XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System未售
触及未触及之人……
这是前所未有的时期。当宣布因新冠病毒而封锁时，整个 NIIT 基金会团队和印度的大多数人一样，都不确定这次封锁的后果。随着我们继续与学生交谈，我们逐渐了解到情况对他们来说有多么艰难——他们不仅因为收入突然减少而面临风险，还因为对社交距离和卫生缺乏了解。我们还意识到，NF 团队本身正在经历震惊/愤怒，希望他们支持学生并创造性地找到解决方案是一项艰巨的任务。就像他们说的，空杯子倒不出水。NIIT 基金会为所有 NF 员工开设了名为“治愈圈”的研讨会，帮助我们度过悲伤并对情况产生积极的看法。我们的团队决心利用当前的情况向前迈进。为了实现我们培养变革者的使命，NF 团队开始与我们的学生合作，帮助识别高风险家庭，通过食品/药品资金为他们提供支持，并教育他们预防 COVID-19。在 NF 学习应对“新常态”带来的变化的同时，我们继续专注于实现向资助者承诺的目标。我们为至少拥有智能手机的学生开设了在线课程。我们的任务是让课程引人入胜且有效。许多学生都表示，他们期待上课，因为这是他们一整天中唯一积极的事情！我们期待您在这些艰难时期的支持。
机器未学习的框架
印度摘要：在数字世界的当代景观中，行业依赖人工智能技术，从根本上讲，这在根本上取决于机器学习的概念。机器学习是利用大量数据的字段，然后将这些数据馈送到称为模型的结构中。此数据“训练”该模型。丰富的数据用于训练这些模型，以使该数据具有最佳状态。但是，对这些丰富数据的依赖使我们面临着对用户隐私的重大风险，这是一个问题。它直接挑战了“被遗忘的权利”的存在。模型与训练数据的数据之间存在复杂的关系。传统数据管理系统可以轻松从数据库中删除用户信息，但是与机器学习模型相比，该方案变得非常复杂。这产生了称为机器学习的全新概念。该项目通过开发一种独立的工具和API来解决这一挑战，专门设计，以促进通过机器学习模型忘记数据。我们的目标是在机器学习技术的背景下开创一种增强用户隐私的实用方法。通过创建一个高效可靠的解决方案，我们旨在弥合数据隐私权利与机器学习模型的复杂工作之间的差距。通过这项努力，我们为数字时代的隐私，数据安全和道德AI实践的不断发展的论述做出了贡献。
未发布前不得发表
太空是一个独特的领域，不仅对我们的国家安全至关重要，而且对我们的生活方式也至关重要。然而，太空领域已急剧转变为一个充满争议的环境，我们的潜在对手越来越活跃、更具攻击性和破坏性。因此，国会成立了太空部队，以更好地保护我们的国家利益，并指示其组织、训练和装备：（1）为美国提供在太空、从太空和到太空的行动自由，（2）进行迅速和持续的太空行动，以及（3）保护美国在太空的利益。然而，我们的竞争对手继续迅速部署威胁美国行动自由和国家安全的太空能力。虽然世界已经目睹了其中一些威胁的破坏性和不负责任的性质，包括直接上升式反卫星试验，但潜在对手在太空领域的日常活动危及并危害我们的国家安全。为了有效地支持综合威慑方法，太空部队精干而敏捷的部队态势必须随时准备应对，以击败此类敌对活动。简而言之，为了保持和提高美国在太空领域的优势，我们必须在全球范围内部署最具弹性、最有效和最准备就绪的太空部队。准备就绪是确保我们的部队拥有完成其关键职能所需的工具、训练和人力。太空部队最终负责确保我们的守护者准备好在日益复杂、拥挤和竞争激烈的环境中完成任务。为了完成这项任务，我们的部队设计、准备标准以及测试和训练基础设施必须充分准备，让我们的部队应对当今和未来可能面临的挑战。虽然太空部队在过去三年中取得了重大进展，但我们仍有许多工作要做。2022 年 11 月 22 日，首席战略官概述了三项努力，以确保太空部队在过去三年取得的进展中保持紧迫感和动力：
未受住和未建立的
