XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System深入
深入探究 - iTNT HUB - 泰米尔纳德邦政府
Panneer 先生追溯了从信件到 3D 全息图的通信演变过程，讨论了 Microsoft 对沉浸式协作的愿景，并探讨了空间计算对医疗保健、游戏和智能家居的变革性影响。演讲者强调了对先进计算能力的需求，并解决了延迟和吞吐量等关键挑战，并指出人工智能和空间计算与神经图形和基于人工智能的技术等技术的融合将模糊现实世界和虚拟世界之间的界限。
LPDDR5：深入探究系统内协议验证
• 协议是 LPDDR 内存总线上用于内存控制器与 DRAM 通信的命令之间的时序 • tRRD 定义 ACT 到 ACT 的最小时间 • tRCD 是 ACT 到 Read 之间的最短时间 • tRAS 定义 ACT 和 PreCharge 之间的最短时间（此参数还有一个 MAX） • tRC 是 ACT 到 ACT 同一 Bank 之间的最短时间 • tRP 定义 PreCharge 到 ACT 同一 Bank
深入了解费米实验室的经济影响：
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深入挖掘，不断扩展 - 投资者关系
集团 2023 财年的收入高于 2022 财年，这主要得益于挪威 Brage 和 Yme 油田以及阿曼 Yumna 油田原油销售，这主要归因于挪威整体产量增加以及自 2023 年 1 月起纳入挪威 Yme 油田的采油量。由于阿曼计划维护生产设施和不可预见的运营问题导致生产停工，2023 财年 Yumna 油田采油量和销售量下降，部分抵消了收入增长。这些因素包括石油和天然气产量的枯竭、Yme 油田交易的非现金商誉减值以及石油和天然气资产和勘探与评估资产的减值，导致集团 2023 财年税后亏损。尽管如此，集团 2023 财年的调整后 EBITDA 强劲增长，经营活动现金流健康，现金状况良好。
制药商业化|深入潜水市场访问
随着制药和生物技术制造商在新型治疗学的研究和开发方面继续进行大量投资，生命科学行业已经意识到，在过去十年中，已将市场的药物数量迅速增加。批准的趋势增长在很大程度上是由于该行业对解决罕见疾病和利基患者人群的专业药物的关注所驱动的。这些新型分子越来越复杂，这使成功的利益相关者通信涵盖了整个商业化连续性的各种主题。一个关键领域是将药物的价值传达给关键的医疗保健利益相关者，以便以公平的价格扩大患者对疗法的使用。在生命科学社区中，该过程称为市场通道。
追踪技术：深入了解它们是什么以及它们如何工作
这是跟踪技术系列文章的第二部分，共分为四部分，深入探讨了支持数字数据收集的技术，这种收集方式通常被称为“跟踪”，但监管机构、隐私活动家和原告律师等一些人越来越多地将其称为“商业监控”。第一部分回顾了在线跟踪技术的法律监管历史，并研究了数字生态系统中的组织必须考虑的使用风险。第三部分将提供管理数字跟踪的实用治理路线图，第四部分将重点介绍合规挑战和解决方案，包括广告行业特有的挑战和解决方案。
深入了解房地产登记和地籍 | RICS
应多位专业人士的要求，并在合著者 Tony Lamb、Rumyana Tonchovska 和 Robin McLaren 的支持下，《房地产登记和地籍。实践经验和教训》于 2020 年 2 月以电子书形式出版。在接下来的七个月里，它被来自 115 个不同国家/地区的用户分享或下载了近 2,000 次。电子书侧重于在需要进行更改或首次建立系统的国家/地区建立和实现可持续的房地产登记和地籍系统项目的实践经验。电子书的目标读者是部门负责人、政府当局、融资合作伙伴和顾问，他们正在努力帮助改善或建立房地产登记系统和地籍，以造福民众，并且它更多地关注那些正在发展或转型经济和社会结构的国家，而不是欧洲、北美或澳大利亚的成熟、富裕国家。
