XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System以雾
优化雾计算体系结构的绿色能源消耗
摘要 - 云已经代表了全球能源消耗的重要组成部分，并且这种消费不断增加。已经研究了许多解决方案，以提高其能源效率并降低其环境影响。然而，随着新要求的引入，特别是在延迟方面，云互补的架构正在出现：雾。雾计算范式代表一个靠近最终用户的分布式体系结构。在最近的作品中不断证明其必要性和可行性。然而，它对能源消耗的影响通常被忽略，尚未考虑可再生能源的整合。这项工作的目的是考虑可再生能源的整合，展示能量良好的雾建筑。我们探讨了三种资源分配算法和三个合并策略。基于实际痕迹，我们的仿真结果表明，在雾环境中节点的固有低计算能力使得很难利用可再生能源。此外，在此上下文中，计算资源之间的通信网络消费量的份额以及通信设备更难通过可再生能源来供电。
大脑雾量表（BFS）：比例开发和验证
最近，我们目睹了脑雾区域研究的研究数量迅速增加，这主要是因为据报道这是一种频繁的长期疾病。然而，脑雾的构造仍然不确定，并且缺乏一种常见的评估方法。因此，本研究的主要目的是开发和验证用于临床和研究环境中的自我报告脑雾量表（BFS）。参与者是1452（n = 996，68.6％）的波兰大学生。数据是通过自我完成问卷匿名收集的。结果表明23个项目的BFS具有良好的心理测量特性。基于主成分分析（PCA）和验证性因素分析（CFA）结果，该量表最好由三因素解决方案捕获，其中六个项目在精神疲劳因子上加载，在认知敏锐度因子受损受损上加载了九个项目，以及在混淆因子上加载的八个项目。我们发现，与从未对COVID-19的从未测试呈阳性的匹配的对照组相比，对COVID-19测试阳性的人的精神疲劳，认知敏锐度受损和混乱得分明显更高。
与性相关的患者报告的脑雾症状非 -
结果。该研究包括303名患者（79.53％的女性，47.52％的医务人员）。COVID-19发作和问卷完成的中位时间为208（IQR 161–248）天。与男性相比，女性报告的写作，阅读和计数问题的流行率更高（<4周或3.05，95％CI：1.38–6.72; 4-12周或2.51，2.51，95％CI：1.02-6.14;> 12周;> 12周； CI：1.41–4.54; 4-12周，或3.74，95％CI：1.93–7.24;The difference between the two sexes in answering questions in an understandable/unambiguous manner was statistically significant between four and 12 weeks after infection (OR 2.63, 95% CI: 1.36–5.10), while a sex difference in recalling new information was found below 12 weeks (OR 2.54, 95% CI: 1.44–4.48 and OR 2.43, 95% CI: 1.37–4.31 for < 4 and 4–12几周）。在报告多任务处理，记住过去的信息，确定当前日期或现场取向方面没有性别差异。
使用Juniper AI护理服务最大化雾ROI
AI Care Services是该行业的第一个AI-NENITAGE服务组合，它提供了Juniper的专业知识和最佳实践，并结合了AI的运营情报。
研究人员发现了与长covid相关的大脑雾的根本原因
“这些数据表明分析ctDNA可能会导致更完整的肿瘤图片以及随时间变化的变化非常重要。这将为更好地理解驱动驱动或缺乏治疗反应的原因铺平道路，并希望开发更好，更有针对性的治疗方法。我们很荣幸能为这样的创新研究提供资金，这正在解锁研究和潜在治疗儿童癌症的新方法，从而为年轻的癌症患者提供了长寿，健康生活的最佳机会。”
叶：模拟大型能量吸引的雾计算环境
摘要 - 尽管效率不断提高，但当今的数据中心和网络消耗了大量的能量，预计该需求将进一步上升。一个重要的研究问题是雾计算是否可以遏制这一趋势。作为雾基础设施的现实部署仍然很少见，研究的重要部分依赖于模拟。但是，现有的电源模型通常仅针对特定组件，例如计算节点或电池约束的边缘设备。结合了分析和离散事件建模，我们开发了一个整体但颗粒状的能量消耗模型，可以随着时间的推移确定计算节点的功率使用以及网络传播和应用程序。模拟可以合并数千个设备，这些设备在分布式，异质和资源受限的基础构造上执行复杂的应用程序图。我们在智能城市的情况下评估了我们公开可用的原型叶，表明它可以对持势雾的雾计算体系结构进行研究，并可用于评估动态任务放置策略和其他节能机制。索引项 - 仿真，建模，雾计算，边缘计算，能量消耗
含有液化石油气 (LPG) 的气雾罐的安全性......
