XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System基本
名称：创始人，魔术墨水抽象游戏是一种基本和普遍的人类行为，超越了童年，塑造认知，情感
1,2,3,4 PGDM HR学生，全球人力资源系，AI大学，卡尔贾特，马哈拉施特拉邦摘要，随着组织越来越多地采用混合和远程工作模型，在这些空间中，AI和VR系统的嵌入为改善了远程工作的新机会。本研究使用全面的混合方法分析研究了AI驱动的VR平台对远程工作和员工福祉生产率的影响。我们使用了为期6个月的纵向调查，其中涉及15个推出AI-VR工作区解决方案的15个组织中的312名知识工人。与更传统的远程工作工具相比，我们的发现表明协作工作，数字疲劳减少和更高的存在中的效率较大。然而，我们还指出了隐私，认知负荷和技术访问领域的重大问题。这项研究增加了对AI-VR整合如何塑造工作未来的新兴理解，并为对这些技术感兴趣的组织提供了实用的建议。关键字：人工智能，虚拟现实，远程工作，员工福祉，数字工作场所，生产力1。简介1.1背景和背景•全球工作模型的转变：讨论随传统办公环境的变化景观
基本和应用生态学
a German Centre for Integrative Biodiversity Research (iDiv) Halle-Jena-Leipzig, Puschstra ß e 4, 04103 Leipzig, Germany b Institute of Biology, Leipzig University, Puschstra ß e 4, 04103 Leipzig, Germany c Department of Biological, Geological, and Environmental Sciences, Cleveland State University, 2121 Euclid Avenue, 44115美国克利夫兰生态与进化研究所，耶拿大学，多恩伯格（Dornburger Stra）159，07743德国Jena，E Max Planck Institute e Max Planck生物地球化学研究所，德国耶拿，F UFZ，Helmholtz，Helmholtz环境研究中心，生理学多样性中心大学，约翰尼萨利大学21-23，04103德国H生态系莱比锡大学，斯特恩瓦特斯特·斯特恩沃特斯布鲁克。15，6020 Innsbruck，奥地利I I陆地生态学，动物学研究所，科隆大学，苏格朗大学，苏格兰大学47B 47B，50674，德国J奥尔恩，J oln，J oln，j j j noussip of Friedrich Schiller University jena，jena，jena，德国K遥远感应中心，地球系统研究中心，地球系统研究中心。25 6020 Innsbruck，奥地利R地球科学，地球科学系，Tübingen大学，Rümelinstr。2 85354植物 - 环境与环境小组，植物学研究所，基尔大学，Am Botanischen Garten 5，24118 Kiel，德国Z Z土壤科学与现场生态学研究所，德雷斯登技术大学，DRESDEN，PIENNER StRASSE，PIENNER StRASSE 19，01737 THARANDT，德国，德国，德国，德国，德国，德国，托纳斯特，艾滋病毒。戈特纳大街，圣保罗，明尼苏达州55108，美国35 04103, Leipzig, Germany l Helmholtz Centre for Environmental Research - UFZ Leipzig, Permoserstra ß e 15, 04318 Leipzig, Germany m Biosystems Data Analysis, Swammerdam Institute for Life Sciences, Universiteit van Amsterdam, Science park 904, 1098 XH Amsterdam, the Netherlands n Technical University of Munich,陆地生态研究小组，生命科学系统系，生命科学学院，德国弗里辛，o森林资源部，绿厅，2005年上布福德·塞尔，圣保罗，MN 55108，美国P森林生态学和森林管理集团，瓦格宁根大学和研究小组，Pobox 47 6700 