XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System延迟
具有时间延迟的混合自主/人工驾驶交通的多类非局部宏观模型
在本文中，我们提出了一类引入时间延迟的一维非局部守恒定律系统，该系统可用于研究自动驾驶汽车和人类驾驶汽车之间的相互作用，每种汽车具有不同的反应时间和相互作用范围。我们使用 Hilliges-Weidlich 方案构建近似解，并提供统一的 L ∞ 和 BV 估计以确保方案的收敛性，从而获得有界变差的熵弱解的存在性。唯一性由熵条件得出的 L 1 稳定性结果得出。此外，我们提供了数值模拟来说明在混合自动驾驶/人类驾驶交通流建模中的应用。特别是，我们表明自动驾驶汽车的存在可以改善整体交通流量和稳定性。
光纤网络的吞吐量和延迟性能评估
摘要 - 光纤的发展彻底改变了通信部门，并在信息时代起着至关重要的作用。由于它们具有大量信息及其介电性质的能力，光纤通常受到数据传输到其他通信媒体的影响。尽管如此，这种传输在过度延迟方面遇到了麻烦，后来影响吞吐量并降低用户体验质量。本文介绍了使用ViaVI测试套件进行的各种吞吐量和潜伏期实验，如何评估它们以及如何将结果与电气和电子工程师研究所（IEEEE）（IEEE）和国际电视通信联盟（ITU）进行比较。某些结果符合所需的标准，但其他结果并未出于各种原因，包括连接拥堵，网络齿轮故障，纤维电缆质量不足以及光纤链接的长度。本文涵盖了上述原因的缓解策略，其中包括增加链接的带宽，确保使用高质量的光纤电缆，常规维护以识别任何有缺陷的组件，以及在长距离光纤链路上使用多个REPERETER。关键字 - 光纤网络，延迟，吞吐量
减少AI驱动电话中的延迟
减少销售电话中传统AI生成的响应系统中的延迟延迟通常会延迟延误，通常需要至少4秒钟才能完成完整的过程。此故障通常包括三个耗时的步骤：1）语音到文本（STT）的700ms; 2）2秒用于AI响应产生； 3）文本到语音（TTS）的400ms。此外，如果AI需要利用检索增强生成（RAG）技术来访问更多的内部知识，则AI响应时间可以扩展到4-6秒，从而导致等待时间约为5-7秒。这个等待时间通常会导致客户不耐烦和不满，从而难以保留和吸引客户。为了解决这个问题，我们引入了几种旨在减少AI生成的响应延迟的技术解决方案，从而改善了客户体验。利用GPT-4流式传输模式和句子级TT，我们可以将响应时间缩短约1秒。此外，通过与现有响应的并发匹配，可以更减少响应时间。如果找到了匹配项，则系统直接向客户提供了预录的语音响应，绕过需要等待GPT-4的响应的需求。如果找不到匹配，则系统使用过渡单词为GPT-4购买时间来生成适当的响应。这种方法允许仅1秒钟的响应时间而无需TT。GPT-4流式模式和句子级tts： - AI系统在流模式下通过单词返回响应。- 系统从首先返回的响应中播放音频。- 收到AI的流响应后，呼叫系统将单词结合到句子中，并使用TTS将其转换为音频。此方法将响应时间从1.5秒减少到大约1.2秒的一般答案，从4-6秒到回收增强发电（RAG）答案的4-6秒至1.6秒。chat和常见问题的并发API响应： - 呼叫系统同时触发两个API呼叫：一个用于聊天，一个用于FAQ/TRUSTINTION。通常，常见问题解答响应更快，如果客户的问题与预设的常见问题相匹配，则系统会播放本地预先录制的音频。- 如果没有匹配，系统使用本地存储的过渡短语，为GPT -4提供了额外的时间来生成详细的响应。此过程允许在没有TT的情况下仅1秒钟的响应时间。常见问题系统系统和缓存： - 常见问题及其高质量答案存储在常见问题解答系统中。- 随着系统的运行，更多的常见问题被缓存，增加了快速匹配的可能性。
承受压力：上游如何满足延迟能量过渡的需求
资料来源：伍德·麦肯齐（Wood Mackenzie）上游供应链服务，公司报告。展示的前四个供应链公司（SLB，Halliburton，Baker Hughes和Weatherford）； *前三个季度的数据年度化。
1标题1鼻内，nlc延迟自我扩增...
