XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System使用测试
LAD-LHT SATCOM 现场操作 不
• 需要有效的秘密安全许可 • 学士学位或同等军事职业专长（MOS）代替学位 • 4年以上相关WIN-T系统实践经验 • 频谱管理、卫星通信、射频通信、地面通信系统以及高频、超高频和高级极高频通信系统。多样化的技能包括：故障隔离和解决、编写、培训和整合与多个通信系统及其子组件相关的标准操作程序 • 熟练使用测试测量和诊断设备（TMDE），例如万用表、Firebirds和频谱分析仪。能够监控维护概念的变化以确定关键的可维护性要求 • 具有 AN/TSC-208 卫星便携式终端 (STT)、AN/TSC-202 HP STT、AN/TRC-219 战术中继塔 (TR-T)、高频网络无线电 (HNR) 视距 (LOS) 网络、Brocade 交换机、瞻博网络路由器、Daytron 和 M20“移动”天线系统、AN/TSC-156D (Phoenix)、AN/TSC-167/185 (STT)、AN/TSC-93D 战术卫星方舟、OL-87 指挥所节点、AN-PYQ 10 简单密钥加载器、AN/TRC-170 对流层散射微波无线电终端和 AN/TTC-59 联合网络节点的实际现场和讲师/课堂经验 • 具有 WIN-T 系统经验， AN/TSC-169 单元枢纽卫星卡车 (UHST) 和 STT Lot 10 Ku 和 Ka 波段设备以及时分多址 (TDMA) 和频分多址 (FDMA) 网络。配置、操作和维护主参考终端 (MRT) 系统。• 必须持有美国护照 • 有机会在佐治亚州戈登堡、北卡罗来纳州布拉格堡、肯塔基州坎贝尔堡和德克萨斯州胡德堡工作 • 至少需要 25% 的 CONUS 和 OCONUS 差旅
Moodle和Socrative测验作为传统理论教学的形成性辅助工具，以改善学生在化学工程主题中的动力和成果
对在教学中使用技术的积极影响有多数意见。但是，很少有研究能够影响他们对学生的最终成绩的影响。传统理论教学通常表明缺乏学生的动力，参与和自我效果。改进这些方法的一种方法是包括测验，这可能使学生能够获得技能获取反馈和自我调节，并控制自己的构建知识的方式。建议的方法嵌入了两个ICT的测验和测试，每个ICT都有不同的策略。一个是使用苏格兰的快速和实时测验，专注于促进课堂上的动力和参与。第二个是与Moodle一起使用测试，以进行更长的时间尺度（课程块）。测试和测验都被设计为形成性活动：学生能够获得喂养，弱点识别和更好的工作编程。三个“工具”（一个Moodle测试；三个苏联测验；没有工具 /唯一的传统教学）在化学工程学科中的三个不同的队列和块中旋转了n = 49名学生）。通过块评估了最终理论考试中学生学习成果（成绩）的影响。配对数据的一因素ANOVA测试在使用Moodle测试或苏格拉外测验中没有明显的统计差异。确定了一些对数据的负面影响，并进行了进一步研究的改进。测验和测试的强度可能是相关的。尽管没有获得对等级的显着改进，但两种工具的使用都对学生和讲师产生了积极价值。调查的结果表明，所提出的方法可能会创造更具吸引力和自我调节的教育环境。但是，这项研究支持学生以前对工具的看法可能调节他们对ICT对学习的真正援助及其未来学术成果的最终看法。
计算机科学BSC/MENG录取测试：2025 UCAS循环
•UCL使用了哪些入院测试？UCL在2025年UCAS招生周期中使用计算机科学BSC/MENG申请人的技能第三次入学测试（STAT）。该统计数据是对80个关键和定量推理问题的在线多项选择测试。测试将持续120分钟。在这里可以看到示例多项选择问题。申请人将仅参加多项选择测试，而不是统计书面英语。澳大利亚教育研究委员会（ACER）独立运行该统计数据。•谁将坐着统计数据，UCL将如何使用测试评估申请人？所有计算机科学BSC或计算机科学申请人都需要坐着统计数据。我们收到UCAS申请后，申请人将收到来自UCL的电子邮件，其中包含有关测试的信息。机器人和人工智能Meng，数学计算Meng以及哲学和计算机科学BSC申请人不需要参加考试。统计结果将有助于招生团队进一步区分UCL申请计算机科学的许多高素质的候选人。UCL招生团队将考虑完整的UCAS申请，包括已实现和预测的学术成绩和个人陈述以及STAT测试，以整体评估每个申请人。•是否有算法的费用？该数据的费用为124英镑。将对有资格获得访问UCL的申请人免除测试费。访问UCL申请人将通过电子邮件发送单独的单使用代码。•何时何地进行统计？UCL从STAT过程中没有收到任何钱，并支付访问UCL申请人参加测试的费用。申请人一旦登记了ACER，他们将收到来自ACER的完整说明。可以在ACER网站上找到统计测试日的指南。多项选择测试将通过远程监理者在线管理。申请人被鼓励找到一个合适的位置，以坐在测试中，其中干扰很小。在Acer网站上了解有关远程销售过程的更多信息
