XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System集成架构
Vishwanadham Mandala博士，数据工程负责人，CSE部，企业数据集成架构师，集成领先建筑师，中间件铅，技术负责人，SR软件工程师，印第安纳州，印第安纳州，美国
金融科技创新和数字化转型弹性财务系统和风险管理经济增长品牌的创新营销策略针对未来的劳动力领导力发展和继任计划创新的企业数字化技术在政府服务中的新兴技术中的劳动力发展和连续计划创新工程和应用人类计算机互动（HCI）网络和通信高性能计算（HPC）计算机视觉和图像处理自然语言处理（NLP）应用数学和量子计算生物信息学和计算生物学创新应用和行业解决方案
网络传感器集成架构作为未来多传感器多平台操作的推动者
- 扩大侦察区域 - 提高数据质量，例如通过在同一侦察区域使用专用传感器 - 克服单个载体的物理限制，例如通过大型天线基座 (TDOA) 进行精细测向 - 通过三角测量快速定位发射器，例如使用以下技术
人机系统集成架构的风险
美国国家航空航天局 (NASA) 人类研究计划 (HRP) 将其研究分为 5 个要素：人为因素和行为表现 (HFBP)、探索医疗能力 (ExMC)、人类健康对策 (HHC)、研究运营和整合以及空间辐射。各要素每年与称为人体系统风险委员会 (HSRB) 的外部小组进行对接，以报告风险进展。因 HRP 风险研究计划的变化而对风险摘要内容进行的修改需要 HSRB 批准。这包括高级可交付成果或时间表的任何变化，以及影响基线 LxC 风险评级的证据和可交付成果的变化或更新。2016 年，行为健康和表现要素与航天宜居性和人为因素要素合并，创建了 HFBP 要素。 HFBP 要素包括几个涉及人为因素（即归入 HSIA 范畴的风险）和行为健康（即睡眠、行为医学 [BMed]、团队）的风险领域。2018 年，在 HHC 和空间辐射要素的合作下，增加了一种新的研究方法，以评估同时暴露于影响中枢神经系统 (CNS) 和操作相关行为和表现的航天危害的潜在协同效应；拟议的综合战略被称为 CBS（中枢神经系统/BMed/感觉运动）综合研究计划。
医疗保健中的人工智能：使用统计、神经和集成架构进行时间序列预测
文献中已经提出了统计和神经方法来预测医疗保健支出。然而，对比较这两种方法的预测以及医疗保健领域中的集合方法的关注更少。本文的主要目的是评估其预测某些止痛药每周平均支出的能力，以评估不同的统计，神经和集合技术。两个统计模型，持久性（基线）和自回归积分移动平均（ARIMA），一个多层感知器（MLP）模型，一个长期的短期内存（LSTM）模型以及结合ARIMA，MLP预测的集合模型和LSTM模型进行校准，以预测两种不同的止痛药的支出。在MLP和LSTM模型中，我们比较了训练数据的障碍和MLP和节点中某些节点的辍学的影响，并在训练过程中LSTMS中的LSTMS中的复发连接。结果表明，整体模型在两种止痛药中的持久性，Arima，MLP和LSTM模型都优于持久性。一般而言，不助长训练数据并添加辍学有助于MLP模型并助长了训练数据，而没有添加辍学帮助两种药物中的LSTM模型。我们强调了使用统计，神经和集合方法来预测医疗领域结果的时间序列。