XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System昂贵
什么有效和队列研究
什么有效和人群 - 互补的工作中心，本质上是政府和实践的重点，已经改变了各种政策领域的文化，以采用定量和因果研究，反过来又能够对他们所选择领域的决策产生重大影响。中心及其进行的随机试验导致我们对干预措施对结果的影响的理解发生了变化。但是，中心也面临着明显的挑战。资金干预措施很昂贵，许多中心（尤其是没有捐赠的中心）没有预算；大学和其他地方的随机试验设计中缺乏专业知识。主要数据收集是耗时，昂贵且风险的，由于大量损耗，在最后一篇文章中进行了许多大规模的昂贵研究。大规模数据收集是一项高度专业化的任务，并且工作网络中的各种研究和措施阻止了评估者发展这种专业。研究也经常是短期的，即使预期的变化将是多年的，也只有几个月的时间来研究结果。
QCM 是新的 AI - 人工智能直觉
QCM 是人工智能领域的一种新范式。机器学习 (ML) 需要大量示例才能学会识别模式。虽然这在识别面部或笔迹时效果很好，但在昂贵而复杂的军事硬件方面却不切实际。事实是，没有足够的异常可供学习。这样的异常可能非常昂贵，而且没有人能提供足够多的案例供学习。此外，可能的异常数量非常庞大，不可能定义并学会识别所有异常。
具有性能保证的Twaice电池分析
电池行业正在迅速变化，这导致了许多风险和挑战 - 从创建准确的电池寿命模拟到优化电池操作以促进高性能和更长的服务寿命。有关电池健康状况（SOH）的连续信息对于成功的运营至关重要。电动巴士。无需监测，电池损失和加速衰老的风险增加。通常，这些评估需要昂贵和资源密集的物理测试，最多需要几天，从而导致停机时间和财务损失。除了昂贵且复杂的检查外，车队所有者还试图估算交换电池的最佳时间并确定如何增加电池的剩余价值。
核安全与新型保障措施考虑因素......
正日益推动使用 NAR，与 LCNPP 并行或替代 LCNPP。NAR 有许多潜在优势，已在其他地方详细探讨过 [1]。然而，NAR 发展的主要驱动力来自于向成本效益高、低碳和可靠的能源生产转型的需求，而这是当前解决方案无法提供的。在核能领域，LCNPP 现在变得非常昂贵，以至于除了与大型国有工程公司携手合作的最富裕国家外，其他所有国家都无法承受 [3]。NAR 有潜力成为可靠的低碳发电资产，虽然价格仍然非常昂贵，但更多国家的财政能力可以承受。
利用植物分子农业提高区域生物制造能力
COVID-19 疫情为我们敲响了警钟，提醒我们要提高对抗新型传染病和应对全球危机的能力。加强国际合作，将生产能力多样化，转向不太依赖专业员工技能、昂贵基础设施和昂贵许可证的制造技术，可以提高区域对全球供应链的独立性。植物分子农业 (PMF) - 在植物中制造药品和诊断剂 - 就是这样一种多样化的选择。PMF 可在数周内快速开发产品，高度可扩展至数百万剂量，灵活且用途广泛，使该系统对应急应用具有吸引力。投资这项技术就是对全球解放和公平的医疗保健和供应基础设施的投资。
MAKERBOT-METHOD - 碳纤维 - 材料特征092020
碳纤维通常仅限于少数昂贵且高级的应用。尼龙12碳纤维 +方法使任何人几乎可以使用任何应用程序 - 从简单的工具到复杂的最终用途零件。