XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System工艺
高级/首席 SiC 工艺开发工程师 (男/女/其他)
您的工作内容 • 在现场或其他地点开发用于分立 SiC 功率产品（如二极管和 MOSFET）的模块和晶圆制造工艺 • 作为产品开发项目团队成员，与产品专家、工艺和生产工程师以及质量工程师组成多学科团队 • 在晶圆厂开展中小型工艺优化项目 • 积累硅和 SiC 晶圆工艺的专业知识（技术和程序） • 调查竞争对手的工艺和技术 • 建立并维护内部联系
基于180nm CMOS工艺的可配置4通道脑电信号采集模拟前端设计
摘要 – 本文提出了一种用于 EEG 信号记录的 4 通道模拟前端 (AFE) 电路。对于 EEG 记录系统，AFE 可以处理各种传感器输入，具有高输入阻抗、可调增益、低噪声和宽带宽。缓冲器或电流-电压转换器块 (BCV) 可设置为缓冲器或电流-电压转换器电路，位于 AFE 的电极和主放大器级之间，以实现高输入阻抗并与传感器信号类型配合使用。斩波电容耦合仪表放大器 (CCIA) 位于 BCV 之后，作为 AFE 的主放大器级，以降低输入参考噪声并平衡整个 AFE 系统的阻抗。可编程增益放大器 (PGA) 是 AFE 的第三级，允许调整 AFE 的总增益。建议的 AFE 工作频率范围为 0.5 Hz 至 2 kHz，输入阻抗大于 2 T Ω，采用 180nm CMOS 工艺构建和仿真。AFE 具有最低 100 dB CMRR 和 1.8 µVrms 的低输入参考噪声，可实现低噪声效率。该设计采用了 BCV 等新功能来增强输入多样性，与之前的研究相比，IRN 和 CMRR 系数表现出显着增强。可以使用该 AFE 系统获取 EEG 信号，这对于检测癫痫和癫痫发作非常有用。
1 M. SC。 （农业部），农艺部（e邮件：kambojritik1234@gmail.com）， *2助理教授（农业工艺）（e邮件：amandeep.26867@lpu.co.in）， AI驱动的个性化学习系统 在英语教学法中整合AI AI和网络安全：增强威胁检测和... 金融算法交易和市场流动性 1英语系助理教授，政府。印度卡纳塔克邦的Haveri-581110工程学院。电子邮件：kpk4841@gmail.com 2助理教授 Sankararaman g 1*，Natarajan Rengaraju 2，V。Rengarajan3博士，N。R。Vembu博士4，D。Indhumathi博士5 1*管理研究教授，Rajala AI自动驾驶：机遇，挑战和... 韩国戏剧对心理井的影响 使用深度学习算法的图像字幕生成
Shukla 5，Raju Singh先生6，Mamta Tiwari博士7主任Prabhat Engineering College College College College College College（D），Nirvikarkatiyar@gmail.com助理。 Axis技术与管理研究所教授Kanpur Nagar，vimalawasthi@axiscolleges.in insso。 Bbdniit教授Akhilesh Das Nagar Faizabad Road Lucknow，rampratapmca11@gmail.com助理。 Maharana Pratap工程学院Kothi Mandhana Kanpur Nagar，kuldeepmishra120bit@gmail.com研究学者，计算机应用程序CSJM University Kanpur Nagar，Nikhil.shukla700@gmail.com助理。 教授。 Maharana Pratap工程学院Kothi Mandhana Kanpur Nagar，rajukushwaha36@gmail.com助理。 教授，计算机应用程序部，Engg School。 ＆Tech。 （UIET），CSJMU KANPUR NAGAR，mamtatiwari@csjmu.ac.ac.in引用：Nirvikar Katiyar博士（2024）教授，AI-DRING驱动的个性化学习系统：增强教育效力教育管理：理论和实践：理论和实践：30（5），11514-114-11524 DOI：11514-11524 DOI： 10.53555/kuey.v30i5.4961文章Info Info abs Tract个性化学习，由人工智能（AI）提供支持，正在通过针对单个学生的需求，能力和学习风格量身定制教学来彻底改变教育。 本文探讨了AI驱动的个性化学习系统的当前状态和未来潜力。 它研究了如何利用机器学习，自然语言处理和知识表示等AI技术来创造自适应学习经验，以优化教育成果。 还探讨了围绕教育中AI的挑战和道德考虑。 但是，这些系统的仔细设计和负责任的部署至关重要。Shukla 5，Raju Singh先生6，Mamta Tiwari博士7主任Prabhat Engineering College College College College College College（D），Nirvikarkatiyar@gmail.com助理。Axis技术与管理研究所教授Kanpur Nagar，vimalawasthi@axiscolleges.in insso。 Bbdniit教授Akhilesh Das Nagar Faizabad Road Lucknow，rampratapmca11@gmail.com助理。 Maharana Pratap工程学院Kothi Mandhana Kanpur Nagar，kuldeepmishra120bit@gmail.com研究学者，计算机应用程序CSJM University Kanpur Nagar，Nikhil.shukla700@gmail.com助理。 教授。 Maharana Pratap工程学院Kothi Mandhana Kanpur Nagar，rajukushwaha36@gmail.com助理。 教授，计算机应用程序部，Engg School。 ＆Tech。 （UIET），CSJMU KANPUR NAGAR，mamtatiwari@csjmu.ac.ac.in引用：Nirvikar Katiyar博士（2024）教授，AI-DRING驱动的个性化学习系统：增强教育效力教育管理：理论和实践：理论和实践：30（5），11514-114-11524 DOI：11514-11524 DOI： 10.53555/kuey.v30i5.4961文章Info Info abs Tract个性化学习，由人工智能（AI）提供支持，正在通过针对单个学生的需求，能力和学习风格量身定制教学来彻底改变教育。 本文探讨了AI驱动的个性化学习系统的当前状态和未来潜力。 它研究了如何利用机器学习，自然语言处理和知识表示等AI技术来创造自适应学习经验，以优化教育成果。 还探讨了围绕教育中AI的挑战和道德考虑。 但是，这些系统的仔细设计和负责任的部署至关重要。Axis技术与管理研究所教授Kanpur Nagar，vimalawasthi@axiscolleges.in insso。Bbdniit教授Akhilesh Das Nagar Faizabad Road Lucknow，rampratapmca11@gmail.com助理。 Maharana Pratap工程学院Kothi Mandhana Kanpur Nagar，kuldeepmishra120bit@gmail.com研究学者，计算机应用程序CSJM University Kanpur Nagar，Nikhil.shukla700@gmail.com助理。 教授。 Maharana Pratap工程学院Kothi Mandhana Kanpur Nagar，rajukushwaha36@gmail.com助理。 教授，计算机应用程序部，Engg School。 ＆Tech。 （UIET），CSJMU KANPUR NAGAR，mamtatiwari@csjmu.ac.ac.in引用：Nirvikar Katiyar博士（2024）教授，AI-DRING驱动的个性化学习系统：增强教育效力教育管理：理论和实践：理论和实践：30（5），11514-114-11524 DOI：11514-11524 DOI： 10.53555/kuey.v30i5.4961文章Info Info abs Tract个性化学习，由人工智能（AI）提供支持，正在通过针对单个学生的需求，能力和学习风格量身定制教学来彻底改变教育。 本文探讨了AI驱动的个性化学习系统的当前状态和未来潜力。 它研究了如何利用机器学习，自然语言处理和知识表示等AI技术来创造自适应学习经验，以优化教育成果。 还探讨了围绕教育中AI的挑战和道德考虑。 但是，这些系统的仔细设计和负责任的部署至关重要。Bbdniit教授Akhilesh Das Nagar Faizabad Road Lucknow，rampratapmca11@gmail.com助理。Maharana Pratap工程学院Kothi Mandhana Kanpur Nagar，kuldeepmishra120bit@gmail.com研究学者，计算机应用程序CSJM University Kanpur Nagar，Nikhil.shukla700@gmail.com助理。 教授。 Maharana Pratap工程学院Kothi Mandhana Kanpur Nagar，rajukushwaha36@gmail.com助理。 教授，计算机应用程序部，Engg School。 ＆Tech。 （UIET），CSJMU KANPUR NAGAR，mamtatiwari@csjmu.ac.ac.in引用：Nirvikar Katiyar博士（2024）教授，AI-DRING驱动的个性化学习系统：增强教育效力教育管理：理论和实践：理论和实践：30（5），11514-114-11524 DOI：11514-11524 DOI： 10.53555/kuey.v30i5.4961文章Info Info abs Tract个性化学习，由人工智能（AI）提供支持，正在通过针对单个学生的需求，能力和学习风格量身定制教学来彻底改变教育。 本文探讨了AI驱动的个性化学习系统的当前状态和未来潜力。 它研究了如何利用机器学习，自然语言处理和知识表示等AI技术来创造自适应学习经验，以优化教育成果。 还探讨了围绕教育中AI的挑战和道德考虑。 但是，这些系统的仔细设计和负责任的部署至关重要。Maharana Pratap工程学院Kothi Mandhana Kanpur Nagar，kuldeepmishra120bit@gmail.com研究学者，计算机应用程序CSJM University Kanpur Nagar，Nikhil.shukla700@gmail.com助理。教授。Maharana Pratap工程学院Kothi Mandhana Kanpur Nagar，rajukushwaha36@gmail.com助理。 教授，计算机应用程序部，Engg School。 ＆Tech。 （UIET），CSJMU KANPUR NAGAR，mamtatiwari@csjmu.ac.ac.in引用：Nirvikar Katiyar博士（2024）教授，AI-DRING驱动的个性化学习系统：增强教育效力教育管理：理论和实践：理论和实践：30（5），11514-114-11524 DOI：11514-11524 DOI： 10.53555/kuey.v30i5.4961文章Info Info abs Tract个性化学习，由人工智能（AI）提供支持，正在通过针对单个学生的需求，能力和学习风格量身定制教学来彻底改变教育。 本文探讨了AI驱动的个性化学习系统的当前状态和未来潜力。 它研究了如何利用机器学习，自然语言处理和知识表示等AI技术来创造自适应学习经验，以优化教育成果。 还探讨了围绕教育中AI的挑战和道德考虑。 但是，这些系统的仔细设计和负责任的部署至关重要。Maharana Pratap工程学院Kothi Mandhana Kanpur Nagar，rajukushwaha36@gmail.com助理。教授，计算机应用程序部，Engg School。＆Tech。