XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System法会
DIO 商业战略更新 - 国防
类别管理是国防部内部的一项关键转型计划。它正在通过采购和审批转型计划进行，并将确保业务在采购过程中具有战略性，并注重交付和物有所值。DIO Commercial 负责建设、硬 FM 和软 FM 类别战略和相关交付计划，这些原则和优势将通过这一变革计划融入业务中。鉴于国防产业的需求范围广泛，我们认识到采购方法会有所不同。我们进行价值和风险分析，以了解我们将要购买的服务的性质，以及我们应该如何采购和管理它们，以便为我们的客户提供价值，并让我们的供应商更容易合作，这将在类别管理的背景下完成，平衡计划需求和战略意图。
自动语音识别的多阶段多模式预训练
机器学习的最新进展表明，与随机初始化的模型相比，多模式的预训练可以改善自动语音识别（ASR）性能，即使模型在Uni-Modal-Modal任务上进行了微调。ASR任务的现有多模式预训练方法主要集中在单级预训练上，其中单个无监督任务用于预训练，然后在下游任务上进行微调。在这项工作中，我们介绍了一种新颖的方法，该方法将多模式和多任务的无监督预训练与基于翻译的监督中期训练方法相结合。我们从经验上证明，这种多阶段方法会导致相对单词错误率（WER）在LibrisPeech和Superb上的基线比基线高达38.45％的改善。此外，我们分享了选择预训练方法和数据集的几个重要发现。
晚期前列腺癌患者指南
去势抵抗性前列腺癌 (CRPC) 是一种晚期前列腺癌。去势抵抗性前列腺癌意味着即使激素疗法降低了睾酮水平，前列腺癌仍会生长或扩散。激素疗法也称为睾酮耗竭疗法或雄激素剥夺疗法 (ADT)，可以帮助降低您的天然睾酮水平。大多数晚期前列腺癌患者通过药物或手术进行治疗，以减少促使这种癌症生长的睾酮“燃料”。这种燃料包括雄性激素或雄激素（如睾酮）。通常，激素疗法会减缓前列腺癌的生长，至少在一段时间内如此。如果癌细胞开始“智胜”激素治疗，即使没有睾酮，它们也会生长。如果发生这种情况，前列腺癌就被视为去势抵抗性前列腺癌。
康涅狄格氢工作队研究
清洁氢可以在消除全球经济中有害温室气体（GHG）排放中发挥重要作用，作为一种无碳的燃料和能源存储形式。其提供的多功能性可以在多个重要的经济部门中利用脱碳，例如航空，海上应用，重型卡车运输和高温工业流程等多个重要的经济领域。通过多种生产氢的方法，选择的特定方法会显着影响碳强度（燃料的生命周期温室气体每单位燃料或能量输送的氢气排放），以及其产生的氢以及其相关的脱碳效果。拟议中的清洁氢生产标准的联邦指导确立了“清洁氢”，因为在生命周期（井到门）的基础上，二氧化碳/千克H2小于4 kg。
护理和助产教育中的实践学习
更大的灵活性，我们的焦点小组参与者或英国利益相关者受访者对于最佳实践学习时长以及护理和助产专业最低 2,300 小时的要求是否应该改变并没有达成明确的一致。利益相关者（包括我们的公众和患者参与）一致认为，实践学习的质量比实践学习的时间更重要，当前的方法会导致不同的体验，无法考虑到不同学生的需求。一些利益相关者建议，可以安全地减少实践学习时长，这可以支持更可持续的临床工作人员供应。然而，其他人表示担心这样做可能会损害所涉及专业的地位，并被视为对资金和服务压力的反应，而不是改善患者护理的愿望。
使用离线优化方法实现独立数据中心最佳可再生能源供应
由于数据中心的能源消耗和二氧化碳排放量不断增加，ANR DATAZERO2 项目旨在设计完全依靠本地可再生能源和存储设备运行的自主数据中心，以克服间歇性问题。为了优化可再生能源和存储设备的使用，MILP 求解器通常负责分配要提供给数据中心的电力。但是，为了减少计算时间并使方法可扩展，使用多项式时间算法会更合适。本文旨在展示和证明，通过使用二分搜索方法的确定性算法可以提供最佳功率分布。考虑到初始问题的主要约束，大量实验结果显示出与 MILP 给出的结果相似的结果。这些有希望的结果鼓励我们继续朝这个方向努力，提出一种考虑不确定性的数据中心电源高效管理方法。
暂停一下：如果没有有效的公众监督，学校的人工智能将弊大于利。
人工智能的倡导者声称，它将使教学变得更好。但是，如果将人工智能融入学校教学法会降低师生关系，那么这种说法就不会发生。如果人工智能强加了一种僵化的机械教学模式，用错误信息破坏了课程，并使有关学生表现的重大决策产生偏差，那么这种说法就不会发生。如果将人工智能融入学校的管理流程，会将学校和学区锁定在昂贵的企业技术系统“堆栈”中，导致可用于其他用途的资金（包括可以与全国学生建立深厚联系的教师）越来越多地转移到企业供应商手中，那么这种说法就不会发生。如果人工智能加剧了对学生隐私的侵犯、增加了监控，并进一步降低了教育决策的透明度和问责制，那么这种说法就不会发生。
Microsoft Word - WP-Ayasdi 预测性维护 (1).docx
在过去的几年中，机器学习 (ML) 已成为管理资产维护数据的首选技术。以前的方法涉及收集历史资产数据并根据阈值标准创建规则集。由于数据量大且复杂，这种方法无法扩展，导致对何时执行维护程序的任意预测。ML 给维护从业人员带来的第一个好处是让他们摆脱了这些规则集的管理。然而，这种解决方案带来了一个新问题。通过基于现有数据训练模型，尤其是使用深度神经网络，从业人员失去了可解释性，从而导致一些不良后果。首先，难以解释或解读的黑盒模型和预测会导致对推荐操作的信任度降低。其次，它为数据科学家带来了更多工作——调整、实验等。因此，传统的 ML 方法会导致模型更难维护，并且维持成本更高。