XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System分解器
人工智能在患者护理中的质量和实用性
基于符号的人工智能作者应非常感谢他们出色的评论文章（1）。他们明确地将“神经网络”描述为“人工智能（AI）的一种形式”。这是公众感知中主要的形式。由于这个原因，我希望将其描述为一种在医学领域具有巨大潜力的另一种AI形式。进一步到“神经网络”，还有“基于符号的AI”。在与机器学习的不同之中，在基于符号的AI中，知识是以分解器可以处理的明确形式进行转换的。没有发生生物神经元的模仿，也没有使用神经网络。相反，通过应用逻辑，规则和语义网络，知识可以解释为计算机。尤其是在临床决策支持系统的领域，基于符号的AI具有重要作用。现有规则 - 例如，从医疗指南中，可以将计算机解释并应用于具体患者。Lichtner等人的最新出版物。（2023）就是一个例子（2）。与神经网络相反，基于基于符号的AI的决策是可重复且透明的。与机器学习相吻合，这有助于其使用，尤其是在临床部门和至关重要的决策中。
一种用于在RebA2CU3O7涂层导体中创建缓冲层流动散开架构
摘要当前流动分解器（CFD）是一个已知的概念，已被证明可以有效地降低REBA 2 Cu 3 O 7（Rebco; re = Rare Earth）涂层导体（CC）的破坏性热点的可能性，通过提高正常区域的传播速度。但是，CFD概念的实现需要在制造过程中的其他步骤，该过程已经很复杂，并且一直在努力找到一种简单的卷轴到卷式制造方法。这项工作报告了使用固体蒸气银硫化技术的缓冲层CFD（BCFD）架构的制造途径的细节，以在高温超导体胶带中调整金属稳定剂的几何形状。在不同条件下处理的AG 2 S/AG/GDBCO三层型的微观结构和超导属性的分析显示了我们如何使用BCFD体系结构实现了新的定制功能CC。在DC限制实验中，由于NPZV的强大增强，这种BCFD-sulfide结构允许比常规体系结构（60 V s-1 vs. 1.2 V s-1）发电速度快得多。
使用土著微生物分解剂和Maggot Black Soldier Fly Fly Decrivors
摘要。可以使用本地微生物和黑色士兵飞行（BSF）Maggot Detritivore来处理和转化粪中的绵羊固体废物。绵羊粪便中有机材料分解的结果可以是bfs maggot生物量和BSF Frass。研究涉及将绵羊粪便与牛奶加工业污泥和有机厨房废物结合在一起，并使用本地微生物分解剂和BSF Maggot碎屑进行有氧处理。这项研究旨在使用各种废料，本地细菌和真菌使用探索方法将绵羊粪便转换为BSF MAGGOT和BSF FRASS生物量。所使用的方法是探索，并且在描述性中获得了数据。从微生物分解器进行7天初始分解过程开始，加工绵羊粪便的过程持续了21天。研究表明，底物中的本土细菌和真菌为5 x 10 10 cfu/g和3 x 10 5 cfu/g。加工绵羊粪便可以减少废物量，从而减少63,87％，导致BSF Maggot生物量为1042±98.4631 g，而FRASS BSF为1084±55.8345 g。
锂离子电池电解质组成分析的乘法方法
锂离子电池（LIB）中的电解质在充电和放电生命周期中起着重要作用。锂盐，有机溶剂和添加剂是Lib电解质的典型成分。在本应用注释中，使用互补仪器进行了三种未知电解质溶液的组成分析。敏捷的气相色谱/三倍四极质量质谱法（GC/TQ），液相色谱/Quadrupole飞行时间质谱（LC/Q-TOF/MS）以及电感性等离子体质谱法（ICP-MS）仪器用于培养的电解质分解器。使用GC/MS的拆分模式注射在电解质样品中显示高度丰富的挥发性成分，而无分流模式检测到其他27个痕量级别的挥发性组件。LC/Q-TOF数据通过提供三个电解质样品中各种有机成分的信息来补充研究。Agilent ICP-MS不仅为目标元素提供了定量结果，而且还通过使用QuickScan函数在未知样本中对“全元素”的半定量报告提供了宝贵的见解。各种平台的结果证实了进行多学科分析的好处，该分析允许用户以整体方法进行电解质分析。
