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World File Search System日新月异
技术发展日新月异。我们行动更快。
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人工智能/机器学习 (AI/ML) 工作组
GMLP 汇集了对开发支持 ML 的医疗设备 (MLMD) 至关重要的高级基本原则。这些 MLMD 具有独特的考虑因素，至少可以部分解决这些问题，方法是在整个产品生命周期内实施 GMLP。人工智能/机器学习领域的技术进步日新月异，再加上来自医疗设备以外领域（例如制药、软件工程和数据科学）的制造商的涌入，使得在 GMLP 主题上快速达成共识成为降低产品和开发风险并防止监管分歧的重要优先事项。
新形势下中国新消费经济发展展望——兼论新冠肺炎疫情影响
作为全球最具潜力的消费市场，由新需求、新供给、新领域、新技术构成的中国新消费经济充满活力。近年来，受经济社会发展、消费观念不断更新的影响，随着互联网领域技术的飞速发展，医疗、教育、娱乐、旅游等新消费经济日新月异。此外，在新冠肺炎疫情的影响下，“无接触配送”在网上购物、外卖、在线问诊等行业持续走红。结合疫情影响，本文对中国新消费经济的发展以及面临的机遇和挑战进行了深入分析。
通过社区建设促进航空航天业务的新产业创造和创新三井不动产将在国立卫生研究院扩大航空航天业务中心
随着国际太空竞赛愈演愈烈，各国大力推进宇宙探索，航天领域的技术进步日新月异，日本迫切需要创新并提升航天领域的技术水平。 JAXA 内部设立了宇宙战略基金（总额约 1 万亿日元），历时 10 年，将支持民间企业、大学等在航天领域进行尖端技术的开发、技术验证及商业化。 内阁府资料 ： https://www8.cao.go.jp/space/comittee/dai108/siryou3.pdf ■ 关于三井不动产集团对可持续发展目标的贡献 https://www.mitsuifudosan.co.jp/english/esg_csr/
100 Mile 的经济
自 20 世纪 40 年代以来，100 Mile 一直是南卡里布地区林业蓬勃发展的关键地区。林业发展日新月异，但该社区拥有一片社区森林、多片林地和全球知名的原木住宅建筑公司，这些公司以优质住宅而闻名。该社区还拥有完善的服务业、供应链和熟练的劳动力，他们在木制品制造方面经验丰富，为该行业提供支持。不列颠哥伦比亚省自然资源区办事处就位于此地，为南卡里布服务，管理着约 124 万公顷林地。
公司治理中的人工智能（AI）
在技术日新月异的世界中，人工智能在公司治理和合规框架中的应用正在改变全球商业运营的面貌。印度凭借其快速发展的技术环境和新的监管举措，引领了这一潮流。本文探讨了人工智能在公司治理中的现状、其对合规的影响以及影响印度人工智能未来的监管发展。本文从法律考虑到实际应用，深入探讨了人工智能如何改变决策过程，同时强调了合乎道德的人工智能实施和监管等效性的重要性，并为面临自身合规和监管挑战的公司提供了相关视角。
项目管理在某指挥系统开发中的应用
社会各领域的技术进步日新月异，导致了新型、现代化、杀伤力更大、精确度更高的武器和军事装备的发展。战斗和其他行动的开展速度影响着作战区机动部队速度的提高。因此，现代指挥和控制系统指挥部需要处理和传输大量数据，时间因素越来越不能适应。因此，根据及时、可靠和准确的数据和信息对其活动做出决策的一方将处于优势地位。及时准确的信息可以节省物力资源，并合理地调动人员。因此，为了满足安全部队的需求，有必要开发一个指挥信息系统 (CIS)，该系统将监测指挥和控制系统的现代趋势。
积极的人工智能：设计与幸福感相符的人工智能所面临的关键挑战
人工智能 (AI) 是一把双刃剑：一方面，人工智能有望带来巨大进步，造福人类；另一方面，人工智能也带来了巨大的（甚至是生存性的）风险。随着人工智能日新月异的发展，许多人越来越担心人工智能对他们生活的影响。为了确保人工智能取得有益的进步，一些研究人员提出将“福祉”作为管理人工智能的主要目标。本文探讨了为福祉而设计人工智能的关键挑战。我们将这些挑战归类为以下问题：根据具体情况建模福祉、根据具体情况评估福祉、设计干预措施以改善福祉以及长期保持人工智能与福祉的一致性。这些挑战的确定为努力确保人工智能发展与人类福祉保持一致提供了空间。
2030 年战略计划
在这个新技术解决方案日新月异的时代，我们可以帮助小企业打开出口市场，提供健康解决方案，控制我们的家庭，我们需要以不同的方式工作。目前尚不存在的新工作将会出现。虽然人工智能可能会取代流程角色，但创造力、协作、人类理解和沟通技能将与学习、适应和提升技能的意愿一起变得更加重要。为了满足这一不断变化的需求，SERC 将在教育、商业、中央和地方政府之间建立创新的解决问题的伙伴关系，并将基于项目的学习和横向技能的发展作为我们教学实践的核心。
评论文章通过人工智能方法实现定向能量沉积
增材制造 (AM) 的发展日新月异，取代了传统的制造方法。此外，人工智能和机器学习的应用也不断增加，以进一步应用和发展。本综述广泛跟踪了定向能量沉积 (DED) 工艺的所有研究工作和当代进展迹象。还详细分析了该工艺中使用的所有类型的 DED 系统、进料、能源和保护气体。已经严格审查了在 DED 工艺中实施人工智能 (AI) 以减少工艺对人的依赖并控制复杂方面的方法。各种 AI 技术（如神经网络、梯度增强决策树、支持向量机和高斯过程技术）都可以实现预期目标。在 DED 工艺中实施的这些模型已经过训练，可用于高精度产品和卓越质量监控。