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超紧凑的多功能表面等离子体设备，带有定制的光学响应
本文介绍了一种新型，可调且高效的金属 - 绝缘体 - 金属（MIM）等离子体设备的设计和数值研究，专为近红外（NIR）应用而设计。该设备在MIM波导中策略性地放置了策略性的存根谐振器。我们引入了两个小扰动，一个三角形和一个矩形，以实现出色的功能多功能性。采用有限元方法（FEM）并通过传输线方法（TLM）验证的综合数值分析证明了这两种方法之间的工作原理和出色的一致性。我们的模拟驱动方法，uti液化了遗传算法（GA）进行加速优化，对于通过纯粹的实验方法实现性能水平很难或昂贵，至关重要。GA启用了庞大的参数空间的有效探索，设备配置的迭代细化以及几何特征的微调。这种细致的优化使我们能够控制模拟结构中的复杂相互作用。提出的设备基于调整后的几何参数提供不同的功能，包括：A。平坦的带通滤波：在420 nm×540 nm的紧凑型足迹中，达到最大传输效率为95.8％。B.双波段带通滤波：在稍大的450 nm×540 nm尺寸的情况下，保持高传输效率为88.4％。C.三波段缺口滤波：在特定的共振波长中显示最小传输（低于1％），以进行靶向信号抑制。D.等离子体诱导的透明度（PIT）效应：在各种光学功能中提供潜在的应用。和E.完美的吸收：达到99.62％的最大吸收效率，为有效的光收集和操纵铺平了道路。这种多功能等离子设备的紧凑性，可调性和不同的NIR功能性的结合。它对小型化的光学组件，集成光子电路和高级光 - 物质相互作用有希望。我们的发现对紧凑，高效且易于制造的光子技术的发展产生了重大贡献。
fedSelect：定制的选择参数的选择 - ...
联合学习（FL）的最新进步试图通过在本地任务上对本地数据或个人架构进行细调客户端参数来提高客户层的性能。这种个性化的现有方法是修剪全球模型，要么对本地客户分布进行微调。但是，这些措施的方法要么以保留重要的全球知识为代价，要么预先确定用于微调的网络层，从而导致在客户端模型中次优的全局知识的次优储存。通过彩票票证假设的开明，我们首先引入了一个假设，用于在离开其余参数冻结的同时找到最佳的客户子网络以本地微调。然后，我们使用此过程，通过此过程直接通过同时发现用于个性化的操作参数以及在培训期间的全局聚合参数，提出了一个新颖的FL框架，即FedSelect。我们表明，此方法在CIFAR-10上实现了有希望的结果。
第 2 部分量身定制的计划管理式医疗索赔和先前......
直接数据输入 Trillium 的 Provider Direct 门户：https://www.ncinno.org/ 电子索赔提交：可以使用 HIPAA 标准电子交易集将定制计划医疗补助和州资助索赔的行为健康和 I/DD 索赔提交给 Trillium，这可以通过三种方式完成：通过 Web 门户使用行为健康 I/DD 安全提供商门户 - Provider Direct（https://www.ncinno.org/），通过安全 FTP，或者提供商可以通过清算所提交索赔。如果通过清算所提交索赔，Trillium 同意使用 Change Healthcare（原名 Emdeon）和 SSI 集团。使用 SSI 集团或直接发送给 Trillium 时，Trillium 的医疗付款人 ID 为 43071，使用 Change Healthcare（Emdeon）时为 56089。纸质索赔提交：对于行为健康和 I/DD 纸质索赔，请提交至：Trillium Health Resources PO Box 240909 Apple Valley, MN 55124
机电工程中的人工智能：ESPRIT 模型 Mohamed Hedi Riahi、Nadia Ajailia ESPRIT 工程学院 摘要 近十年来，人工智能 (AI) 蓬勃发展，现已涵盖自动化、电力和维护等机电领域，为此我们引入了 ESPRIT 方法。该方法强调工程师需要丰富技能组合，以适应不断变化的环境。这种教育模式将 AI 模块整合到机电工程课程中，符合 CDIO 标准，以培养广泛的 AI 能力。该课程经过精心设计，从基础知识进阶到高级应用和评估，采用主动学习策略提高学生的技术、解决问题和专业技能，最终鼓励全面掌握工程领域的 AI。本文介绍了 ESPRIT 方法，这是一种专为让机电工程师具备必要的 AI 能力而量身定制的教学范式。ESPRIT 机电工程课程中专用 AI 模块的整合符合 CDIO 标准，标志着工程教育取得了重大进步。我们的教学贡献有三方面，涵盖了三年内 AI 模块的设计、执行和评估。该课程采用主动学习策略（标准 8）让学生沉浸在 AI 问题解决中，营造出一种实践参与的环境。课程以结构化的方式展开（标准 3），从第三年的 AI 发现阶段开始，学生将熟悉 Python、AI 库和基础 AI 概念，包括基本分类和回归算法。第二阶段是第四年，重点是应用和强化所获得的知识，重点是 AI 项目的生命周期。学生通过开展一个遵循 AI 项目惯例的小型项目来结束这一阶段。第五年的最后阶段强调实际应用和掌握，最终在 NVIDIA DLI 研讨会上结束，学生有机会获得预测性维护 AI 证书。最后，本文对这种教学方法进行了批判性分析，强调了其实用应用和与学生能力相符的节奏良好的学习轨迹。尽管如此，它强调了在 AI 的理论和实践方面实现对称平衡的必要性，以充分利用其在机电工程中的潜力。关键词
