XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System数据集合
NSB-05-40，长寿命数字数据集合
本报告中使用的“数据”一词是指可以以数字形式存储的任何信息，包括文本、数字、图像、视频或电影、音频、软件、算法、方程式、动画、模型、模拟等。此类数据可以通过观察、计算或实验等各种方式生成。此处使用的“集合”一词不仅指存储的数据，还指保留数据访问权限所需的基础设施、组织和个人。本报告关注的数字集合仅限于可通过互联网等电子方式访问的集合。本报告采用了开放档案信息系统 (OAIS) 标准中提供的“长寿”定义，即一段足够长的时间来关注技术变化的影响。
![《电子通信和交易法》[2002 年第 25 号]](/simg/g:\will\search\icon\source\8\84c7596aa255427316c6a1a8ab83fc517c2862a0.webp)
《电子通信和交易法》[2002 年第 25 号]
1.1988 年第 71 条）；“关键数据”是指部长根据第 53 条宣布对保护共和国国家安全或公民经济和社会福祉具有重要意义的数据；“关键数据库”是指可以访问、复制或提取的电子形式的关键数据集合；“关键数据库管理员”是指负责管理和控制关键数据库的人员；
RNZ 人工智能原则
应被视为未经验证的源材料，需要由人进行审查和确认。如果有任何疑问。AI 模型正在从过去的数据中学习 - 它们可能没有完全更新。它们还可以编造东西 - 这通常被称为幻觉 - 因此，与以往一样，我们可能考虑使用的任何东西，无论是报告摘要、建议标题还是数据集合 - 都需要仔细验证。• 如果将 AI 用作故事的主题（例如，创建的图像），则应该明确
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人工智能（AI）在教育中的应用
三大关键技术发展支撑着数据驱动型人工智能的最新进展。首先，在过去 15 年中，社交媒体、互联网使用和智能手机的迅速扩张产生了大量数据、文本、语音和图像。其次，数据驱动型人工智能使用非常简单的计算，这些计算可以使用最初为计算机游戏中的图形处理而开发的硬件来完成。利用这些专门的处理器架构，可以以低成本实现非常高的计算能力，用于开发和训练数据驱动型人工智能模型所需的处理类型。第三，互联网使得低成本大规模分配人类工作成为可能。数据驱动型人工智能的许多进步都基于已由人类处理和标记的数据集合。
原始发表论文的引用（记录版本）：Luoni, F., Horst, F., Reidel, C. et al (2021). 总核反应截面数据
摘要 真实的核反应截面模型是可靠的重离子传输程序的重要组成部分。此类程序用于载人航天探索任务的风险评估以及离子束治疗剂量计算和治疗计划。因此，在本研究中，GSI-ESA-NASA 合作生成了总核反应截面数据集合。该数据库包括实验测量的总核-核反应截面。Tripathi、Kox、Shen、Kox-Shen 和 Hybrid-Kurotama 模型与收集的数据进行了系统比较。给出了有关模型实施的详细信息。指出了文献中的空白，并考虑了哪些模型最适合与太空辐射防护和重离子治疗最相关的系统的现有数据。
论文的生物学家计划和执行定量生物成像实验指南
这项研究的目的是检查项目管理咨询行业的组织项目管理及其在合同招标时为企业提供任何竞争优势。，我们从专业澳大利亚项目管理协会的成员和前成员收集了150个回复，以检查和了解项目管理成熟度对工具和组织的任何潜在影响。使用统计软件SPSS用于分析以5％的置信区间（Alpha）的数据集合。这项研究的结果表明，如项目经理所指出的那样，组织项目管理成熟度对竞争优势有影响（p <.0001; 99.99％; H 0 - 拒绝）。该研究还表明，对组织项目管理的竞争优势的感知基于到达的成熟度。还表明，由于其他各种能力，尤其是诸如客户关系，利益相关者管理，沟通技巧和客户参与模式之类的软技能，组织正在赢得合同/工作。