XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System胡启超
超系统
• Determines granular process inefficiencies • Finds, monitors, and sets up tasks for automation with bots or scripts • Extrapolates information from occurrences on a workstation or recorded from screens, creates process documentation, and automates simulation model generation • Restores or expands a model and provides process recommendations based on previous data
超核
卫星现在通常用于测量水和陆地表面的反射，因此与环境相关的参数，例如水生叶绿素浓度和陆地植被指数。对于每个卫星任务，对于所有光谱带的大气底部都需要放射线验证，并涵盖将使用卫星数据的所有典型条件。现有的网络，例如水和陆地的Radcalnet等现有网络提供了至关重要的验证信息，但是（Aeronet-OC）不涵盖所有光谱带或（Radcalnet）不涵盖所有表面类型和查看角度。在这篇文章中，我们讨论了光辐射测定法中仪器，测量方法和不确定性估计的最新进展，并提出了以下观点，即需要一个新的自动化高光谱辐射仪网络来进行多损新的水和陆地表面反射率的多效率辐射验证。描述了联合网络概念的超网络，为网络特定方面的研究论文提供了背景。该网络在其对土地和水面的共同方法方面都是独一无二的。解释了土地和水测量之间的共同方面和差异。基于对面向验证的研讨会的HyperNET数据的早期热情，我们认为，这种新的自动高光谱辐射仪网络将有助于对水和多角度的多端辐射验证和多角度土地表面反射的反射。HyperNet网络与其他测量网络具有很强的协同作用（Aeronet，
“谁启发了谁？”人工智能艺术面前的美学
摘要：人工智能艺术无疑是当今研究最少的艺术形式之一。虽然人们经常讨论人工智能的伦理方面，但很少考虑其对美学的影响。原因可能是人工智能创作艺术的能力是最近才发展起来的。由于人工智能给我们的生活带来了许多变化，它现在变得越来越重要。在这种背景下，人工智能在过去几年突然取得进展的最令人惊讶的领域之一是人类（至今）的艺术（更广泛意义上的美学）表达能力。然而，公众仍然倾向于将人工智能艺术与更一般的数字艺术类别相混淆，而人工智能在艺术领域的真正作用却鲜为人知。人工智能艺术不仅是计算机辅助的，而且是计算机生成的。在人工智能艺术中，艺术过程至少有一部分留给了机器。艺术家给人工智能一些数据，然后等待，才能看到人工智能将如何阐述这些数据。因此，人工智能不仅仅是艺术家的工具，它还是一种不同的东西，其本质有待探索。人工智能艺术对我们看待艺术的方式，甚至对我们看待世界的方式有何启示？这将是本文的主要问题，我们将通过分析这种新型艺术的一些相关方面来解决这个问题。
2024年9月的州启发奖摘要
项目名称：建筑希望超越恢复受赠人：住房发展联盟奖励金额：$ 500,000公告日期：2024年9月项目摘要：肯塔基州哈扎德市Hazard的住房发展联盟Inc.的ARC授予500,000美元，用于建筑物希望超越恢复项目。该项目将向恢复物质使用障碍（SUD）的个人提供劳动力培训和认证，以支持Hearthitt，Knott，Leslie和Perry县的洪水恢复工作。随着大型洪水后建设项目的需求将增加，因为整个地区的大型建筑项目于2024年晚些时候开始。建筑物希望超越恢复计划预计将为12个人提供熟练的动手培训，以恢复SUD恢复，宜居工资的工作经验以及灵活的安排，以适应完成恢复计划和/或法院要求的完成。
启用了高级的预测维护建模...
摘要： - 高级驾驶员 - 辅助系统（ADAS）正在改变驾驶员车辆的相互作用，以提高道路安全性并减少干扰。在汽车中的ADA和AI等技术进步提出了社会挑战和机遇。它通过提高运动技能来展示AI如何帮助人类机器通信。汽车行业对ADA感兴趣，因为它可以提高能源效率，安全性和舒适性。大量研究表明了它的好处。ADA和车辆网络表现出希望，但是建立声音控制系统具有挑战性。模型预测控制（MPC）是解决这些问题的一个答案。为了管理高级连通性和自动化，论文分析和实施了关键研究。它还发现问题并推荐解决方案。最新的无人驾驶汽车改进已大大提高了乘客安全性。使用传感器和ECUS这些系统更安全，更自动化。大多数ADA都有雷达，相机，超声波和激光镜头。这项工作使用支持AI/ML的预测维护建模来提高ADAS的安全性和寿命。高级驾驶员援助系统（ADA）中的AI和ML是车辆安全和可靠性的重大进展。启用AI/ML的预测维护检测并修复ADAS组件故障。使用AI/ML的ADA预测维护可以检测出问题，提高驾驶员安全并提高车辆效率。自适应巡航控制，交通标志识别和车道保管帮助需要高级传感器阵列和控制装置。AI/ML算法发现问题并可以在预测维护模型中进行早期干预。使用经典的机器学习，深度学习和强化学习，对预测性维护进行了检查。集成了许多AI/ML模型，实时数据处理，基于车辆使用模式的自定义，可伸缩性和预测性维护模型对新ADAS技术的适应性是研究差距。