XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System几篇
遗产资产 – 基布沃斯社区规划审查
遗产资产 – 基布沃斯社区规划审查 在基布沃斯社区规划附录中，我们列出了 37 栋现有建筑/结构，这些建筑/结构已被授予国家“历史建筑”地位。还有许多其他建筑和地点，虽然它们没有被授予历史建筑地位，但它们是这两个社区的重要遗产资产。一系列联排别墅建于维多利亚晚期/爱德华早期，沿着威尔路、车站街、大街和弗莱克尼路建造。琼·斯潘在基布沃斯历史网站 (www.kibworth.org) 上的几篇文章中用照片详细描述了大街和弗莱克尼路的房产。大型维多利亚式房屋被称为教堂路别墅，由当地建筑商约翰·梅森于 19 世纪末建造，用于安置米德兰干线铁路经理，是当时的典范。然而，四座重要的建筑或建筑群值得在这里特别描述，作为社区规划区域内的重要遗产资产。在确定哪些建筑被列入地方名录时，我们遵循了英国历史遗产委员会的建议。26 New Road, Kibworth Beauchamp LE8 0LE
对增强现实的调查
本文调查了增强现实中最新的当前。它描述了在许多不同站点上执行的工作，并解释了建立增强现实系统时遇到的问题和问题。总结了迄今为止为克服这些问题而采取的折衷和方法，并在未来的方向上推测了应有的探索。一份调查文件没有提出新的研究结果。贡献源于整合来自许多来源的现有信息，并在该领域发表广泛的论文参考书目。虽然在此主题上写了其他几篇文章（Barfield等，1995; Bowskill and Downie，1995; Caudell，1994; Drascic，1993; Feiner，1994a，1994a，b; Milgram等，1994b; Rolland等人，Rolland等人，1994年），这项调查更加全面和更全面。本调查为有兴趣在该领域开始研究的任何人提供了一个很好的起点。第1节描述了增强现实和开发该技术的动机。已探索的六类潜在应用程序在第2节中描述了。然后第3节讨论了建立增强现实系统的问题。目前，最大的两个问题是统一和感知：第4和5节的主题。最后，第6节删除了一些需要进一步工作和研究的领域。
系统审查微观级别的循环指标
对微观层面的循环经济指标的系统文献综述表明，它们仍处于发展的早期阶段，到目前为止，与基于生物基的系统有关的具体考虑因素尚未充分纳入。现有指标提供了与资源流量数量相关的方面的良好覆盖，即资源利用效率和再循环程度。然而，大多数指标无法包括可再生资源共享，级联使用和有机回收，这些回收是生物基系统的重要特征。这些特征在最近的几篇论文中考虑了生物基产物的循环测量。仍然存在与评估资源的功能使用和保存回收材料质量有关的差距。此考虑对于优化级联生物量的使用尤其重要。除了质量外，还值得进一步关注的另一个方面是关闭营养周期。在解决这些差距的指标开发中需要进一步研究，以提取生物资源对循环经济的最大潜力。这将基于一组综合的循环经济指标产生监视框架，企业和政策制定者可以将其使用，以制定过渡到循环生物经济的目标。
周文清先生于 2004 年入选
周文清先生 1919 年出生于中国太原，靠近蒙古边境。1940 年，他获得上海交通大学电气工程学士学位，1942 年获得麻省理工学院理学硕士学位。他的硕士论文题为“塞尔森机研究”，研究的是通常所说的闭环控制系统或伺服机构。作为后者的自然延伸，通用电气在二战期间聘请他根据有关日本零式战斗机的情报重新设计防空火控系统。20 世纪 50 年代，周先生在美国博世武器公司的武器部门工作，负责 Atlas (WS-107A) 洲际弹道导弹 (ICBM) 的数字计算机和全惯性制导系统的设计、开发和批量生产。 1951 年，他构想出一种惯性制导系统，用于自动导航太空飞行器，随后他设计出第一台全固态、高可靠性的太空数字计算机，并建立了洲际弹道导弹、太空助推器和载人航天器（从 Atlas、Titan、Saturn 和 Skylab 到 Minuteman 和航天飞机）制导系统的开发和机械化的基本系统方法。1956 年至 1958 年间，周先生发表或发表了几篇关于导弹制导系统的重要论文，其中一篇题为“机载晶体管数字计算机的设计理念
1 - 2025 年 NGT 工厂的“技术调整”表明
使用非靶向常规育种方法几乎不可能实现。为了展示加快 NGT 过程的新方法，刘等人 (2024) 使用病毒传递 CRISPR/Cas9 分子剪刀发挥作用所需的向导 RNA。他们在蛋白质编码基因和非编码 DNA 调控元件中都实现了多核苷酸缺失。番茄中 miRNA164 的保守遗传区域是目标基因之一。研究人员观察到，在该基因座发生大量缺失的植物中出现了以前未表征的表型，在这种情况下，这对植物不利。有几篇关于针对 miRNA 的 NGT 应用的出版物，显示了广泛的预期和非预期效果（Hong 等人，2021 年；Lin 等人，2022 年；Peng 等人，2019 年；Zhang 等人，2020 年；Zhao 等人，2017 年；Zhou 等人，2022 年）。此外，AI 还用于识别相关目标（Daniel Thomas 等人，2024 年；Kuang 等人，2023 年）。由于敲除 miRNA 基因功能所需的微小改变，因此所产生的植物很可能在计划中的新法规框架内逃避强制性风险评估（见下文）。