社交媒体监控工具：深入了解
机器可读的格式，使用特定的运算符，如 AND、OR 或 NOT。11 大多数经过审查的社交媒体监控工具还提供各种附加运算符，例如，允许搜索相距一定距离的术语、仅过滤在特定国家/地区创建的文档以及搜索包含特定主题标签的帖子等。12 布尔搜索可能难以习惯，但它提供了评估特定问题所需的粒度。除了布尔搜索之外，一些工具还提供使用附加过滤器缩小搜索范围（例如用户位置、语言、来源等）。如果用户不熟悉布尔搜索主题，这将特别有用。
深入学习和可解释的生物医学应用的人工智能
我们生活在AI快速发展的领域的时代，在该时代，AI技术已变成了许多域中必不可少的工具，包括生物医学图像分析。数字细胞学是一个涉及生物医学图像数据的领域，可以从AI技术中受益。AI技术通过减轻专业人士的负担和发现可能不会被人类注意到的专业人士的负担，为检测癌症等疾病的医学专家提供了巨大的潜力。但是，AI算法具有道德上的考虑因素和潜在的危害，需要关注和管理。认识到此问题在处理患者数据的应用中尤为重要，因为错误可能是由于错误引起的。另一个现有的问题是，患者数据通常会带来独特的挑战，这些挑战为用于处理此类信息的AI算法的发展增加了复杂性。本论文包含四篇论文，其中包括具有具有挑战性特性的数据的图像分类的方法，例如细颗粒标签的稀缺性和复杂的数据组成。重要的是，我们探索了能够解决AI缺乏解释性和信任的AI方法。本文中的四篇论文中的两篇是致力于对数据集的可解释的多个实例学习方法的可行端到端培训，每个患者的数据大量数据，例如细胞学数据。本文的其他论文之一中介绍的研究工作侧重于应用可解释的AI方法来分析现实世界中的细胞学数据以进行癌症检测。以数字细胞学公共可用数据集的短缺以及在现实世界中数字图像细胞学数据中缺乏细粒度标签的稀缺性，我们研究了合成数据在AI方法分析中的作用。在第四篇论文中，我们探讨了AI方法的功能，以与研究条件相关的信息的稀疏分析数据。这个研究问题对于回答基于细胞学的早期癌症检测很重要。我们的发现表明，尽管图像细胞学数据分析带来了挑战，但AI方法可以通过提供可能对他们有价值的信息来帮助医疗专家发挥重要作用。
深入学习具有生成对抗网络
神经网络对人工智能产生了很大的影响，如今，深度学习算法被广泛用于从大量数据中提取知识。本论文旨在通过专注于特定的潜在目标来重新审视从or-gins中进行深度学习的演变。我们试图回答的主要问题是：AI可以表现出与人类相媲美的艺术能力吗？恢复了图灵测试的定义，我们提出了对该概念的类似锻炼，实际上，我们希望测试机器表现出与人类相同或无法区分的艺术行为的能力。我们将分析的论点是对这场辩论的支持，这是一种来自深度学习领域的构造和创新思想，被称为生成对抗性网络（GAN）。gan基本上是一个由两个神经网络组成的系统，在零和游戏中相互构图。此过程中的“子弹”填充只是两个网络之一生成的图像。在这种情况下，有趣的部分是，通过适当的系统启动和培训，经过几次迭代，这些虚假生成的图像开始变得越来越接近我们在现实中看到的图像，从而使没有什么是真实的。我们将谈论围绕甘斯的一些真正的轶事，以更多地提出以前提出的问题所产生的讨论，我们将根据甘斯（Gans）提出一些最近的现实世界应用，以强调它们在业务上的重要性。我们将通过对服装图像和评论的亚马逊出色的实验实验结束，目的是从最受欢迎的现有产品开始生成新的从未见过的产品。