AA，荷兰Q Q.19-23，72070Tübingen，德国S环境与信息科学研究生院，横滨国立大学，79-7，托基瓦达，霍多加亚，横滨，横滨，2408501，日本t jfb jfb jfb动物学和人类学研究所G. Ottingen大学的生物多样性与可持续土地使用中心，Büsgenweg1，G ottingen，德国Ottingen诉遥控实验室，苏联地理系，Winterthurersstrasse 190，8057年，瑞士Zurich，瑞士8057 W Witherrand w switzerland W研究部德国X Neuherberg X慕尼黑技术大学环境微生物学主席，Emil Ramann Str。
基本激光
Basics of lasers & laser properties: Interaction of light with matter (Absorption, spontaneous and stimulated emissions), Einstein coefficients and light amplification, Einstein coefficients and finding their relationships, Population inversion, Laser rate equations, Three-level, and four-level laser systems, Optical resonators, Axial and transverse modes, Q-switching and mode locking,激光，时间相干性，空间相干性，单色性，方向性，亮度，线宽，激光辐射和可调性的聚焦特性的相干性能。激光的类型：掺杂的激光器（固态激光器）：ND Ruby Laser：YAG和ND：玻璃激光器，气体激光器：原子激光器：He-ne Laser；离子激光器：氩激光；分子激光器：二氧化碳激光，氮激光器和准分子激光；液体染料激光;半导体激光器。
基本支出指南，资金资料，2024年1月31日
对雇员用品，旅行或餐饮等物品的报销必须是出于有效的商业目的，并且必须在员工报告结构中以较高的权力批准个人。员工必须使用Chrome River报销系统。（有关其他信息，请参见Chrome River网站。）无论资金来源如何，都禁止购买供个人使用的物品。通常，任何非旅行的购买都应通过先前的计划以及以下首选购买方法之一进行：Procard，材料管理指定的合同供应商的办公用品的线路订单，港口采购申请/订单（包括校园存储室）（包括校园存储室）或毯子订单。请注意，所有使用赠款资金的购买都必须遵守授予机构和/或合同中的法规。使用基金会和机构信托基金的任何购买都必须遵守适用于基金的任何限制。对于无法通过上面列出的首选购买方法之一处理的购买，直接付款表可用于报销。直接付款表的利用应很不常见，并且只有在其他支付方法论不可用的情况下。任何此类批准的报销都必须适当记录为支出。原始的，详细的，逐项的收据是报销请求的首选文档。应在发生费用之日的30天内要求报销。
基本辐射物理
Hassem Geha是德克萨斯大学健康科学中心综合牙科系的教授。他在1997年获得了贝鲁特牙科医学学院的圣约瑟夫大学的牙科学位，并获得了黎巴嫩大学口腔生物学和上颌面放射学的两个特殊学位，2001年贝鲁特的牙科学院。在2002年，他搬到了美国。他于2004年成为美国口腔和上颌种族放射学委员会的外交官，并于2005年获得康涅狄格大学研究生院的牙科科学硕士学位（MDS）学位。Geha博士被任命为纽约大学牙科学院的助理教授。 2010年，他加入了UTHSCSA，在那里他是DS3的口腔放射学课程主管，他大量参与了牙科学校的研究生课程。 他也是美国贝鲁特大学医学中心的耳鼻喉科和头颈外科手术的临床助理。 Geha博士于2003年获得了Albert G. Richards奖，并于2004年获得了美国口头和上颌面放射学会的放射学百年奖学金。 他在国家和国际会议上进行了许多演讲和继续教育课程，并在国家和国际期刊上撰写了许多科学手稿和摘要。 Hassem的主要研究重点是基于数学模型的数字成像增强。 主持了多个学术委员会并在包括许多女士监督委员会的口腔和上颌面放射学委员会任职。Geha博士被任命为纽约大学牙科学院的助理教授。2010年，他加入了UTHSCSA，在那里他是DS3的口腔放射学课程主管，他大量参与了牙科学校的研究生课程。