XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System案例
太空案例 - 空军大学
本文探讨了美国空军在太空管理中的作用，并为美国军方未来的太空工作提出了建议。虽然本文呼应了前几位作者在其他地方提出的具体建议，但本文的主要目的是考虑将太空从空军监督中分离出来并在国防部下建立一支独立的美国太空部队 (USSF) 所需的立法框架。本文首先研究了美国政府官僚机构中太空的历史演变和支离破碎的历史。接下来，本文研究了多份呼吁改变太空领导和监督的报告、无法实现有意义的变革以及对建立独立太空部队的必要性的评估。然后，它讨论了独立太空部队将承担的各种角色和任务。最后，它讨论了建立 USSF 所需的法律框架并分析了一项立法提案。虽然本文主张“建立”一支独立的 USSF，但本文的实际价值在于附录 2 中提出的立法以及对该提案的分析。如果美国朝着建立 USSF 的方向发展，仅仅考虑授权立法中的具体建议就是有益的。
成功案例 - Embarcadero
近年来，Aeronavigator 作为 Meridian 综合自动化系统的开发商和供应商，在俄罗斯航空服务市场赢得了赞誉。航空公司使用该系统来优化定期航班和包机航班的调度、规划和管理机队和机组人员，并允许人员访问所有必要的运营信息。数据的准确性和可靠性被视为系统有效性的关键标志。Meridian 系统由多个有助于行政决策的模块组成：企业资源规划系统、决策支持系统、流程自动化系统、管理系统和文档管理系统。
模型，数字和案例
国际关系的研究试图解释各国，社会和组织之间的各种政治互动。是研究战争与和平，还是探索经济合作或环境关系，国际政治的研究都需要一种系统的方法来识别基本过程和变化的力量。响应于过去几十年来国际体系的经济相互依存和其他深刻变化的响应，对国际关系的分析（IR）已朝着三个主要方向扩展。首先，学者们解决了新问题，包括国际环境政治，国际伦理和全球化。第二，出现了新方法（例如，两级游戏分析和空间分析），方法范围已扩大，以包括更多地使用理性选择模型和统计方法。第三，学者在各自的子及其使用各种方法方面都变得越来越专业。这些事态发展无疑通过注意其他研究领域（例如遵守国际条约和内战的解释），以及改变研究人员如何分析这些主题来丰富IR研究。同时，新研究主题，更大的方法论多样性和增加的子领域专业化的结合已经超出了IR学者的共同方法论问题。虽然有关研究方法的一般课程现在是高级本科和研究生LEV-
运输公司的经济案例
本报告分析了基础设施投资的经济案例，以促进CO 2从南威尔士的运输到英国其他地区的商店。使用英国政府绿色书1评估方法，本报告中的分析表明，以保护的总增值（GVA）的形式（GVA）和在南威尔士高价值工业基础的工作，减少的排放以及在新的低碳设施的建设和持续运营中的就业，超过了新的低碳设施的运营，超过了End-End-End End-End-End-End-End-End-End-End-End-End-End-Enderation 2的成本。尽管将需要公共资金来催化所需的投资，但这将超过受保护和创建的税收收入。此外，这种支持可以随着时间的流逝而通过差异合同（CFD）传播，这将为开发商和行业提供收入确定性。
制药行业的案例
机械化。它在1956年夏季正式建立为学术学科时达到了最终。许多科学家聚集在达特茅斯学院的一个研讨会上，由洛克菲勒基金会资助，名为“达特茅斯夏季研究项目人工intel-ligence（DSRPAI）”，目的是创建人工大脑。这就是美国计算机和认知科学家Marvin Minsky和John McCarthy的所在地，创造了“人工智能”一词，并针对创建能够发展人类智能的机器的研究（Kaplan，2022）。随后进行了将近二十年的成功AI开发。大量的新项目导致了该领域的重大进步，1970年，明斯基预测，能够在三到八年之内能够达到人类智能的设备。然而，随后对这种乐观的前景进行了重大批评，1973年，美国和英国政府暂停了对AI研究的支持。这开始了现在被称为第一个AI冬季的东西（Haenlein＆Kaplan，2019年）。在80年代初期，日本政府积极资助其第五代计算机项目，启发了另一个AI繁荣，激发了美国的AI资金，这导致了专家系统和联系主义的进步。尽管如此，1990年代初期的经济衰退对这一领域进行了重大资金削减，创造了第二个AI冬季（Newquist，1994年）。当今的AI繁荣始于2016年，其成立致力于利用生成AI系统。在2022年底，许多各种AI工具和
案例液体AI
计算中流动性不断增长的领域扩展了其边界，包括液体人工智能（AI）等进步。液体AI使用同构物联网（IoT）体系结构利用液体软件来增强边缘的计算。这项创新揭示了巨大的机会，但也引入了重要的挑战，尤其是围绕隐私和信任。我们探讨了可能阻碍这种技术融合到实现值得信赖的AI的脆弱性。通过对文献进行深入研究，这项研究突出了对这些不断发展的生态系统的数据完整性和利益相关者信任的威胁。四个主要挑战：数据收集，数据存储和访问，数据利用和共享，以及在隐私权中确定并检查了调查和分析，以及在信任下的两种算法，决策以及物联网的决策和安全性。其他问题进一步分类，以强调它们对值得信赖的AI发展的影响。该研究承认该领域的早期状态。因此，这项研究通过有限的可用文献导航，启动了一个开创性的论述，强调为发展安全且值得信赖的液体AI环境奠定基础。
