XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System越来越少
数字战略
• 服务继续面临压力，可用的资金和人力资源越来越少，无法满足需求。这在财务上要求增加人们获取（和使用）数字服务的渠道，这既能使他们受益，又能降低我们的成本。 • 我们拥有庞大的 IT 资产。我们继续需要在许多领域进行简化和现代化，以确保一切正常运转和安全。 • 增加我们的数字存在和对数字服务的依赖也增加了我们的“攻击面”。网络安全威胁越来越大，需要不断投资于技术、培训和意识，以保护人们的数据和我们的服务。 • 技术过去更注重购买物理硬件的资本投资。现在它更注重基于消费的订阅，改变了我们支付的方式。这使得谨慎管理我们的消费、供应商合同和第三方支出变得更加重要。 • 全球问题包括多重供应链危机、疫情后工作方式的变化以及不断加快的技术变革速度，这些都使环境变得不可预测。 • 不同组织和机构有更多机会合作并在任何地方工作，这意味着我们需要更灵活的技术供应。混合和灵活的工作选择也是如此，现在我们的许多员工都可以更广泛地使用这些选择。
AI驱动的个性化预防平台的案例
I.简介：预防疾病是最重要的公共服务，即19. Covid-19的大流行已经不可磨灭地表明了预防疾病作为基本公共服务的重要性。尽管我们在医疗保健1上花费了超过10％的GDP，但重点是昂贵的后期健康干预措施，这些干预措施解决后果，但不是健康状况不佳的起源：确实99％的政府健康支出为治疗提供了治疗，而不是预防不良健康2。仅肥胖就花费了NHS每年60亿英镑3; 80％的非传染性疾病（如心脏病，糖尿病和癌症）被认为是可预防的4。英国的健康状况越来越少，预期寿命下降到十年中的最低水平。工作年龄的成年人的经济不活动增加了6种长期疾病，现在是失业7的主要原因，由于健康状况不佳而导致工人年龄段人民产量损失的总经济成本约为每年1500亿英镑。预防疾病应像医生一样引起我们经济学家和政客的注意。我们的公共卫生服务可以通过使用AI为个性化疾病预防平台供电，可以解决这些问题。
第16章生物多样性与保护
本章涉及生态生态系统的类型生态系统的结构和功能生物群类型生物地球化学周期水循环碳循环碳循环氧气周期氧气周期氮循环•我们今天的生态平衡生物多样性是今天的2.5-3. 5亿年级的成果。在人类出现之前，我们的地球比其他任何时期都支持更多的生物多样性。自从人类的出现以来，生物多样性开始迅速下降，一个接一个的物种因过度使用而引起了灭绝的首当其冲。全球物种的数量从2000万到1亿不等，其中1000万是最佳估计。新物种尚未分类（据估计，大约40％的来自南美的淡水鱼尚未分类）。热带森林非常丰富，生物多样性生物多样性是从物种的角度以及从单个生物体的角度来看的恒定进化系统。一个物种的平均半衰期估计为一到四百万年，而曾经居住过地球的物种中有99％已灭绝。生物多样性在地球上没有平均发现。它在热带地区始终更富裕。当人们接近极地区域时，人们发现种群越来越少，种群越来越少。生物多样性本身是对生物（生命）和多样性（品种）的结合。简单地说，生物多样性是指定地理区域内发现的生物的数量和种类。这是由于遗传多样性所致。是指植物，动物和微生物的品种，它们所包含的基因以及它们形成的生态系统。它与地球上生物体之间的变异性有关，包括物种内部和生态系统内部和生态系统之间的变异性。生物多样性水平（i）遗传多样性； （ii）物种多样性； （iii）生态系统多样性。遗传多样性遗传生物多样性是指物种内基因的变化。单个生物体具有某些相似性的单个生物体称为物种。人类在遗传上属于同性恋群体，在高度，颜色，外观等的特征上也有所不同。这种遗传多样性对于物种人群的健康繁殖至关重要。物种多样性这是指种类的种类。它与定义区域中物种数量有关。物种的多样性可以通过其丰富性，丰富性和类型来衡量。某些地区比其他地区更丰富。富含物种多样性的地区称为多样性的热点（图16.5）。生态系统多样性生态系统类型与每种生态系统类型内发生的生态过程和生态过程的多样性之间的广泛差异构成了生态系统的多样性。社区（物种协会）和生态系统的“界限”不是很严格的定义。因此，生态系统边界的界定是困难而复杂的。生物多样性的重要性1。生物多样性为人类文化的发展做出了多种贡献
