XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System透明的
2020-2022年集团企业责任计划
我们致力于盈利运营并履行社区服务义务 (CSO)，以确保我们能够回馈社区。我们还注重客户数据隐私，并确保我们以可追溯的供应链以合乎道德和透明的方式运营。与员工、客户、社区和供应商建立可信赖的关系是我们计划的一个关键方面。同时，我们正在建立一种致力于我们的目标、价值观和企业责任的内部文化。
多功能智能玻璃技术
集中精力于路况，同时接收所需信息，而不会分心失焦。 在高达 25° 的视野和 10 米的图像距离内，他们可以获得想要或需要的选定信息。 这带来了显著的安全优势，尤其是与不断扩大的显示器相比，因为后者存在分散驾驶员注意力的风险，图 3。与使用传统镜子和镜头的传统 HUD 方法相比，蔡司微光学技术可将体积显著减少 50% 以上，并实现最大的设计灵活性，同时提供前所未有的图像质量。 这使得几乎任何汽车都可以实现这种舒适性和安全性。 即使没有增强现实显示器，投影技术也提供了决定性的安全优势。 集成的、透明的功能层将空间需求减少到 1 升以下。 借助透明的平面显示器，可以在挡风玻璃的任何部分显示所有关键信息。这使得全新的车辆驾驶舱设计成为可能。其他优点包括功能简单和舒适度更高：例如，娱乐内容可以投射到前排乘客的视野中。具有显示功能的透明层也适用于侧窗和后窗。
Helixure 的安全性和透明度愿景
[1] 区块链技术已成为数字创新的基石，通过提供安全、去中心化和透明的数据管理和记录解决方案，重新定义了行业。它能够创建不可变的账本并在没有集中控制的情况下在参与者之间建立信任，这为金融、供应链管理、医疗保健和治理等领域开辟了新的可能性。区块链的发展还引入了智能合约、代币化和共识机制等概念，进一步扩展了其实际应用。本文探讨了区块链技术的多方面潜力，重点关注其核心原则、工作机制和广泛的应用。此外，它还深入研究了 Helixure：诚信螺旋，这是一款基于区块链的 Web 应用程序，旨在简化和展示去中心化系统的力量。通过集成基本的区块链功能，Helixure 不仅可以确保安全透明的数据管理，还可以作为理解区块链技术底层机制的实用工具。讨论延伸到区块链支持的创新方面的进步，例如代币化，它改变了资产的表示和交易方式，以及
在社会和司法限制下进行深度学习的数学算法设计：算法透明度要求
抽象的深度学习仍然在可信度方面存在缺点，它描述了一种可理解，公平，安全和可靠的方法。为了减轻AI的潜在风险，已通过监管指南（例如，在《欧洲AI法》中）提出了与可信赖性相关的明确义务。因此，一个核心问题是可以在多大程度上实现值得信赖的深度学习。建立构成可信赖性的所描述属性要求可以追溯影响算法计算的因素，即算法实现是透明的。以这样的观察到，深度学习模型的当前演变需要改变计算技术的变化，我们得出了一个数学框架，使我们能够分析计算模型中透明的实现是否可行。我们示例地应用了我们的可信度框架，分别分析图灵和Blum-Shub-Smale机器代表的数字和模拟计算模型中的反相反问题的深度学习。基于先前的结果，我们发现Blum-Shub-Smale机器有可能在相当一般的条件下为反问题建立可信赖的求解器，而Turing Machines不能保证具有相同程度的可信度。
中性色透明辐射冷却器，通过用刺穿的bragg反射器调整太阳能吸收
