XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System耗费
图书馆出勤率的面部介绍基于开放的计算机视觉Ikmal 1*，A。Irmayani Pawelloi 2，Masnur 3
1 *，2，3节目studi teknik Informatika，穆罕默迪亚大学，印度尼西亚穆罕默迪亚（Muhammadiyah Preepare） *电子邮件：ikmallukman0@gmail.com摘要：摘要：传统的出勤方法，包括手动学生签名，包括时间耗费时间，并在图书馆长期排队。这项研究的目的是开发快速有效的图书馆出勤系统。本研究使用Python编程语言和Visual Studio代码应用程序采用定性方法。Web应用程序开发将采用面部识别技术的图书馆出勤系统，并具有以下功能：登录菜单，出勤菜单，学生菜单和识别菜单。此出席系统加快了速度，并简化了图书馆学生的服务过程。
量子计算的游戏计划
在新型移动领域，工程师们通过复杂的神经网络处理大量视频、图像和激光雷达数据。他们的目标是：利用人工智能教会汽车做出关键的驾驶决策，比如如何转弯、在哪里加速和减速，以及如何避开其他车辆（更不用说行人）等。以这种方式训练人工智能算法需要进行一系列计算密集型计算，而随着数据和变量间关系的增加，这些计算变得越来越困难。这种训练可能会让世界上最快的计算机耗费数天甚至数月的时间。由于量子计算机可以同时对多个变量执行多个复杂计算，因此它们可以成倍地加速此类人工智能系统的训练。但这不会很快发生。将传统数据集转化为量子数据集是一项艰巨的工作，早期的量子人工智能算法只取得了有限的进展。
halifact 2023/24年度进度报告
执行摘要哈利法克斯的气候正在发生变化，居民已经感受到了影响。预测表明，哈利法克斯将继续经历更高的温度，更多的热浪，更多的降雨以及越来越多的严重风暴，洪水事件和野火。这些影响使市政当局和居民每年耗费更多。最近发生的三起极端天气事件：菲奥娜飓风在2022年9月，2023年5月的坦塔隆野火以及2023年7月的洪水量估计导致了超过10亿美元的保险损失。Halifact中列出的动作对于限制未来的气候变化影响和准备已经发生的人们至关重要。Halifact努力建立一个弹性，零零，联系，公平和繁荣的社区。
历史文献分析中的人工智能
手写历史文献的研究通常称为手稿研究，涉及系统地分析文献的内容、表面材料和笔迹。笔迹分析通常是最具挑战性的任务，它提供了对作者、写作风格、制作时间甚至文献地理位置的重要见解。提取、处理和广泛检查手稿中的手写文本以获得这些见解。但是，如果手动进行，这种分析非常耗费人力，并且容易出现偏差和错误。为了获得高效可靠的结果，计算机视觉 (CV)、模式识别 (PR) 和人工智能 (AI) 技术可用于笔迹分析。这些现代定量方法和统计分析为理解、修改和更新许多关键历史手稿的当前假设打开了一扇新的大门。
纽约州采购指南 2023 年 9 月
采购会耗费公共资金，公职人员必须始终确保所有采购都以公平、竞争和对所有供应商透明的方式进行。道德法禁止的行为包括向特定供应商提供其他供应商无法获得的信息、接受礼物或与潜在供应商共进晚餐，这些行为可能被视为偏袒供应商，并可能违反州法律。与现有或潜在供应商的某些会议也可能需要在该州的在线 Project Sunlight 数据库中报告。有关采购道德的问题应直接向机构道德官员和/或政府道德和游说委员会提出。不得将合同授予不是响应迅速且负责任的低价投标人或最佳价值报价人的特定供应商。
轻小武器 (SALW) 弹药销毁环境释放 ...
