XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System又称
肠道综合征中的肠道微生物组和细胞因子谱
1以微生物和病毒学系以阿斯塔纳医科大学的Sh.i.Sarbasova命名，阿斯塔纳010000，哈萨克斯坦； dusmagambetov.m@amu.kz（M.D. ）; dusmagambetova.a@amu.kz（A.D。）2 Microbiome实验室，生命科学中心，国家实验室阿斯塔纳实验室，纳扎尔巴耶夫大学，阿斯塔纳010000，哈萨克斯坦； skozhakhmetov@nu.edu.kz（S.K. ）; madiyar.nurgaziyev@nu.edu.kz（M.N。 ）; zharkyn.jarmukhanov@nu.edu.kz（Z.J. ）; st.paulmississippi@gmail.com（e.v. ）; laura.chulenbayeva@nu.edu.kz（L.C。） 3阿斯塔纳医科大学，阿斯塔纳010000，哈萨克斯坦阿斯塔纳医科大学的小儿传染病系； mynzhanova.a@amu.kz（A.M。）; Daulbaeva.a@amu.kz（A.D。）4国家研究心脏外科中心，阿斯塔纳010000，哈萨克斯坦； tauekelovajnura@gmail.com（A.T。）; cardiacsurgeryres@gmail.com（m.b。） *信函：mussabay.k@amu.kz（K.M. ）; akushugulova@nu.edu.kz（又称）1以微生物和病毒学系以阿斯塔纳医科大学的Sh.i.Sarbasova命名，阿斯塔纳010000，哈萨克斯坦； dusmagambetov.m@amu.kz（M.D.）; dusmagambetova.a@amu.kz（A.D。）2 Microbiome实验室，生命科学中心，国家实验室阿斯塔纳实验室，纳扎尔巴耶夫大学，阿斯塔纳010000，哈萨克斯坦； skozhakhmetov@nu.edu.kz（S.K.）; madiyar.nurgaziyev@nu.edu.kz（M.N。）; zharkyn.jarmukhanov@nu.edu.kz（Z.J.）; st.paulmississippi@gmail.com（e.v.）; laura.chulenbayeva@nu.edu.kz（L.C。）3阿斯塔纳医科大学，阿斯塔纳010000，哈萨克斯坦阿斯塔纳医科大学的小儿传染病系； mynzhanova.a@amu.kz（A.M。）; Daulbaeva.a@amu.kz（A.D。）4国家研究心脏外科中心，阿斯塔纳010000，哈萨克斯坦； tauekelovajnura@gmail.com（A.T。）; cardiacsurgeryres@gmail.com（m.b。）*信函：mussabay.k@amu.kz（K.M.）; akushugulova@nu.edu.kz（又称）
D8.5- 北极环境下无人机使用指南
无人机，又称无人驾驶飞行器 (UAV)，由于能够以低成本和用户确定的时间间隔进行观测（包括遥感），近年来已成为环境研究的重要工具。借助适当的传感器，无人机可用于不同类型的遥感，用于各种地表、水生和大气测量。因此，它们可以扩大研究站的研究范围，并促进环境观测从地块规模扩大到集水区规模。此外，无人机平台上的传感器还可以与卫星传感器结合使用，以扩大到区域规模甚至更大。
智能材料及其在现代化学中的作用......