他也是美国贝鲁特大学医学中心的耳鼻喉科和头颈外科手术的临床助理。Geha博士于2003年获得了Albert G. Richards奖，并于2004年获得了美国口头和上颌面放射学会的放射学百年奖学金。 他在国家和国际会议上进行了许多演讲和继续教育课程，并在国家和国际期刊上撰写了许多科学手稿和摘要。 Hassem的主要研究重点是基于数学模型的数字成像增强。 主持了多个学术委员会并在包括许多女士监督委员会的口腔和上颌面放射学委员会任职。Geha博士于2003年获得了Albert G. Richards奖，并于2004年获得了美国口头和上颌面放射学会的放射学百年奖学金。他在国家和国际会议上进行了许多演讲和继续教育课程，并在国家和国际期刊上撰写了许多科学手稿和摘要。Hassem的主要研究重点是基于数学模型的数字成像增强。主持了多个学术委员会并在包括许多女士监督委员会的口腔和上颌面放射学委员会任职。
国家基本药物清单下的癌症药物
回答新的和可再生能源与权力国务大臣（Shri Shripad Yesso Naik）（a）（a）在09.12.2024，新和可再生能源部（MNRE）已发布了办公室备忘录（O.M. M.）用于实施批准的太阳能PV单元的模型和制造商清单（ALMM）。上述O.M.提议发行太阳能PV单元的ALMM List-II，根据上述O.M.此外，所说的O.M.Inter-Alia指出，所有属于ALMM权限的项目都必须强制地从ALMM List-I中包含的型号和制造商中获取太阳能PV模块，用于太阳能PV模块和此类太阳能PV模块，而这些太阳能PV模块则必须从模型中使用Solars PV中的Solar PV中的Solar PV单元格，以供Solar List-ii of Aserar PV oferar PV oferar PV，以便在ASLMM List-ii中使用。（b）设想实施ALMM对太阳能PV电池的实施，以确保在制造太阳能PV模块中使用高质量，可靠的太阳能PV细胞，该模块旨在用于规定使用ALMMM ELAST SOLIST的太阳能PV模块的项目。这又设想这是为了确保使用ALMM List-II中的太阳能PV单元和ALMM List-I中的太阳能PV模块设置的太阳能项目可满足其完整使用寿命。
美好生活：幸福、意义和联系的 14 个基本关键
完成这项新课程的参与者将能够：1. 确定幸福对我们的身体健康、情绪健康、人际关系和工作表现的主要益处。2. 解释幸福的主要障碍，包括可能阻碍一个人幸福的消极偏见和遗传因素。3. 采用研究支持的方法来有效治疗常见的心理健康问题，这些方法来自于积极心理学和其他基于优势的方法。4. 实施特定的练习来培养感恩、同情、自我同情、敬畏和联系——并描述如何将这些有效地融入治疗中。5. 确定十四项与心理健康相关的研究支持的原则。6. 探索与积极情绪状态相关的大脑特定区域，并学习增加这些区域神经元放电的技术，以便通过积极的神经可塑性过程创造持久的变化。
贫血对左心室功能的影响和基本高血压患者的变形：心脏磁共振研究
必需高血压（HTN）升级心脏，脑和肾脏事件的风险（1）。2010年，HTN的全球患病率约为14亿，预计到2025年将增加到16亿（2）。htn在全球医疗系统上造成了重大负担，并成为全球心血管疾病（CVD）和总体死亡率的主要修改风险因素（3,4）。贫血影响了全球人口的大约三分之一，导致神经系统发展受损，工作效率降低以及发病率和死亡率提高（5）。贫血减少组织氧递送，引起心血管反应，可能导致损伤，表现为心脏增大，左心室肥大（LVH）和动脉重塑（6）。贫血是HTN患者心血管不良结局的重要危险因素。慢性贫血增加了预紧力，减少后负载并提高心输出量，可能导致适应不良的LVH，这是不良后果和整体死亡率的已知危险因素（7,8）。随着老化的衰老，HTN的发病率上升，使老年患者更容易受到贫血的合并症。尽管这两种情况都可以独立损害心血管系统（6,9,10），但它们的组合可能会恶化心脏功能障碍（11）。尽管它是该人群中死亡率的独立预测指标的重要性（12），但贫血经常被忽视，从而低估了其对心脏健康的影响，尤其是HTN患者的心脏结构和功能。据我们所知，没有研究使用CMR功能跟踪（CMR-FT）技术来研究心脏磁共振（CMR）在心脏病学中对于其独特而错综复杂的成像技术至关重要，通过提供精确测量LV体积和功能，组织表征和疤痕定量，可以进行彻底的评估（13）。CMR对于检测与HTN相关的微妙变化特别有价值，包括使用心肌功能跟踪的早期心肌功能障碍，这可能会彻底改变HTN患者的LV风险评估（14）。多项已发表的研究表明，糖尿病患者，慢性肾脏疾病（CKD）或CVD患者的贫血与LV舒张功能障碍之间存在联系，但发现不一致（15）。
