XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System缩短
曝光时间缩短解决方案传单
通过使您的安全团队能够以速度和准确性来检测并应对威胁。Arcsight产品线采用分层分析方法，使您可以在组织中收集和标准化组织中的所有安全性数据，然后使用多个威胁分析工具进行分析。使用Arcsight产品线的一流相关引擎实时检测既定攻击模式（已知威胁）的威胁。通过不受监督的机器学习驱动的行为分析，请警告您的分析师对异常行为，潜在的内部威胁和APT。使用创新的大数据分析解决方案积极地寻找更难以捉摸的威胁，该解决方案已针对安全操作进行了优化，并以强大的可视化和异常检测为支持。共同提供了对已知和未知威胁的全面威胁检测。与MISP和Anomali等强大的威胁智能平台配对时，更是如此。
微增强：人工智能如何通过 SDLC 缩短上市时间
当这个群体的声音响起时，值得倾听，尤其是当你在电信行业工作时。据这些专业开发人员称，电信业已成为对人工智能和机器学习需求最大的五大行业之一。当被问及哪些类型的开发项目最先受益于新增的人工智能功能时，人工智能开发人员确定了两个领域：第一，数据分析和可视化；第二，以微弱优势领先，即代码生成本身。事实上，人工智能开发人员认为，代码创建的转型速度比与生成式人工智能相关的许多其他工作都要快，包括搜索引擎、聊天机器人、客户服务应用程序、语音助手和法律研究。1
新型人工智能驱动软件显著缩短
7 Borgli H、Thambawita V、Smedsrud PH 等人。 HyperKvasir，一套用于胃肠内窥镜检查的综合多类图像和视频数据集。科学数据2020； 7:16。 doi:10.1038/s41597-020-00622-y
数字化设计是缩短 MEMS 开发周期的关键方法
20 世纪 70 年代，集成电路 (IC) 制造更像是一门“艺术”，每位设计师都必须与操作生产线的人员密切合作，以便定义适当的模式，这些模式与预想的加工顺序一起产生所需的电路行为。但早在 1980 年 [4] 随着“VLSI 系统简介”一书的问世，该领域就发生了新的范式转变。它包括电路元件的系统化、简化和标准化，这使我们能够通过一套规则将技术和制造过程分开。同时，电路的几何形状（尺寸、元件形状和定位限制）以及电路的结构和功能行为都要接受并行分析。Gajski-Kuhn Y 图（图 5）[5] 说明了这种方法。
大幅缩短高强度粘合剂的开发时间<研究成果
Harutoshi Yamada、Teruki Tsurimoto（筑波大学纯粹与应用科学研究生院）、Sirawit Pruksawan 和 Naito（筑波大学纯粹与应用科学研究生院、国家材料科学研究所）
AI-ML 技术有助于缩短地震解释周期
LTIMindtree 是一家全球技术咨询和数字解决方案公司，通过利用数字技术，帮助各行各业的企业重塑商业模式、加速创新并实现增长最大化。作为 700 多家客户的数字化转型合作伙伴，LTIMindtree 拥有广泛的领域和技术专业知识，可帮助在融合的世界中推动卓越的竞争差异化、客户体验和业务成果。LTIMindtree 是 Larsen & Toubro 集团旗下的子公司，由来自 30 多个国家的 84,000 多名才华横溢的创业型专业人士提供支持，结合了前 Larsen and Toubro Infotech 和 Mindtree 在解决最复杂的业务挑战和实现大规模转型方面业界公认的优势。欲了解更多信息，请访问 https://www.ltimindtree.com/
缩短工作时间的前沿公司对四天工作周的启示
*组织经常遇到的一个问题是，如何衡量生产力。根据 BLS，经典方法是将产出除以总工作小时数。12 定义“生产性产出”至关重要，因为总产出或工作量可能会减少，但目标是保持生产性产出。在这种情况下，我们将“产出”澄清为业务成果，表明如果公司在工作时间减少的情况下仍能保持业务成果，那么他们的总体生产力就会提高。请参阅上文“业务成果”中可衡量的业务成果示例。
缩短发现时间：材料和分子建模、成像、信息学和集成
摘要：材料结构和特性的多尺度和多模态成像为材料理论和设计的蓬勃发展提供了坚实的基础。最近，韩国科学技术研究院宣布了 10 个旗舰研究领域，其中包括韩国科学技术研究院材料革命：材料和分子建模、成像、信息学和集成 (M3I3)。M3I3 计划旨在通过阐明多尺度处理 - 结构 - 属性关系和材料层次结构来缩短材料发现、设计和开发的时间，这些将通过机器学习和科学见解的结合进行量化和理解。在本综述中，我们首先介绍全球相关计划的最新进展，例如材料基因组计划（美国）、材料信息学（美国）、材料计划（美国）、开放量子材料数据库（美国）、材料研究信息整合计划（日本）、新型材料发现（欧盟）、NOMAD 存储库（欧盟）、材料科学数据共享网络（中国）、材料创新之声（德国）和创意材料发现（韩国），并讨论多尺度材料和分子成像与机器学习相结合在实现 M3I3 愿景中的作用。具体而言，我们将重新审视使用光子、电子和物理探针的显微镜，重点关注多尺度结构层次以及结构 - 属性关系。此外，与传统方法相比，文献中的数据挖掘与机器学习相结合将被证明更有效地找到具有改进属性的材料结构的未来方向。我们将回顾和讨论用于能源和信息应用的材料实例。关于 Ni-Co-Mn 阴极材料开发的案例研究说明了 M3I3 创建多尺度结构-属性-处理关系库的方法。最后，我们对 M3I3 领域的最新发展进行了展望。关键词：M3I3、材料和分子建模、材料成像、材料信息学、机器学习、材料集成、锂离子电池、韩国科学技术研究院
缩短欧洲患者获得创新肿瘤疗法的时间
本报告介绍了“患者可及时间”倡议的成果。该倡议的目标是将欧洲各地的利益相关者聚集在一起，就患者无法获得新的肿瘤治疗的原因达成共识。它还打算找到共同点，找到可能缩短患者可及时间的解决方案。该倡议的总体目标是让那些为患者和社会带来附加值的疗法更快地获得治疗，同时又不影响审慎的审议和循证决策。该项目由欧洲制药工业和协会联合会 (EFPIA) 的肿瘤平台 (EOP) 发起和资助。EOP 是来自研究型制药行业的 18 家公司的合作项目