XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System数据驱动
位于...大学的数据驱动决策 (D3) 小组
主题：公司在其网上商店中提供与其供应链和物流网络相关的大量数据。举几个例子：Zara 披露了其网上商店中列出的 70,000 多种产品的价格、可用性信息和原产国；除了价格和折扣之外，宜家还发布了其实体店和网上商店中所有产品可用性的详细信息。我们一直在非常细致地收集多个行业领导者的大量在线数据。基于这些数据，我们可以对这些公司的供应链进行逆向工程，并深入了解他们的运营政策。基于人工智能的大数据分析和 GenAI（大型语言模型）的最新发展为我们提供了新的机会和工具，让我们能够洞察供应链实践的优劣。我们研究的目的是提出管理建议，为个人决策者和供应链管理社区提供实质性价值。我们的初步分析产生了许多令人兴奋的结果和极具前景的研究途径，我们现在希望将其转化为一个连贯的多年研究议程。候选人：我们正在寻找积极主动、技术精湛的人才来支持我们在这个新颖且极具创新性的领域的研究工作。候选人应具有非常强大的管理/经济学背景（最好是供应链管理），并对数据驱动分析充满热情。他们应该表现出出色的学术能力。拥有一个或多个相关研究领域的硕士学位是先决条件。环境：我们提供极具吸引力且灵活的工作和研究环境：您将成为一个雄心勃勃、具有创业精神的团队的一员，该团队由年轻而积极主动的研究人员组成，他们具有不同的学术背景和方法技能（例如，商业、经济学、数据科学和机器学习），并且在供应链管理方面拥有出色的专业知识。您将获得出色的支持和监督；您将在领先的科学期刊上开发研究成果和出版物，这些成果和出版物将计入您的博士论文，并且您将有机会参加国际夏季/冬季学校、参加国际会议，并在我们合作的其他国际机构度过时光。理想情况下，您将在三年内完成您的论文。
增强数据驱动的城市洪水的普遍性...
基于抽象的层激光添加剂制造技术在制造具有复杂形状的金属复合材料方面具有巨大的多功能性和灵活性。有兴趣产生具有高级特征的新的多物质材料的兴趣超过了可用的方法，这些方法可提供对散装材料形成的见解，进而可以实现过程和材料优化。虽然一些高级操作研究可以在已建立的金属层中进行高度局部观察，但大部分材料中固有的固有热处理的影响通常超出了操作的表征。在这里，我们通过高级Operando Neutron成像接近该政权，该成像利用中子光束线上定制设计的激光粉末融合设备。Operando偏振对比中子成像实验在建筑物厘米的标本中进行，具有不同的粉末预混合组成为316L和CUCRZR。这些全场上分辨的测量结果揭示了在整个样品和加工时间中铁磁相和温度的定量演化。
应用程序\＆amp \;数据驱动分析在足球运动员估值中的含义
摘要。本文旨在探讨数据驱动分析在评估足球运动员中的不同应用和含义。目的是从有关数据驱动分析在足球运动员估值中使用的发表论文中提取关键主题，从而在数据驱动分析的背景下对当前实践，应用和未来对玩家估值的影响提供见解。采用系统文献综述来研究数据驱动分析对足球运动员估值在转会市场中的影响。本研究确定了足球分析中的关键主题，包括市场价值估计，数据分析和机器学习，AI在体育业务中的作用，足球管理中的战略分析以及足球分析中的挑战和未来方向。这些发现有助于提高足球分析知识，为有兴趣优化足球行业的球员评估过程和决策的研究人员，从业者和利益相关者提供见解。
2.1 通过人工智能和数据驱动的商业模式创新，实现可持续转型
人工智能（尤其是生成式人工智能）、物联网和大数据的快速发展有可能塑造可持续转型，并使企业能够重新设计其可持续发展的商业模式，其中数据是可持续商业活动的关键资源（Loureiro 等人，2021 年）。在这些人工智能和数据驱动的商业模式中，数据概述了价值创造和价值获取的范围、规模、速度和来源（Sjödin 等人，2020 年）。一个实际的例子是预计会出现自动驾驶、联网、共享的电动汽车 (ACES)。它们有可能为更可持续的交通开辟新的机会（例如，提高车辆利用率，减少污染），以及通过允许无缝更改交通方式（汽车、公共汽车、自行车、步行）实现更定制化的出行方式，从而可能实现低排放城市地区。此类人工智能和数据驱动的解决方案和商业模式不仅具有经济驱动的潜力，而且采用率不断提高，还显示出对社会和环境做出贡献的潜力（Bohnsak 等人，2022 年，Schneider，2019 年）。
