XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System普遍认为
重点人群丙型肝炎病毒预防
• 丙型肝炎病毒核心抗原快速诊断检测 (cAg RDT)：HEAD-Start 项目成功完成了 cAg RDT 的开发；技术转让给商业合作伙伴正在进行中。人们普遍认为，丙型肝炎病毒 cAg RDT 是一种改变游戏规则的产品；它能够在大约一小时内确认筛查阳性者是否感染了慢性丙型肝炎病毒，而且不需要实验室基础设施。 • 长效丙型肝炎治疗：LONGEVITY 项目设想开发一种长效丙型肝炎治疗剂。理想情况下，只需注射一次，药物会在 12 周内释放，从而治愈疾病（“一针治愈”）。
技术创新组合，第 24 系列
所列徽标是其各自所有者的商标，仅用于说明目的，不应被视为对古根海姆投资的认可或从属关系。所提及的各个公司描述和公司安全数据仅供参考，不应被视为建议，也不应依赖其做出投资决策。公司描述是使用普遍认为可靠的信息来源编写的。无法保证其准确性。公司安全数据是使用截至证券选择日期 2024 年 9 月 18 日的 FactSet 信息编写的，可能会发生变化。有关此信托或任何其他信托的更多信息，请联系您的财务专业人士或访问 GuggenheimInvestments.com。
空中、太空和网络空间基础设施真相
空中作战成功的关键因素并不是一个新概念。如今，空军普遍认为空军基地本身就是一个“武器系统”。正如前空军部长 Heather Wilson 博士在发布基础设施投资战略 (I2S) 时所说，“在空军，我们从基地作战。..我们称之为家的地方也是我们投射战斗力的平台。”1 空军主要司令部 (MAJCOM) 指挥官进一步表示，“空军战备和杀伤力的基础是一个综合的弹性设施网络，它能够实现先进、多域作战，同时也为我们的飞行员和家人提供安全的社区。”2 尽管如此，预算紧张，而且通常很难量化通过投资物理基础设施或
数字孪生，它需要数字线程 - PDT 欧洲
• 数字孪生和数字线程的概念已经存在了几十年 • 业内人士普遍认为，保持它们的结合可以最大化它们的价值，也证明了保持它们最新的努力是合理的 • 但它们之间的差距似乎并没有缩小 • 数字孪生和数字线程的细节差别很大 • 尽管它们的许多基本考虑因素是相似的 • 从根本上说，没有数字线程的数字孪生就是孤儿 • 与影响它的决策和流程脱节 • 无论产品是钻头还是飞机，如果没有数字线程，它的虚拟表示无疑将难以做到完整和最新 • 当它们之间的信息流同步且畅通无阻时，企业的多个部分都会受益
乘法策略和计算资源的占用
本文提出了一位数乘法策略的分类，然后用它来阐明乘法所涉及的学习任务的性质。在以前的研究中，人们普遍认为，儿童的大部分策略发展是由他们与数字有关的一般概念能力的变化所驱动的。相反，我们认为，在一位数乘法成为课堂明确关注的焦点期间，策略使用的变化主要由数字特定的计算资源的学习所驱动。因此，我们根据执行乘法策略时所使用的数字特定资源对乘法策略进行分类。为了支持我们的结论，我们选取了在乘法教学之前、期间和之后对三年级学生进行的访谈资料。
支持创新和增长的标准化 - DKE
如果创新技术要产生投资回报、创造就业机会并对全球社会产生广泛影响，那么这些技术必须尽早进入全球市场。现在人们普遍认为，确保这一点的最佳工具是尽早实现标准化。在当今的全球竞争水平下，传统的产品开发观念（即从研究开始，持续到开发，再到生产和分销（标准化以某种方式融入到这个链条中））已不再适用。今天，研究、原型设计和标准化是非常重叠的过程。“上市时间”通常对新技术的部署和个人商业成功都至关重要，而开发过程中这些阶段的压缩可以大大有助于实现这一目标。
药品短缺 EFPIA 行动提案
– 短缺既影响创新药也影响仿制药，但更有可能影响非专利产品。 – 韧性基于强大而敏捷的全球供应链。全球供应链已证明其在 COVID-19 大流行期间的优势。 – 人们普遍认为，供应链任何环节缺乏透明度（例如缺乏需求可见性）都会增加供应短缺的风险。但是，应通过协作过程来提高透明度，重点关注可以降低供应短缺风险的领域，通过提高需求驱动因素的可见性、允许更早通知、降低风险或更好地了解根本原因。为了解决这些不同的根本原因，制造商可以根据每种产品的具体情况设计短缺预防计划。
没有理性的情报 - 人| MIT CSAIL
计算机和思想是将人工智能定义为学科的两个类别。人们普遍认为，在过去的三十年中，人工智能的工作对Compoter Architectures的各个方面具有强烈的影响。在本文中，我们还提出了相反的主张；计算机架构的状态对我们的思想模型产生了强烈的影响。von Neumann计算模型在特定方向上具有人工智能。生物系统中的智能是完全不同的。最新的基于行为的人工智能中的工作已经提出了新的智力模型，这些模型与生物系统更加接近。他们使用的非von Neumann计算模型与生物学共享许多特征。