因此，许多国家开发了处理含能材料的替代技术，禁止或严格限制使用 OB 和 OD 来常规处理剩余含能材料。虽然这些替代处理方法比 OB 和 OD 更能保护人类健康和环境，但它们的成本要高得多。这些替代方法还需要更多的技术知识和技能，并且比 OB 和 OD 更耗费劳动力。此外，它们实际上只适用于发达国家中主要存在的精心储存、盘点良好的未降解含能材料库存。除了在通风室中焚烧和引爆外，这些替代技术要求在处理前从外壳中取出 EM。对于焚烧，仍然需要事先拆卸大于 50 或 60 毫米的弹药。它们还缺乏 OB 和 OD 的通用性和吞吐量优势，并且会产生一套自己的潜在危险废物流。
基于元模型的设计优化 - DiVA
汽车公司面临着激烈的竞争，因此他们力求以更便宜、更快的方式设计出更好的产品。这一挑战要求不断改进方法和工具，因此需要使用仿真模型来评估产品的每个可能方面。优化越来越受欢迎，但其全部潜力尚未得到充分发挥。对精确仿真结果的需求不断增加，导致需要创建详细的仿真模型，而这些模型的评估通常需要耗费大量的计算资源。基于元模型的设计优化 (MBDO) 是一种有效的方法，可以减轻优化研究期间的计算负担。元模型是详细仿真模型的近似值，评估时间很短，因此在需要进行多次评估时尤其有效，例如在多学科设计优化 (MDO) 中。
伊朗转向网络影响行动...... - 微软
自 2022 年 6 月以来，伊朗的网络和影响力行动整合速度加快。微软将 2022 年的 24 项独特的网络影响力行动与伊朗政府联系起来，其中 6 月中旬以来的 17 项，而 2021 年只有 7 项（见图 1）。4 这些行动的增加可能部分归因于我们检测能力的提高，这与与伊朗军方有联系的团体（尤其是伊斯兰革命卫队 (IRGC)）的勒索软件或擦除器攻击减少相对应。正如我们之前报道的那样，微软检测到从 2020 年到 2022 年中期，来自 IRGC 和情报和安全部 (MOIS) 组织的此类攻击激增。5 去年，IRGC 最新一轮网络 IO 利用了影响小、复杂程度低的网络攻击，例如破坏，这些攻击耗费的时间和资源较少，同时将更多精力投入到其多管齐下的放大方法中。
通过熔池监测进行焊珠几何形状预测的数据驱动方法
在增材制造领域，选择工艺参数以避免过度和不足沉积需要耗费时间和资源的反复试验。鉴于每个部件几何形状的独特特征，迫切需要推进实时过程监控和控制，以确保一致和可靠的部件尺寸精度。这项研究表明，支持向量回归 (SVR) 和卷积神经网络 (CNN) 模型为实时过程控制提供了一种有前途的解决方案，因为这些模型能够高精度地识别复杂的非线性模式。我们设计了一个新颖的实验来比较 SVR 和 CNN 模型的性能，以从单层单珠构造的熔池同轴图像间接检测珠高。研究表明，使用从同轴光学摄像机收集的熔池数据训练的 SVR 和 CNN 模型都可以准确预测珠高，平均绝对百分比误差分别为 3.67% 和 3.68%。 [DOI: 10.1115/1.4062800]
Zeus：理解和优化 DNN 训练的 GPU 能耗
深度神经网络 (DNN) 的训练每年都变得越来越耗费资源和能源。遗憾的是，现有的研究主要侧重于优化 DNN 训练以加快完成速度，而往往不考虑对能源效率的影响。在本文中，我们观察到，提高训练性能的常见做法往往会导致能源使用效率低下。更重要的是，我们证明了能耗和性能优化之间存在权衡。为此，我们提出了 Zeus，这是一个优化框架，可通过自动为重复的 DNN 训练作业找到最佳的作业和 GPU 级配置来解决这一权衡。Zeus 使用在线探索-利用方法结合即时能源分析，避免了昂贵的离线测量，同时适应数据随时间的变化。我们的评估表明，Zeus 可以将不同工作负载的 DNN 训练能源效率提高 15.3%–75.8%。