XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System自上而下
通过业务架构实现人工智能
• 在人工智能中，信息当然是一个重要方面，因为人工智能全是关于数据，无论是结构化的还是非结构化的。在业务架构中，这个元素是关于制作组织中使用的业务概念词汇表，并在信息图中描述它们之间的关系。概念可以通过自下而上的方法创建，包括分析数据库并从中提取元数据。也可以执行自上而下的方法。在这种情况下，业务架构师可以根据业务能力图对象识别不同的概念。
业务改进计划的进展情况及收到外部调查委员会关于保险费调整实践的调查报告_Sompo Holdings,Inc.
此外，报告还列举了几个行政处理中也涉及的根本性问题，包括过分重视销售、忽视合规和客户保护的企业文化、自上而下、对主管决策不提出异议的文化、以及功能失调的“三道防线”管理体系。此外，报告中还对日本财产保险公司治理过程的透明度和可靠性进行了严厉的评价。报告还指出，多年来历届管理团队对这些结构性问题的根深蒂固负有重大责任。
PR24确定草案 - 基本支出网络研讨会
•在STWS变量上包括一个替代规模经济，以更好地捕获大型STW的规模经济 - 加权平均污水处理工程尺寸（WATS）•包括基于中级超级输出面积（MSOA）种群密度数据的SWC模型中的替代加权平均人口密度驱动器。•在我们的SWC和WWNP模型中包括城市降雨。此变量旨在反映流入排水和污水网网络的流入量。•将自上而下的WWNP型号添加到建模套件中。
HW-SW CodeSign讲义
该课程提供了复杂计算机系统（特别是嵌入式系统）设计的高级知识。模型和方法，这些模型和方法对于由软件和硬件组件组成的系统至关重要。研究从系统建模到硬件软件实现的主题；探索分析和优化过程，以支持算法和建筑设计决策，并使用当代高级方法和工具从案例研究中获得设计经验。该课程强调了一种自上而下的设计方法，该方法由自下而上的约束驱动。
逻辑平台上氧化物半导体增益单元存储器的设计指南
摘要 — 我们为氧化物半导体 (OS) 晶体管提供自上而下和自下而上的设计指南，这些晶体管针对逻辑平台上的增益单元存储器进行了优化。利用高密度、高带宽的片上增益单元存储器，通过最大限度地减少对片外动态随机存取存储器 (DRAM) 的访问，深度神经网络 (DNN) 加速器的执行时间可缩短 51-66%。为了平衡保留时间和存储器带宽（自上而下），选择原子层沉积 (ALD) 氧化铟锡 (ITO) 晶体管（自下而上）。经实验优化的器件表现出低关态电流（V GS = -0.5 V 时为 2 × 10 -18 A/µ m）、良好的导通电流（电源 < 2 V 时为 26.8 µ A/µ m）、低亚阈值摆幅 (SS)（70 mV/dec）和良好的迁移率（27 cm 2 V -1 s -1）。利用优化后的器件，在28nm节点、V DD = 0.9 V条件下模拟了一个64行（WL）×256列（BL）的增益单元存储器宏。模拟结果表明，混合OS-Si增益单元存储器实现了0.98倍频率和3倍静态随机存取存储器（SRAM）密度，而OS-OS增益单元存储器预计以N层3-D堆叠在0.5倍频率和N乘以1.15倍SRAM密度下工作。
-NSF -PAR的会议录
对多个平台的研究强调了平台所有者如何积累与其他平台参与者（例如生产者和客户）的重要权力，这争辩说需要平衡此类权力与问责制。我们回顾了平台问责制的两个观点：（a）一个自下而上的，紧急的观点，重点是较低能力的平台参与者所采取的共同行动，例如生产者（例如，演出工作者，应用程序，应用程序开发人员），以增强规则的充分性并推迟反对平台所有者的权力； （b）一种自上而下的机构观点，强调通过实现法律，监管和治理的变化来防止外推机会主义并在不同平台参与者之间保持水平的竞争环境。自下而上的观点的总体重点是程序性（以规则为中心的）公平性，而自上而下的观点的重点在很大程度上是在分配（以结果为中心的）公平上。虽然两种观点都很重要，但它们对平台问责制有局限性，尤其是考虑到平台参与者固有的权力和信息不对称。，在跨文献综合的情况下，我们为平台coundyabil提供了一个框架，该框架既说明程序和分布公平，又基于基本前提：多层平台需要多层面的问责制。因此，我们的评论提出了一种实施平台问责制的方法，该方法有可能重新平衡高功率和低功率平台参与者之间的力量。
