XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System数据驱动
基于多源数据驱动
随着间歇性可再生能源（例如风能和太阳能）的大规模增长和网格连接，可再生能源降低速度和系统备份功能提高的问题已经变得越来越突出。为了解决高比例可再生能源科学消耗和能量系统的稳定运行的问题。我们提出了一种基于数据驱动的多区域电源系统的灵活且经济的调度方法。对于多区域电力系统的经济派遣问题，建立了数学计算模型，以满足单位输出，系统功率平衡，单位坡道速率和阀点效应的限制，并考虑将多区域功率负载的成本最小化。基于数据驱动的，本文采用了改进的水果优化算法来快速找到全球最佳解决方案。通过IEEE6仿真测试系统进行计算，结果验证了所提出的算法的可行性。考虑到获得的溶液的质量，比较了改进的水果优化算法并与其他算法进行了分析。结果显示了拟议算法在解决实际电力系统中多区域经济派遣问题方面的有效性和优势。
气候的数据驱动建模
项目详细信息：平流层气溶胶是气候系统最重要的强迫之一，通常通过太阳辐射的散射和吸收来导致地球的全球尺度表面冷却。大型火山喷发一直是平流层气溶胶层的主要贡献者，计算廉价的数值模型可用于预测来自火山硫等先例的排放中的气溶胶光学特性和气候强迫。这样的模型对于提供气候模型所需的输入至关重要，并了解平流层气溶胶的过去和未来气候影响。但是，现有模型并不能很好地捕获火山喷发幅度，纬度和羽高度如何调节气溶胶光学特性。此外，持续的气候变化可能会大大改变平流层气溶胶的来源。越来越强烈的野生火力是由快速变暖的推动力，现在通常会产生足够高的羽毛，足以将气溶胶注入平流层。不受控制的气候变化的观点也加强了关于研究和潜在部署平流层气溶胶注入地球工程的争论，以积极冷却我们的星球。
数据驱动轨迹不确定性...
高效的轨迹预测工具将成为未来基于轨迹的运营 (TBO) 的关键功能。除了控制器操作之外，爬升飞行中的不确定性是飞行轨迹预测误差的主要组成部分。由于运营问题，飞机起飞重量和爬升速度意图（定义爬升曲线的关键性能参数）并不完全适用于基于回合的轨迹预测基础设施。在空中交通流量管理范围内，扇区进入和退出时间（包括爬升结束和下降开始的时间）是需求容量平衡过程的主要输入。在这项工作中，我们专注于爬升轨迹的不确定性，以量化和分析它们对爬升到巡航高度的时间的影响。我们通过飞机飞行记录数据集（即QAR）使用了模型驱动的数据统计方法。分析结果为飞机起飞重量和速度意图生成了概率定义。获得了这些爬升参数与飞行距离之间的回归，以减少战略层面的不确定性。此外，通过自适应不确定性减少来降低爬升不确定性也在飞行战术层面得到证明。通过模拟，说明了降低飞机质量不确定性对爬升时间的影响。关键词：空中交通管理、轨迹预测、不确定性量化、BADA 缩写
数据驱动时代的智能
纯粹的规模（数量和速度）以及日益增加的数据复杂性（多样性和准确性）。情报部门面临的挑战是获取、管理、关联、融合和分析跨机构以及与盟友和合作伙伴之间日益增加的数据。根据我们的经验，情报部门的数据以太多不同的格式生成，在太多不相连或无法访问的系统中生成，没有标准化的结构，也没有总体商定的本体。这种情况可能会导致收集浪费、缺乏及时性、错过指示和警告以及缺乏决策相关性。结果是无法在情报周期的早期和尽可能接近收集点的地方融合数据以创建多源情报。分析师面临的任务太难、太繁琐，需要清除的障碍太多，无法及时向决策者和作战人员提供相关的分析判断或可操作的情报。应通过以下方式应对这些挑战：• 采用可以解析数据、从数据中学习并做出响应的机器学习算法；• 鼓励情报专业人员发挥创造力和深入思考；• 设计允许人机贸易技术蓬勃发展的政策、信息技术 (IT)、敏捷采购和安全环境。
创新 数据驱动 - Luxinnovation