机电工程中的人工智能：ESPRIT 模型 Mohamed Hedi Riahi、Nadia Ajailia ESPRIT 工程学院 摘要 近十年来，人工智能 (AI) 蓬勃发展，现已涵盖自动化、电力和维护等机电领域，为此我们引入了 ESPRIT 方法。该方法强调工程师需要丰富技能组合，以适应不断变化的环境。这种教育模式将 AI 模块整合到机电工程课程中，符合 CDIO 标准，以培养广泛的 AI 能力。该课程经过精心设计，从基础知识进阶到高级应用和评估，采用主动学习策略提高学生的技术、解决问题和专业技能，最终鼓励全面掌握工程领域的 AI。本文介绍了 ESPRIT 方法，这是一种专为让机电工程师具备必要的 AI 能力而量身定制的教学范式。ESPRIT 机电工程课程中专用 AI 模块的整合符合 CDIO 标准，标志着工程教育取得了重大进步。我们的教学贡献有三方面，涵盖了三年内 AI 模块的设计、执行和评估。该课程采用主动学习策略（标准 8）让学生沉浸在 AI 问题解决中，营造出一种实践参与的环境。课程以结构化的方式展开（标准 3），从第三年的 AI 发现阶段开始，学生将熟悉 Python、AI 库和基础 AI 概念，包括基本分类和回归算法。第二阶段是第四年，重点是应用和强化所获得的知识，重点是 AI 项目的生命周期。学生通过开展一个遵循 AI 项目惯例的小型项目来结束这一阶段。第五年的最后阶段强调实际应用和掌握，最终在 NVIDIA DLI 研讨会上结束，学生有机会获得预测性维护 AI 证书。最后，本文对这种教学方法进行了批判性分析，强调了其实用应用和与学生能力相符的节奏良好的学习轨迹。尽管如此，它强调了在 AI 的理论和实践方面实现对称平衡的必要性，以充分利用其在机电工程中的潜力。关键词
为商业和工业公司定制能源解决方案
购电协议 (PPA) 是电力生产商和消费者之间签订的长期电力供应和购买协议。这些合同可以在能源生产商和能源贸易商之间、能源生产商和最终消费者之间或能源贸易商和最终消费者之间签订。购电协议的签订期限固定，报酬率也已商定，这确保了电厂运营商的电价稳定。由于购电协议具有双边性质，因此可以采用多种形式，并可根据缔约方的需求进行个性化定制。
请求转向量身定制的计划：提供者表格
撤销和到期，我知道我可以随时以书面形式撤销此授权，除非依赖于该行动的范围。此授权将从签署之日起或在完成护理协调 /案件管理活动后的一年内到期，除非我早些时候撤回同意，否则首先发生的招生经纪人。您可以通过1-833-870-5500与入学经纪人联系，撤销您的同意，他们将帮助您完成撤销此授权的书面请求。
为您量身定制：探索生成式人工智能在提升客户购物体验中的作用
1 计算机软件工程硕士，美国马萨诸塞州东北大学 2 计算机软件工程硕士，美国马萨诸塞州东北大学 摘要 本文探讨了生成人工智能 (GenAI) 在增强各个行业购物体验方面的变革性作用。我们深入研究了 GenAI 如何个性化交互、提供动态定价和生成定制的产品推荐，从而显著提高客户满意度和运营效率。该研究通过实际案例研究强调了 GenAI 在零售业的巨大优势，同时解决了与其实施相关的挑战，包括隐私、数据安全和道德问题。该研究强调了 GenAI 彻底改变电子商务的潜力，并提出了未来研究的领域，例如扩展 GenAI 应用以实现更准确的视觉产品展示、探索跨行业应用以及研究对消费者行为的长期影响。本文为将 GenAI 整合到零售业的对话做出了贡献，深入了解了其当前的成功之处并探索了创新进步的途径。
人工智能如何挑战可定制技术设计
定制过程。因此，本研究推测，目前关于可定制技术设计的知识不能有效地解释包含人工智能的 IS。为了研究这一猜想并挑战可定制技术设计理论，进行了一项关于膀胱监测领域人工智能个人 IS 的启示性设计研究。基于设计研究的经验证据，这项工作的主要贡献在于为可定制技术的设计提出了三个命题，最终形成了可定制技术设计的修订理论。作为设计研究的成果，这项工作的次要贡献是为人工智能支持的个性化膀胱监测系统提供具体的设计知识，该系统可为神经源性下尿路功能障碍 (NLUTD) 患者提供帮助。总体而言，本研究强调了人工智能在以患者为中心的 IS 设计中的价值。
调查定制的医疗决策算法...