（UIET），CSJMU KANPUR NAGAR，mamtatiwari@csjmu.ac.ac.in引用：Nirvikar Katiyar博士（2024）教授，AI-DRING驱动的个性化学习系统：增强教育效力教育管理：理论和实践：理论和实践：30（5），11514-114-11524 DOI：11514-11524 DOI： 10.53555/kuey.v30i5.4961文章Info Info abs Tract个性化学习，由人工智能（AI）提供支持，正在通过针对单个学生的需求，能力和学习风格量身定制教学来彻底改变教育。本文探讨了AI驱动的个性化学习系统的当前状态和未来潜力。它研究了如何利用机器学习，自然语言处理和知识表示等AI技术来创造自适应学习经验，以优化教育成果。围绕教育中AI的挑战和道德考虑。但是，这些系统的仔细设计和负责任的部署至关重要。本文回顾了有关教育中AI的现有研究，讨论了个性化学习系统的关键技术和架构，并介绍了成功实施的案例研究。本文认为，AI驱动的个性化学习以及人类的教学具有巨大的潜力，可以增强教育有效性，参与度和公平性。本文以该领域的未来研究和发展的建议结束。关键字：人工智能；个性化学习；自适应学习；智能辅导系统；教育技术；学习分析；人AI合作
将放电等离子烧结与高级建模相结合以实现工艺放大：向 DOE-NE 进行演示
免责声明 本信息是根据美国政府机构资助的工作编写的。美国政府及其任何机构或其任何雇员均不对所披露的任何信息、设备、产品或流程的准确性、完整性或实用性做任何明示或暗示的保证，也不承担任何法律责任或义务，也不表示其使用不会侵犯私有权利。本文以商品名、商标、制造商或其他方式提及任何特定商业产品、流程或服务并不一定构成或暗示美国政府或其任何机构对其的认可、推荐或支持。本文表达的作者的观点和意见不一定代表或反映美国政府或其任何机构的观点和意见。
PFAS 土壤处理工艺——操作范围和限制的回顾
5.2.2.1. 概述和 PFAS 去除机制 40 5.2.2.2. 适用于处理方案 41 5.2.2.3. 不同 PFAS 的处理效果与处理目标 41 5.2.2.4. 适用于土壤特性和共同污染 42 5.2.2.5. 操作考虑因素 42 5.2.2.6. 成本和商业考虑因素 43 5.2.2.7. 能源和化学品使用及可持续性考虑因素 43 5.2.2.8. 案例研究 43 5.2.2.9. 知识差距 43 5.2.3. 热解吸 43 5.2.3.1. 概述和 PFAS 去除机制 43 5.2.3.2. 适用于处理方案 45 5.2.3.3.不同 PFAS 的处理效果与处理目标 45 5.2.3.4. 对土壤特性和共同污染的适用性 47 5.2.3.5. 操作考虑因素 48 5.2.3.6. 成本和商业考虑因素 48 5.2.3.7. 能源和化学品使用及可持续性考虑因素 48 5.2.3.8. 案例研究 49 5.2.3.9. 知识差距 49 5.2.4. 阴燃 49 5.2.4.1. 一般描述和 PFAS 去除机制 49 5.2.4.2. 对处理方案的适用性 51 5.2.4.3. 不同 PFAS 的处理效果与处理目标 51 5.2.4.4. 对土壤特性和共同污染的适用性 52 5.2.4.5.操作考虑因素 52 5.2.4.6. 成本和商业考虑因素 52 5.2.4.7. 能源和化学品使用及可持续性考虑因素 53 5.2.4.8. 案例研究 53 5.2.4.9. 知识差距 53 5.3. 非破坏性方法 54 5.3.1. 异位土壤冲洗 54 5.3.1.1. 一般描述和 PFAS 去除机制 54 5.3.1.2. 适合处理方案 56 5.3.1.3. 不同 PFAS 的处理效果与处理目标 57 5.3.1.4. 对土壤特性和共同污染的适用性 58 5.3.1.5. 操作考虑因素 59 5.3.1.6.成本和商业考虑因素 59 5.3.1.7. 能源和化学品使用及可持续性考虑因素 60 5.3.1.8. 案例研究 61 5.3.1.9. 知识差距 61 5.3.2. 稳定化和固化 (S/S) 61 5.3.2.1. 一般描述和 PFAS 去除机制 61 5.3.2.2. 