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应用人工智能：如何查找和确定人工智能用例的优先级
公司的 AI 愿景为任何要开发或部署的 AI 应用设定了高层目标。它包括对公司当前地位、竞争地位和行业动态的理解，包括行业商业模式的潜在变化。在此基础上，可以决定组织可以在哪些方面从 AI 中受益最多——在特定产品或服务中和/或通过改进流程。愿景需要转化为 AI 用例组合。要构建此组合，您需要识别相关用例并确定其优先级。要执行用例，需要一组有关组织、人员、技术和 AI 生态系统的促成因素。在制定全面的 AI 战略时，需要考虑所有这些方面，我们的报告“全面 AI 战略的要素”中对这些方面进行了进一步的详细说明。
查找已关闭特许学校学生记录的指南
• Heart of Earth：联系 Bev Loken，邮箱：Beverly.loken@mpls.k12.mn.us，电话：612-668-0035，或 transcripts@mlsp.k12.mn.us。 • 明尼苏达商学院：联系 Jackie Oss，邮箱：jackieoss2252@gmail.com。 • Sobriety High：联系 917 中级学区的 Linda Berg，邮箱：linda.berg@isd917.k12.mn.us，电话：651-423- 8214。 • Great River 教育中心：联系圣克劳德地区 742 学区技术高中，电话：320-370- 8350。 • Right Step Academy 获得圣保罗公立学校授权。明尼阿波利斯和圣保罗均无此学校的记录。 • Community Learning Project 不是特许学校。这是一所私立非公立学校。请拨打 651-645-0203 联系社区学习项目。
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该课程由PT Susan Chalela教授，他拥有27年的PT练习经验，其中大部分与HyperMobile患者一起工作。苏珊的临床实践主要关注宫颈不稳定；但是，她的方法解决了颈椎以下的所有内容，因为稳定的粉底对于稳定的颈椎至关重要。Susan的方法因其在运动过敏的患者中的有效性而受到尊重，尤其是对于宫颈不稳定的患者。PT，PT，PHD的Leslie Russek教授正在协助Susan运行该计划，以确保最佳的学生/讲师比例，尤其是对于实验室活动。
基于极地代码的查找表的展开和管道解码器
摘要 - 解码算法允许以增加面积的成本实现极高的吞吐量。查找表（LUTS）可用于替换其他作为电路实现的功能。在这项工作中，我们显示了通过在独立的解码器中精心制作的LUTS代替逻辑块的影响。我们表明，使用LUTS改善关键性能指标（例如，区域，吞吐量，潜伏期）可能比预期更具挑战性。我们提出了三种基于LUT的解码器的变体，并详细描述了它们的内部工作以及电路。基于LUT的解码器与常规展开的解码器进行了比较，该解码器采用固定点表示数字，具有可比的误差校正性能。简短的系统极性代码被用作说明。所有由此产生的展开解码器均显示能够在28 nm FD-SOI技术中以1.4 GHz至1.5 GHz的时钟进行少于10 Gbps的信息吞吐量。与常规展开的解码器相比，我们的基于LUT的解码器的最佳变体可将面积的需求降低23％，同时保留可比的错误校正性能。
自定义赠款查找器报告 - 网络示例
与地质存储配对时，直接空气捕获（DAC）可以以一种可以帮助实现全球气候目标的规模永久删除碳二氧化碳IDE（CO2）。有大量证据可以深入评估地质二氧化碳存储的安全性和持久性，因为该实践已在美国的商业规模上数十年来利用。根据美国环境心理保护局（EPA）的VI级地下注射控制计划等框架进行适当的位置，构造，测试和监控时，CO2的地质存储既持久又安全[1]。地质存储周围的安全问题通常会因与管道运输二氧化碳的运输有关。鉴于DAC等技术发展的迅速增长，需要在全球范围内允许并委托更多地质存储以实现清除碳的目标。鉴于DAC等技术发展的迅速增长，需要在全球范围内允许并委托更多地质存储以实现清除碳的目标。
补充材料ISKILLS - 使用AI查找，分析...
