘模式：通过 Evolv AI 进化
混乱而复杂的听觉世界无法总是通过具体的、手动的助听器记忆来适应。Starkey 助听器一直采用自动环境分类系统，作为轻松聆听体验的基础。该系统监控环境并相应地调整助听器参数。当助听器用户从一个聆听环境移动到另一个聆听环境时，这种自动适应可以无缝运行。实现这种体验不仅需要精确描述环境及其声学特性，还需要一个提供适当适应度的技术先进的系统。这让助听器佩戴者能够将注意力集中在当下发生的事情上，而不是助听器上。这是轻松聆听体验的基本要素，已被纳入 Evolv AI 助听器中。
人工智能彻底改变我的...
作为扫雷过程的一部分，扫雷指挥官 (MCM) 及其工作人员在动荡的环境中规划和分配各种资产，同时平衡风险与作战目标。这种决策规划主要是手动的，限制了考虑的行动方案数量，并降低了在行动开始后应对破坏性事件的能力。“扫雷活动在和平时期和战时都会发生。当指挥官的任务是清理一片水域时，会制定一份作战计划，目前他们手动完成，”Knexus Research Corp. (Knexus) 总裁兼创始人 Kalyan Moy Gupta 博士说。“每天需要六名专家的工作人员才能制定一份计划，然后他们再回去与指挥官一起反复讨论。规划扫雷行动需要大量人力。”
第一部分。甚高频数字链路 (vdl) 指导材料 - ICAO
连接管理可以自动化，并由外部地面应用程序（例如，ATC 程序或自动化）驱动，达到民航局 (CAA) 或服务提供商所需的程度。完全手动的连接管理方法（如纯语音系统中所需的）始终是一种选择。或者，可以使用半自动化方法，即在地面用户启动下将新信道分配上行链路到适当的机载无线电，然后由飞行员“激活”以实现实际的信道更改。最后，可以使用完全自动化的方法，即在无需地面用户干预的情况下，在外部地面应用程序的直接控制下将新信道分配上行链路到适当的机载无线电，然后由飞行员“激活”以实现更改。
DICR：AI 辅助、自适应合同审查平台
在正常业务过程中，公司花费大量精力阅读和解释文件，这是一个高度手动的过程，涉及繁琐的任务，例如识别日期和名称或确定合同中某些条款的存在与否。处理自然语言很复杂，而且由于这些文档有各种格式（扫描图像、数字格式）并且具有不同程度的内部结构（电子表格、发票、文本文档），这进一步复杂化了这一过程。我们提出了 DICR，这是一个端到端、模块化且可训练的系统，可自动执行文档审查的日常方面，并允许人类执行验证。该系统能够加快这项工作，同时提高提取信息的质量、一致性、吞吐量并减少决策时间。提取的数据可以输入到其他下游应用程序中（从仪表板到问答和报告生成）。
![arxiv：2501.14189v1 [cs.ai] 2025年1月24日](/simg/g:\will\search\icon\source\a\ad0826889a538270a9068b0b5ddda338f5f94e1c.webp)
arxiv：2501.14189v1 [cs.ai] 2025年1月24日
分布式约束优化问题（DCOPS）为多代理协调提供了一个强大的框架，但通常依靠劳动力密集的，手动的问题构建。为了打扮，我们介绍了VL-DCOPS，该框架利用大型多模式基础模型（LFMS）自动从视觉和语言指令中生成构造。然后，我们引入了用于求解VL-DCOPS的代理原型：从将某些算法决定委托给LFM的神经符号剂中，向完全神经剂授予完全在LFM上的完全神经药物。我们使用最先进的LLM（大型语言模型）和VLM（VI-SION语言模型）在三个新颖的VL-DCOP任务上评估了这些代理原型，并比较了它们各自的优势和缺点。最后，我们讨论了这项工作如何在DCOP文献中面临更广泛的边界挑战。
DICR：人工智能辅助自适应合同审查平台
在正常业务过程中，公司花费大量精力阅读和解释文件，这是一个高度手动的过程，涉及繁琐的任务，例如识别日期和名称或确定合同中某些条款的存在与否。处理自然语言很复杂，而且这些文档有各种格式（扫描图像、数字格式）并具有不同程度的内部结构（电子表格、发票、文本文档），这进一步加剧了复杂性。我们提出了 DICR，这是一个端到端、模块化且可训练的系统，可自动执行文档审查的日常工作并允许人工执行验证。该系统能够加快这项工作，同时提高提取信息的质量、一致性和吞吐量并减少决策时间。提取的数据可以输入到其他下游应用程序中（从仪表板到问答再到报告生成）。
使用基于云的 AI/ML 进行自动化公用事业资产检查
全美共有超过 1.85 亿根配电杆，其中大多数电线杆的使用寿命都远远超过了预期。公用事业单位通常需要每 5 年检查一次电线杆。由于电动汽车和其他电气化工作的爆炸式增长，对这些电线杆的依赖呈指数级增长，而极端天气和老化基础设施带来的威胁日益增加，也带来了维护方面的挑战。这些威胁需要新技术来提高当今电网的可靠性和降低风险。检查和准确盘点所有电网资产的过程对于电网管理人员来说至关重要。到目前为止，这个过程主要是手动的，速度慢，成本高。电力公用事业行业需要经济实惠、高效且可扩展的方法来检查电网资产并提高资产盘点的准确性。
使用人类运动词典的手机操纵计划
摘要 - 灵巧的手工操纵是一种独特而有用的人类技能。这种能力需要许多感官和手动的协调，以遵守许多约束。这些约束变化，可以受对象特征或特定应用的影响。机器人平台实现可靠的手动操纵技能的关键要素之一是能够将这些约束整合到其运动世代中。这些约束可以通过经验或人类示范进行隐式建模，学习。我们提出了一种基于运动原始词典的方法，以学习和复制手持操纵技巧。尤其是在操纵过程中，我们专注于指尖运动，并定义了一个优化过程来构造运动原始图，以达到特定的指尖配置。这项工作的结果表明，所提出的方法可以产生与人类相干的操纵运动，并且即使没有明确的形式化也可以继承操纵约束。