NAVSIM：数据驱动的非反应性自动驾驶汽车模拟和基准测试
摘要：基于基于视觉的驾驶政策具有挑战性。一方面，带有实际数据的开环评估很容易，但是这些结果并不能反映闭环性能。在另一个闭环评估中是可以在模拟中进行的，但是由于其巨大的计算需求，很难扩展。此外，当今可用的模拟器显示出对真实数据的较大域间隙。这导致无法从端到端自动驾驶的迅速发展的研究体系中得出明确的结论。在本文中，我们提出了NAVSIM，这是这些评估范式之间的中间立场，在该范式中，我们将大型数据集与非反应模拟器结合使用来启用大型现实基准测试。具体来说，我们通过展开鸟类的眼睛视图抽象来收集基于模拟的指标，例如进度和碰撞的时间，以进行简短的模拟视野。我们的仿真无反应，即，评估的政策和环境不会相互影响。正如我们从经验上证明的那样，这种去耦允许开环计算，同时比传统的位移误差更好地与闭环评估保持一致。NAVSIM可以在一系列具有挑战性的情况下基准驾驶政策，从而产生一些新的见解。我们观察到具有中等计算要求（例如接送器）的简单方法可以匹配最近大规模的端到端驱动体系结构，例如UniaD。我们的框架可能会通过新的数据集，数据策略和指标来扩展，并将不断维护。我们的代码可在https://github.com/autonomousousvision/navsim上找到。
严重精神疾病中异常激活的模式对基于任务的fMRI研究的转诊性数据驱动的荟萃分析
背景。研究表明，严重的精神疾病（SMD），例如精神分裂症，重度抑郁症和躁郁症，与大脑活动的常见改变有关，尽管降低了损害水平。但是，研究发现之间的差异可能是由于小样本量和使用不同功能性磁共振成像（fMRI）任务的使用。为了解决这些问题，通过数据驱动的荟萃分析方法旨在识别跨任务的均质大脑共同活性模式，以更好地表征这些疾病之间的常见和独特的变化。方法。进行了分层聚类分析，以识别报告类似神经成像结果的研究组，与任务类型和精神病学诊断无关。然后在每个研究组中进行了传统的荟萃分析（激活可能性估计），以提取其异常激活图。结果。总共针对762个FMRI研究对比，包括13个991例SMD患者。层次聚类分析确定了5组研究（荟萃分析分组； MAG），其特征是SMD的不同异常激活模式：（1）情绪处理； （2）认知处理； （3）电动机过程，（4）奖励处理和（5）视觉处理。虽然MAG1通常受到通常受损的损害，但MAG2在精神分裂症中受到了更大的损害，而MAG3和MAG5则发现疾病之间没有差异。结论。本研究强调了同时研究SMD而不是独立研究的重要性。mag4表现出诊断差异最强的差异，尤其是在纹状体，后扣带回皮层和腹侧前额叶皮层。SMD主要由脑网络中的常见缺陷来表征，尽管疾病之间的差异也存在。
NAVSIM：数据驱动的非反应性自动驾驶汽车模拟和基准测试
基于视觉的驾驶政策基于基准测试是具有挑战性的。一方面，带有实际数据的开环评估很容易，但是这些结果并不能反映闭环性能。在另一个闭环评估中是可以在模拟中进行的，但是由于其巨大的计算需求，很难扩展。此外，当今可用的模拟器显示出对真实数据的较大域间隙。这导致无法从端到端自动驾驶的迅速发展的研究体系中得出明确的结论。在本文中，我们提出了NAVSIM，这是这些评估范式之间的中间立场，在该范式中，我们将大型数据集与非反应模拟器结合使用来启用大型现实基准测试。具体来说，我们通过展开鸟类的眼睛视图抽象来收集基于模拟的指标，例如进度和碰撞的时间，以进行简短的模拟视野。我们的仿真无反应，即，评估的政策和环境不会相互影响。