宽带，高分辨率，敏感光谱仪，使用氮化硅和傅立叶成像中的集成光学阶段阵列
I。常规的台式光谱仪通常很大，并且仅限于实验室环境。随着综合光子学的发展，光谱仪的微型化导致了适用于实验室以外的更多应用，包括农业分析和水下研究[1]，[2]。它还可以启用实验室芯片应用程序[3]，[4]，[5]。基于其工作原理，可以将集成光谱仪大致分为使用分散，窄带滤波，傅立叶变换或数值重建的类别[6]。第一个类别具有分散光学元件，它们在空间上分开不同的频率，包括echelle光栅[7]和阵列的波导格栅（AWG）[8]，[9]。第二种类型使用窄带过滤器（例如环形分解器和马赫Zehnder干涉仪（MZI）[10]，[11]，[11]，[12]，选择性地将不同的光谱成分传输到不同的检测器。第三个通常称为傅立叶变换型体镜检查（FTS），其中通过在时间或空间域中转换干涉信息，使用傅立叶变形[13]，[14]，[15]获得频谱。最后一个类别采用了一系列具有不同光谱响应的组件，并从组合信号[16]，[17]中重建光谱。它依赖于
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非生物成分生物和非生物成分在生态系统中相互关联。这是一个开放的系统，能量和组件可以在整个边界中流动。生物成分生物成分是指生态系统中的所有活成分。基于营养，可以将生物成分分为自养嗜酸群，异养和嗜酸性（或分解剂）。生产者包括所有自养生，例如植物。它们被称为自养，因为它们可以通过光合作用的过程产生食物。因此，食物链上的所有其他生物都依靠生产商来食品。消费者或异育是依赖其他生物食品的生物。消费者进一步归类为主要消费者，二级消费者和第三级消费者。消费者或异育是依赖其他生物食品的生物。消费者进一步归类为主要消费者，二级消费者和第三级消费者。主要消费者始终是草食动物，因为他们依靠生产者提供食物。二级消费者依靠主要消费者的能源。它们可以是食肉动物或杂食动物。第三级消费者是依赖次要消费者食品的生物。三级消费者也可以是食肉动物或杂食动物。第四纪消费者存在于某些食物链中。这些生物捕食第三级消费者的能源。此外，它们通常在食物链的顶部，因为它们没有天然捕食者。分解剂包括真菌和细菌等腐生植物。他们直接在死者和腐烂的有机物上壮成长。分解器对于生态系统至关重要，因为它们有助于回收植物重复使用的营养素。
应用物理字母-CDN
微孔子Kerr光学频率梳或微梳是一组等距光谱线，它们是在泵送带有连续波谐振激光器的高Q谐振器后产生的。这些梳子近年来引起了强烈的研究兴趣，如参考文献中所述。1 - 5。典型的微栓生成平台是一个高Q分解器，它允许将长期的光子捕获在其曲折的特征模中，从而通过宿主介质的非线性相互作用。光学腔的特征是特征型的，这些特征是x''x r的准等式间隔，其中x r是谐振器的自由光谱范围，而整数eigennumber”代表了插入式光子的量化角动量（'H'h'h'h'h'h'h'h = for Main Main Nabium rudius of Main Navius a）。当给定模式‘0用激光泵送时，可以将其视为参考很方便，以便使用还原的特征元素l¼'0'0来方便地标记特征模式。因此，微弹成分的目的是用谐振连续波激光泵送独特的模式l¼0，从而实现了有效的激发sidemodesl¼61; 6 2; …通过散装中等的Kerr非线性。在实验水平上，第一个演示涉及在整体窃窃私语模式模式谐振器中通过退化光子相互作用2 h x 0激发的高参数振荡！h xlÞHx l，其中两个频率x 0的泵光子向下 -
使用Kerr Microcombs
