XiaoMi-AI文件搜索系统
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健康错误信息检测：一种集成到检索的一代
摘要生成AI（Genai）和自然语言处理（NLP）近年来已经显着提高，表现出突破并推动了文本挖掘中的准确率。在许多应用程序域中都观察到级联效应，涵盖文本分析，问答，分类和新的文本内容生成。后者允许许多最终用户将AI视为现成的解决方案，以优化其日常工作流程。然而，由于可信赖和未经验证的内容可以轻松产生，黑暗和明亮的侧面潜伏在文本内容产生后面。这在我们的社会中引起了重大挑战：假新闻。尽管假新闻已经存在一段时间，但它仍然是一个未解决的问题。生成的AI通过实现自动生产大量高质量的，单独针对的假件内容来将其提高到一个新的水平。我们的工作是Loyfanmi（与健康相关的虚假新闻）项目的一部分，该项目的重点是使用NLP，语言模型和检索功能增强的生成（RAG）系统来缓解与健康有关的假新闻。我们提出了一种新的块机制，该机制简化了整个抹布框架管道。Bert和Bert+RAG已在2000年与健康相关的文章的数据集中进行了比较，将与健康相关的假新闻分类任务进行了比较，分为两类（“假”和“可信”）。初步实验结果揭示了准确性，回忆和F1得分的提高。
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This presentation of Brenmiller Energy Ltd. (the “Company”, “Brenmiller” or “Brenmiller Energy”), the oral presentation of the information contained in this presentation and any question and answer session that may follow contain “forward-looking statements” within the meaning of the safe harbor provisions of the Private Securities Litigation Reform Act of 1995 and other federal and Israeli securities laws.不是历史事实陈述的陈述可能被视为前瞻性陈述。在讨论时，该公司正在使用前瞻性陈述：安装热量存储（“ TES”）系统，并期望意大利的发电厂将通过改善对电网的响应时间以及通过改进的能源销售的改善，可以在200个项目中获得额外的商业协作，从而有可能在5,000个项目中获得额外的销售，从而有可能产生额外的收入来源。每年百万美元，公司的总可寻址市场（“ TAM”），该公司对自动生产工厂的计划，该计划将有助于该公司满足未来的需求，并预计将提高利润率，以及该公司希望在未来的未来中确保新项目的期望。在不限制上述词的一般性的情况下，诸如“计划”，“项目”，“潜在”，“搜索”，“目标”，“五月”，“意志”，“期望”，“相信”，“预期”，“预期”，“可以”，“可以”，“估计”或“继续”的人都打算识别前瞻性陈述。读者警告说，某些重要因素可能会影响公司的实际结果，并可能导致此类结果与本信中给股东可能发表的任何前瞻性陈述有实质性差异。可能影响公司结果的因素包括但不限于公司计划的收入水平，资本支出和研究，发展和工程费用，对产品的需求和市场接受，竞争性产品和价格的影响，产品开发，商业化或技术困难或技术困难，与经济和经济风险的成功或经济风险相关，与经济风险的成功或经济风险相关。本演示文稿中包含或暗示的前瞻性陈述受其他风险和不确定性的约束，其中许多陈述超出了公司的控制，包括公司在截至2022年12月31日止年度的“风险因素年度报告”一年中的“风险因素年度报告”部分，该报告截至2022年12月31日，截至2023年3月21日，在2023年3月21日，在2023年3月21日向SEC的网站提供。
马矩阵Flow_final PDF
● HORSE unveils its innovative and fully digital Matrix Flow production line ● Cutting edge autonomous platforms replace traditional conveyor belt production line ● Pioneering technology used to build Power Electric Boxes for HEV and PHEV vehicles ● Advanced systems deliver greater flexibility and productivity in the move to electrification ● Huge energy savings of up to 50% as a result of faster and more streamlined processes HORSE, a global leader in innovative and low emissions动力总成系统正在开创一个先进的，完全数字自动化的生产过程，旨在提高其工厂的生产率，质量和可持续性。被称为矩阵流，新过程在葡萄牙的马aveiro植物中首次亮相。它用高效的自主平台和工作站替换了现有的，基于连续的传送带的生产系统，称为移动可编程配件（MPC）。已经用于电子产品的制造和跨国物流公司，是最早使用IT来构造汽车动力总成生产过程的公司之一，该过程使用它来构建电动汽车（HEV）中电动机（HEV）（HEV）和插入式混合电动汽车（PHEV）的电动机（PEB）。马匹首席工程工程官安东尼奥·瓦兹（Antonio Vaz）说：“我们在aveiro的新矩阵流组装线对马来说是一个非常重要的时刻。这一激动人心的发展证实了我们作为动力总成开发和生产的全球领导者的地位。最多30个较小的MPC有效地充当移动工作站和组件套件，以确保员工在正确的时间始终具有正确的零件和工具。通过提供无与伦比的灵活性和效率，这种完全的数字生产方法使我们能够敏捷和响应迅速，同时继续提供最高质量的产品并满足我们对可持续发展的承诺。”这些MPC与自动生产专家Prolynk合作，可以在生产过程的每个阶段向工厂工作人员和机器人提供确切的组件和子组件由精心编程的车队控制器集线器管理，MPC无线通信彼此通信，并可以迅速适应零件供应和生产需求的变化，从而在生产过程中提供了更大的灵活性，并降低了昂贵的停机时间。它也可以快速缩放或向下缩放，从而使工厂能够快速对需求变化做出反应。在工厂的生产将在未来几天开始，最初的目标为每年150,000个单位，到2024年底上升到200,000。通过使用自主MPC而不是传统的顺序流量生产线来提高效率，Horse已经能够将其工厂地板的物理足迹降低25％，并且建筑物的整体规模总体上降低了30％。