神经退行性疾病治疗中药物的鞘内假发：基本原理，基础和潜在应用
通过可植入的设备对CSF-SINK治疗策略进行了研究。虽然这种疗法的发展仍处于临床前16阶段，但与传统药物输送途径相比，它具有有希望的优势。在本文中，我们描述了该17系统的基本原理基础，并提供了有关作用机理的技术报告，该报告依赖于使用纳米方膜的使用，从而可以选择性18分子渗透性。在一侧，膜不允许穿越某些药物；鉴于，在另一侧，他们允许在CSF中跨越目标分子。靶分子通过在系统内的结合药物被保留或裂解20个，然后从中枢神经系统中消除。最后，我们提供了潜在指示，分子分子靶标和拟议的治疗剂的列表。22
b'we考虑了与随机噪声（LPN）问题的经典学习奇偶的稀疏变体。我们的主要贡献是一种新的算法框架，为学习稀疏平等（LSPN）问题和稀疏LPN问题提供针对低噪声的学习算法。 Different from previous approaches for LSPN and sparse LPN ( Grigorescu et al. , 2011 ; Valiant , 2015 ; Karppa et al. , 2018 ; Raghavendra et al. , 2017 ; Guruswami et al. , 2022 ), this framework has a simple structure without fast matrix multiplication or tensor methods such that its algorithms are easy to implement and run in polynomial space.令n为尺寸，k表示稀疏性，而\ xce \ xb7为噪声率，使每个标签都会被概率\ xce \ xb7翻转。作为计算学习理论中的基本问题（Feldman等，2009），学习稀疏的噪声均等（LSPN）假设隐藏的平等是K -Sparse而不是潜在的密集矢量。虽然简单的枚举算法采用n k = o（n/ k）k时间，但以前已知的结果静止图至少需要n k/ 2 = \ xe2 \ x84 \ xa6（n/ k）K/ 2 k/ 2 k/ 2 k/ 2对于任何噪声率\ xce \ xb7（Grigorescu et al。我们的框架提供了LSPN算法在时间O中运行（\ XCE \ XB7 \ XC2 \ XB7 N/K）K，对于任何噪声速率\ XCE \ XB7，每当\ XCE \ XB7中，每当LSPN的最新时间都会提高\ xce \ xb7 \ xb7 \ xb7 \ xe2 \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 \ x88 \ x88（p'
b'we考虑了与随机噪声（LPN）问题的经典学习奇偶的稀疏变体。我们的主要贡献是一种新的算法框架，它为学习稀疏平等（LSPN）问题和稀疏LPN问题提供了针对低噪声的学习算法。与以前的LSPN和稀疏LPN的方法不同（Grigorescu等人，2011年；英勇，2015年； Karppa等。，2018年； Raghavendra等。，2017年； Guruswami等。，2022），该框架具有一个简单的结构，而无需快速矩阵乘法或张量方法，因此其算法易于实现并在多项式空间中运行。令n为尺寸，k表示稀疏性，\ xce \ xb7是噪声率，使每个标签都会被概率\ xce \ xb7串起。是计算学习理论中的基本问题（Feldman等人。，2009年），学习与噪声的稀疏平等（LSPN）假定隐藏的平等是K -Sparse，而不是潜在的密集载体。虽然简单的枚举算法采用n k = o（n/k）k时间，但以前已知的结果静止图至少需要n k/2 = \ xe2 \ x84 \ xa6（n/k）k/2 k/2对于任何噪声率\ xce \ xb7（Grigorescu等人（Grigorescu等）），2011年；英勇，2015年； Karppa等。，2018年）。我们的框架提供了LSPN算法在时间O（\ XCE \ XB7 \ XC2 \ XC2 \ XB7 N/K）K中，对于任何噪声率\ XCE \ XB7