XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System结构复杂
复杂策略讨论实践指导
复杂策略讨论实践指导简介《2018 年共同努力保护儿童》为跨机构合作提供了指导，使从业人员能够保护儿童并促进儿童福利。该文件更仔细地研究了情境保护所面临的挑战，并确定了调查复杂（即有组织或多重）虐待所涉及的困难。我们对情境保护的定义包括防止和保护儿童免受以下风险：儿童性剥削 (CSE)、儿童失踪、照料和教育（失踪）、犯罪剥削，可能包括：帮派、县界、枪支和刀具犯罪以及现代奴隶制。复杂虐待的定义复杂虐待既可以作为家庭或社区虐待网络的一部分发生，也可以在寄宿家庭或学校等机构内发生。此类虐待会给涉案儿童造成严重的创伤。调查可能非常耗时，需要警察、社会工作人员和更广泛机构的专业技能。由于涉及的地点和人员数量以及虐待持续时间，调查有时会变得更加复杂。
复杂量子系统：学习与模拟
多体量子系统在理论和实验量子信息处理中无处不在，从凝聚态系统的模拟到良好量子纠错码的开发。近年来，我们对这些系统复杂性的数学理解取得了重大进展。在这些讲座中，我们将探讨多体量子系统的物理模型的复杂性，从物质的基态和热态到短时量子演化的输出。我们将考虑两种复杂性概念：(i) 模拟系统属性的计算难度（又名正向问题）；(ii) 从访问样本（又名逆问题）中学习系统的经典描述的可学习性。
开发童年的复杂执行功能
摘要这项纵向研究使用了Groton迷宫学习任务（GMLT）建模了儿童复杂的执行功能（EF）的发展。使用队列设计设计，从墨尔本和澳大利亚珀斯的六所多元文化小学招募了147名儿童（61名男性，5.5-11岁）。种族/民族数据不可用。在2010年至2012年期间，在2年内以6个月的间隔对GMLT评估儿童。生长曲线模型描述了与年龄相关的变化，从5.5岁到12.5岁。结果表明，每个误差量度都有二次增长轨迹，即反映视觉空间内存，执行控制（或应用行动规则的能力）和复杂EF的二次增长轨迹。在复杂的EF中，将规则应用于行动的能力在早期至中期的童年中迅速发展。
复杂地下作业中的决策支持
成功完成地下操作需要高度专业的功能和最新工具的准确计划。奥地利军事学院的研究小组旨在支持这些非常特殊的运营环境的决策，计划和培训。快速数据集成和可视化3D模型，计划，地图或激光扫描以及从地下结构内部的传感器和摄像机收集的操作员的信息提供了实际上通常无法进入安装的可能性。专业工具作为Boris（太空中的基于浏览器的方向）初始HTML模型，地下操作任务工具（SOMT）或快速隧道建模工具（FTMT），通过创建一个地下任务区域的虚拟双胞胎来改善快速可视化。在扩展现实（XR）应用程序中的改善空间逮捕大大改善了决策，并支持同步的任务计划和执行。由于地下服务结构和行动力的运营商之间的密切合作和信息交流是成功的先决条件，因此所有相关因素和参与者的整合将大大增加全面的合作。该项目通过在真正全面的共同操作图片中显示相关信息来增强共同的观点，从而实现更准确，更精确的动作，减少自身的损失和附带损害。
在Klimontovich的复杂（Dusty）等离子体的描述上
锂离子电池中内部短路（ISC）的抽象可靠且及时检测对于确保安全有效的操作很重要。本文通过考虑细胞不均匀性和传感器限制（即没有平行字符串中单个单元的独立电流传感器）来研究平行连接电池的ISC检测。要在电池字符串响应中表征与ISC相关的签名，首先确定了平行连接的电池电池的电热模型，该模型是明确捕获ISC的。通过分析从电热模型产生的数据，在传感器限制的约束下，将电池字符串中各个单元之间的表面温度分布确定为ISC检测的指标。然后，设计了卷积神经网络（CNN），以使用细胞表面温度和琴弦作为输入的总容量来估计ISC电阻。基于CNN的估计ISC电阻，将字符串归类为有故障或无故障，以指导电池的检查或更换。算法在信号噪声的存在下以准确性，错误警报率和丢失的检测率进行评估，从而验证了所提出方法的有效性和鲁棒性。
生物传感的复杂液晶乳液