正如我们从经验上证明的那样，这种去耦允许开环计算，同时比传统的位移误差更好地与闭环评估保持一致。NAVSIM启用了在CVPR 2024举行的一项新比赛，其中143支球队提交了463个参赛作品，从而产生了一些新的见解。在一系列具有挑战性的情况下，我们观察到具有适度计算要求（例如接送器）的简单方法可以匹配最近的大型端到端驱动体系结构，例如UniaD。我们的代码可在https://github.com/autonomousousvision/navsim上找到。我们的模块化框架可能会通过新的数据集，数据策略和指标来扩展，并将不断维护以承受未来的挑战。
数据驱动的高温超导性设计
框架，框架稳定性的分类和t c的估计。在步骤1中，我们从沸石数据库中收集了所有框架，并通过我们的杂质筛选程序确定了合适的围墙框架。然后通过笼子中的金属元素插入剩余的杂质框架，然后在300 GPA处进行高通量计算。在步骤2中，通过动力学稳定性对优化的结构进行了分类，并用于训练分类模型。在步骤3中，我们将动态稳定结构的T C值计算为模型目标，并将其电子和结构特性作为T C预测模型的输入特征。工作流程完成后，我们使用生成的数据和以前的研究中使用结构来测试我们的策略。可以将工作流程的结果添加到训练集中，以进一步完善分类和估计模型。
vinothelt@gmail.com 摘要 人工智能或 AI 现在是教育领域越来越重要的因素，特别是在高等教育专业人员的发展中。这是因为基于 AI 的工具现在正在帮助教育工作者提出具有个性化学习体验和实时反馈的新教学策略。借助这些工具，教师可以调整他们的方法来满足学生的不同需求，同时也支持他们自己的专业成长。人工智能可以自动执行评分和管理等日常任务，让教育工作者有更多时间专注于与学生互动和改进教学。本文认为，虽然人工智能带来了挑战，但它带来专业发展和重塑教育行业的潜力使其成为高等教育的重要工具。本文将探讨人工智能在高等教育中带来的机遇和挑战，并讨论其支持教育者全面发展的潜力。通过对人工智能的一些了解和优化，机构可以在这个竞争激烈的世界中保持领先地位，教育工作者可以提供优质的教育。从高等教育机构的专业人士和教师中收集了 219 个样本。确定基于人工智能的学习在高等教育专业人员全面发展中的作用的因素包括个性化学习体验、数据驱动的洞察力、决策预测分析和协作学习平台。关键词：人工智能、教育、高等教育、全面发展、个性化学习、技术简介人工智能 (AI) 已成为许多领域越来越重要的工具，教育也不例外。随着教育系统根据周围的进步而变化，基于人工智能的学习为支持教育工作者的专业发展提供了机会。高等教育专业人士，包括教职员工和
vinothelt@gmail.com 摘要 人工智能或 AI 现在是教育领域越来越重要的因素，特别是在高等教育专业人员的发展中。这是因为基于 AI 的工具现在正在帮助教育工作者提出具有个性化学习体验和实时反馈的新教学策略。借助这些工具，教师可以调整他们的方法来满足学生的不同需求，同时也支持他们自己的专业成长。人工智能可以自动执行评分和管理等日常任务，让教育工作者有更多时间专注于与学生互动和改进教学。本文认为，虽然人工智能带来了挑战，但它带来专业发展和重塑教育行业的潜力使其成为高等教育的重要工具。本文将探讨人工智能在高等教育中带来的机遇和挑战，并讨论其支持教育者全面发展的潜力。通过对人工智能的一些了解和优化，机构可以在这个竞争激烈的世界中保持领先地位，教育工作者可以提供优质的教育。从高等教育机构的专业人士和教师中收集了 219 个样本。确定基于人工智能的学习在高等教育专业人员全面发展中的作用的因素包括个性化学习体验、数据驱动的洞察力、决策预测分析和协作学习平台。关键词：人工智能、教育、高等教育、全面发展、个性化学习、技术简介人工智能 (AI) 已成为许多领域越来越重要的工具，教育也不例外。随着教育系统根据周围的进步而变化，基于人工智能的学习为支持教育工作者的专业发展提供了机会。高等教育专业人士，包括教职员工和