XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System以雾
用于导航和惯性传感的光纤，MEM和RING LASER GYRO解决方案
EMCORE的DSP-1750和DSP-1760将FOG技术提高到新的性能水平，并使用世界上最小的精密雾，易于整合的外壳或无需用于OEM应用程序的配置。导航级DSP-1760雾包括EMCORE的突破性光子集成芯片（PIC）技术，可提高可靠性和可重复性，并提供1、2或3轴配置的多功能性。单轴和双轴配置都可以使用DSP-1750陀螺仪。这些陀螺仪是具有高带宽和极低噪声性能的各种商业和防御应用的理想选择。
新闻发布日期：2024年12月28日发行时间
❖地面霜冻条件记录在喜马al尔邦的孤立口袋中。❖在西方干扰通过后，在拉贾斯坦邦旁遮普邦发展了雾状况。大规模雾状况可能会向东扩散并从明天起增加强度。❖在Vidarbha，Jammu Kashmir，Punjab，East Uttar Pradesh，Rajasthan，Rajasthan的隔离口袋中报道了致密的雾（50-200 m），报道了可见性（≤0000m）（≤200m）（仪式）：vidarbha：vidarbha：vidarbha：Nagpur机场50m，旁遮普省：unjab：unjab：amritsar airpactar airpact aimritsar airpation 100，bhatinda;东北方邦：Kushinagar＆Basti-50m，Azamgarh-150m；查mu和克什米尔：Qazi Kund 200；东拉贾斯坦邦：Ajmer 200；西拉贾斯坦邦：Bikaner200。❖大雨/降雪记录在查mu克什米尔的孤立地点❖泰米尔纳德邦查mu克什米尔的哈里亚纳邦孤立的地方记录了大降雨。天气系统，预测和警告（附件II和III）：
边缘雾计算支持无损脑电图数据压缩，可在 IoMT 网络中用于癫痫发作检测
1, 2 部伊拉克巴比伦大学计算机科学系。 3 FEMTO-ST 研究所/CNRS，大学法国贝尔福，勃艮第弗朗什孔泰。 4 法国奥赛巴黎萨克雷大学 LISN 实验室。电子邮件: ali.idrees@uobabylon.edu.iq, wsci.sara.idrees5@uobabylon.edu.iq, raphael.couturier@univ-fcomte.fr, tara.ali-yahiya@universite-paris-saclay.fr ∗ 通讯作者
人类中肠道选择性的泛型抑制剂的代谢命运。鉴定异常的粪便代谢物及其对雾的影响
[14 C] -Izencitinib。在人粪便，血浆和尿液中的代表性放射击图如图s1至S3。在血浆中，观察到以下代谢产物，并总结在表1：M1（N-甲基化），M6（羟基化）（羟基化），M9（甲基化，环化和氧化），M10（甲基化和环化），M11（Formylation和Dimeration和Dimeration），M12（M12（M12）（M12（Hydroxylation））和M18（盐）和M18（盐）和M18。在血浆中没有代谢物在与药物相关的总暴露量的10％或更高时期循环。不变的Izencitinib占总循环放射性的7.2％，两种最丰富的代谢产物代表7.8％（M18）和5.3％（M12）的循环放射性。几个
HealthFog：基于集合的基于深度学习的智能医疗系统，用于自动诊断集成的物联网和雾计算环境中的心脏病