预测失语症患者的严重程度 - AphasiaBank
摘要 — 语言病理学家需要准确评估失语症 (PWA) 患者的严重程度，以设计和提供最佳治疗方案。目前，严重程度由经验丰富且训练有素的临床医生手动评估，而这越来越少，需要花费大量时间资源。通过分析三种话语引出方法的记录，本研究结合自然语言处理 (NLP) 和机器学习 (ML) 来预测 PWA 的严重程度，包括分数和严重程度级别。通过从 PWA 任务中设计语言特征，非结构化 k 均值聚类呈现不同的失语症类型，显示所选特征的有效性。我们开发了回归模型来预测严重程度分数以及按级别（轻度、中度、重度和非常严重）对严重程度进行分类，以帮助临床医生轻松计划和监控治疗过程。我们最好的 ML 回归模型使用深度神经网络，平均绝对误差 (MAE) 为 0.0671，均方根误差 (RMSE) 为 0.0922。我们的最佳分类模型使用随机森林，总体准确率为 73%，轻度准确率最高为 87.5%。我们的结果表明，使用 NLP 和 ML 是一种准确且经济有效的方法来评估 PWA 的严重程度，从而帮助临床医生确定康复程序。
人工智能当前趋势的系统回顾
摘要 — 当前的技术已广泛应用于发展，其中之一就是应用于智能农业的人工智能 (AI)。人工智能可以提供特殊功能，以便根据需要进行编程。与农业系统合作，人工智能是提高农业质量的一部分。这项技术在农业等基础领域应用并不陌生。利用当前趋势论文，需要这种智能技术来提高各个地区的农作物产量。这是必要的，因为可用于农业的土地越来越少，而对食物来源的需求却越来越大。因此，本系统评价旨在使用 2018-2022 年的最新年份特征收集智能农业论文的当前人工智能研究趋势。本文方便研究人员和行业寻找有关提高作物产量的最新研究论文。作者利用来自 IEEE、ACM、MDPI、IAES 和 ScienceDirect 的 534 篇文章的系统评价和荟萃分析的首选报告项目 (PRISMA)。经过仔细的筛选，找到了 67 篇根据标准进行评判的论文。在了解了一些当前趋势之后，作者讨论了与提高作物产量有关的一些因素，例如天气、土壤、灌溉、无人机 (UAV)、害虫控制、杂草控制和疾病控制。
使用生成语言模型和用户产品评论
摘要 - 本文介绍了一种将技术描述转换为用户友好的体验式描述的方法，同时还突出了原始描述的相关部分。产品描述通常很难没有先验知识。例如，具有相机的初学者无法理解“ ISO灵敏度51,200”之类的技术描述。我们的方法将此描述转化为更相关的短语，例如“即使在晚上捕获清晰的面孔”。我们的方法采用生成语言模型来实现这种体验式描述生成和证据估计。我们的方法首先训练具有成对的产品描述和查看的模型。训练有素的模型在给出产品描述时会生成许多候选体验描述。训练后，我们的方法使用基于消融的方法来估计生成的候选者的明显描述。当删除描述的一部分时，它会检查生成的叙述中的单词频率。例如，当从输入描述中删除“ ISO敏感性”时，诸如“夜”或“清除”之类的术语在评论中变得越来越少。实际评论数据集的主题实验验证了我们方法在产生准确叙述中突出产品功能的有效性。索引术语 - 生成语言模型，标语，slogan
学院目录 - 北地先锋学院
