XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System昂贵
人工智能不必太复杂或昂贵
需要 AI 进行学习。这就需要关注涵盖重要案例并始终标记的数据，以便 AI 可以从这些数据中学习它应该做什么。换句话说，创建这些有价值的 AI 系统的关键是我们需要能够使用数据而不是代码编程的团队。为什么在技术领域之外采用 AI 如此困难 为什么 AI 没有在消费者互联网公司之外广泛使用？其他行业采用 AI 面临的最大挑战包括： 1.数据集小。在拥有大量用户的消费者互联网公司中，工程师拥有数百万个数据点，他们的 AI 可以从中学习。但在其他行业，数据集大小要小得多。例如，您能否构建一个 AI 系统，在仅查看 50 个示例后就学会检测有缺陷的汽车部件？或者从 100 个诊断中学习后检测出罕见疾病？当只有 50 个数据点时，为 5000 万个数据点构建的技术不起作用。2.定制成本。消费者互联网公司雇用数十或数百名熟练的工程师来构建和维护创造巨大价值的单片 AI 系统——例如，每年产生超过 10 亿美元收入的在线广告系统。但在其他行业，有许多 100 万至 500 万美元的项目，每个项目都需要定制的 AI 系统。例如，每个生产不同类型产品的工厂可能需要定制的检查系统，每家医院都有自己的健康记录编码方式，可能需要自己的 AI 来处理其患者数据。这些数十万个项目的总价值是巨大的；但单个项目的经济效益可能不支持雇用一个大型、专门的人工智能团队来构建和维护它。人工智能人才的持续短缺加剧了这个问题，进一步推高了这些成本。3.概念验证与生产之间的差距。即使人工智能系统在实验室中工作，也需要大量的工程来部署
人工智能不必太复杂或昂贵
需要AI进行学习。这就需要关注涵盖重要案例且带有一致标签的数据，以便AI可以从这些数据中学习它应该做什么。换句话说，创建这些有价值的AI系统的关键在于我们需要能够使用数据而不是代码编程的团队。 为什么在科技领域之外采用AI如此困难 为什么AI没有在消费互联网公司之外得到广泛应用？ 其他行业采用AI面临的最大挑战包括： 1.数据集小。在拥有大量用户的消费互联网公司中，工程师拥有数百万个数据点，他们的AI可以从中学习。但在其他行业，数据集大小要小得多。例如，你能否构建一个AI系统，在仅查看50个示例后学会检测有缺陷的汽车部件？或者在仅从100个诊断中学习后检测出罕见疾病？当你只有50个数据点时，为5000万个数据点构建的技术不起作用。 2.定制成本。消费互联网公司雇佣数十或数百名技术熟练的工程师来构建和维护创造巨大价值的庞大的人工智能系统——比如，一个每年创造超过 10 亿美元收入的在线广告系统。但在其他行业，有许多价值 100 万至 500 万美元的项目，每个项目都需要一个定制的人工智能系统。例如，每家生产不同类型产品的工厂可能需要一个定制的检查系统，每家医院都有自己的健康记录编码方式，可能需要自己的人工智能来处理患者数据。这些数十万个项目的总价值是巨大的；但单个项目的经济效益可能不支持雇用一个大型的、专门的人工智能团队来构建和维护它。人工智能人才的持续短缺加剧了这个问题，这进一步推高了这些成本。3. 概念验证与生产之间的差距。即使人工智能系统在实验室中工作，也需要大量的工程来部署
CDB森林生物能源简报书，昂贵
最近的立法要求电力公用事业公司以高昂的成本向客户购买生物能源发电厂的电力。在2012年的SB 1122（卢比奥）下，加利福尼亚州要求公用事业公司从生物能源植物中共同购买250兆瓦（兆瓦）的电力，其中包括从森林供应的木本生物量的50兆瓦。6 As a result, in 2014, the Public Utilities Commission established the BioMAT program (Bioenergy Market Adjusting Tariff), a feed-in-tariff that effectively requires California's three investor-owned utilities—PG&E, SCE, and SDG&E—to purchase bioenergy at a price set by the CPUC.换句话说，它为生物能源设施的大小不足5兆瓦提供了超过市场价格的保证。这实际上是对生物能源植物的补贴，其成本通过纳税人。
一种昂贵且未经证实的错误解决方案 CCS 是一种高...
碳捕获和储存：一种昂贵且未经证实的错误解决方案 CCS 是一个高昂的失败品 CCS 是一个高昂的失败品 尽管政府投入了数十亿美元的资金，但发电厂的 CCS 技术仍然价格昂贵，并未达到宣传的效果。即使得到了数十年的支持，配备 CCS 的发电厂的成本估算仍大大高于 2005 年的水平。1 高昂的投资成本阻碍了整个欧洲的大规模实施。2 2013 年，挪威政府终止了原定位于 Statoil 的 Mongstad 炼油厂的全面 CCS 项目。Statoil 称 CCS 项目“规模庞大且要求很高”。3 2015 年，英国政府取消了一项用于资助两个商业 CCS 项目的 10 亿英镑拨款。4 几年后的 2018 年，欧洲审计院的报告发现，欧盟委员会为失败的商业 CCS 项目投入了超过 2.58 亿欧元。 5 失败的项目是 2009 年为支持 CCS 和可再生能源而设立的两个资助计划的一部分，总预算为 37 亿欧元。 6 12 个拟议的商业 CCS 项目无一实现。 7 从英国到西班牙，再到波兰、意大利和德国，该议程下的昂贵 CCS 项目都以失败告终。 8 众所周知，荷兰的示范项目鹿特丹捕集和封存示范 (ROAD) 在 8 年后于 2017 年被搁置，理由是失败
发明超昂贵植物：改善植物提取研究和术语的实践
抽象的有毒金属和金属，尤其是来自人为的来源，现在污染了我们地球的大量区域。植物萃取是一种验证的技术，具有减少金属/金属污染的潜力，并且在财务上可行，回收有价值的金属（“植物计算”）。朝向这些目标，在过去的二十年中，有大量出版物。尽管正在取得重要的进展，但持续不良的实践传播以及资金来源的最终流失却阻碍了这一有希望的研究领域。这包括误解的过度积蓄物种，具有极高剂量水平的水培，滥用生物浓缩因素，使用低积聚的食物或生物量农作物的植物排斥现象，“模板纸”的现象，其中X元素的元素X剂量均为元素的元素，或者对元素的多种元素进行了多种元素，或者将其变成了杂草的元素。在这里，我们强调了这些误解，希望这将有助于：（i）在植物金属积累中传播准确的定义； （ii）通过通过“模板纸”写作的实践限制不必要出版物的通货膨胀来消除糟糕的实践的传播； （iii）期刊编辑和审稿人使用其推理给作者； （iv）在将这项技术交付给现场从业者方面有助于更快的进步。
东京抗菌抗性一项健康研讨会
1-益生菌2-选择和育种3-疫苗4-饲养习惯该小组认为植物生成产品由于成分而昂贵且复杂。测试也非常耗时且昂贵。疫苗的开发需要考虑到生产和试验所需的时间。应探索微生物对益生菌的抗性的可能性。在2023年，印度尼西亚从制造商那里收集了一些益生菌样本。选定的种子测试了抗性发展的可能机制。
