XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System第十
第十四届意大利信息检索研讨会报告（......
意大利信息检索研讨会 (IIR) 于 2010 年创办，现已进入第 14 届，旨在为介绍和讨论信息检索理论和实证研究提供一个平台。自首次在帕多瓦举办以来，IIR 已成为研究人员（尤其是早期学者）以及对信息检索感兴趣的行业专业人士的重要论坛，他们可以在协作和非正式的环境中交流、分享想法并讨论他们的工作。多年来，研讨会除了讨论搜索和排名之外，还开放了各种研究领域的讨论，包括内容表示和分析、个性化搜索和推荐、对话系统和特定领域的应用、通过研究人为因素和界面实现可用性，以及开发信息检索系统和 RS 的评估方法。自首次举办以来，IIR 每年都由该领域的领先研究小组组织举办。该研讨会曾在国内外举办过：帕多瓦（2010 年和 2019 年）、米兰（2011 年和 2022 年）、巴里（2012 年和 2021 年）、比萨（2013 年和 2023 年）、罗马（2014 年和 2018 年）、卡利亚里（2015 年）、威尼斯（2016 年）和卢加诺（2017 年）。本活动报告的组织方式如下。我们首先概述 IIR 2024 的关键方面（第 2 部分），包括目标、主题、组织和收到的贡献概述。接下来，我们简要描述研讨会上提出的每一项贡献（第 3 部分）。最后，我们重点介绍新兴的研究趋势和其他相关见解（第 4 部分）。
Ikram Chraibi Kaadoud、Lina Fahed、Philippe Lenca。可解释的人工智能：知识发现、知识表示和表示学习交叉点的叙述性回顾。MRC 2021：第十二届国际情境建模与推理研讨会，2021 年 8 月，加拿大蒙特利尔（虚拟）。第 28-40 页。 hal-03343687
可解释人工智能 (XAI) 最近已成为一个非常活跃的领域，这主要是由于神经网络等黑箱模型的广泛发展。最新技术定义了最近的 XAI 目标，并提出了具体方法。在 XAI 和其他领域之间可以找到隐式链接，尤其是与知识和神经网络相关的领域。我们在此旨在强调这些隐式链接。我们对两个领域的研究工作进行了叙述性回顾：（i）知识领域，重点关注知识发现和表示，以及（ii）表示学习。我们讨论了这些领域与 XAI 之间的相似性和连接点。我们得出结论，为了使黑匣子更加透明，XAI 方法应该受到更多启发，并利用知识和表示学习领域的过去和最近的工作。通过本文，我们为多学科研究人员和人工智能专家以及人工智能知识渊博的用户提供了 XAI 领域的切入点。
汉密尔顿官方计划修正案草案第十号
i) 附表 A – 省级规划 ii) 附表 B – 自然遗产系统 iii) 附表 B-1 – 详细的自然遗产特征 关键自然遗产特征 生命科学 ANSI iv) 附表 B-2 – 详细的自然遗产特征 关键自然遗产特征 重要林地 v) 附表 B-4 – 详细的自然遗产特征 关键自然遗产和关键水文特征 湿地 vi) 附表 B-5 – 详细的自然遗产特征 关键水文特征 湖泊和滨海带 vii) 附表 B-6 – 详细的自然遗产特征 当地自然区域 环境重要区域 viii) 附表 B-7 – 详细的自然遗产特征 当地自然区域 地球科学 ANSI ix) 附表 B-8 – 详细的自然遗产特征 关键水文特征 溪流 x) 附表 C - 功能性道路分类 xi) 附表 E – 城市结构 xii) 附表 E-1 – 城市土地使用指定 xiii) 附表 F - 机场影响区 xiv) 附表 G – 当地住房市场区域 xv) 附表 H - 省级重要就业区 b. 汉密尔顿乡村官方规划
GENOMMA LAB INTERNATIONAL 宣布第十届...
