XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System采用
采用数字线程的工程设计
数字线程是一种数据驱动的架构，它将整个产品生命周期中生成的信息链接在一起。尽管数字线程作为一种数字通信框架越来越受到关注，它简化了设计、制造和运营流程，以便更有效地设计、构建和维护工程产品，但仍然缺乏一个原则性的数学公式来描述数字线程如何用于关键的设计决策。本文的贡献是从不确定条件下数据驱动的设计和决策问题的背景下提出这样的公式。这个公式解释了设计过程是高度迭代的，并不是所有信息都可以一次获得的事实。输出设计决策不仅取决于要收集哪些数据，还取决于实验和传感器仪器收集这些数据所涉及的成本和收益。数学公式通过结构纤维转向复合材料组件的示例设计来说明。在这个例子中，该方法强调了小规模实验与制造和部署的不同顺序如何导致不同的设计和不同的相关成本。
采用 ESP32 的智能监控系统
摘要 世界正在迅速扩张，这导致袭击和盗窃事件增加。因此，拥有一个值得信赖且高效的监控安全系统对于满足所有安全要求和提高人类生活质量至关重要。当前的安全系统使用计算机和闭路电视摄像机。除了由于连续录制和检测未经授权活动的劳动密集型性质而需要大量内存外，这些监控安全系统还不允许即时警报。因此，我们将研究重点放在监控的防盗方面，其中摄像机将在所有者不在时检测到运动并立即通知用户。与当前的监控系统相比，ESP32 的使用效率更高，因为家庭、个人办公室和银行储物柜都可以使用这种结构。该框架在小区域内以及所有者不在的地方时运行最佳。这样系统就可以识别该区域内发生的任何运动。
加速边缘 AI 的采用
相反，生成式人工智能是一种创造性的催化剂，它使用底层数据模式来合成新信息，推动创新和个性化体验。例如，医院内的自动售货亭可以利用生成式人工智能为医院访客提供定制的路线导航。与简单的传统信息亭（或无法离开岗位的人工接待员）不同，动态生成的路线导航可以利用选择加入的面部识别或联系信息来引导访客穿过走廊到达目的地，或提供直接发送到移动设备的逐向导航。自疫情爆发前以来，医院的运营成本上涨了 11%，边缘的生成式人工智能可以帮助减轻过度劳累员工的负担，同时改善个人体验 4 。
了解人工智能的采用和使用......
企业研究中心是一家独立的研究中心，专注于中小企业的发展和生产力。企业研究中心是华威商学院、阿斯顿商学院、女王大学管理学院、利兹大学商学院和科克大学学院的合作伙伴。该中心由经济和社会研究委员会 (ESRC)、商业和贸易部 (DBT)、科学、创新和技术部 (DSIT)、Innovate UK、英国商业银行和知识产权局资助。感谢资助者的支持。本报告中表达的观点为作者的观点，并不一定代表资助者的观点。
加速采用人工智能来发现...
人工智能 (AI) 卓越中心 (CoE) 结合了机器学习、神经网络、智能流程设计和机器人流程自动化 (RPA)，旨在开发解决整个机构独特业务挑战的 AI 解决方案。该团队提供战略工具和基础设施支持，以快速发现用例、确定适用的人工智能方法并在整个企业部署可扩展的解决方案。
采用人工智能和电子商务改善
本研究的重点是讨论人工智能 (AI) 和电子商务在提高中小企业营销绩效方面的潜力。因此，本研究的主要目的是探索如何通过采用人工智能和电子商务来改善中小企业的营销功能。研究采用的方法是回顾现有文献和研究，了解人工智能和电子商务的特点，这些特点可以改善中小企业营销流程的不同维度。此外，中小企业采用人工智能可以改善智能内容和创新商业模式的创建、预测模型、自动决策、实时客户洞察、产品和服务创新、确定最佳促销活动以及需求和现金流预测。采用电子商务有助于中小企业开拓新市场、扩大客户群并获得忠诚客户、增强全球影响力、提高沟通、分销和营销效率、降低与协调、分销和建筑施工相关的成本、开发有组织的专有分销渠道，并针对特定的客户群体提供定制产品。
各国人工智能采用者概况
如果没有 AI 扩散项目参与者的宝贵贡献，本分析就不可能完成，这些参与者包括 Michel Dumont、Chantal Kegels（比利时）；Frederic Warzynski（丹麦）；Iulia Siedschlag、Weijie Yan（爱尔兰）；Gilad Be'ery、Matan Goldman、Eliav Orenbuch、Daniel Roash（以色列）；Stefano Costa、Giulio Perani（意大利）；Yuya Ikeda（日本）；Jaehan Cho、Hanhin Kim（韩国）；Natália Barbosa（葡萄牙）；Mathias Beck、Johannes Dahlke、Martin Wörter、Dmitry Plekhanov（瑞士）。附录中的表 A B.1 报告了有关各个隶属关系的更多信息。作者要感谢 Chiara Criscuolo，她在整个项目中提供了许多见解和指导，Antonio Ughi 在元数据收集方面提供了出色的研究协助和支持，Kezban Akkurt、Stijn Broecke、Hélène Dernis、Kenta Ikeuchi、Hanna-Mari Kilpelainen、Guy Lalanne、Francesco Manaresi、Luca Marcolin、Dirk Pilat、Lea Samek、Andrew Wyckoff、行业分析工作组的参与者、行业、创新和创业委员会、AI-WIPS 第二届国际会议（关于人工智能、生产力和传播的会议）提供了深刻的评论、建议或讨论。在 CASD – 数据安全中心 (Ref. 10.34724/CASD) 提供的安全环境中可以访问本工作中使用的法国数据。这项工作为德国联邦劳工和社会事务部 (BMAS) 支持的 OECD 工作、创新、生产力和技能人工智能 (AI-WIPS) 计划做出了贡献。
通过保证实现人工智能的采用
摘要：人工智能 (AI) 的大规模应用将要求 AI 工程师和开发人员能够向用户群保证算法将按预期执行且不会出现故障。保证是可靠、可解释和公平的智能系统的安全阀。AI 保证提供了必要的工具，使 AI 能够应用于应用程序、软件、硬件和复杂系统。AI 保证涉及量化能力和关联部署风险，包括：数据质量（包括固有偏差）、算法性能、统计错误以及算法的可信度和安全性。数据、算法和上下文/领域特定因素可能会随时间而变化，并影响 AI 系统提供准确结果的能力。在本文中，我们讨论了 AI 保证的重要性和不同角度，并提出了一个应对其挑战的总体框架。
CHERI 采用和传播研究
人们对 CHERI 的认识主要受到 DSbD 计划和其他政府资助的竞赛的推动。这有助于建立一个由有使用 CHERI 经验的学者和业内人士组成的生态系统。这个核心生态系统主要位于英国，包括 136 家公司和估计 875 人，不包括政府内部人员。这一人数估计基于 2022 年对 DSbD 参与者的调查结果，该调查显示每家公司约有 7 人参与。1 这可能是目前了解并积极参与 CHERI 的人的低端估计，因为我们知道一些在 DSbD 生态系统中非常活跃的公司有超过 7 人参与他们的 DSbD 项目团队。