社论：人机交流中的失败和维修
该研究主题出现在WTF研讨会系列的背面（Förster等，2022；Förster等，2023a），将一个跨学科的研究人员组合在一起，从机器人和计算语言学家和计算语言学家到对话分析师和对话分析师和认知科学家进行了公开和坦率地进行了研究（Robally everally of Offore）的研究（robally obotor）进行了研究（Robally extressection），他们在这些方面进行了研究。在下面的贡献文章中阐述了研讨会中讨论的一些问题，可以在Förster等人的研讨会摘要文章中找到更多的指示。（2023b）。该研究主题有助于两个主要目标：首先，我们为报告人类机器人互动（HRI）中通常发生的交流失败提供了一个平台。其次，该主题旨在突出潜在的多模态修复机制的机会，以使机器人语音界面更具弹性，以使其具有弹性。因此，我们包括几篇文章记录和分析此类失败的文章，以阐明许多机器人从业人员经历的一个未报告的问题。此外，该主题还包含报道HRI中有关会话修复的现有研究的文章，并概述了此类机制的潜力。
更新的文献计量分析
近年来，眼科引起了科学界和临床界的广泛关注。全球老龄化人口中眼科疾病的数量正在增加。在许多情况下，通过早期发现和及时采取行动可以预防失明。自 2016 年发表了几篇关于使用深度学习筛查糖尿病视网膜病变 (DR) 的开创性著作以来，人工智能研究，尤其是深度学习，在眼科领域蓬勃发展 (6-8)。眼科诊断很大程度上依赖于影像检查。随着光学相干断层扫描 (OCT) 和眼底照相的广泛应用，基于人工智能的深度学习方法可以快速、无创地评估大量图像数据集并识别、定位和量化疾病特征 (9-11)。最初，大多数眼科人工智能研究集中在后段疾病上，例如 DR、老年性黄斑变性 (AMD)、青光眼和早产儿视网膜病变 (ROP) (7,12,13)。近年来，人工智能在眼前节疾病及影像学方面的研究不断涌现（14-16）。基于图像识别的医疗辅助诊断系统有利于开展大规模人群疾病筛查，提高临床工作效率，为缓解医疗资源短缺提供新思路。此外，人工智能与远程医疗的结合，也正在成为解决医疗资源短缺的另一种可行方案（17）。
多车辆协同控制的最新研究...
对执行协作任务的多车辆系统控制的研究可以追溯到 20 世纪 80 年代末，最初始于移动机器人领域（有关更详细的历史，请参阅 [37]）。得益于廉价可靠的无线通信系统的发展，该领域的研究在 20 世纪 90 年代大幅增加。加州的先进交通和公路合作伙伴 (PATH) 项目 [2] 演示了多辆汽车以“车队”形式一起行驶，随后其他高速公路自动化项目 [18, 10] 也纷纷跟进。在 20 世纪 90 年代末和 21 世纪初，多架飞机（尤其是无人机）的协同控制成为美国一个非常活跃的研究领域 [3]，推动了进一步的发展。在过去十年中，该研究领域蓬勃发展，许多新系统被提出用于从军事战斗系统到移动传感器网络再到商业公路和航空运输系统等应用领域。本文旨在对多车辆系统协同控制的一些最新研究进行调查。我们重点关注过去二十年的研究，并附上一些在此之前工作的历史记录。为了帮助集中调查的主题，我们专注于协同完成共享任务的多车辆系统的控制。还有其他几篇关于协同控制的文献调查可以补充本文（例如，参见 [37]）。
添加性生产的患者特定植入物：评论
添加剂制造的医疗应用近年来由于高级医学成像和设计软件以及广泛的材料的可用性而显着增长。添加性生产的医疗植入物的范围正在迅速增长，外科医生需要通过最先进的技术来保持最新状态。本文回顾了与医学植入物有关的几篇文章，以帮助外科医生和研究人员了解该领域的最新发展。添加性制造的医疗植入物分为五类：骨科植入物，牙齿植入物，颅骨成形术植入物，用于组织工程的支架植入物和其他医疗植入物，包括胸壁重建植入物，抗移民增强的气管架和肥胖的乳脂状基本。在研究中突出显示了添加剂制造过程和每种植入物的制造材料。已经观察到钛合金是一种适合无胶结性关节置换术的材料。孔隙率支持骨向内生长，从而显着减少应力屏蔽。添加剂制造在医疗植入物制造中具有非常有吸引力的未来，因为它有能力生产复杂和定制的植入物。AM为研究人员提供了自由，以探索医疗植入物的复杂设计，以改善骨骼再生并改善骨整合。
采用 RES 的混合交流/直流微电网的多目标优化算法：综合综述
摘要：为了克服可再生能源 (RES) 的间歇性，考虑了混合微电网系统的优化方法，该系统集成了可再生能源 (RES) 并向偏远地区提供可靠的电力。混合交流/直流微电网系统由太阳能光伏系统、风力涡轮机、电池存储、转换器和柴油发电机构成。混合交流/直流微电网中混合可再生能源的利用率稳步上升；因此，有必要解决优化技术。因此，本研究提出利用进化算法的多目标优化方法。在此背景下，回顾了几篇关于多目标优化的论文，以确定带有可再生能源的混合交流/直流微电网的容量和最佳设计。在这里，最佳系统包括最低能源成本、最低净现值成本、低运营成本、低碳排放和高可再生能源比例。这些都是通过使用多目标优化 (MOO) 算法确定的。混合交流/直流微电网的规模优化基于多目标灰狼优化器 (MOGWO) 和多目标粒子群优化 (MOPSO)。同样，使用不同进化算法 (MOGA、MOGOA 等) 进行多目标优化可以降低能源成本和净现值成本，并提高孤岛混合微电网系统的可靠性。