XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System试用
革命性的主持和市场访问
*强化学习是一种机器学习，计算机可以通过在动态环境中重复试用和错误的互动来学习任务。该AI工具的“损失”，其模型的预测频率是不正确的，已经测量并观察到随着训练的进行而显着减少。在研究中，结果表明，训练过程开始时损失急剧下降，但是该模型迅速掌握了数据中的模式。缩写：AI：人工智能； LLM：大语言模型
2022 年可持续发展报告
谈到我们的环境工作，我们继续实施一系列环境计划，以保护和改善港口及其周边的环境。我们与西雅图和塔科马港务局以及西北海港联盟一起，通过西北港口清洁空气战略制定了大胆的愿景，即到 2050 年逐步淘汰港口相关排放，以保护当地社区的空气质量，并履行我们共同的责任，帮助将全球气温上升限制在 1.5° 摄氏度以内。我们推动气候行动的另一种方式是通过低排放技术倡议，这是与不列颠哥伦比亚省政府于 2021 年启动的联合资助伙伴关系，旨在促进在港口试用和采用低排放和零排放燃料和技术。该倡议为多个试点项目提供了资金支持，包括在集装箱渡轮、两辆电池/电动码头卡车上使用 100% 生物柴油，以及在码头机车和港务局的一艘巡逻艇上试用 100% 可再生柴油。我们还与西雅图港、朱诺区以及领先的邮轮公司合作，探索创建连接阿拉斯加、不列颠哥伦比亚省和华盛顿邮轮港口的绿色邮轮走廊的可行性。
Arcadia Homes的商业计划
与学术机构和研究中心合作，对中风恢复和慢性疾病管理进行临床研究。利用数据驱动的工具和AI来开发预测模型，以提供更好的患者护理。测试和整合新兴疗法，包括以神经性性为重点的干预措施和辅助机器人技术。在Arcadia Homes中创建一个创新实验室，以开发和试用针对康复的新技术。
社交媒体、影响者和环保产品的采用：来自中国农村的实地实验证据
摘要 用于提高业务绩效的低成本营销工具是否也有助于创造更美好的世界？作者通过随机对照田间试验研究了在线社交媒体工具在缓解客户（农民）不确定性和促进中国农村采用新型环保农药方面的作用。关键发现是，即使对于农药等新产品，低成本社交媒体支持平台也可以有效促进采用。平台上来自同行和公司的信息相结合，有助于了解产品特性，并减轻与产品质量和适当产品使用相关的不确定性。然而，在漏斗的试用阶段，该平台的表现不如公司的定制一对一支持，因为现有信息无法解决供应商可信度和产品真实性的不确定性。让平台上有影响力的人（尽管不是该产品的专家）保证其可信度有助于解决这个漏斗阻碍问题。从理论角度来看，本文为社交媒体平台上的参考影响和可信度信号以及新产品试用的后果提供了启发性证据。作者还提供了关于信息如何促进学习的直接实证证据，这一现象通常被认为存在于评估学习模型的研究中。
2型糖尿病预防（Yoga-DP）
名义学方法。结果：与可行性相关的促进者是有用的参与者招聘策略，并从试验协调中心获得的帮助和支持。与干预相关的促进者是干预含量，结构和交付（包括材料）和瑜伽教练能力的优势。feasibil-与动物相关的挑战缺乏对潜在参与者中T2DM的了解，潜在参与者中与T2DM相关的污名和恐惧，在解释研究并从潜在的参与者和控制参与者的参与者，其他参与者的参与者中获得的潜在参与者和需求中的潜在参与者的书面同意的困难，与其他参与者的需求有关挑战，参与者后续行动中的问题以及数据收集和试用文档中的问题。与参与者对瑜伽的兴趣有限，参与者对练习瑜伽的时间限制有限瑜伽教练。结论：审判人员和瑜伽教练的看法和经验帮助我们了解了进行可行性试验的促进者和挑战，并分别提供了预防T2DM的干预措施。试用注册号：印度（CTRI）CTRI/2019/05/018893。在设计定义的RCT来评估瑜伽DP的有效性时，将使用这些发现及其建议，并可能对计划类似试验的研究人员有所帮助。
澳大利亚氢设备，技术和服务
澳大利亚氢协议（协议）的基础旨在在澳大利亚和德国之间建立绿色氢的供应链。该协议旨在降低可再生氢的生产成本，并促进该行业的技术创新。协议包括氢创新和技术孵化器（Hygate）倡议。Hygate支持沿氢供应链的现实世界试验，试用和示范项目，并促进澳大利亚和德国合作伙伴之间的合作[18]。
绿色能源，不影响生活方式
客户发现施耐德电气对技术要求反应迅速，并渴望提供可靠、值得信赖的系统。John 很高兴在大多数日子里都有足够的电力来加热热水，并准备试用和演示增强型储能系统。该系统提供足够的电力，对负载需求没有任何限制。他的下一步是通过从属集成传统 XW+ 混合逆变器来实现在一个选定相位上 12 kW 负载的目标。
iPad计划（5-9年）
在这一年中，教师可能建议学生下载他们认为将是教育的应用程序。如果附有费用，将通知父母该应用程序的名称。教室中使用的许多应用程序都是免费的，并且学习者必须为这些推荐应用程序提供可用的空间。通常，最好让孩子试用应用程序，看看它是否处于适当的教育水平。请参阅本出版物末尾的iPad安全使用指南链接，以获取有关应用程序使用的更多信息。
模仿机器人学：调查 - 虹膜
交互式模仿学习（IIL）是模仿学习（IL）的一个分支，在机器人执行过程中，间歇性地提供了人类反馈，从而可以在线改善机器人的行为。近年来，IIL越来越开始开拓自己的空间，作为解决复杂机器人任务的有前途的数据驱动替代方案。IIL的优势是双重的，1）它是有效的，因为人类的反馈将机器人直接引导到了改善行为（与增强学习（RL）相反（RL），必须通过试用和错误发现行为（必须通过试用和错误发现），而2），并且2）是强大的，因为它是强大的，因为分配者和教师的分配量直接在教师身上是匹配的，并且在教师中匹配的范围是在范围内逐渐匹配的，并且在教师中匹配的范围是在范围内的指导，而逐渐匹配的是，教师的自我反射是及格的， o line Ile IL方法，例如行为克隆）。尽管有机会，但文献中的术语，结构和适用性尚不清楚，也尚未确定，从而减慢了其发展，因此，研究了创新的表述和发现。在本文中，我们试图通过对统一和结构的领域进行调查来促进新从业人员的IIL研究和较低的入境障碍。此外，我们旨在提高人们对其潜力，已完成的工作以及仍在开放的研究问题的认识。