我花了无数的时间，有些是工作时间，有些不是，开车穿过我们的社区；担心我们的学生；思考学院可以如何提供帮助。我非常关心纳瓦霍县和阿帕奇县社区的情况。我希望 NPC 成为解决我们所处经济环境的更大解决方案的一部分。我首先向自己和学院工作人员提出了一些棘手的问题。“在艰难的经济环境下，学院的作用是什么？”“作为一个机构，NPC 可以做些什么来为那些需要教育和就业技能的人提供经济救济？”是的，NPC 提供高质量的教育计划，同时将成本保持在最低水平，但这还不够。NPC 为亚利桑那州和全国一些最贫困的社区提供服务。正是考虑到这一点，学院开始思考通过学费减免和奖学金等创造性方式帮助学生实现目标。我们考虑了几种不同的财务因素的影响，这些因素阻碍了学生完成学业和取得成功，从而限制了他们进入他们希望进入的任何就业市场。这些障碍包括佩尔助学金的可用性越来越有限；家庭、社区和部落用于支持教育需求的资源越来越少；以及基本服务成本不断上升。创造性思维已获得回报。从今年秋季开始，NPC 将提供四种不同的学费计划，这些计划得到了 NPC 地区管理委员会的一致批准，并得到认可
应对加州野火疫情的新策略
对于大多数加州生态系统而言，火灾是一种正常且必不可少的事件。但过去一个世纪的土地管理和土地使用实践，加上气候变化的影响，正在对加州乃至美国西部产生一种不可接受的火灾影响——野火。加州过去 5 年经历的野火疫情造成了巨大损失。数十人因接触火灾而丧生，数百至数千人可能因接触烟雾而死亡或患病。数十万人被疏散——许多人不止一次撤离。野火对心理健康的负面影响尚未得到很好的量化，但有证据表明，这种影响也可能很严重。在住房稀缺且往往负担不起的地区，数以万计的房屋被毁。在许多火灾多发社区，房主保险越来越少，即使还有，价格也越来越贵。尽管最大的 IOU 已经实施了广泛且极具破坏性的公共安全断电措施，但由于投资者和公营公用事业公司需要大量投资于防火措施，全州的电费都在上涨。所有这些影响都对低收入和中等收入的加州人影响最大，他们已经难以应对住房不安全问题，而且更有可能在户外工作或住在老旧房屋中，因此会暴露在烟雾造成的不健康空气质量中。加州正处于野火危机之中。
关键环境问题的概述
土地使用是人类存在和对地球的物理影响最引人注目的表现之一。从根本上说，人类改变了物种和生态系统的全球模式和流行率。最近的几个研究证实，人类主导的生态系统现在涵盖了地球的土地表面，而不是自然或“野生”生态系统。根据一个估计，超过75％的无冰土地显示出人类居住和活动改变的证据，剩余的野生地剩下不到四分之一。一起，农田和牧场已成为土地使用类别之一。它们占地约40％。完整的景观，几乎没有或根本没有人类活动的影响迹象，例如农业，砍伐，采矿，高速公路，管道或电力线越来越少。衡量完整景观程度的一种方法是人类影响力指数，该指数使用人口密度，定居点，土地利用和基础设施的数据来衡量人类对陆地生态学的直接影响（请参阅地图）。直接人类影响力在沿海地区和划船农业区，交通走廊和人口中心附近。尽管北美的土地数量是恒定的，但使用土地的使用方式不断变化。土地使用与土地覆盖之间的关系很复杂，因为特定的土地覆盖物可能与多种土地用途相对应。例如，林地可用于木材生产，栖息地，再生或分水岭保护。同样，一些
机器是军队新的最好朋友吗？
如果克劳斯维茨认为战争本质不变的因素之一是战争本质上是一种人类活动，那么《阿瑞斯与雅典娜》则要求读者思考机器在战争中日益重要的作用对这种动态意味着什么。例如，机器对战斗力道德要素中那些看似永恒的子要素有什么影响：例如信任、忠诚、感情、自豪感（包括个人和单位）、精神、正直或勇气；甚至对战斗人员的战斗或逃跑决策中如此重要的激情与逻辑之间的平衡？如果人类经常难以传达细微差别和理解，人工智能和机器将如何影响这一重要动态？所有军队都非常重视团队合作的重要性——这现在意味着什么？“领导力”又如何呢？如果人类彼此之间的联系越来越少，而与机器的联系越来越多，那么一个单位或总部的人类和社会动态将如何变化？当人工智能开始取代人类评估者和决策者时，人类直觉在决策中的作用将发生怎样的变化？如果高级决策者和政治领导人的伤亡越来越多地以机器损失而非生命损失来衡量，他们将如何改变他们的计算方式？那些天生习惯于与机器、数据和程序一起工作和互动的人如何与那些更愿意与人一起工作和互动的人和谐相处？