适合处理方案 65 5.3.2.3. 不同 PFAS 的处理效果与处理目标 66 5.3.2.4. 对土壤特性和共同污染的适用性 70 5.3.2.5. 操作考虑因素 71 5.3.2.6. 成本和商业考虑因素 72 5.3.2.7. 能源和化学品使用及可持续性考虑因素 73 5.3.2.8.案例研究 73 5.3.2.9. 知识差距 73 5.4. 途径管理方法 74 5.4.1. 填埋 74 5.4.1.1. 一般描述和 PFAS 去除机制 74 5.4.1.2. 处理方案的适用性 75 5.4.1.3. PFAS 废物阈值 76 5.4.1.4. PFAS 废物填埋场的可用性 76
1 M. SC。 （农业部），农艺部（e邮件：kambojritik1234@gmail.com）， *2助理教授（农业工艺）（e邮件：amandeep.26867@lpu.co.in），
文章信息abs tract在教育实践中人工智能（AI）的整合（AI）越来越多地影响了将英语作为第二或外语教授的方法（ESL/EFL）。本文研究了ESL/EFL设置中的AI技术的创新应用，包括自然语言处理（NLP），机器学习和自适应学习系统。通过对各种AI集成教学方法的系统分析，该研究旨在强调与学生参与，熟练程度发展和个性化学习经验有关的重要结果。这项研究利用从采用AI驱动工具和方法的几个ESL/EFL教室收集的经验数据。这些AI应用的有效性是通过定性和定量分析来衡量的，这些因素考虑了语言能力提高，动机水平和学生教师相互作用等因素。道德考虑，尤其是关于数据隐私，算法偏见以及教育工作者和学习者的自主权，也探讨了旨在全面概述AI在语言教育中的影响。 调查结果表明，AI不仅可以增强学习经验，而且还通过支持个性化的学习路径和提供实时反馈来提供重要的教学益处，这对于语言获取至关重要。 但是，诸如数字鸿沟和对AI技术的教师培训的需求之类的挑战被确定为完全集成的障碍。道德考虑，尤其是关于数据隐私，算法偏见以及教育工作者和学习者的自主权，也探讨了旨在全面概述AI在语言教育中的影响。调查结果表明，AI不仅可以增强学习经验，而且还通过支持个性化的学习路径和提供实时反馈来提供重要的教学益处，这对于语言获取至关重要。但是，诸如数字鸿沟和对AI技术的教师培训的需求之类的挑战被确定为完全集成的障碍。本文通过讨论AI在重塑ESL/EFL教育方面的潜力，并提出了未来研究的方向。
通过橡胶工艺分析仪（RPA）
氟培养物归功于氟原子的存在，氟原子的存在形成了强大的C-F键。这些材料表现出较高的热，化学，衰老，紫外线和耐候性，以及对油，溶剂，水和土壤的极大驱动。此外，它们具有低折射率，易燃性和介电常数，并具有高度保护氧化和水解降解[1] [2]。荧光植物体的独特特性可在电子，汽车，航空航天，石化和微电子学等新兴高科技行业中进行创新应用。这些行业要求具有特殊化学惰性的材料以及在广泛温度范围内保持出色特性（包括柔软度和弹性）的能力。
PMEDM 工艺的材料选择
摘要 — 粉末混合电火花加工 (PMEDM) 是一种非传统加工工艺。这种方法越来越多地用于加工复杂表面、由高硬度材料制成的零件。PMEDM 中三个不可或缺的组件是粉末、介电流体和电极。这些组件对加工过程的效率有很大影响。这项研究旨在为上述所有三个组件选择最佳类型。考虑的粉末类型、介电流体类型和电极材料类型的数量分别为十、三和七。使用两种方法排序质心 (ROC) 和排序和 (RS) 计算每个产品类别中每个标准的权重。在每种情况下，使用两种方法来对替代方案进行排序，即 Faire Un Choix Adéquat (FUCA)（法语）和替代方案测量和根据妥协解决方案排序 (MARCOS)。将从对替代方案进行排序的结果中找到最佳选择。还使用 Sperman 系数对替代方案的排序结果进行了敏感性分析。本研究发现，使用 FUCA 方法找到的最佳方案也是使用 MARCOS 方法找到的最佳方案，并且找到的最佳方案与所用的加权方法无关。关键词 — 粉末混合电火花加工 (PMEDM)、粉末、介电流体、电极、多标准决策 (MCDM)、公平选择 (FUCA)、替代方案测量和根据折衷解决方案排序 (MARCOS)、权重
