XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System据点
使用移动测绘系统根据点云绘制室内步行环境地图
摘要 摘要 步行性是智慧城市规划中需要解决的问题之一。尽管对户外步行行人进行了大量研究，但对室内步行性的研究却很少。最近，大多数行人倾向于使用室内路线而不是室外路线来保护自己免受日晒雨淋，因为大多数室内路线都位于购物中心和轨道交通站等建筑物上。因此，收集室内建筑物中的所有相关信息以解决步行性问题非常重要。GeoSLAM ZEB REVO 扫描仪因其方便进入狭窄空间、繁忙区域和复杂的建筑结构而受到广泛使用。该扫描仪便于携带，操作员可以将其安装在推车上或用背包携带，易于操作。扫描仪捕获建筑物的几何形状和设施并将其呈现为点云的形式。然后可以使用点云分割方法从点云中提取必要的信息。最终用户（例如城市规划师）可以从最终产品中受益，以使用行人友好型工具设计未来的建筑，以鼓励更多人步行。因此，除了减少道路上私家车的使用外，它还通过提供健康的生活方式给社会带来影响。
扩大基于区域的保护以实施全球生物多样性框架的30x30目标：大自然据点的作用
1野生动物保护协会，布朗克斯，纽约，美国，2 34 Kibo Lane，Karen，Karen，肯尼亚，3均衡研究，布里斯托尔，英国，英国，4安斯 - 阿马祖倡议，戈登和贝蒂·摩尔基金会，美国加利福尼亚州帕洛·阿尔托，加利福尼亚州帕洛·阿尔托，美国5次野生动物社会，布拉兹，梅拉斯，梅拉斯，梅纳斯，梅纳斯·梅纳斯，玛娜，玛娜，玛娜，杂物科学，新南威尔士大学生物，地球和环境科学学院，悉尼，悉尼，新南威尔士州，澳大利亚，澳大利亚7号丛林遗产，墨尔本，墨尔本，墨尔本，澳大利亚维多利亚州，8个世界自然基金会，国际世界，瑞士，瑞士，9野生动物保护协会刚果康哥特，刚果，布拉萨维尔，哥伦比亚省10号，康德群岛环境环境环境环境，史密斯，史坦，史坦，史密斯，斯坦，史坦，史坦，斯坦，斯特，斯坦，斯特林，斯坦，斯坦，斯坦，斯特林，大学美国华盛顿特区的设施，美国，美国12号世界保护区委员会，国际自然保护联盟，瑞士，瑞士，环境学院13学校，昆士兰州大学，布里斯班，昆士兰州，昆士兰州，昆士兰州，
CDC改善了NHSN中COVID-19的疗养院报告过程，但仍然存在挑战
数据点疗养院必须提交给NHSN的数量随时间变化。在2021年11月，要求设施提交多达132个数据点，其中包括根据设施响应有条件要求的100个数据点。47例如，如果疗养院报告说，它有任何居民至少在报告周的1天（24小时）留在该设施，则疗养院需要提交有关居民疫苗接种状况的最多六个附加数据点。随着时间的流逝，疾病预防控制中心已大大减少了疗养院可能需要提交的问题的数量。截至2023年8月，疗养院只需要提交多达37个数据点，其中3个是有条件地需要的。的34个所需数据点，5个与感染和死亡有关，而29个与疫苗有关。48，49，
表格 6-K - 瑞银
1 有关更多信息，请参阅本报告的“股票信息和每股收益”部分。2 有关我们的绩效目标的更多信息，请参阅我们 2022 年年度报告中的“目标、愿望和资本指导”部分。3 基于截至 2020 年 1 月 1 日的瑞士系统相关银行框架。有关更多信息，请参阅本报告的“资本管理”部分。4 披露的比率代表所列季度的季度平均值，并基于 2023 年第一季度的 64 个数据点、2022 年第四季度的 63 个数据点和 2022 年第一季度的 64 个数据点的平均值计算得出。有关更多信息，请参阅本报告的“流动性和资金管理”部分。5 包括全球财富管理、资产管理和个人及企业银行的投资资产。有关更多信息，请参阅我们 2022 年年度报告“合并财务报表”部分中的“注释 31 投资资产和净新资金”。
2023 年第一季度报告 | 瑞银集团
1 有关更多信息，请参阅本报告的“股票信息和每股收益”部分。 2 有关我们的绩效目标的更多信息，请参阅我们 2022 年年度报告中的“目标、愿景和资本指导”部分。 3 基于截至 2020 年 1 月 1 日的瑞士系统相关银行框架。有关更多信息，请参阅本报告的“资本管理”部分。 4 披露的比率代表所列季度的季度平均值，并基于 2023 年第一季度的 64 个数据点、2022 年第四季度的 63 个数据点和 2022 年第一季度的 64 个数据点的平均值计算得出。有关更多信息，请参阅本报告的“流动性和资金管理”部分。 5 包括全球财富管理、资产管理和个人及企业银行业务的投资资产。有关详细信息，请参阅我们 2022 年年度报告“合并财务报表”部分中的“注释 31 投资资产和净新资金”。
利用数据和人工智能提高入学率和保留率
格林说，这正是人工智能可以大显身手的环境，因为人工智能背后的计算能力可以处理每个学生的数百个数据点，甚至数百万个数据点。例如，人工智能可以用来帮助发现申请审核中隐藏的偏见。人工智能可以不断从成功和错误中学习，因为它可以预测哪些潜在学生会申请，哪些被录取的申请者会入学，哪些被录取的学生会毕业。当人工智能处理数据的细节时，工作人员可以专注于更具战略性的高层次工作。人工智能还可以通过提高招生过程中的个性化来改善学生体验，使大学能够发送更有针对性、更及时的信息来吸引潜在学生。