智能材料，又称响应性材料，具有可根据环境变化而动态改变的特性。在化学工程领域，这些材料在革新工艺、提高效率和实现新应用方面发挥着关键作用。智能材料涵盖了一系列具有独特特性的物质，这些物质可以以受控方式进行操控。这些材料对温度、pH、光、电场或磁场、机械应力和化学成分等外部刺激表现出响应性。例如，形状记忆合金、水凝胶、压电材料和刺激响应性聚合物 [1, 2]。
前皮内拉斯训练轰炸场
前皮内拉斯练习轰炸靶场，又称皮内拉斯县俯冲轰炸靶场，1943 年至 1945 年间，驻扎在前皮内拉斯陆军机场的第三航空队的飞行员将这里用作辅助俯冲轰炸练习靶场。通过历史研究和实地考察，已确定与前皮内拉斯练习轰炸靶场相关的区域（称为俯冲轰炸目标）存在潜在爆炸危险。已知或怀疑在该靶场使用的弹药包括带有点射弹的练习炸弹。
人工智能及其应用研究
摘要：人工智能，又称 AI，是一些计算机系统的发展和理论，能够执行某些通常需要人类智能才能完成的任务。近年来，人工智能越来越受到信息系统 (IS) 研究界的关注，它是制造智能机器的科学和工程，尤其是智能计算机程序。但人工智能不必局限于生物学上可观察的方法。人工智能机器可以同时执行多项工作；与人类相比，它们成本不高，而且准确高效。本文探讨了人工智能的未来、人工智能的介绍、定义、历史、应用、发展和成就。
Metal AM 第 6 卷第 2 期
硬质合金，又称硬质合金，在现代工业发展中发挥着巨大但经常被忽视的作用。从 20 世纪 20 年代首次应用于拉丝模具以来，硬质合金如今已无处不在，其应用领域从金属切割和木材、塑料和复合材料的加工到玻璃瓶、铝罐和无处不在的圆珠笔尖的生产。增材制造能否打入年销售额数百亿欧元的市场？工学博士Johannes Pötschke 回顾了硬质合金生产的基本原理，并考虑了针对这种复杂材料系列最可行的 AM 工艺 >>>
中国5G和数据中心碳排放前景2035
针对政策制定者：1。制定了部门碳峰和碳中立性动作计划，并尽快指导该部门的过渡到100％可再生能源。2。要求公司利用可再生能源来为数字基础设施提供动力。将省级能源消耗和能源强度上限（又称“双重控制目标”）与数字基础设施构建批准政策联系起来。3。增强电力市场改革和交易机制，进一步使数字基础设施公司能够直接采购可再生能源，并提高绿色电力证书交易市场的灵活性。
利用在线相互知识提炼实现跨模态医学图像分割
深度卷积神经网络的成功部分归功于海量带注释的训练数据。然而在实践中，获取医疗数据注释通常非常昂贵且耗时。考虑到具有相同解剖结构的多模态数据在临床应用中广泛可用，在本文中，我们旨在利用从一种模态（又称辅助模态）学到的先验知识（例如形状先验）来提高另一种模态（又称目标模态）的分割性能，以弥补注释的稀缺性。为了缓解由模态特定外观差异引起的学习困难，我们首先提出一个图像对齐模块（IAM）来缩小辅助和目标模态数据之间的外观差距。然后，我们提出了一种新颖的相互知识蒸馏（MKD）方案，以充分利用模态共享知识来促进目标模态分割。具体来说，我们将我们的框架制定为两个独立分割器的集成。每个分割器不仅从相应的注释中显式提取一种模态知识，而且还以相互引导的方式从其对应部分中隐式探索另一种模态知识。两个分割器的集合将进一步整合来自两种模态的知识，并在目标模态上生成可靠的分割结果。在公共多类心脏分割数据（即 MM-WHS 2017）上的实验结果表明，我们的方法通过利用额外的 MRI 数据在 CT 分割方面取得了很大的改进，并且优于其他最先进的多模态学习方法。
前扬克顿空对地射击靶场
前扬克顿空对地射击靶场，又称苏城空对地射击靶场，在 1943 年至 1945 年间曾被用作机枪和轰炸练习场，用于训练驻扎在前苏城陆军航空场的美国陆军航空队飞行员。通过历史研究和实地考察，已确定与前扬克顿空对地射击靶场相关的区域（称为 02 练习轰炸靶场）存在潜在爆炸危险。已知或怀疑在该靶场使用的弹药包括带有点射弹的练习炸弹和小型武器弹药。
前大本德空对地射击靶场
前大本德空对地射击靶场，又称夏延底部射击靶场和巴顿县射击靶场，在 1943 年至 1946 年间用于训练驻扎在前大本德陆军航空场和前斯莫基山陆军航空场的美国陆军空军机组人员。通过历史研究和实地考察，已确定与前大本德空对地射击靶场相关的区域（称为轰炸靶场）存在潜在爆炸危险。已知或怀疑在该靶场使用的弹药包括通用炸弹、练习炸弹、中口径弹药和小型武器弹药。