通过可解释的人工智能解释中风受损的肌电图模式
摘要：肌电图 (EMG) 在识别缺血性中风引起的神经肌肉改变方面具有宝贵的肌电表现，可作为诊断缺血引起的步态障碍的潜在标记。本研究旨在开发一个可解释的机器学习 (ML) 框架，通过可解释的人工智能 (XAI) 技术区分中风患者和健康个体的肌电模式。该研究包括 48 名在康复中心接受治疗的中风患者（平均年龄 70.6 岁，65% 为男性），以及 75 名健康成年人（平均年龄 76.3 岁，32% 为男性）作为对照组。在步态实验室的室内地面行走期间，从放置在双下肢股二头肌和外侧腓肠肌上的可穿戴设备记录 EMG 信号。我们部署了 Boosting ML 技术，利用 EMG 步态特征识别中风相关的步态障碍。此外，我们还采用了 XAI 技术，例如 Shapley 加法解释 (SHAP)、局部可解释模型不可知解释 (LIME) 和 Anchors，以解释 EMG 变量在中风预测模型中的作用。在评估的 ML 模型中，GBoost 模型在与训练数据集进行交叉验证时表现出最高的分类性能 (AUROC：0.94)，并且在使用测试 EMG 数据集进行评估时也表现出色 (AUROC：0.92，准确率：85.26%)。通过 SHAP 和 LIME 分析，研究发现有助于区分中风组和对照组的 EMG 频谱特征与右侧股二头肌和外侧腓肠肌有关。这种可解释的基于 EMG 的中风预测模型有望成为预测中风后步态障碍的客观工具。它的潜在应用可以通过提供可靠的 EMG 生物标志物极大地帮助管理中风后康复，并解决缺血性中风患者的潜在步态障碍。
开发和验证墨西哥人口中临床用途的多变量基因型妊娠糖尿病预测算法：对敏感性机制的见解
摘要简介妊娠糖尿病（GDM）在墨西哥诊断不足。通过预测建模的早期GDM风险分层有望改善预防保健。我们开发了一个综合遗传和临床变量的GDM风险评估模型。使用“ Cuido Mi Embarazo”（CME）（CME）同类群的研究设计和方法数据用于开发（107例，469例对照），以及来自“MónicaPreteliniSáenz”母体围产期医院（HMPMPS）群体的数据，用于外部效力（32案例）（32例），1992案例，1992.32 conteration（32 Contractation（32），1992案例，1992案例，199.99例，199.99例（32例）。2小时的口服葡萄糖耐受性测试（OGTT），在24-28妊娠周进行了75 g葡萄糖，用于诊断GDM。选择了114个具有预测能力的单核苷酸多态性（SNP）进行评估。OGTT期间收集的血液样本用于SNP分析。将CME队列随机分为训练（70％的队列）和测试数据集（占队列的30％）。将培训数据集分为10组，9组以构建预测模型和1个用于验证。使用测试数据集和HMPMPS队列进一步验证了该模型。结果十九个属性（14个SNP和5个临床变量）与结果显着相关。 GDM预测回归模型中包括11个SNP和4个临床变量，并应用于训练数据集。该算法具有很高的预测性，曲线（AUC）下的面积为0.7507，灵敏度为79％，特异性为71％，并且有足够的功能来区分病例和对照。在进一步验证后，培训数据集和HMPMPS队列的AUC分别为0.8256和0.8001。结论我们使用遗传和临床因素开发了一个预测模型，以鉴定有患GDM风险的墨西哥妇女。这些发现可能有助于对GDM风险升高并支持个性化患者建议的代谢功能有更深入的了解。
年轻足球运动员的原始文章具有不同速度