微孔子Kerr光学频率梳子或微梳是一组等距光谱线，它们是在泵送带有连续波谐振激光器的高Q谐振器后生成的。这些梳子近年来引起了强烈的研究兴趣，如参考文献中所述。1 - 5。典型的微栓生成平台是一个高Q分解器，它允许将长期的光子捕获在其曲折的特征模中，从而通过宿主介质的非线性相互作用。光学腔的特征是特征型的，这些特征是x''x r的准等式间隔，其中x r是谐振器的自由光谱范围，而整数eigennumber”代表了插入式光子的量化角动量（'H'h'h'h'h'h'h'h = for Main Main Nabium rudius of Main Navius a）。当给定模式‘0用激光泵送时，可以将其视为参考很方便，以便使用还原的特征元素l¼'0'0来方便地标记特征模式。因此，微弹成分的目的是用谐振连续波激光泵送独特的模式l¼0，从而实现了有效的激发sidemodesl¼61; 6 2; …通过散装中等的Kerr非线性。在实验水平上，第一个演示涉及在整体窃窃私语模式模式谐振器中通过退化光子相互作用2 h x 0激发的高参数振荡！h xlÞHx l，其中两个频率x 0的泵光子向下 -
DNS解析器中的网络安全机制
使用当今的Internet，最终用户和自动化系统都依靠域名系统（DNS）将人类可读域名转换为IP地址，以进行机器之间的通信。该系统从1985年开始才近年来才看到了解决安全性和隐私问题的互联网标准。在客户端和分布式的层次范围内的机器中，我们找到了DNS解析器。由于其转发，查找和缓存的查询和响应的目的，除了客户和名称服务器之间的位置外，DNS解析器也成为实施这些安全性和隐私功能的关键点。这些功能的广泛采用，它们在实施方面的变化以及对客户和其他名称服务器的影响仍然是研究界的有趣主题。本论文的目的是分析野外服务器，并对在DNS解析器中配备的安全性和隐私机制进行全面调查。使用Internet测量方法，我们通过生成和观察我们自己的询问和从分解器中生成和观察自己的查询来探讨这些功能的采用和实施趋势。我们还调查了客户和DNS生态系统的整体如何受到解析器配置的影响。我们使用并改进方法来测量各种安全性和隐私功能的采用。基于这些测量结果，我们报告了随着时间的推移的当前采用和采用水平，调查异常并通过测量方法确定局限性。我们通过对查询模式进行分类，为流行的开源DNS解析器提供软件和版本。比较我们分析转发行为及其对安全性和隐私功能的可用性和有效性的影响。我们还将DNS解析器中的特征交叉分析以发现相关性，这可以帮助我们了解采用障碍和发现解决方案。
赖布尔国家技术学院
UNIT-I 布尔代数与逻辑门概述：数字系统和代码、二进制算术、布尔代数、开关函数最小化、德摩根定理、卡诺图方法（最多 4 个变量）、奎因麦克拉斯基方法、不关心条件和多输出开关功能的情况。 UNIT-II 组合电路：NAND / NOR 门、开关函数的实现、半/全加器、半/全减器、串联和并联加法、BCD 加法器、前瞻进位生成器、解码器和编码器、BCD 到 7 段解码器、多路复用器和多路分解器、奇偶校验位生成器和检测器错误检测。 UNIT-III 顺序电路：寄存器和计数器简介：触发器及其转换、激励表、同步和异步计数器以及顺序电路的设计：代码转换器和计数器。模式-k 和除以 K 计数器、计数器应用。UNIT-IV 逻辑系列：RTL、DTL、所有类型的 TTL 电路、ECL、电路、I2 L 和 PMOS、NMOS 和 CMOS 逻辑等的操作和特性。 UNIT-V 存储器和转换器：介绍各种半导体存储器和 ROM 和 PLA 的设计，介绍模拟/数字和数字/模拟转换器及其类型（R-2R 梯形网络和逐次逼近转换器） 教科书名称 1. WH Gothman，“数字电子学” PHI 2. RP Jain：“现代数字电子学”，TMH 参考书名称： 1. RJ Tocci，“数字系统原理与应用” 2. Millman Taub，“脉冲、数字和开关波形” TMH 3. MM Mano：“数字逻辑和计算机设计”，PHI。 4. Floyd：“数字基础”，UBS。 5. B. Somanathan Nair，“数字电子学与逻辑设计”，Prentice-Hall of India