• BPHC: Gerry Thomas, MPH, Dan Dooley, BS, Eline van Es, MS, Johnna Murphy, MPH, Gregory Grays-Thomas, MSW, Kyle Fields, BA, Devin Larkin, LICSW, MPH, Lindsey Kerins, MPH, Melanie Mackin, MPH, Nikki Shen, MHS, and Helen Ayanian, BA •BU公共卫生学院（SPH）：DSC的Daniel Brooks和RN，MPH，DRPH的Craig Andrade•BU SPH学生：Juliana Blodgett，Jiayue Chen，Megan Jones，Julia Jones，Julia Kane和Lindsey Stevens Stevens Mecteright Moptial in the Publicer comploine and Doction and Dignain and Dimine and Dignered and Persive and Reptigrint和Reptrint corperint and Compertrint in Compertrint and Compertrint;但是，有关来源的引用是适当的。建议引用波士顿公共卫生委员会，未受到调查且未成立：行为风险因素监视系统调查的重点是不受欢迎的波士顿人（马萨诸塞州波士顿，2023年）
放射学中的人工智能：100 种市售产品及其科学证据
摘要 目的 绘制目前市售的放射学人工智能 (AI) 软件的概况，并审查其科学证据的可用性。方法 我们根据供应商提供的产品规范 (www.aiforradiology.com)，创建了带有 CE 标志的临床放射学 AI 软件产品的在线概览。检索了模态、亚专业、主要任务、监管信息、部署和定价模型等特征。我们对这些产品的现有科学证据进行了广泛的文献检索。文章根据功效的分层模型进行分类。结果 概览包括来自 54 家不同供应商的 100 种带有 CE 标志的 AI 产品。对于 100 种产品中的 64 种，没有同行评审的功效证据。我们观察到部署方法、定价模型和监管类别存在很大的异质性。其余 36 种产品的证据包括 237 篇论文，主要（65%）侧重于诊断准确性（功效水平 2）。在这 100 种产品中，有 18 种有证据表明达到 3 级或更高级别，证实了其对诊断思维、患者结果或成本的（潜在）影响。现有证据中有一半（116/237）是独立的，并非由供应商（共同）资助或（共同）撰写。结论尽管放射学 AI 软件的商业供应已经拥有 100 种 CE 标志产品，但我们得出结论，该行业仍处于起步阶段。对于 64/100 种产品，缺乏关于其功效的同行评审证据。只有 18/100 种 AI 产品显示出（潜在的）临床影响。要点 • 尽管已经有 100 种带有 CE 标志的 AI 产品可供商业使用，但放射学人工智能仍处于起步阶段。• 100 种产品中只有 36 种产品有同行评审的证据，其中大多数研究表明其功效水平较低。• 放射学 AI 产品的部署策略、定价模型和 CE 标志类别多种多样。
使用UV/VIS光谱法的市售茶饮料中单宁的定量评估
这项研究用UV/VIS分光光度法定量地分析了商用茶饮料中的单宁含量。单宁是多酚化合物，会影响茶的风味，质量和健康益处。测量单宁含量的传统方法通常需要大量的样品制备，耗时并涉及危险试剂。该项目旨在使用更简单的方法简化过程：UV/VIS分光光度法。该研究包括从茶样品中提取和纯化单宁，校准曲线的创建以及各种商业茶类型的分析，包括茉莉绿茶，冰柠檬茶，白葡萄绿茶和芦荟和冰冰的红茶。结果表明，风味茉莉绿茶含有最高的单宁浓度（2.9166 ppm），而冰柠檬茶的浓度最低（2.284 ppm）。这些发现对于改善饮料行业的质量控制并提高消费者对茶营养价值的认识很有价值。