XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System转换方法
转换技术
自2023年中期以来，Boysen Group一直是世界上第一个从可持续性的钢铁中生产其部分产品的供应商之一，因此也可以果断地优化了其客户的CO 2资产负债表。，我们将与不锈钢行业的全球市场领导者Outokumpu和Thyssenkrupp材料处理Euro-Pe设置新的基准。Circle Green被认为是世界上最可持续的不锈钢，其2足面图比行业平均水平低92％。没有竞争对手在不锈钢生产中获得类似的低值。并且由于某些发展对我们来说还不够快，所以我们将它们掌握在自己的手中。证明这是北部黑森林的博伊森水力发电中心，我们在西姆斯菲尔德（Simmersfeld）实现了5000万欧元的投资。在这里，我们将果断地推进两个基本发展（例如双极，膜，涂料/催化剂）和产品开发（例如燃料电池，电解）在氢技术领域。
驾驶转换
1包括在新加坡，马来西亚，越南和澳大利亚以及Urbanfox的Keppel Logistics业务。2不包括停产的操作。3这个$ 2.19的数字被四舍五入到最近的两个小数点；根据（i）公司宣布的股息现金同等金额为3,845,164,646.11，根据（ii）在记录日期1,751,959,918 KCL股票（不包括股份股票）时，计算出的股息现金同等金额。4是由拟议中的组合产生的，基于截至2023年2月28日，拟议组合的资产和负债的价值（作为处置组），在完成之日以损益确认的损益的收益约为33亿美元。，处置的收益需要调整公司在组合完成之前的某些支出，以对Keppel O＆M的任何报销，以获取某些支出，这与Keppel O＆M向Asset Co售出的资产相关的资产在此范围内超过了一致的支出。
转换供应链
在3月24日星期五的主要虚拟活动中，我们的发言人将为我们带来他们在全球公司管理供应链方面的宝贵经验，并主持有关供应链转型的讨论。我们今年的阵容包括：量身定制品牌的首席供应链官员杰米·布拉格（Jamie Bragg）； Wayfair全球运输与交付负责人Surabhi Khuteta； Heidi Landry，CPO，Johnson＆Johnson的企业供应链； Rogerio Negrao，一般电机电池电动程序的计划采购总监；帕特里克·范·登·博斯切（Patrick van den Bossche），科尔尼（Kearney）的合伙人；亚马逊的供应链优化技术（SCOT）副总裁兼杰出科学家Garrett Van Ryzin。我们很高兴，《华尔街日报》的《物流报告》的编辑保罗·佩奇（Paul Page）今年将再次举办研讨会，并分享他的见解。DHL高级总监兼全球自动化实践负责人Meredith Williams和大匹兹堡社区食品银行首席执行官Lisa Scales将介绍演讲者并主持主持研讨会。
伪批处理转换：一种新的方法，可以通过撤回饲料批次
传统上，在较大的生物反应器中优化了批处理过程，在该生物反应器中，样品分数且效果可以忽略不计。然而，使用小型化的多重发酵系统（例如AMBR15，Bioletract），越来越多地对克隆选择或进食策略进行高通量筛选[2]。使用机器学习来优化生物过程的快速进步是高通量小体积培养的驱动因素之一[3]，[4]，大多数系统都遭受了大量采样分数。甚至具有较大工作量的反应堆在撤回重要样品以防止反应堆溢出，延长培养时间并减少发酵之间的时间[5]，[6]时，也可能会遇到重大错误，尤其是在反应器以环状或重复性的喂养料模式操作的情况下。
转换，紧迫性
我们是由欧洲创新技术研究所（EIT）创建的，是2010年成为一个专注于气候变化的知识创新社区（KIC）。在过去的十年中，我们与全球60个国家 /地区的400多个合作伙伴合作，每年在赠款预算中管理800-1亿欧元，以促进气候企业家精神，培育教育和学习，并推动创新以减轻气候变化并启用适应。我们的2024-2030策略描述了我们将如何满足前所未有的需求和义务，不仅需要限制全球供暖的灾难性影响，而且还可以从根本上转移思维方式和实践，以使人类和自然壮成长。它详细说明了我们帮助弥合气候承诺与当前现实之间的实施差距的方式，使变革在“混乱的中间”中发生：持续的紧张局势，深刻的不确定性和改变我们所在的位置以及我们需要成为的地方的时间范围。
不保证的转换
11 Denoeux，Dubois和Prade（2020）和Caprio等。 （2023）主张在AI中使用不精确的概率。 ilin（2021）考虑了一种决策理论，该理论允许对自主安全系统中应用的歧义厌恶。 众所周知，歧义厌恶导致信息厌恶（Al-Najjar和Weinstein 2009）。 12作为一个匿名裁判指出，如果在替代决定理论之后设计AI代理会产生重大风险，那么也许我们不应该这样做，并学会与那些对风险和歧义不敏感的代理人生活。 虽然这是一个合理的观点，但我们许多人对风险和歧义敏感，可能希望AI代理反映这些偏好。 如果AI代理不能这样做，这是一个巨大的成本。 13，例如，Skyrms（1990），p。 247写道：“证据隐含地假设决策者是贝叶斯人，而且他知道他会充当一个。。 决策者认为，如果他执行实验，他将（i）通过条件化进行更新，并且（ii）选择《后贝叶斯法》。 这意味着Good的定理也将使不确定他们将最大化预期效用的代理商失败。11 Denoeux，Dubois和Prade（2020）和Caprio等。（2023）主张在AI中使用不精确的概率。ilin（2021）考虑了一种决策理论，该理论允许对自主安全系统中应用的歧义厌恶。众所周知，歧义厌恶导致信息厌恶（Al-Najjar和Weinstein 2009）。12作为一个匿名裁判指出，如果在替代决定理论之后设计AI代理会产生重大风险，那么也许我们不应该这样做，并学会与那些对风险和歧义不敏感的代理人生活。虽然这是一个合理的观点，但我们许多人对风险和歧义敏感，可能希望AI代理反映这些偏好。如果AI代理不能这样做，这是一个巨大的成本。13，例如，Skyrms（1990），p。 247写道：“证据隐含地假设决策者是贝叶斯人，而且他知道他会充当一个。。 决策者认为，如果他执行实验，他将（i）通过条件化进行更新，并且（ii）选择《后贝叶斯法》。 这意味着Good的定理也将使不确定他们将最大化预期效用的代理商失败。13，例如，Skyrms（1990），p。 247写道：“证据隐含地假设决策者是贝叶斯人，而且他知道他会充当一个。决策者认为，如果他执行实验，他将（i）通过条件化进行更新，并且（ii）选择《后贝叶斯法》。这意味着Good的定理也将使不确定他们将最大化预期效用的代理商失败。
