XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System白皮书
AWS 白皮书埃森哲企业 AI – 扩展机器学习和深度学习模型
摘要 ........................................................................................................................................................... 1 您的架构是否良好？................................................................................................................................ 1 简介 ......................................................................................................................................................... 2 从构思到生产的无摩擦过程 ...................................................................................................................... 2 劳动力分析用例 ............................................................................................................................. 3 智能平台方法 ............................................................................................................................. 4 AWS 上的 ML 架构 ............................................................................................................................. 5 特征工程 ............................................................................................................................................. 6
Opentext数据保护剂优势白皮书
数据备份要求会随着应用程序和存储实施的发展而面临许多新挑战，并且随着安全威胁的增加。现在可以提供广泛的管理程序，并正在部署以满足组织需求，而云存储在前提和前提中都越来越多地使用，并提供了多种提供商。尤其是在勒索软件周围的网络攻击者受到的威胁增加，增加了对备用解决方案的需求，以便能够与新技术集成并为新技术提供备份保护，同时也以越来越安全的方式进行。现在需要增强功能的数据加密和多个副本的标准安全度量。Opentext Data Protector提供了这种增强的备份，并提供了抗胁迫的安全性，例如基于角色的访问控制，不变性和真实的气隙备份。其从OpenText Data Protector的云工作负载的扩展功能为最宽的虚拟平台，云存储提供商和基于SaaS的应用程序（例如Microsoft 365）提供了备份。
神经元中的代理体系结构 - 白皮书
neuron7.ai摘要：Neuron7的搜索工具是一种尖端的，AI驱动的解决方案，扩展了检索功能增长生成（RAG）的概念，以提供上下文感知的搜索和实时适应性。通过将抹布与实体歧义，LLM，元数据富集，视觉模型和用户反馈循环结合使用，Neuron7的搜索平台不仅可以检索和生成内容，而且可以自主完善，过滤器和适应搜索结果，以提供可行的见解。此白皮书探讨了Neuron7的搜索解决方案如何通过体现代理体系结构，提供一个基于实时输入和不断发展的用户需求的系统来使破布达到新的水平。1。简介企业搜索的景观已经发展到传统的基于关键字的搜索工具之外，这些搜索工具只需根据文本匹配来检索文档即可。当今的高级搜索解决方案利用人工智能（AI）不仅提供信息，而且提供上下文理解和可行的见解。Neuron7搜索通过将检索增强生成（RAG）与各种高级功能（例如命名实体识别（NER），元数据富集，视觉模型和实时学习）结合起来，将其提升到一个新的水平。该系统例证了代理体系结构，自主做出决定，根据这些决策采取行动，并不断从反馈中学习以增强搜索准确性和相关性。2。什么是代理体系结构？代理系统的关键特征包括：Neuron7搜索不仅可以检索数据并生成内容；它可以自主完善搜索结果，过滤数据，并旨在满足不仅需要找到信息的企业需求，而且还可以理解，上下文化和采取行动。代理体系结构是指具有自主决策，适应性行为以及根据环境投入和内部目标采取行动的系统。这些系统从环境（例如数据或用户查询）中感知输入，根据该输入做出决策，并采取行动以实现特定目标，而无需在每个决策点需要人为干预。
NRC 工作人员准备了白皮书“替代风险......
主题：先进反应堆监管的替代风险知情、技术包容方法目的：本文旨在提供拟议第 53 部分“商业核电站风险知情、技术包容性监管框架”的替代方案，如委员会在 SECY-23-0021 1 的工作人员要求备忘录 (SRM) 中所述。拟议的替代方案将提供一种先进反应堆许可方法，其中风险分析在许可过程中起支持或确认作用。背景：2019 年 1 月 14 日，总统签署了《核能创新和现代化法案》(NEIMA) 成为法律（公法 115-439）。NEIMA 要求 NRC 准备监管基础设施以支持先进核反应堆的开发和商业化。具体而言，NEIMA 第 103(a)(4) 节指示 NRC“在 2027 年 12 月 31 日之前完成规则制定，建立一个技术包容性的监管框架，供商业先进核反应堆申请人在新反应堆许可证申请中可选使用”。作为对 NEIMA 的回应，委员会在 SRM-SECY-20-0032 2 中指示 NRC 工作人员准备并发布初步拟议规则语言，进行公众宣传和 1 SRM-SECY-23-0021，“工作人员要求 - SECY-23-0021 - 拟议规则：基于风险的、技术包容性的先进反应堆监管框架”，日期为 2024 年 3 月 4 日（ML24064A039）。 2 SRM-20-0032，“人员要求 – SECY-20-0032 – 关于‘先进反应堆风险知情、技术包容性监管框架 (RIN-3150-AK31; NRC-2019-0062)’的规则制定计划” (ML20276A293)。
用例白皮书
在 OQI 的支持下，来自世界各地的量子和主题专家一直在与联合国机构和大型非政府组织合作，探索量子计算应对全球挑战的潜力。OQI 的用例组合包含越来越多处于不同开发阶段的用例。图 1 显示了该组合的完整概述。这些用例主要涉及可持续发展目标 2（零饥饿）、可持续发展目标 3（良好的健康和福祉）、可持续发展目标 6（清洁水和卫生设施）、可持续发展目标 7（可负担的清洁能源）、可持续发展目标 12（负责任的消费和生产）和可持续发展目标 13（气候行动）。此外，它们与其他几个可持续发展目标有相互联系。这些解决方案中的量子方法涵盖从模拟到优化和机器学习，利用量子或量子启发算法 [3]。在当今的量子计算硬件上，没有一种建议的方法能够胜过现有的最先进的经典方法。尽管如此，这项努力对于建立一个全球实践社区至关重要，该社区严格探索可持续发展目标的量子计算应用及其在未来量子设备上的潜在可扩展性。
白皮书：在高等教育机构中创建微证书评估
微证书为机构提供了一个重要的机会，可以认可和验证有助于学生成功但往往被忽视的小规模学习经历。它们可以更细致地了解个人的技能和知识，有助于识别更多的学习成果，更好地将员工与工作相匹配。然而，由于目前没有标准化的方法来衡量微证书的成功，因此人们对微证书在高等教育中的影响和有效性还不太了解。为微证书创建标准化评估的问题包括其设计千差万别、学习时间和规模短，以及难以将其影响与其他因素区分开来。此外，创建任何类型的证书所面临的典型挑战也适用于微证书，包括确保学习者成就的可信度、可靠性和清晰度。
TSO 需求侧白皮书
我们认为，有必要关注如何满足电力系统需求，并设计出最能实现需求灵活性的机制，以满足这些需求。在设计任何能够实现需求灵活性以满足系统需求的新机制时，需要仔细考虑对具有类似运营和投资信号的其他机制的潜在影响。改善现有需求侧资源性能和开发新功能的方法可以有效地帮助满足电力系统需求，同时支持实现爱尔兰气候行动计划需求灵活性目标，并支持北爱尔兰智能系统和灵活性计划的制定和实施。这些好处将与现有批发市场安排中的需求侧响应相一致，通过鼓励增加兆瓦容量和可用性、响应持续时间以及每天可能的响应次数。