云计算通过Internet提供资源，并允许部署大量应用程序以为不同行业提供服务。当前在这些云框架中面临的主要瓶颈是它们的可扩展性有限，因此无法满足基于集中的物联网（IoT）的计算环境的要求。这样做的主要原因是，诸如健康监测和监视系统之类的潜伏敏感应用程序现在需要计算大量数据（大数据）转移到集中数据库以及从数据库到云数据中心，从而导致此类系统性能下降。与云域相比，通过使资源更接近用户并为数据处理提供了低潜伏期和节能解决方案，从而提供了雾和边缘计算的新范式提供创新的解决方案。仍然，当前的雾模型从有限的角度上限制了局限性，并且关注结果的准确性或减少响应时间，但并非两者兼而有之。我们提出了一个名为“ HealthFog”的新型框架，用于将整体深度学习整合到边缘计算设备中，并将其部署为自动心脏病分析的现实应用。HealthFog使用物联网设备提供医疗保健作为雾服务，并有效地管理心脏病患者的数据，这是根据用户要求提供的。启用FOG的云框架，Fogbus用于在功耗，网络带宽，潜伏期，抖动，抖动，准确性和执行时间方面部署和测试所提出模型的性能。©2019 Elsevier B.V.保留所有权利。HealthFog可与各种操作模式配置，这些操作模式可根据需要在不同的雾计算方案和不同的用户要求下提供最佳的服务质量或预测准确性。
covid-19和对浓度的影响
后期的“心理雾”是一种以持续认知缺陷为特征的疾病，对公共卫生来说是一个日益严重的挑战。在Covid-19中幸存下来的患者，尤其是患有严重疾病的严重形式的患者，报告记忆困难，关注和精神疲劳，直接影响其日常能力。本研究修订了有关Covid-19的认知影响的科学文献，重点是指出“心理雾”的流行和可能原因的证据。评估了24篇文章，从PubMed，Scopus和Google Scholar数据库中搜索，并在2020年至2024年之间以英语或葡萄牙语进行了包括在2020年至2024年之间发表的研究的标准。未直接解决认知影响或未完全解决的文章被排除在外。该方法涉及对结果的批判性分析，重点是队列研究，系统审查和荟萃分析。的结果表明，后切记认知症状的患病率很高，高达50％的患者，尤其是那些面临严重疾病的患者。神经发作，血清脑障碍功能障碍和社会心理因素（例如焦虑和抑郁）通常被认为是“精神雾”发展的重要贡献者。此外，这种情况在女性，老年人和基本工人中更为普遍。结论指出，需要采用多学科方法来治疗“精神雾”以及对Covid-19对大脑的长期影响的新研究的紧迫性。该分析还指出，尽管症状的持续时间和治疗的有效性仍然是研究中存在差距，但认知和身体康复可以加速康复。此外，建议实施针对早期诊断和访问的公共卫生政策
边缘机器人：我们准备好了吗？对当前愿景和未来方向的实验评估
基于云的机器人系统利用广泛的信息技术 (IT) 来提供切实的好处，例如降低成本、强大的计算能力、数据卸载等。然而，云计算的集中式特性并不适合当今机器人系统中使用的大量操作技术 (OT)，这些技术需要严格的实时保证和安全性。边缘计算和雾计算是互补的方法，旨在通过提供更靠近用户的计算能力来缓解其中的一些挑战。因此，这项工作的目标有三方面：i）在机器人系统的背景下分析当前的边缘计算和雾计算格局，ii）根据文献中提出的解决方案，通过实验评估端到端机器人系统，以及 iii) 通过实验确定边缘计算和雾计算的当前优势和面临的挑战。结果表明，在由两个移动机器人组成的典型配送应用中，通过使用边缘可用的实时无线电信息，可以改善机器人的协调性和范围。然而，我们的评估强调，现有的软件、无线和虚拟化技术仍需要进行大量改进才能完全支持基于边缘的机器人系统。
子宫内膜异位症和子宫肌病较新的更新
亲爱的雾人，向您展示这种雾的重点是子宫内膜异位症和腺癌。子宫内膜异位症影响全世界十分之一的女性，对患者有毁灭性的影响。本手册是对全国各地的该领域中临床相关主题的章节的清晰汇编。因此，这些章节充满了最近的证据和作者的丰富经验，因此充满了读者会发现有益的实用技巧和观点。Fogsi永远在医生和患者之间传播知识方面永远发挥了至关重要的作用。今年我的Fogsi口号是Swasthya Nari，Sukhi Nari。我的CSR活动被定义为Badlaav（变化），包括三个武器 - 埃基卡兰（思想和行动的融合），萨曼塔（治疗的平等，无论经济状况如何）和takniki（实现这些目标的技术）。这些重点是我通过提供有关妇女护理中相关主题的最新信息来迈向改善妇女健康的目标的一步。我祝贺Asha Rao博士和Anu Chawla博士为写，整理，编辑和发布这一重点的真诚努力。我衷心希望这本书能够受益并赋予所有雾人的能力。祝大家阅读愉快。