XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System抓取
探索自主林业行动的可行性
图2转发器起重机：具有四个自由度的液压操纵器，在此图中指定为避免Q 1，Inner Boom Q 2，外臂Q 3和望远镜Q 4。它具有末端效应器，该效应器在繁荣的尖端上，作为抓取日志的工具。它被称为抓手，具有两个主动度的自由度，指定为旋转的Q 5，开口Q 6。所有传感器在逆时针方向上测量正阳性。
人工智能创作的艺术作品获奖。艺术家们不高兴。
一些批评人士认为，新一代人工智能工具的不同之处不仅在于它们能够以最小的努力创作出精美的艺术作品，还在于它们的工作原理。DALL-E 2 和 Midjourney 等应用程序是通过从开放网络上抓取数百万张图像，然后教算法识别这些图像中的模式和关系并以相同的风格生成新图像而构建的。这意味着将作品上传到互联网的艺术家可能在不知不觉中帮助训练他们的算法竞争对手。
AI 生成的艺术作品获奖。艺术家们并不高兴。
一些评论家认为，新一代人工智能工具的不同之处不仅在于它们能够以最小的努力创作出精美的艺术作品。而是它们的工作方式。DALL-E 2 和 Midjourney 等应用程序是通过从开放网络上抓取数百万张图像来构建的，然后教算法识别这些图像中的模式和关系并以相同的风格生成新图像。这意味着将作品上传到互联网的艺术家可能在不知不觉中帮助训练他们的算法竞争对手。
Sievers* M9 TOC 分析仪
M9 在线不间断分析：• 连续监测，能够轻松引入离散抓取样品和标准样品。• 壁挂式安装，采用 IP-45 级外壳，可承受苛刻的工艺水环境。• 宽广的线性 TOC 范围可为超纯水分析提供出色的低水平灵敏度，并为清洁验证或其他具有挑战性的水样提供高水平能力。• 可选 Turbo 模式，适用于微电子（回收应用）和制药（清洁验证）。
Sievers* M9 TOC 分析仪
M9 在线不间断分析：• 连续监测，能够轻松引入离散抓取样品和标准样品。• 壁挂式安装，采用 IP-45 级外壳，可承受苛刻的工艺水环境。• 宽广的线性 TOC 范围可为超纯水分析提供出色的低水平灵敏度，并为清洁验证或其他具有挑战性的水样提供高水平能力。• 可选 Turbo 模式，适用于微电子（回收应用）和制药（清洁验证）。
深度学习方法从MRI样本分类帕金森氏病
图2转发器起重机：具有四个自由度的液压操纵器，在此图中指定为避免Q 1，Inner Boom Q 2，外臂Q 3和望远镜Q 4。它具有末端效应器，该效应器在繁荣的尖端上，作为抓取日志的工具。它被称为抓手，具有两个主动度的自由度，指定为旋转的Q 5，开口Q 6。所有传感器在逆时针方向上测量正阳性。
探索自主林业行动的可行性
图2转发器起重机：具有四个自由度的液压操纵器，在此图中指定为避免Q 1，Inner Boom Q 2，外臂Q 3和望远镜Q 4。它具有末端效应器，该效应器在繁荣的尖端上，作为抓取日志的工具。它被称为抓手，具有两个主动度的自由度，指定为旋转的Q 5，开口Q 6。所有传感器在逆时针方向上测量正阳性。
Sievers 900系列TOC分析仪
专利的集成在线采样系统提供了在线和便携式分析仪上可用的高采样灵活性，专有的集成在线采样系统（ios System*）使外部标准和样品轻松引入。此独特的功能允许用户直接引入校准，验证和系统适用性标准，而无需从连续样品源中删除仪器或更改样品入口配置。iOS系统还可以容纳抓取样品，以检查供水系统中其他位置的TOC样品的点检查。
经济正义中心的补充评论
两家欧洲公司——荷兰的 Friss 和法国的 Shift Technologies，凭借由人工智能驱动的保险欺诈软件工具，在美国获得了关注。尽管类似的工具已经进入市场有一段时间了，但保险公司愿意冒险尝试缺乏美国经验的新手，这表明人工智能 (AI) 模型发生了快速变化，这使得更广泛的竞争对手能够提供不同的工具来应对欺诈，并将其模型扩展到承保。通过查看保险公司的索赔数据，这些公司应用基于人工智能的解决方案来识别可能的欺诈活动。Friss 表示，它每年处理 1.03 亿份索赔。在下载保险公司的索赔数据后，它会根据已知的索赔结果测试模型——无论是支付、拒绝、欺诈、和解还是以其他方式解决。然后，该模型将这些发现与外部数据源联系起来，这些数据源包括保险公司的历史索赔数据集、国家保险犯罪局、天气数据、Carfax 数据、通过抓取网络和社交媒体找到的数据，以及索赔人的信用评分和以前的破产记录。有了这些资料，Friss 可以为每项索赔建立一个欺诈评分。上个月，Friss 收购了俄亥俄州的 Terrene Labs，目前正在向承保领域扩张，Terrene Labs 提供数据（例如企业人口统计数据、风险评分和从网络上抓取的信息），用于预填商业险种申请表和其他表格。这样做的目的是在承保过程中预先提供在索赔过程中发现的类似见解。
生成简单有向社会网络图用于信息传播
在线社交网络是日常生活中与朋友保持联系和分享信息的主要媒介。在 Twitter 上，用户可以通过关注其他用户来与他们建立联系，而其他用户也可以关注他们。近年来，研究人员研究了社交网络的几种特性，并设计了随机图模型来描述它们。这些方法中的许多要么侧重于无向图的生成，要么侧重于有向图的创建，而没有对互惠边（即两个节点之间方向相反的两个有向边）和有向边之间的依赖关系进行建模。我们提出了一种生成有向社交网络图的方法，该方法创建互惠边和有向边，并考虑各自度序列之间的相关性。我们的模型依赖于 Twitter 中抓取的有向图，在该图上交换或传播有关主题的信息。虽然这些图表现出较高的聚类系数和随机节点对之间的较小平均距离（这在现实世界的网络中很常见），但它们的度序列似乎遵循 χ 2 分布而不是幂律。为了实现高聚类系数，我们应用了一种保留节点度的边重新布线程序。我们比较了抓取的图谱和创建的图谱，并在其上模拟了某些信息传播和流行病传播算法。结果表明，创建的图谱表现出与真实世界图谱非常相似的拓扑和算法特性，这证明它们可以用作社交网络分析的替代物。此外，我们的模型具有高度可扩展性，使我们能够创建具有与相应的真实世界网络几乎相同属性的任意大小的图谱。