1.1 目前市面上有些气雾剂产品（例如空气清新剂、缓蚀剂、除臭剂、杀虫剂、润滑剂、泡沫定型剂及雪雾剂等）含有石油气与其他化学品的混合物。石油气经加压后变成液态，然后储存于气雾罐内作为喷射剂使用。市民在保管及使用这些气雾剂产品时，应注意气体安全。 1.2 本指引为在本港出售的载有石油气的气雾罐（下称“气雾罐”）的安全标准提供指引。本指引不适用于以非石油气气体作为喷射剂的气雾罐，例如压缩二氧化碳、二甲醚等。 1.3 本指引并不包括有关气雾罐内除石油气以外的其他内容物的安全规定。供应商必须确保遵守所有其他相关安全标准及其他本地法定要求。1.4 本指引亦可在 www.emsd.gov.hk 查阅。
雾的虚拟化控制：可靠性和延迟之间的相互作用
摘要 —本文介绍了一个分析框架，用于研究在云到物连续体中虚拟控制器放置的最佳设计选择。主要应用场景包括低延迟信息物理系统，其中需要实时控制操作来响应物联网 (IoT) 节点状态的变化。在这种情况下，由于从网络边缘到云的延迟，在云服务器上部署控制器软件通常是无法容忍的。因此，最好通过将控制器逻辑移近网络边缘来牺牲可靠性和延迟。将物联网节点建模为随时间线性发展的动态系统，对状态偏差采用二次惩罚，通过考虑虚拟雾控制器的可靠性和响应时间延迟，获得最佳控制策略的递归表达式和由此产生的最小成本值。我们的结果表明，在雾端点上配置虚拟化控制服务时，延迟比可靠性更为关键，因为它决定了雾控制系统的敏捷性以及状态测量的及时性。基于无人机轨迹跟踪模型，还进行了广泛的模拟研究，以说明可靠性和延迟对雾中自动驾驶汽车控制的影响。
虾野驻地及雾岛训练场 - 防卫自卫省
進入。如需再次竞标，竞标时间为3月11日上午10点。首次投标的参加公司将收到首次投标状态的通知，因此请通过挂号信将重新投标的投标表于 3 月 10 日 13:00 前寄达，并写上“附件为重新投标的投标表”。 （4）投标文件由政府编制，因此请在投标开始前一天收到。 （5）有关投标的咨询，请联系以下（1）。有关项目、规格和现场检查的咨询，请联系以下（2）。
文章：雾计算驱动的电子医疗应用的人工智能框架
摘要：人工智能 (AI) 是一种革命性的范式，它为每个人提供了基于第六代 (6G) 边缘计算的电子医疗服务。因此，本研究旨在推动基于人工智能的经济高效的医疗保健应用。信息物理系统 (CPS) 是互联网世界的关键参与者，人类及其个人设备（如手机、笔记本电脑、可穿戴设备等）为医疗保健环境提供了便利。整个医疗领域中传感器和执行器的数据提取、检查和监控策略都由云技术推动，以吸收和接受整个新兴革命浪潮。对来自传感器设备的大量数据进行高效和准确的检查在带宽、延迟和能源方面造成了限制。由于医疗物联网 (IoMT) 的异构性，驱动的医疗保健系统必须智能、可互操作、融合和可靠，以提供普及且经济高效的医疗保健平台。不幸的是，由于功耗较高和数据包传输率较低，在联网医疗中实现可互操作、收敛和可靠的传输具有挑战性。在这种情况下，本文有四个主要贡献。第一个贡献是开发单芯片可穿戴心电图 (ECG)，并借助模拟前端 (AFE) 芯片模型（即 ADS1292R）来收集 ECG 数据，以使用基于物联网的信息物理系统 (CPS) 检查老年或慢性病患者的健康状况。第二个贡献提出了一种基于模糊的可持续、可互操作和可靠算法 (FSIRA)，这是一种智能和自适应决策方法，可根据所选参数对急诊和危重患者进行优先排序，以合理的成本提高医疗质量。第三个贡献是提出了一种用于移动和联网医疗的特定基于云的架构。第四个贡献是在可靠性、数据包丢失率、收敛性、延迟、互操作性和吞吐量之间找到适当的平衡，以支持自适应 IoMT 驱动的联网医疗。经过检验和观察，我们提出的方法优于传统技术，因为它提供了高可靠性、高融合度、互操作性，以及从医疗健康角度分析和解释系统准确性的更好基础。对于 IoMT，启用医疗云是需要关注的关键因素，因为它还面临着带宽减少、延迟增加和能耗增加的巨大障碍。因此，我们提出了在 6G 平台上面向 IoMT 的智能医疗的带宽、互操作性、可靠性、延迟和能耗之间的数学权衡。