XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System沿袭
AI 驱动的数据沿袭
数据沿袭：是风险还是创造价值的机会？您是否可以在本地和云中以信任的方式共享业务关键数据？• 数据使用是否得到理解并符合政策？• 数据如何从本地移出或移至云？• 数据转换期间会产生哪些影响？• 是否跟踪敏感数据移动以评估风险？• 数据传输是否符合监管合规法律？• 数据流是否透明，以便做出可靠的决策？• 数据源对于分析程序和 AI 而言是否可靠？
体验 ProvLake 来管理 AI 工作流的数据沿袭
摘要。机器学习 (ML) 是人工智能系统背后的核心概念，它由数据驱动并生成 ML 模型。这些模型用于决策，因此，信任它们的输出至关重要，例如，了解它们导出的过程。解释 ML 模型导出的一种方法是跟踪整个 ML 生命周期，生成其数据沿袭，这可以通过来源数据管理技术来实现。在本文中，我们介绍了在油气勘探中必不可少的井顶采选的 ML 生命周期中使用 ProvLake 工具进行 ML 来源数据管理。我们展示了 ProvLake 如何支持 ML 模型的验证、对 ML 模型是否根据领域特征进行概括的理解及其导出。
Sidra 数据平台
Sidra 是一个自动化和可定制的平台，能够处理大量数据，无论其来源如何。除了其他功能外，它还提供以透明方式将数据存储在多个区域的可能性、集成的数据目录服务、数据沿袭控制、日志和审计的综合视图，以及一套全面的相关服务和可扩展性 API。
如何为国防部的数据和人工智能应用奠定基础
军事领导人需要能够信任他们用来做出生死攸关决定的数据。为此，Denodo 通过数据沿袭跟踪、元数据管理和数据分析等功能提供数据完整性和可靠性。其访问控制和身份验证方法集中了访问策略的一致定义，并增加了额外的安全层，确保只有授权用户才能访问数据。这是通过与第三方安全、数据治理和数据质量工具的紧密集成实现的。
03.22.2023 创建陆军领土司令部...
空军和太空军的领土司令部沿袭了其前身的脚步，负责技术后勤协调和部署支持。CTAAE 的新颖之处在于其承担“保护-防御”领域的作战责任，以及为空军基地、其部队及其人员的利益提供本地支持的基本作用。超过19,000人将继续得到CTAAE的支持，CTAAE被赋予领土使命，旨在巩固AAE构成的战斗工具。
学员网络与 STEM 识别计划
2.1 目的：鼓励学员参与 CAP 的网络教育计划 2.2 设计：学员网络徽章（图 1）沿袭了空军网络组织徽章（图 2）的传统。它包括一个地球仪，以表明网络领域的全球影响力。CAP 三角形底部的两个金色闪电代表计算机科学和国防，而三角形顶部相互交织的一对闪电代表卓越和未来。徽章的黑色区域代表网络领域的隐藏性质。作为一个单一的视觉文本，该图像表明学员正在对国防至关重要的领域发展他们的科学知识，从而为他们自己和他们的国家创造美好的未来。2.3 奖励标准 基础学员网络徽章
电池 2030+ 路线图 1 更新于 2023 年 8 月
该路线图的第三版沿袭了前两个版本的主要内容，同时更新了电池研究、开发和商业化方面的最新进展。它概述了从根本上改变我们发现、开发、设计和制造电池材料、组件和电池单元的方式以供实际应用的雄心。我们的目标仍然是共同努力，让欧洲共同研究超高性能、耐用、安全、可持续且价格合理的电池，并支持建立欧洲电池单元制造的迫切需求。随着 Bat4ever、Hidden、Instabat、Sensibat 和 Spartacus 项目即将结束，该路线图还包括每个项目的一些预最终结果。2023 年 5 月至 9 月，六个新项目将加入 Battery 2030+ 计划，分别是 Healingbat、Opera、Opincharge、Phoenix、Salamander 和 Ultrabat。2024 年，与可制造性和可回收性相关的项目将加入。
Denodo 和 Databricks：一种现代数据策略
▪ Denodo 平台提供了强大的功能，可以创建根据业务需求量身定制的逻辑语义模型，使非技术用户更容易访问和理解数据。传统上，组织会使用 dbt 等工具或建立单独的数据集市来创建多个数据副本，这既耗时又难以维护。由于数据副本的激增，这种方法还带来了治理挑战。相比之下，Denodo 平台支持创建语义层，以所需的格式公开数据而无需复制。这些逻辑模型是使用图形向导开发的，可以保留数据沿袭并提供影响分析。使用 Denodo 平台语义层的扩展优势包括更快的原型设计、缩短上市时间以及降低运营和维护成本。通过最大限度地减少数据复制，组织可以在数据管理实践中实现更高的效率和灵活性。
人工智能的未来：机器学习和知识图谱
知识图谱的价值包括以下内容：从单个用例开始，链接几个数据集和报告，然后有机地向其添加数据和链接，使其成为动态结构。有了用例后，确定所需的内容并根据分类法对其进行分类。虽然您可以参考行业标准分类法来获取想法，但请花时间使分类法对您的组织有意义，并了解用户如何组织他们的信息。购买现成的分类法或聘请顾问为您做这件事必然会导致问题。当您使用语义索引将用户自己的单词替换为同义词以更好地理解它们的含义时，组织结构会变得更加强大 - 本体。请求者不需要知道确切的标签即可检索他们想要的信息。让业务用户与分类学家、信息架构师和数据科学家一起参与知识图谱的持续开发。向知识图谱中添加描述性元数据，例如报告的版本或数据沿袭，以便用户可以判断它是否是正确的数据以及其质量是否可接受。