摘要：在本文中，我们描述了一种基于动态复杂液晶乳液的高度负责的光学生物传感器。这些乳液的准备很容易，并且由不混溶的手性列液晶（N*）和碳碳油组成。在这项工作中，我们利用N*选择性反射来构建新的感应范式。我们的检测策略是基于通过与LC界面处的IgG抗体可逆相互作用通过可逆相互作用的硼酸聚合物表面活性剂的LC/W界面活性的变化。由于聚合物结构中的双phaphthyl单位的支撑，这种生物分子识别事件可能会改变N*组织的音高长度，该聚合物结构已知是强大的手性掺杂剂。我们证明，这些触发的反射变化可以用作检测食源性病原体沙门氏菌的有效光学读数。
复杂军舰项目的经验
从 UMS 到完全自主；从复杂的军舰计划中获得的经验 J Johnson、M Howard，巴布科克国际公司，英国 摘要 英国的 31 型护卫舰是 ARROWHEAD-140 型号，其设计旨在减少舰艇连队所需的人员数量，提供所需的作战能力，同时确保人员安全并支持人员保留。该设计采用了最新的高技术就绪水平 (TRL) 解决方案，例如首次在皇家海军护卫舰中使用 UMS 符号和维护要求较低的功能齐全的设备。本文将探讨在交付计划中精益船员解决方案开发过程中观察到的关键设计特征，为未来的设计工作和采用能够在提高平台自主性水平的过程中权衡成本、功能和复杂性的技术解决方案提供见解。
人工智能不必太复杂或昂贵
需要 AI 进行学习。这就需要关注涵盖重要案例并始终标记的数据，以便 AI 可以从这些数据中学习它应该做什么。换句话说，创建这些有价值的 AI 系统的关键是我们需要能够使用数据而不是代码编程的团队。为什么在技术领域之外采用 AI 如此困难 为什么 AI 没有在消费者互联网公司之外广泛使用？其他行业采用 AI 面临的最大挑战包括： 1.数据集小。在拥有大量用户的消费者互联网公司中，工程师拥有数百万个数据点，他们的 AI 可以从中学习。但在其他行业，数据集大小要小得多。例如，您能否构建一个 AI 系统，在仅查看 50 个示例后就学会检测有缺陷的汽车部件？或者从 100 个诊断中学习后检测出罕见疾病？当只有 50 个数据点时，为 5000 万个数据点构建的技术不起作用。2.定制成本。消费者互联网公司雇用数十或数百名熟练的工程师来构建和维护创造巨大价值的单片 AI 系统——例如，每年产生超过 10 亿美元收入的在线广告系统。但在其他行业，有许多 100 万至 500 万美元的项目，每个项目都需要定制的 AI 系统。例如，每个生产不同类型产品的工厂可能需要定制的检查系统，每家医院都有自己的健康记录编码方式，可能需要自己的 AI 来处理其患者数据。这些数十万个项目的总价值是巨大的；但单个项目的经济效益可能不支持雇用一个大型、专门的人工智能团队来构建和维护它。人工智能人才的持续短缺加剧了这个问题，进一步推高了这些成本。3.概念验证与生产之间的差距。即使人工智能系统在实验室中工作，也需要大量的工程来部署
高度复杂系统的测试与评估
2009 年 3 月期刊的重大变化（从图形封面开始）表明该组织正在实现其战略目标。重新设计实际上是 2008 年 3 月开始的内部和外部改版的顶峰。选择这个时间恰逢期刊创刊 25 周年，该期刊于 1984 年创刊。您可能已经注意到期刊在过去一年中发生了一些小变化 - 变化是为了提供更专业的外观，使文章在期刊内和期刊之间保持一致，并提高文章的可读性。期刊的规模一直在增加，部分原因是 ITEA 活动组织者鼓励演讲者撰写完整的论文，并立即考虑发表。我建议您花时间仔细阅读 ITEA 网站上和本期第 29 页上的 2009 年期刊主题，并考虑在将来撰写论文。作为一个教育组织，期刊在向我们的会员传播相关、及时的信息方面发挥着重要作用。
内部审计报告 CGI 复杂变更管理
ICT 系统和应用程序的复杂变更请求包括具有复杂要求/中高业务影响且预计价值超过 25,000 英镑的中型到大型项目。为了请求任何复杂变更，服务需要与 ICT 关系经理协商其拟议变更，填写复杂变更管理表并通过 CEC Halo 自助服务门户提交。所有收到的复杂变更请求均在关系经理会议上进行审查，其中包括 CGI 代表。在此会议上接受的请求将提交给 CGI，被拒绝的请求或需要更多信息的请求将返回给请求者。