8俄罗斯加里宁格勒的伊曼纽尔·康德·波罗的海联邦大学9 GPS Emercom，俄罗斯圣彼得堡大学，圣彼得堡，俄罗斯圣彼得堡，俄罗斯10阿尔泰州立大学，俄罗斯，俄罗斯，在线出版：2024年1月31日在线出版：2024年1月31日，接受了年轻人（2024年1月15日出版）doi：10.7752/jpes.202.202.202.202.202.204.010：需要进一步科学研究与运动员身体素质，功能能力和技术准备的特定方面相关的特定方面。目的是确定基本运动质量的水平，心肺系统功能和12至13岁足球运动员的技术准备，考虑到他们的速度能力不同。材料和方法。这项研究是在12-13岁的足球运动员中进行的，他们表现出不同的速度能力，并从4年到5年从事这项运动。培训课程是根据联邦标准的“足球”运动标准进行的，每周4次，持续3个小时。与足球运动员的速度数据有关，研究了运动质量表现特征。用于此目的的普遍接受的运动测试。分析了心率和血压，鲁滨逊指数，肺活量和低氧样本的值。使用测试，评估了年轻足球运动员的技术准备状态。结果。两组中年轻人的心血管系统的功能参数实际上没有差异。结论。在研究期间，与“慢速”同行相比，“更快”的足球运动员在所有运动质量中具有很高的指标值，除了1000 m的运行时间外，并且会导致灵活性测试。与“快速”的足球运动员组中发现了更高的呼吸系统参数值。从技术上讲，“快速”的运动员受过训练。足球教练对所获得的数据的使用将允许在12 - 13年历史的足球运动员中进行更有效的训练课程。使用这些技术将阻止年轻足球运动员重新训练。关键词：运动素质，心肺系统，年轻足球运动员简介
XSTAN平板电脑
急性出血中不稳定的心血管状态。肌无力。青光眼。阻塞性尿道病。胃肠道（GIT）的阻塞性疾病。严重的溃疡性结肠炎。反流食管炎。4.4使用测试剂量的特殊警告和预防措施：在对Meftal-SPAS注射进行治疗之前，建议对测试剂量进行测试剂量，以确定对Meftal-SPAS注射的成分过敏的可能性。严重的急性超敏反应可能需要使用皮下肾上腺素和其他紧急措施。心血管疾病：盐酸双环素需要谨慎使用，其特征在于心律失常，例如甲状腺毒性，充血性心力衰竭和心脏手术中，它们可能会进一步加速心脏病。在施用双环素之前，请研究任何心动过速。冠状动脉疾病（CHD）患者需要护理，缺血和梗塞可能会恶化，并且在高血压患者中可能会恶化。外周和中枢神经系统（CNS）：双环素的外围作用是它们对自主神经系统毒蕈碱受体抑制作用的结果。在存在高度温度的情况下，可能会随着药物使用（由于出汗减少而引起的热中风）而发生热量俯卧。也应谨慎使用发烧患者。如果发生症状，则应停用该药物并采取支持措施。精神病已报告它们包括吞咽和说话，口渴，减少支气管分泌物，学生的扩张（mydriasis）的吞咽和说话的困难，并丧失了容纳（环糖）（环糖）和恐惧症，换情，瞬时的，瞬间的轻伤，伴随皮层和远足的远征，并伴随着毛发和远足状况。胃肠道的音调和运动降低导致便秘。由于对自主神经系统内毒蕈碱受体的抑制作用，应在自主神经病患者中谨慎行事。cns的体征和症状包括混乱，迷失方向，短期健忘症，幻觉，构音障碍，共济失调，昏迷，欣快感，疲劳，疲劳，失眠，煽动和举止主义，以及不适当的影响。
文章 石灰石采石场爆炸引起的地面振动预测：一种人工智能方法
摘要：地面振动是爆破活动最不利的环境影响之一，会对邻近的房屋和建筑物造成严重损坏。因此，有效预测其严重程度对于控制和减少其复发至关重要。不同的研究人员提出了几种常规振动预测方程，但大多数仅基于两个参数，即单位延迟使用的炸药量和爆炸面与监测点之间的距离。众所周知，爆破结果受许多爆破设计参数的影响，例如负担、间距、火药系数等。但这些都没有被考虑在任何可用的常规预测器中，因此它们在预测爆炸振动时显示出很高的误差。如今，人工智能已广泛应用于爆破工程。因此，本研究采用了三种人工智能方法，即高斯过程回归 (GPR)、极限学习机 (ELM) 和反向传播神经网络 (BPNN)，来估计印度 Shree Cement Ras 石灰石矿爆破引起的地面振动。为了实现该目标，从矿场收集了 101 个爆破数据集，其中粉末系数、平均深度、距离、间距、负担、装药重量和炮泥长度作为输入参数。为了进行比较，还使用相同的数据集构建了一个简单的多元回归分析 (MVRA) 模型以及一种称为多元自适应回归样条 (MARS) 的非参数回归技术。本研究是比较 GPR、BPNN、ELM、MARS 和 MVRA 以确定其各自预测性能的基础研究。八十一 (81) 个数据集（占总爆破数据集的 80%）用于构建和训练各种预测模型，而 20 个数据样本（20%）用于评估所开发的预测模型的预测能力。使用测试数据集，将主要性能指标，即均方误差 (MSE)、方差解释 (VAF)、相关系数 (R) 和判定系数 (R2) 进行比较，作为模型性能的统计评估指标。本研究表明，与 MARS、BPNN、ELM 和 MVRA 相比，GPR 模型表现出更出色的预测能力。GPR 模型显示最高的 VAF、R 和 R 2 值分别为 99.1728%、0.9985 和 0.9971，最低的 MSE 为 0.0903。因此，爆破工程师可以采用 GPR 作为预测爆破引起的地面振动的有效且合适的方法。
利用机器学习检测电力盗窃......
