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World File Search System对角线
有心脏血管疾病对角线
B.M.S工程学院，印度班加罗尔，印度摘要：本文献评论探讨了人工智能（AI）在无人机技术中的应用，强调了各个部门的重大进步和新兴趋势。 分析了广泛的研究，本评论将AI应用程序分类为关键领域：自主导航，实时数据处理和机器学习驱动的分析。 在军事行动中，AI增强了监视能力和目标识别，而在农业中，配备了AI的无人机优化作物监测和害虫管理。 环境监测应用显示AI在栖息地保护和灾难响应中的作用。 该评论还解决了诸如数据隐私，法规遵从性以及自主决策的道德意义等挑战。 通过综合当前的研究，本研究旨在告知AI在无人机技术中的未来发展和应用，并强调需要跨学科方法克服现有障碍并最大程度地利用潜在利益。 关键字 - 人工智能（AI），无人机技术，自动导航，机器学习，环境监控B.M.S工程学院，印度班加罗尔，印度摘要：本文献评论探讨了人工智能（AI）在无人机技术中的应用，强调了各个部门的重大进步和新兴趋势。分析了广泛的研究，本评论将AI应用程序分类为关键领域：自主导航，实时数据处理和机器学习驱动的分析。在军事行动中，AI增强了监视能力和目标识别，而在农业中，配备了AI的无人机优化作物监测和害虫管理。环境监测应用显示AI在栖息地保护和灾难响应中的作用。该评论还解决了诸如数据隐私，法规遵从性以及自主决策的道德意义等挑战。通过综合当前的研究，本研究旨在告知AI在无人机技术中的未来发展和应用，并强调需要跨学科方法克服现有障碍并最大程度地利用潜在利益。关键字 - 人工智能（AI），无人机技术，自动导航，机器学习，环境监控
1学生，2教授1-2计算机科学工程，1 Sharnbasva University，Kalaburagi，Karnataka，印度摘要：心脏病是领先的 使用机器的糖尿病预测... 增强糖尿病治疗的胰岛素功效：关键... 与自然语言处理和机器学习算法的呼叫机器人的调查 有心脏血管疾病对角线 AI驱动的无人机应用 酒店的环保实践：促进可持续性... 使用arduino-uno 的地板清洁机器人 印度农业的多元化种植模式 印度Patna博物馆的案例研究 自主送货机器人小印度人... 智能耕种机器人用于检测工厂... 使用MediaPipe和... 的手势识别 中的重新分配的异质数据存储管理 统计和数学在人工智能，机器学习，数据中的重要性 智能学科监控机器人 环境挑战，生物多样性和性别... 使用混合密码学的安全文件存储 稀土激活磷酸盐的简短合成方法和发光发展
1学生，2教授1-2计算机科学工程，1个Sharnbasva University，Kalaburagi，Karnataka，India摘要：心脏病是全球死亡率的主要原因，需要有效及时诊断。这项研究提出了一种使用先进的机器学习技术和数据驱动的见解来预测心脏病的新方法。该系统设计用于识别心脏病，利用各种机器学习分类器在选定功能上的性能。采用了预测模型，包括决策树（DT），天真贝叶斯（NB），随机森林（RF）和支持向量机（SVM）来识别心脏病。评估这些分类器的有效性，以确定最准确的心脏病检测方法。此外，该系统还为患者提供有关最近医生的信息，从而促进快速获得医疗诊断和治疗。这种综合方法旨在增强对心脏病的早期检测和干预，最终改善患者的结果并减轻医疗保健系统的负担。索引术语 - 心脏病，机器学习，预测，识别，决策树，天真的贝叶斯，随机森林，支持向量机，数据驱动的见解，早期检测，医学诊断，医疗保健系统。
SNR最大化超出对角线RIS辅助单和多个天线链接
I. Santamaria在西班牙桑坦德市的Cantabria大学通信部门（电子邮件：i.santamaria@unican.es）。M. Soleymani与德国Paderborn 33098 Uni-VersitätPaderborn的信号和系统理论小组（电子邮件：moham- mad.soleymani@sst.upb.de）。E. Jorswieck曾与德国Braunschweig 38106 TechnischeUniversitätkraunschweig一起在德国Braunschweig的TechnischeUniversität大学（电子邮件：e.jorswieck@tu-bs.de）。J.Gutiérrez与IHP-Leibniz-InstitutFür创新的Mikroelelektronik，15236 Frankfurt（Oder），德国（电子邮件：teran@ihp- microelectronics.com）。根据Grant PID2019-104958RB-C43（Adele）（Adele），Santamaria I. Santamaria的工作得到了Ciencia EInnovación和AEI部长的支持。Eduard Jorswieck的工作是由联邦教育和研究部（德国BMBF，德国）通过“Souverän计划”所支持的。数字。vernetzt。”联合项目6G-RIC，根据16Kisk020k和16Kisk031的赠款。
纠缠，部分测量值和Parton模型中密度矩阵的对角线
•τ〜∞⇒H |质子⟩= m |质子⟩，（纯）能量特征态。•Parton模型将质子视为几乎自由颗粒的收集•建议解决此明显悖论的分辨率：量子纠缠（Arxiv.1702.03489，Kharzeev＆Levin）•发明：发明：观察到的Parton的降低密度矩阵是粒子数量基础数