摘要 - 在处理大规模异构医学数据并实现高度个性化建议时，以传统的医疗决策系统的限制，本文介绍了使用图形神经网络（GNN）的个性化医疗决策算法。这项研究将图形神经网络技术纳入医学和健康领域，旨在通过挖掘患者的临床特征，遗传信息，生活习惯之间的复杂关联来建立患者健康状况的高精度代表模型。在这项研究中，对医学数据进行了预处理以将其转换为图形结构，其中节点代表不同的数据实体（例如患者，疾病，基因等）和边缘代表实体之间的相互作用或关系。该算法的核心是设计一种新型的多尺度融合机制，结合了患者的历史病历，生理指标和遗传特征，以动态调整图形神经网络的注意力分配策略，以实现对单个病例的高度定制分析。在实验部分中，这项研究选择了几个可公开可用的医学数据集进行验证，结果表明，与传统的机器学习方法和单个图形神经网络模型相比，提议的个性化医疗决策算法在疾病预测准确性，治疗效果和患者风险分层方面表现出明显优于的性能。
两次可再生环氧树脂的依赖性特性，结合了量身定制的木质素分数和再生BPA
Ref1 0 1,6-HDA 4 \ 2 86 4583.57 54.61 122 5.17 2,2±0,1 79±3 4.6±0,2 ER1 10 1,6-HDA 4 \ 2 91 3437.72 99 4104.29 28.96 108 2.74 2,3±0,1 81±5 4.4±0,2 ER3 30 1,6-HDA 4 \ 2 101 3917.81 25.67 108 108 25.67 108 2.43 2,4±0,1 86±0,1 86±4 4.2±4 4.2±0,2 Ref2 Ref2 Ref2 re 1,9±0,1 61±2 10.2±0,9 ER4 10 Jeff D230 4 \ 2 83 3291.53 17.75 86 1.68 2,0±0,1 66±2 9.6±2 9.6±0,6±0,6 ER5 20 JEFF D230 JEFF D230 JEFF D230 4 \ 2 83 3766.11 16.11 16.45 90 1.56 2,56.56 2,56.56 2,56 2,56 2,56 2.56 2.56 2.56 2,56 2.56 2.56 2.56 2±3 3 3 3 3 3 3 3 3.30,56 2.56 2±3 3 3.30±3 3 3 3 3.30±3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3.30,56 2±3 3 3.30±3 3 3.30 @ 0,7 ER6 30 Jeff D230 4 \ 2 80 3522.14 15.90 88 1.51 2,5±0,1 81±4 5.3±0,2 Ref3 0 Jeff D400 4 \ 2 48 3267.29 3260.82 15.00 50 1.42 1,8 ± 0,1 55 ± 2 15.9 ± 0,7 ER8 20 Jeff D400 4\2 58 3798.01 19.48 53 1.85 2,1 ± 0,1 60 ± 3 12.0 ± 0,9 ER9 30 Jeff D400 4\2 55 3934.80 22.86 54 2.17 2,2 ±0,2 76±3 10.2±0,7 Ref4 0 Jeff D230 3 \ 2 53 3661.35 10.33 60 0.98 1,8±0,1 57±2 15.4±0,8 ER10 10 JEFF D230 3 D230 3\2 60 3702.08 13.98 63 1.32 2,2 ± 0,1 66 ± 3 7.7 ± 0,6 ER12 30 Jeff D230 3\2 63 3975.90 14.14 68 1.34 2,3 ± 0,1 76 ± 3 4.5 ± 0,1 Ref5 0 Jeff D230 2\2 34 3336.79 1.86 46 0.18 1,0 ± 0,1 28 ± 1 89.2 ± 5,0 ER13 10 Jeff D230 2\2 33 3555.24 2.87 50 0.27 1,3 ± 0,1 34 ± 1 26.9 ± 0,9 ER14 20 Jeff D230 2\2 34 3795.32 4.95 52 0.47 1,6 ± 0,1 48 ± 1 13.4±0,9 ER15 30 Jeff D230 2 \ 2 39 4341.30 7.65 54 0.72 2,0±0,1 63±2 6.6±0,4