XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System从用
基于微波的热方法，以从用过的锂离子电池恢复锂
微生物，包括细菌和真菌，可以通过一系列的生化反应将金属离子转化为纳米颗粒。这种能力是归因于其细胞机械中特异性酶，肽和生物分子的存在。12,13这些生物活性分子既是还原剂又稳定的剂，从而控制了所得的bionanoparpicles的大小，形状和特性。14微生物系统用于纳米颗粒生物合成的利用是几种优势。首先，该过程发生在轻度条件下，最大程度地减少能耗并减少危险废物的产生。其次，微生物的使用提供了可再生能源的生物活性化合物来源，可以通过基因工程或环境修饰来量身定制。最后，基于ROS的产生以及膜渗透性，生物纳米颗粒倾向于表现出增强的生物相容性，15 - 17抗菌和抗癌活性，使其成为有希望的候选者，例如在Nano-Biyology in nano-Biology中使用抗菌和抗癌疗法中的药物递送。18,19但是，必须考虑几个限制。真菌ltrate组成可能会根据培养基20和真菌菌株而有所不同，21可以影响
从用户故事中得出域模型：人与机器
摘要 - 域模型在软件开发中起着至关重要的作用，因为它们为利益相关者之间的沟通，提出要求以及代表数据库方案背后的信息结构或以模型驱动的开发为基础。但是，创建这样的模型是一种乏味的活动，自动化支持可能有助于获得初始领域模型，以后可以由人类分析师富集。在本文中，我们提出了从给定的一组用户故事中得出域模型的各种方法的有效性的实验比较。我们将人类推导与机器推导对比；对于后者，我们比较（i）视觉叙述者：现有的基于规则的NLP方法； （ii）我们设计的机器学习分类器； （iii）我们通过及时工程构建的生成AI方法。基于由9个用户故事和相应域模型的基准数据集组成的基准数据集，评估表明，尽管机器学习方法的调整版本接近，但没有方法与人类的性能相匹配。为了更好地理解结果，我们定性分析它们并确定误报类型以及影响性能的其他因素的差异。
RSC Advances 一种快速有效的氧化锆珠介导的超声策略，用于DNA碎片，最高10 kbp tiox电极界面修饰层有望在金属介电膜的显着电/宏观特性 水性锌离子电池的锌阳极的主机设计策略 RSC应用聚合物 - 皇家化学学会 基于微波的热方法，以从用过的锂离子电池恢复锂 洞察真菌秘密构成及其在生物形成银纳米颗粒的形成和稳定中的作用 PCCP -RSC Publishing 海洋环境中的磷光灯发光二极管：当前状态和未来趋势 研究纤维素纳米晶对聚丙烯酯微乳剂的影响
可耐醚电解质和高反应性锂金属阳极仍然限制了Li - S电池的商业应用。在LI - S细胞系统中，最常用的电解质溶剂是醚溶剂，例如二甲氧基乙烷（DME）和1,3-二氧烷（DOL），它们具有非常低的灰点（对于DME 6和1°C，DME 6和1°C的DOL 7）和高挥发性。这些醚电解质溶剂的这些特征确定使用Li - S细胞有很大的安全风险。对于反应性锂金属阳极，它可以很容易地与Li - S细胞中的基于醚的电解质和可溶性中间产物 - des des反应，并立即形成锂金属阳极表面上的固体电解质相（SEI）层。8不幸的是，SEI层倾向于不稳定和脆弱，这会导致严重的不可逆转能力降解。更平均，锂阳极的非均匀电化学溶解/沉积将导致锂树突的形成，这可以穿透分离器并引起严重的安全危害。为了解决上述问题，已经在更安全的电解质上为LI - S电池（例如固体电解质，离子液体，高浓度电解质，uorated溶剂和AME阻燃剂）进行了大量出色的工作。尽管这些作品取得了出色的改进，但它们也具有明显的缺陷，例如界面兼容性差和复杂的制备过程（固体电解质），9
从用户层面追踪数字碎片化：从欧洲视角看 Y 世代和 Z 世代
这项研究比较了两种非英语环境中社交网站 (SNS) 的使用情况。2011 年至 2018 年间，通过调查、论坛和焦点小组，开发了一种纵向混合方法，用于与里昂（法国）和圣彼得堡（俄罗斯）的 Y 一代和 Z 一代参与者进行面对面的数据收集。最初观察到的互联网用户行为差异在 2018 年不再明显。明显相似的用户行为反映了 SNS 消费的趋同。从结果中，我们确定了影响 SNS 使用的社会技术变化，以便创建用户行为类型学来识别用户细分。
从用户角度解释人工智能 (XAI)：先前文献的综合和未来研究的问题化途径
基于人工智能 (AI) 的系统的快速增长和使用引发了对解释能力的担忧。最近的研究讨论了对可解释人工智能 (XAI) 的新兴需求；然而，从最终用户的角度对可解释人工智能进行系统回顾可以全面了解当前情况并有助于缩小研究差距。本研究的目的是从最终用户的角度对可解释人工智能进行系统的文献综述并综合研究结果。确切地说，目标是 1) 确定最终用户解释需求的维度；2) 研究解释对最终用户感知的影响，3) 确定研究差距并提出 XAI 的未来研究议程，特别是从基于当前知识的最终用户的角度来看。系统文献综述 (SLR) 的最终搜索查询是在 2022 年 7 月进行的。最初，我们从 Scopus 和 Web of Science 数据库中提取了 1707 篇期刊和会议文章。然后应用纳入和排除标准，并为 SLR 选择了 58 篇文章。研究结果显示，塑造 AI 解释的四个维度是格式（解释表示格式）、完整性（解释应包含所有必需信息，包括补充信息）、准确性（有关解释准确性的信息）和时效性（解释应包含最新信息）。此外，除了解释的自动表示外，用户还可以根据需要请求其他信息。我们还描述了 XAI 效果的五个维度：信任、透明度、可理解性、可用性和公平性。我们调查了选定文章中的当前知识，以将未来的研究议程作为研究问题以及可能的研究路径进行问题化。因此，我们开发了一个关于 XAI 及其对用户行为的可能影响的综合框架。
计算机是一种先进的电子设备，它从用户那里获取原始数据作为输入，并在一组指令的控制下对其进行处理（c
计算机的下一个组件是控制单元，它的作用就像主管一样，确保事情以正确的方式完成。控制单元负责使用时间信号协调各种操作。控制单元确定计算机程序和指令的执行顺序。诸如处理存储在主存储器中的程序、解释指令以及发出信号让计算机的其他单元执行这些指令。当多个用户同时访问计算机时，它还充当接线员。因此，它在执行输入和输出时协调计算机外围设备的活动。