注意力：多种类型、大脑共振、心理功能和意识状态
本文描述了注意力的神经模型。由于注意力不是一个脱离身体的过程，本文解释了大脑中的意识、学习、期望、注意力、共鸣和同步过程如何相互作用。这些过程表明注意力在我们一生中对动态稳定感知和认知学习起着关键作用。经典的物体和空间注意力概念被原型、边界和表面注意力的机械精确过程所取代。自适应共鸣触发自下而上的识别类别和自上而下的期望的学习，这有助于对我们的经验进行分类，并将原型注意力集中在预测行为成功的关键特征模式上。这些特征类别共鸣也维持了这些学习记忆的稳定性。不同类型的共振在视觉、听觉、感觉和认知过程中会引发功能上不同的意识体验，这些体验会被描述和解释，同时大脑皮层不同部分中注意力和解剖学上的关联也会不同。大脑皮层的所有部分都组织成分层电路。层状计算模型显示了注意力如何体现在典型的层状新皮层电路设计中，该设计整合了自下而上的过滤、水平分组和自上而下的注意力匹配。空间和运动过程遵循匹配和学习法则，这些法则在计算上与感知和认知过程遵循的法则互补。它们的法则适应一生中的身体变化，不支持注意力或意识状态。
文章-Lirias
边缘表现出独特的电子特性，具体取决于其翻译矢量（n，m）所描述的边缘配置。12，13近年来，已经合成了一系列具有各种宽度和边缘拓扑结构的GNR，用于基础研究和随后的设备集成。自上而下的方法，包括石墨烯9、14的光刻图案以及碳纳米管的解压缩，15种通常提供缺陷和不确定的边缘结构。与自上而下的方法相比，GNR的自下而上的合成，采用了基于溶液的16和表面辅助方案，17似乎是实现具有统一宽度和定义边缘结构的GNR的强大工具。但是，从溶液中自下而上合成的GNR的沉积是具有挑战性的，并且通常会导致无定形膜。8，16，18地下合成是为设备应用制造高质量GNR组件的一种有前途的方法，尽管仍然需要这些GNR从金属底物转移。通过设计合理的分子单体并利用金属表面的催化性，具有定义结构的GNR可以在大面积上生长。7，8，17迄今为止，大多数原子上精确的GNR已在特定的金属表面上合成，例如Au，17 Ag，19和Cu 20在Ultrahigh真空（UHV）中。然而，UHV合成取决于精致且昂贵的设备，这限制了高质量的GNR的大规模生产。
激励无碳经济：一种识别免费的方法......
摘要 尽管大多数国家都认识到缓解气候变化的紧迫性并签署了各种有助于减少排放的协议，但自上而下减少全球二氧化碳排放的方法迄今为止收效甚微。本文并不否认这种“自上而下”的协议对于制定合理战略以实现总排放量下降的重要性，但本文建议采取一种补充方法，鼓励立即“自下而上”地实现气候目标，而不必等待全球合作。本文建立了一个框架，使用三个易于衡量的国家经济参数来识别国家之间的搭便车行为：碳强度、碳强度变化率和人均 GDP。然后，本文提出了一个简单的公式来计算对搭便车国家的贸易制裁，该公式可用于激励碳排放减少的双边行动。本文认为，商品价值、进口国和出口国之间的碳强度差异以及碳去除成本可用于计算搭便车国家的不公平贸易优势。通过三个案例研究测试了所提出的框架的动态性，重点介绍了当前的搭便车行为——基于 1991-2012 年期间的历史排放量；另一种假设情景，即一部分国家采取激进的碳减排措施；以及 450 ppm 稳定情景。关键词：气候政策、碳定价、搭便车、排放交易、气候变化。JEL：Q38、Q41、Q56、Q54。