卢森堡因其高度数字化和创新的经济而被视为数字先行者，其目标是成为世界上最先进的数据经济体之一。政府为实现可信和可持续经济而制定的数据驱动创新战略及其人工智能战略为实现这一目标制定了明确的框架。其目的不仅是提供一个可以测试和应用新技术的环境，而且还要提供一个环境，让各种数字业务能够在更广泛的欧洲和全球市场中繁荣发展和扩张。大数据提供了完整的实时信息，可以帮助决策者和企业做出更好的决策，前提是实施正确的数据治理来保证隐私、个人自由和知识产权的保护。
AI和大数据驱动供应链
大数据分析有能力通过分析大量数据来减少决策对人类直觉的依赖。自动学习使复杂的模型可以直接在数据上进行培训，并在此过程中学习基础。这使模型能够随着时间的流逝而自己学习，从而达到了随着收集更多数据的收集而提高的准确性水平。根据Gartner的说法，到2023年，自动学习和IA方法将是全球25％的供应链技术解决方案的关键组成部分。企业处于这些趋势的最前沿，采取了一种全新的思维方式，以最大程度地提高其投资回报。但是，为什么世界上有这么多其他业务没有经历如此成功？
AI和大数据驱动供应链
本白皮书回顾了大数据和AI在供应链管理各个部门中的应用。目的是简明但完整地说明涉及的技术，技术和与实施有关的潜力和挑战。我们在白皮书的第一个版本中的目标是为OCP集团的活动综合学习广泛的相关行业。因此，我们将从供应链的上下文中引入大数据开始。然后，我们将揭露将传统系统进行测试的瓶颈，并介绍如何通过基于数据的过程解决它们，并专注于SCOR（运营研究供应链）。然后，我们将回顾所使用的不同类型的分析方法，并将揭示与实施相关的优势和挑战。最后，我们将通过提出要成功采用的具体挑战来分享供应链中大数据和AI分析的路线图。
人工智能与高性能数据驱动医疗。
摘要 数据（无论是结构化数据还是非结构化数据）的数量从四面八方涌来，随着 iCloud 作为大数据 (BD) 存储平台的扩展，我们别无选择，只能求助于集成了机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 子系统的人工智能 (AI) 系统。人工智能在医疗保健领域的兴起是我们近期和长期不可避免的事件。我们绝对需要人工智能，以便能够毫无疑问地在战术和战略上处理这些 BD。关键词：医疗保健、现代生活、人工智能、机器学习、深度学习、心脏病发作和中风、数据分析和预测、通用分离值 (CSV) 数据简介：在过去十年左右的时间里，人工智能 (AI) 已被人类所熟知，并且与当今的创新技术方法（例如机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 作为 AI 的集成子系统）相结合，为我们日常生活带来了极大的增强。人工智能 (AI) 在医疗保健应用中的兴起是不可避免的，大数据和机器学习以及随之而来的深度学习 (DL)（即参见图 1）等充分条件正在影响我们现代生活的大多数方面，从娱乐、商业、银行业、体育、网络安全、可再生和不可再生能源以及医疗保健。
设备分类的数据驱动方法
标准化分类法使资产密集型工业组织能够系统地衡量和跟踪资产层次结构中不同级别的资产效率和性能。拥有结构良好的分类法还允许公司利用新兴的数据驱动技术，例如预测和健康管理 (PHM)，通过直接将资产映射到特定于设备共性的分析内容，例如故障模式。然而，维护管理系统中设备分类法和编码结构的复杂性和使用对于不同的组织来说差别很大。本文介绍了一种数据驱动的方法，用于从维护管理系统中的设备记录中识别设备分类法。该方法将基于机器学习和基于规则的方法结合到混合的人机回路工作流程中，从而能够快速一致地将设备映射到标准分类法中。通过一个案例研究来展示所提出的方法在设备分类分类方面的性能和挑战。