（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版的版权持有人于2025年1月13日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.01.08.631976 doi：biorxiv Preprint
发育延迟快速指南和常见问题
ARD committee must determine whether the child meets the specific criteria outlined in 19 TAC §89.1040(c)(13) and 34 CFR §300.8(b)(1) Documentation, including observation and/or assessment, of how the child's DD adversely affects the child's involvement and progress in the general education curriculum (i.e., the same curriculum as for nondisabled children) or for需要在适当的情况下进行学龄前儿童，需要如何影响儿童参与适当的活动。最好的实践是，全部个人和初始评估对教育绩效的不利影响。在IEP（34 CFR，§300.320（a）（1））中，此信息必须包括在当前的学术成就和功能绩效（PLAAFP）声明中。
Kecombrang Flower（Etlingera Elatior）乙醇的影响... Mitragyna Speciosa甲醇提取物对适应性免疫的影响：在SRBC诱导的延迟型超敏性小鼠模型中进行了研究 健康教育和产前瑜伽可有效降低怀孕焦虑 乙型肝炎（被动）疫苗的概述是HBSAG反应性母亲的婴儿乙型肝炎感染的新生，2017年至2021年，在L 系统评价 - 改善脚部自我保健实践... 小干扰RNA（siRNA）和群集定期间隔短的短质体重复序列（CRISPR）：遗传性manipulatio 的新兴分子工具
简介：慢性炎症可以介导糖尿病和牙周炎，并通过双向关系加剧这些结构。牙周炎诱导的炎症会触发免疫细胞激活，其中之一是巨噬细胞。这项研究旨在确定基科姆布朗花（Etlingera Elatior）乙醇提取物对高血糖诱导的Wistar大鼠牙周炎中巨噬细胞数量的影响。方法：制备了Kecombrang Flowers的70％LIC提取物，通过薄层色谱（TLC）鉴定了类黄酮含量。由高血糖和牙周炎诱导的三十多只Wistar大鼠分为两组相等大小的组，即治疗和对照组。通过腹膜内注射链霉菌素（40 mg/kg bw）进行高血糖诱导。牙周炎使用在下颌切牙的尺寸为3/0的丝绸连绑7天。治疗组接受了对控制盐水的腹膜内注射（100 mg/ kg bw），每天持续7天。在第1、3、5和第7天收集牙龈组织，并通过降血石蛋白 - 欧洲蛋白染色在组织学上处理，然后进行巨噬细胞计数。双向方差分析和LSD事后测试（P> 0.05）用于分析数据。结果：通过369.6 mg/dL的空腹血糖和临床体征表明高血糖和牙周炎。巨噬细胞计数在第3天达到峰值，然后在第5天和第7天逐渐下降。盐水组中的巨噬细胞计数高于治疗组中的巨噬细胞。结论：将70％的Kecombran G花的乙醇提取物作为一种抗炎剂有效地减少了高血糖和牙周炎中的巨噬细胞数量。马来西亚医学与健康科学杂志（2024）20（SUPP12）16-21。 doi：10.47836/mjmhs20.s12.3马来西亚医学与健康科学杂志（2024）20（SUPP12）16-21。 doi：10.47836/mjmhs20.s12.3
未经训练运动员肌肉酸痛发作延迟的诱发因素：一项横断面研究
DOMS是肌肉纺锤体中神经末端的急性神经元压缩轴突病[6]。它可能是从肌肉纺锤体引发的，还可能是由“封闭栅极”的催眠状态引起的，这是由微型I型I型感觉纤维增强引起的，此外，除了初始交感神经系统（SNS）抑制外，还可以在同心运动过程中保持闭合。这会导致非药理神经性疼痛[7]。doms可以作为重复偏心收缩的安全功能，因为它在肌肉纺锤体传入的感觉和运动神经元末端的微小损伤时可以解决。DOM的感觉主要由IV组传入纤维以及对各种刺激（包括化学，机械和热反应）的多模态反应。根据有效性的顺序，在IV组肌肉纤维中引起作用电位的化学物质是缓激肽，5-羟色胺，组胺和钾[8]。
基于人工智能的工业环境中超可靠低延迟服务性能预测
摘要 — 本文探讨了人工智能 (AI) 技术在工业物联网 (IIoT) 网络性能预测中的应用。在工业环境中，5G 超可靠低延迟通信 (URLLC) 旨在为具有非常严格延迟要求的关键服务提供服务，例如涉及协作机器人的服务。即使灵活的 5G 新无线电 (NR) 设计能够实现目标 IIoT 性能，也需要为 URLLC 提供和保留必要的频谱资源。因此，需要一种服务质量 (QoS) 预测方案来预测性能下降并采取必要的措施，例如网络资源配置或应用程序适配，例如进入适配模式。我们探索了用于工业环境中 QoS 预测的 AI 算法的设计，并比较了不同的回归和分类工具，包括神经网络 (NN) 和 K 最近邻 (K-NN)。我们探索基于信号与干扰和噪声比 (SINR) 的预测，或仅基于机器人在工厂内的位置的预测。由于延迟降低事件通常很少发生，我们观察到训练数据高度不平衡，导致预测准确率低。我们展示了如何通过重要性抽样技术和修改后的检测阈值（我们称之为 M-KNN 方案）来提高预测性能。
病例报告：新型Aldh7a1变体的临床和遗传表征，导致两个兄弟姐妹中依赖吡ido醇的癫痫，发育延迟和智力障碍
案例演示：患者1（一个13岁的女孩）通常在学期出生。抗磷脂综合征使她的妊娠复杂化，持续的呕吐是通过多种药物进行的，包括吡ido醇（每天40毫克）。出生后6小时发生癫痫发作，对毒药没有反应。但是，两天后，当吡ridoxine（每天40毫克）施用时，它们停止了。她继续服药，并推迟了早期里程碑。在18个月时停用苯巴酮，在8岁时增加吡啶多醇每天增加到100毫克。她能够加入普通学校并表现良好。患者2（一个12岁的男孩）在学期正常分娩。出生后10小时开始癫痫发作，他立即获得了40毫克的吡啶多毒素。癫痫发作就受到了控制，他经历了延迟的里程碑。7岁时，每天增加到每天100毫克。他目前不在五年级，患有阅读障碍。整个外显子组测序（WES）表明，患者1和2均具有ALDH7A1（NM_001202404：外显子12：C.1168G> C;（P.Gly390arg））中新型的纯合错义变体）。