XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System繁琐
具有碳约束的水力热系统中的战略存储使用
他们引入了在NASH-Cournot模型中难以解决的非跨性别。例如，Ramos等。（1998）使用侧面限制来反映战略行为，以便仅当单位投入时，边际收入大于或等于边际成本。但是，正如Hobbs（2001）所提到的那样，这种约束可能会繁琐，包括在多期模型中。
通过应用人工智能实现智能电子取证
我们希望客户联系我们时，响应时间少于五分钟，因此我们使用所谓的小组。小组是由高级管理人员组成的精选团队，他们指导您的项目完成整个电子取证流程，每个人都一样称职。回答您问题的人就是解决问题的人。不会在部门之间来回推诿，也不会推卸责任。我们减少繁琐，直奔主题，并在几分钟内给您答复。
2025 年 OSBA 双年度报告
政府应成为经济机遇的合作伙伴，而不是障碍。这就是为什么 OSBA 在确定和解决州和地方机构施加的繁琐许可要求方面发挥了主导作用。他们的努力凸显了行业急需改革，这些行业过时且限制性强的法规阻碍了勤奋的内华达州人追求职业发展。通过在各级政府的倡导，OSBA 正在使内华达州成为一个让小企业主能够取得成功而不是被不必要的繁文缛节所阻碍的州。
人工智能如何在成人教育中发挥优势？
1. 人工智能可以自动化教育中的基本活动，例如评分。在大学里，即使助教分担，为大型讲座课程评分家庭作业和考试也是一项繁琐的工作。即使在低年级，教师也经常发现评分占用了大量时间，而这些时间本可以用来与学生互动、备课或进行专业发展。现在，教师可以自动评分各种多项选择题和填空题
认识 Veye Lung Nodules，您的肺部 AI 助手......
无论是在常规临床实践中还是肺癌筛查中，分析和报告 CT 胸部扫描的肺结节都是繁琐且容易出错的。监测结节进展尤其耗时，因为它需要手动分析和扫描比较。这就是为什么我们创建了一个实用的 AI 医疗解决方案来管理肺结节，随时准备减轻您的负担。了解 Veye 肺结节。
Telkomnika电信计算电子和控制
高光谱成像和人工神经网络（ANN）的结合可以预测果实的成熟度。这项工作调查了使用K折的交叉验证方法的高光谱成像和ANN模型的应用，用于成熟度预测油棕新鲜水果束（FFB），以进行内部分类和分级机器视觉。粗棕榈油（CPO）是印度尼西亚和马来西亚等国家的出口商品。油棕FFB成熟度决定了CPO的质量。FFB的独特形状和颜色需要创新的方法来代替繁琐而繁琐的手动分类和分级。这项研究中使用的油棕FFB样品先前是根据颜色和果实的果实分类的。，我们在用于ANN模型和混淆矩阵之前，应用了高光谱数据集的Savitzky-Golay（SG）平滑滤波器和7倍的交叉验证，以找到ANN模型的精度。我们从523个数据点中获得了SG过滤器后的72个数据点。预测结果显示平均准确度为79.48％，其中三个折叠为2、5和7的倍数给出了90％的最高精度。结果证实了高光谱成像的潜在用途，k折交叉验证和ANN模型以进行油棕FFB的成熟度预测。
SIGNA™ 探索者
自动协议优化可实现简单、自动化的屏气成像工作流程。技术人员无需进行繁琐的参数调整，只需在 MR 系统自动计算的协议参数中进行选择，即可优化扫描时间和图像质量。自动协议优化可实现屏气检查，无论患者情况（屏气能力和身体特征）或操作员技能水平如何，图像质量更可靠，检查持续时间更可预测。
Vituity 通过 AI 支持医生，加快患者护理速度
任务很简单：让医生将 100% 的时间花在患者身上。但 Vituity 很快发现问题很复杂：医生不知道去哪里寻求帮助，而且由于支持团队必须手动解决问题，请求通常需要几天时间才能完成。解决这个问题意味着必须自动化繁琐的工作（如重置密码、回答政策问题和排除软件故障），以便在不涉及服务台的情况下提供即时支持。