XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System乏味
dell命令|安全BIOS配置
设置密码确实提供了附加的安全层，但由于几个原因，它们仍然可能是一个挑战。基于文本的密码可能容易受到蛮力攻击。BIOS密码存储，这意味着它们可以被其他人拦截。，它们可能很乏味，因为它可能会浪费IT管理员的时间来管理BIOS密码的车队。如果设置密码，结果通常会导致弱，重复的密码设置。IT管理员如何有效地降低车队的BIOS安全性风险？
并发HPV DNA测试和宫颈预科筛查的视觉检查方法：Battor的实用方法，加纳
基于细胞学的宫颈癌筛查计划在发展中国家很难实施和扩展。因此，世界卫生组织建议通过HR-HPV测试和视觉检查建议采用“观看和治疗”方法。我们旨在通过将同时进行视觉检查的检测率与稀乙酸（VIA）或移动阴道镜检查和HR-HPV DNA测试对独立的HR-HPV DNA测试（使用GenPV HPV，genPV，AMPFFIRE，AMPFFIRE，AMPFFIRE，AMPFFIRE），通过将同时进行视觉检查的检测率与稀乙酸或HR-HPV DNA测试，使用稀乙酸和HR-HPV DNA测试，通过将视觉检查和HR-HPV DNA测试进行比较（通过MAA）或HRE-HPV DNA测试，以评估现实世界中的HPV DNA测试和视觉检查。 我们进一步比较了他们的损失率与以后。 这项回顾性的描述性横断面研究包括所有4482名妇女在2016年6月至2022年3月之间在我们的设施中进行宫颈预科筛查。。通过将同时进行视觉检查的检测率与稀乙酸或HR-HPV DNA测试，使用稀乙酸和HR-HPV DNA测试，通过将视觉检查和HR-HPV DNA测试进行比较（通过MAA）或HRE-HPV DNA测试，以评估现实世界中的HPV DNA测试和视觉检查。我们进一步比较了他们的损失率与以后。这项回顾性的描述性横断面研究包括所有4482名妇女在2016年6月至2022年3月之间在我们的设施中进行宫颈预科筛查。EVA和“阳性”的速率分别为8.6％（95％CI，6.7-10.6）和2.1（95％CI，1.6-2.5），而HR-HPV积极率为17.9％（95％CI，16.7-19.0）。Overall, 51 women in the entire cohort tested positive on both hr-HPV DNA testing and visual inspection (1.1%; 95% CI, 0.9–1.5), whereas a large majority of the women tested negative (3588/4482, 80.1%) for both and 2.1% (95% CI, 1.7–2.6) tested hr-HPV-negative but visual inspection ‘pos-它。总共，191/275（69.5％）在任何平台上测试HR-HPV阳性的参与者，作为筛查的独立测试，返回至少一次后续访问。我们的初步数据表明，并发测试（通过VIA或移动阴道镜检查以及视觉检查以及视觉检查以及回想HR-HR-HPV阳性女性进行阴道镜检查可能更具成本效益。鉴于诸如社会经济状况较差，与多次筛查有关的额外运输成本以及在加纳许多地区缺乏可靠的地址系统相关的因素，我们认为独立的HPV DNA测试与HR-HPV阳性有关HR-HPV阳性的召回将很乏味，这对于全国性的Cervi-Cal预防癌症预防计划很乏味。鉴于诸如社会经济状况较差，与多次筛查有关的额外运输成本以及在加纳许多地区缺乏可靠的地址系统相关的因素，我们认为独立的HPV DNA测试与HR-HPV阳性有关HR-HPV阳性的召回将很乏味，这对于全国性的Cervi-Cal预防癌症预防计划很乏味。
Biovia Material Studio组件集合
自动化和部署功能企业范围内许多研究人员需要一遍又一遍地计算相同的属性。形成的热量，带隙，弹性常数，振动光谱和溶解性参数是可以通过材料工作室收集自动化的众多计算类型的。自动化消除了人为错误，并减轻了此类计算的乏味。单击按钮，计算了一长串化合物所需的属性，然后查看可自定义报告中显示的结果。与Biovia Pipeline Pilot Web端口结合使用，您还可以通过简单的基于Web的接口将这些计算部门部署到组织中的其他同事。
通过光诱导的EDA复合激活
乏味。在这种情况下，在没有任何外部模板的情况下，在便利的自发自组装过程中产生的多孔混合材料是非常明显的。根据它们的孔形和尺寸以及反阳离子的不同，这些多孔材料可用于选择性诱捕分子以及催化剂（均质和异性含量），以驱动在水溶液，有机和双皮介质中的某些休眠反应。因此，有许多与使用各种技术48-52合成基于POM的多孔材料有关的报告，但通过自组装过程获得的报告很少见。重要的贡献之一是WEI，Zhang及其同事报道的，其中他们通过基于多氧计的2D纳米结构证明了可逆的碘捕获。62
使用纳米材料制造传感器的自动化和优化设备
滴剂铸造是一种使用微型移液器的滴水沉积方法，具有不同的纳米结构，可用于在气体传感器中生成敏感层。该技术的特征是简单，低成本和多功能性，使许多具有不同形状和尺寸的纳米结构的沉积[1，2]。这种沉积方法受不同参数的影响，例如所使用的溶剂的表面张力和波动率，要沉积的表面的润湿性，溶液的组成或滴撞击速度。另外，必须根据表面的尺寸来考虑液滴的大小[3]。尽管这是一个简单的过程，但手动沉积并可能损坏沉积表面可能会很乏味。因此，一种称为Dropcaster的设备旨在自动化和优化此过程。
使用基于变压器的深度学习模型注释活动数据
多年来，基于监督学习的许多活动识别系统。有监督学习的一个问题是，它需要足够数量的标记数据进行培训。大多数标签任务都是用户本身完成的。这个过程相当耗时且乏味。尽管有一些研究试图使用基于积极的学习方法来协助注释过程，但这些方法仍然需要用户的努力，并且是不切实际的，尤其是在为老年人实施房屋时。在本文中，我们使用基于变压器的深度学习模型提出了一种自动标签方法，以标记日常活动。我们的方法利用了时空信息进行类注释。我们在公开可用的数据集上评估了我们的方法。
制造技术订单下降了第三年
最大的制造技术消费者合同机构的订单在2024年初引起了整个市场的阻碍。转向今年年底，当时该部分的订单略高于市场，仅下降了3.7％，而不是2023年。尽管波音公司的一年乏味，但由于该行业处理持续的产能问题，航空航天部门的制造技术订单已大大增加。2024年12月的最高订单量来自2021年12月以来的最高订单，从2023年到全年的总订单增长了近32％。经过三年的投资提高，汽车制造商在2024年将订单撤回了四分之一，因为对车辆的需求正常化，并且该行业对关税的潜在影响产生了影响。
在VR>中使用生成AI模型的创作3D布局
现有的沉浸式创作工具使用户可以直观地可视化VR中的3D场景的设计概念，但最当前的3D布局（例如建筑设计和游戏场景）是通过手动安装3D mod els努力创建的。此手动过程不仅乏味且耗时，而且还可以限制用户探索各种想法的能力[31]。近年来，生成人工智能（AI）模型已成为自动构成可理解文本[44]，Photorealistic图像[46]，Videos [2]，Music [37]和3D布局[34，45，57]的强大手段。通过利用生成模型，我们可以在沉浸式内容创建过程中为用户提供自动生成的3D布局，从而使用户能够在探索替代设计可能性的同时节省时间和精力。