摘要：智能电网具有提高能源效率、减少停电和提高安全性等多种优势，随着电力需求的不断增长，智能电网越来越受欢迎。但智能电网最大的问题之一是电力盗窃，这给公用事业公司带来了大量损失。因此，电力配送公司非常担心电力盗窃。本研究的目的是提供一种基于人工神经网络 (ANN) 的有效技术来识别智能电网电力盗窃。在对可接受的消费模式数据集进行训练后，将根据有关能源盗窃事件的信息对 ANN 模型进行评估。将使用测试数据测试设计，以评估建议策略的有效性。我们建议的基于 ANN 的智能电网电力盗窃检测方法的预期结果是有利的。我们的方法实现了 99% 的训练准确率和 99% 的验证准确率。将采用的性能指标包括 F1 分数、召回率、准确率和精确率。此外，我们创建了所提出的系统，该系统利用 Flask Web 框架使其更易于使用，并提供更好的用户界面以进行结果预测。这项研究可能会产生一种有效的方法，使用 ANN 来识别智能电网中的能源盗窃，公用事业公司可以利用这种方法来增加收入并加强智能电网的安全性。这项研究可能会扩展到其他领域，例如计算机网络中的入侵检测和金融系统中的欺诈检测，这些领域需要在大规模数据集中识别异常。关键词：人工神经网络、Flask Web 框架、智能电网、能源盗窃、大规模。1. 简介人工神经网络 (ANN) 复制了大脑复杂的神经元关联。箭头显示人工神经元之间的输出连接，这些神经元可以是节点。ANN 或连接系统是基于动物大脑神经网络的计算模型。这些结构不是制定特定于项目的策略，而是从样本中“学习”。神经网络 (ANN) 由“人工神经元”组成，这些神经元可以模仿真实的大脑神经元。人工神经元像大脑突触一样发送信号。人工神经元处理信号并将其发送到其他神经元。大多数 ANN 实现处理信号，因为每个人工神经元的输出都是非线性特征
产品放置有效性的比较...
提交的14-09-2024审查了06-11-2024修订的12-11-2024接受了18-11-2024发表的19-02-2025摘要：这项研究旨在分析对人类和虚拟影响者对产品态度和品牌态度的态度的影响。该研究采用了未经对照组的测试后实验设计，涉及287名参与者：136名参与者是人类，而151名参与者是虚拟影响者。通过问卷调查收集数据，并使用部分最小二乘结构方程建模（PLS-SEM）和部分最小二乘多组分析（PLS-MGA）进行分析。本研究中的治疗方法涉及人类影响者和虚拟影响者的Instagram内容。结果表明，对人和虚拟影响者的态度对品牌的态度产生了积极影响。然而，在虚拟影响者的情况下，对影响者的态度只会对产品放置的态度产生积极影响。尽管人类和虚拟影响者在影响品牌的态度方面的有效性没有差异，但虚拟影响者在影响对产品放置的态度方面更有效。关键词：人类影响者；虚拟影响者；对影响者的态度；对产品放置的态度；对品牌的态度。Abltrak：Penelitian Ini Bertujuan Untuk Manganalisis Pengaruh Sikap Kepada人类影响者Dan虚拟影响者Terhadap Sikap Sikap Sikap Sikap Kepada kepada kepada penempatan pernempatan produk dan Merek。数据Dikumpulkan Melalui Kuesioner Dan Dianalisis Menggunakan部分最小二乘结构方程建模（PLS-SEM）DAN DAN部分最小二乘Multigroup分析（PLS-MGA）。本研究使用测试后的实验设计，而没有涉及287名参与者的对照组，由136名参与者组成人类影响力组，而虚拟影响组的151名参与者组成。这项研究中的治疗方法是由人类影响力和虚拟影响的Instagram含量的形式。结果表明，对人类影响力和虚拟影响的态度对品牌的态度具有积极影响。但是，对影响的态度对对产品对虚拟影响的态度产生积极影响。尽管人类影响力与虚拟影响在影响品牌的态度方面没有差异，但虚拟影响在影响对产品放置的态度方面更有效。关键词：人类影响力；虚拟影响；对影响的态度；对产品放置的态度；对品牌的态度。简介