前瞻性陈述说明 本报告可能包含某些与公司有关的前瞻性陈述和信息，这些陈述和信息反映了公司及其管理层对公司业绩、业务和未来事件的当前观点和/或期望。前瞻性陈述包括但不限于任何可能预测、预报、表明或暗示未来结果、业绩或成就的陈述，并且可能包含“相信”、“预期”、“期望”、“设想”、“可能导致”或任何其他具有类似含义的词语或短语。此类陈述受多种风险、不确定性和假设的影响。我们提醒您，许多重要因素可能会导致实际结果与本演示文稿和公司授权官员的口头陈述中表达的计划、目标、期望、估计和意图存在重大差异。请读者不要过分依赖这些前瞻性陈述，这些陈述仅代表其日期的观点。风险和不确定因素包括但不限于：与COVID-19全球疫情影响有关的风险，例如疫情的范围和持续时间、政府为应对疫情而采取的行动和限制措施、重大延误、供应链中断和对业务的其他影响，或对公司因COVID-19疫情而执行业务连续性计划的能力、经济因素，例如利率和货币汇率波动；竞争，包括技术进步、竞争对手获得的新产品；新产品开发固有的挑战；公司成功执行战略计划的能力；业务合并和资产剥离的影响；内部或供应链内的制造困难或延迟；重大不利诉讼或政府行动，包括与产品责任索赔相关的诉讼或行动；适用法律法规的变化，包括税法；产品和服务购买者的行为和支出模式的变化；国际经济和法律体系的金融不稳定以及主权风险。有关这些风险、不确定性和其他因素的进一步列表和描述，请参阅公司向墨西哥证券交易所提交的相关文件。本新闻稿中的任何前瞻性陈述仅代表本新闻稿发布之日的观点。公司不承担更新或修改任何前瞻性陈述的义务，无论是由于新信息、未来事件还是其他原因。
第十五届 IRENA 大会及相关会议
我很荣幸也非常高兴地欢迎大家参加 2025 年 1 月 12 日至 13 日举行的第十五届 IRENA 大会以及 2025 年 1 月 11 日举行的相关会议。作为 IRENA 的最高决策机构，大会由 170 个成员组成，被公认为就能源转型的各个方面进行包容性和多样性讨论的战略性全球平台。大会将于阿塞拜疆巴库 COP29 结束后不久召开，这将提供一个及时的机会，利用所产生的势头并解决可再生能源在全球气候行动中的关键作用。大会第十五届会议的讨论将围绕“加速可再生能源转型——前进的道路”这一主题展开，重点关注能源安全、社会经济发展和融资选择。本执行概述旨在帮助与会者了解大会及其相关会议，并确定参与感兴趣和相关主题的独特机会。我期待着欢迎你参加在阿布扎比举行的大会第十五届会议。 Francesco La Camera
女性赋能 IT 行业：波兰技术领袖十周年纪念版开启新机遇 积极进取的女性第十次加入
女性赋能 IT 行业：波兰技术领袖十周年纪念版开辟新机遇 渴望在新技术领域成长的上进女性将第十次有机会参加专业指导计划。波兰技术女性社区旗下的专家们正在勤奋工作，以准备一个在过去十年中支持数百名 IT 女性发展的项目的周年纪念版。该计划的招募将于 2025 年 1 月 8 日开始。编程、用户体验、人工智能、项目管理或创业的爱好者将有四个月的时间在有成就的导师的指导下成长。这个特别的周年纪念版是一个庆祝十年来鼓舞人心的故事和积极的职业和个人转变的机会。 独特的成长空间 技术领袖的优势和价值在于创造一个空间，让女性——无论年龄或经验如何——都可以获得新知识并提高她们的专业技能。来自 IT 和技术领域的知名专家支持参与者实现他们的目标。除了一对一的辅导课程，学员还可以参加 Mentors4People 研讨会和与人力资源专家进行咨询。这种全面的支持使 Tech Leaders 成为波兰最大的免费辅导项目之一。如何加入？该项目将从 2025 年 2 月持续到 6 月，申请表从 2025 年 1 月 8 日起可在 www.techleaders.eu 上获取。申请截止日期为 2025 年 1 月 17 日，项目将于 2025 年 2 月 17 日正式启动，持续到 2025 年 6 月 17 日。今年，参与者将有机会从各个 IT 领域的顶尖专家那里汲取专业知识。导师将从提交的申请中选择学员，确保学员的专业领域最匹配。通过合作取得成功第 9 届项目迎来了 140 多位专家，提供用户体验、后端、前端、人工智能和项目管理等领域的指导。该计划在完成后获得了 4.8/5 的平均评分，三分之一的参与者在此过程中改变了职业目标。技术领导者不仅为学员提供了成长之路，还为导师提供了指导 IT 新人才的有益体验。与合作伙伴共同的使命
TCSN 简讯 – 第十四期 – 2024 年 12 月
当社交媒体主导互联网和移动通信网络的流量时，基于对社交网络的深入了解，可以开发出更多的见解和工程。技术网络和社交网络之间的这种相互作用具有许多不同的方面，可以激励 IEEE 通信学会成员进一步探索通信技术的前沿和人类社会的利益。在这样的背景下，社交网络技术委员会 (TCSN) 于 2016 年成立，此前是新兴技术小组委员会。我们相信，除了网站和社交媒体平台之外，TCSN 时事通讯让我们能够更流畅地交流愿景、想法和技术机会。我们非常感谢所有为本期时事通讯做出贡献的成员。最后，但并非最不重要的是，我们希望 TCSN 时事通讯成为这种令人兴奋的社交网络多学科知识的有效手段，以更好的方式融合人性和技术。最重要的是，欢迎您积极参与或发起更多 TCSN 和 IEEE 通信学会的志愿服务。
练习卷 – 3 第十类 人工智能...
分配的（最长）时间为 2 小时。5.必须按正确顺序回答特定部分的所有问题。6.第 A 部分 - 客观题（24 分）： (a) 本部分有 5 个问题。(b) 分配的分数针对每个问题/部分。(c) 没有负面标记。(d) 按照给出的说明进行操作。7.第 B 部分 - 主观题（26 分）： (a) 本部分有 16 个问题。(b) 考生必须回答 10 个问题。(c) 按照给出的说明进行操作。(d) 分配的分数针对每个问题/部分列出。
练习册 - 1 第十类 人工智能...
(i) 断言 (A)：人工智能中的监督学习使用标记数据进行训练。推理 (R)：无监督学习需要未标记的数据并识别其中的模式。(a) A 和 R 均为真，且 R 是 A 的正确解释。(b) A 和 R 均为真，但 R 不是 A 的正确解释。(c) A 为真但 R 为假。(d) A 为假但 R 为真。