根据大学的出版物和作者身份指南（https://researchsupport.admin.ox.ac.ac.uk/governance/governance/integrity/pbullication一下），AI工具和LLM并不能满足将其列为作者或研究输出的合着者的标准，因为他们无法对内容负责和整合该成果的责任。因此，将任何AI或LLM（例如ChatGpt）作为研究输出的作者或合着者是不可接受的。
应用人工智能：如何查找和确定人工智能用例的优先级
公司的 AI 愿景为任何要开发或部署的 AI 应用设定了高层目标。它包括对公司当前地位、竞争地位和行业动态的理解，包括行业商业模式的潜在变化。在此基础上，可以决定组织可以在哪些方面从 AI 中受益最多——在特定产品或服务中和/或通过改进流程。愿景需要转化为 AI 用例组合。要构建此组合，您需要识别相关用例并确定其优先级。要执行用例，需要一组有关组织、人员、技术和 AI 生态系统的促成因素。在制定全面的 AI 战略时，需要考虑所有这些方面，我们的报告“全面 AI 战略的要素”中对这些方面进行了进一步的详细说明。
DPS 附表 1（规范）简介 - 合同查找器
4.6.1 社会价值立法规定，所有公共机构均需考虑通过委托和采购活动可为个人和社区带来的额外社会、经济和环境效益，并在苏格兰实现这些效益。这些效益超出了合同的核心交付成果。有关《社会价值法》的一般信息，请访问：https://www.gov.uk/government/publications/social-value-act-introductory-guide 4.6.2 社会价值在使用此 DPS 合同进行的任何订单程序中使用的订单授予标准总分中所占的相对权重不得低于 10%。这是中央政府和更广泛的公共部门 (WPS) 客户的预期最低水平。更广泛的公共部门客户可以选择设置自己的水平。 4.6.3 在不影响供应商根据联合附表 5 承担的义务的情况下，供应商应在任何订单程序中确定适合买方的任何社会价值选项。买方在订单合同授予时选择的任何社会价值选项均应符合当时政府的社会价值。中央政府当前主要优先事项的详细信息如下：https://www.gov.uk/government/publications/procurement-policy-note-0620-taking-account-of-social-value-in-the-award-of-central-government-contracts 4.6.4 供应商应根据买方要求完成年度企业社会责任 (CSR) 评估 - 有关社会价值的更多信息，请参阅以下链接 https://www.gov.uk/government/publications/social-value-act-introductoryguide
使用机器学习的相似图像查找器
摘要：Internet和个人设备上数字图像的扩散产生了对有效图像检索系统的紧迫需求。本文提出了使用机器学习技术来应对这一挑战的类似图像查找器（SIF）。该系统采用特征提取方法（例如卷积神经网络（CNN））的组合来捕获图像的视觉特征。然后使用降低降低技术（如T-分布式随机邻居嵌入（T-SNE）或主成分分析（PCA））将这些特征映射到较低的空间中。结果表示可以有效地比较和检索视觉上相似的图像。此外，可以在大型数据集上培训系统，以学习跨各种图像类型和域的概括性特征。实验结果证明了所提出的SIF在准确有效地检索视觉相似图像方面的有效性。此外，还讨论了系统在图像搜索引擎，内容建议系统和数字资产管理中的可扩展性和潜在应用。
基于贪婪优先级的搜索次优多代理路径查找
多代理路径查找（MAPF）是在共享环境中发现无碰撞路径的问题，每个代理一个是每个代理的一个问题，同时最小化了旅行时间的总和。由于最佳地求解MAPF是NP-HARD，因此研究人员已经使用了副本且有效地求解MAPF的算法。基于优先级的搜索（PBS）是为此目的的领先算法。它一次找到一个单个代理的路径，并通过将优先级分配给碰撞代理并在其搜索过程中重新确定其路径来解决碰撞。但是，对于具有高密度的代理和障碍物的MAPF实例，PBS变得无效。因此，我们介绍了贪婪的PBS（GPB），该PBS（GPBS）使用贪婪的策略来通过最大程度地减少代理之间的碰撞数量来加快PBS。然后，我们提出了进一步加速GPB的技术，即部分扩展，目标推理，诱导的约束和软重新启动。我们表明，具有所有这些改进的GPB的成功率高于1分钟的运行时间限制的最先进的次优算法，尤其是对于具有小地图和密集障碍的MAPF实例。