XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System提要
客户成功故事，使PLM，ERP和MES Systems之间无缝集成
Technossus还开发了ERP系统和MES系统之间的双向数据集成，从而可以维护产品零件项目Masters和Manufacting Boms，并最新制造BOMS，以及每个工程更改的更新配置更改。集成提供了在商店地板运营与材料需求计划之间的协作渠道，并支持生产订单和库存交易集成。基于MES活动到ERP系统的Shoploor资源使用信息的提要允许对资源进行更准确的计划和财务成本的推导。
中国禁止出口稀土技术
现在，全球研究人员可以访问该数据集，从而支持基因组学研究和个性化医学方面的进步。IBDC门户促进了对遗传数据的无缝访问。提要方案：饲料确保在生物技术辅导（通过数据交换来促进研究和创新）指南下的高质量基因组数据的道德，透明和安全共享。GenomeIndia项目：强调由生物技术部（DBT）领导的基因组印度项目（GIP）的重要性，该计划创建了印度遗传多样性的全面数据库。
东南亚的跨界CCS发展
东南亚的跨界CCS开发：在Sita Rahmani和Sung Jinseok提要跨界碳捕获和储存（CCS）方面，已提升为有前途的方法，以帮助实现多个不同国家多个高级行业的脱碳化目标。部署跨境CCS的区域合作在欧洲取得了进展，而东南亚才始于双边合作。除了跨界计划之外，建立单个CCS设施还有各种挑战，这迫使基础设施发展的复杂性与多个司法管辖区相关。本政策摘要强调了各州政府和工业利益相关者在应对跨界CC挑战的必要性。
数据见解，谱系和空间域意识的自动化
可用于空间操作中心的数据的数量和质量对于操作员的理解至关重要。商业空间情境意识（SSA）数据提供商，高级传感器和扩展通用数据存储库的数量越来越多，增加了传统系统最初设计的SSA数据源和类型的源数和类型。决策者需要快速了解太空域意识（SDA）数据提要（SBM）系统（SBM）系统的谱系，然后才能充满信心地响应太空域中的活动。此外，其他信息来源并不总是确保用户及时可用数据。人类手动理解SDA数据的谱系通常是不可行的，因为缺乏可追溯性和信息量太大而无法解释。
计算机视觉正在成为教育的加速器
安全和保障是所有教育机构的关键要求。当今计算机视觉的最常见用途之一是监视场所，其中包括建筑物的周长和内部。该数据可用于简化生物识别访问控制系统或自动化事件控制以保护乘员并拒绝未经授权的人进入。AI和机器学习分析，对视频流，静止的照片和音频提要有助于安全人员具有实时情境意识，例如寻找失踪人员和确定不应该在特定位置的人，并提供预测占用率，并提供预测占用率，以确保空间在容量限制下保持符合消防代码和社交距离的措施。
市场上的市场•迈克尔·塞姆巴尔（Michael Cembalest）-J.P。Morgan
•今年，在Moodyv。NetchoiceLLC中，最高法院裁定，社交媒体或互联网公司使用算法自动优先或以其他方式策划的内容来反映第三方发布的内容反映了该公司的社论判断和构成“表达活动”，这受到了第一届一整天的预定。换句话说，即使内容最初是由第三方创建和上传的，您的Tiktok，Twitter或LinkedIn提要也构成了公司自己的演讲。因此……法院实质上得出结论，社交媒体公司有权根据他们希望的任何政治，社会或经济标准来提高或淡化帖子。该决定暗示最近在得克萨斯州通过的法律可能违宪，并将案件还给了下德克萨斯州下部法院
社交媒体算法的比较分析-IJRPR
社交媒体平台改变了个人在当前数字时代的沟通，共享信息和与材料互动的方式。社交媒体平台现在已成为日常生活的重要方面，从政治话语到人际关系，由于其广泛使用而影响了一切。这些平台的复杂算法是其核心，它们对用户看到和与之互动的材料产生了重大影响。社交媒体算法是为了提供个性化的，相关的信息来检查用户互动，行为和兴趣的复杂程序。个人选择。有关用户体验的所有内容都是由这些算法管理的，包括在提要中显示帖子的序列以及有关新链接或用户生成的材料的建议。
数据驱动的交易策略学习
数据驱动的交易策略涉及利用定量分析和统计模型来为金融市场的决策提供信息。通过利用广泛的数据集和高级算法，交易者旨在识别模式，趋势和相关性，以开发预测价格变动，优化投资组合分配以及管理风险的预测模型。关键组件包括数据收集，功能工程，模型开发和背景测试，以及历史市场数据至关重要的培训和验证模型。实时数据提要可以持续改进和适应不断变化的市场动态。成功取决于快速，准确地处理大量数据以及基础算法的鲁棒性，从而通过从动态财务景观中提取可行的见解来为交易者提供竞争优势。但是，重要的是要认识到，由于市场条件的潜在转变，对新信息和市场趋势的适应性对于持续疗效至关重要。
使用OpenCV，MediaPipe
---------------------------------------------------------------------***--------------------------------------------------------------------- Abstract - Hand gesture recognition offers a natural, touchless method for controlling digital devices, enhancing accessibility and user experience.该项目使用Python，OpenCV和MediaPipe实现虚拟鼠标，通过实时视频提要跟踪手动运动，从而实现了移动，点击和屏幕截图（例如移动，点击和屏幕截图）。利用MediaPipe的预训练的手工标志性模型，该系统确保了准确的手势检测，可为机动性有限或触摸限制环境的用户提供响应式，无提交互。使用虚拟和增强现实，游戏和遥控器中的应用程序，该项目突出了计算机视觉和机器学习的潜力，以提供高效的，无创的人类计算机接口。