白天辐射冷却（DRC）已成为一种有前途的方法，用于降低暴露于阳光的表面，而无需能耗。尽管DRC设计方面取得了进步，但由于可见的反射，现有的基于反射的方法通常缺乏透明度，从而阻碍了使用玻璃的广泛应用。效果导致了透明辐射冷却（TRC）的发展，尽管由于占主导地位的太阳能吸收，白天的有效冷却仍然具有挑战性。本文提出了一种新型的TRC设计，其中包括透明的双向电流结构上的聚二甲基硅氧烷（PDMS）发射极。使用优化的Bragg Repetor（OBR）和90μM孔孔式AG窗口屏幕屏幕回路（WR）分别用于反射近红外（NIR）光谱（0.74 <𝝀 <<1.4μm）和整体词素光谱的频带A和整体溶液谱。在白天，与PDMS涂层的玻璃相比，拟议的TRC通过透明的双回路系统将温度降低22.1°C。因此，这种方法使用双回路优化了太阳能反射和可见性之间的平衡，为需要冷却和透明度的应用提供了最佳解决方案。
BSI 集团 - 税收策略
我们与 HMRC 和其他税务机关合作，以透明的方式提交纳税申报表、解决疑问并处理不确定的税务状况。国内和国际税法的性质和复杂性使得纳税人有时可能会完全合法地持有与税务机关主张的法律不同的解释，并可能产生争议。在这种情况下，我们将在经济合理的情况下捍卫诚实合理的税务立场。
具有可解释的基于ML的糖尿病预测的石灰和外形解释者的比较分析
抽象可解释的人工智能有益于将不透明的机器学习模型转换为透明的模型，并概述了每个人如何在医疗保健行业做出决策。理解影响糖尿病预测的决策的变量，这些变量可以由模型不可知的技术解释。在这个项目中，我们研究了如何为基于逻辑回归体系结构建立的机器学习模型生成本地和全局解释。我们使用可解释的AI技术石灰和摇动对糖尿病患者的253,680次调查反应进行了培训。石灰和外形来解释有关验证和测试集的逻辑回归和基于森林的随机模型产生的预测。通过讨论未来的工作，提供了对石灰和摇动之间各种实验发现的比较分析和讨论，以及它们在解释方面的优势和劣势。在测试集中，我们使用具有空间注意机制的LR体系结构的高精度为86％，证明了合并机器学习和可解释AI的可能性，以改善糖尿病的预测，诊断和治疗。我们还专注于石灰和塑造口译员的机器学习模型的各种应用，困难和可能的未来方向。
Zinsser®ClearB-I-N®高级合成...
Zinsser®清除B-I-N®高级合成虫胶密封剂旨在为内部表面提供出色的气味阻断。它在保留伍德的自然外观的同时迅速封闭气味。使用透明的B-I-N先进，以消除食物，厨房油脂，霉菌，宠物尿液，火和烟雾损害以及香烟和雪茄烟中的强味。透明的B- I-N Advanced不包含蜡或硬脂酸盐，使其与清晰的饰面以及乳胶或油基建筑油漆和搪瓷面漆兼容。要在阻塞气味时阻塞不需要的污渍，请使用Zinsser White B-i-n高级终极污渍阻滞剂。使用清晰的B-I-N在所有类型的彩绘或未上漆的内部表面上进行介绍，包括木材，干墙，固化石膏，砌体，镀锌金属和PVC。它对光泽表面（例如搪瓷涂料和清漆，镶板，层压板，玻璃和陶瓷瓷砖）具有出色的粘附性，而无需打磨或脱胶。清晰的B-I-N高级干燥在25-30分钟内触摸，可以在45分钟内打磨或遮盖。性能特征
超低成本、简便制造用于皮层脑电图的透明神经电极阵列，采用无光电伪影光遗传学
透明植入式设备将神经记录和光学模式相结合，在神经科学和生物医学工程领域引起了广泛关注。用于电生理学的不透明金属电极阵列会阻碍光学成像并导致光电伪影，使其难以与光遗传学相结合。本文介绍了一种无光电伪影、高导电性和透明的聚（3,4-乙烯二氧噻吩）聚苯乙烯磺酸盐 (PEDOT:PSS) 电极阵列，作为有前途的神经植入物。与应用于植入工具的其他透明材料相比，本研究开发的技术通过低成本、超简便的方法提供了透明的神经接口。由于采用了简单的乙二醇浸渍工艺，该设备表现出优于其他研究的光学、机械和电气特性。通过将其光刺激效率和光电伪影程度与传统的薄金电极在体外和体内进行比较，突出了该设备的性能。该平台可以比任何其他候选材料更有效地组装透明神经接口，因此具有许多潜在的应用。