XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System成果
1.1.1. 项目成果和课程...
院系：植物学系 课程：植物学理学硕士 PSO 1. 毕业生将展示对植物科学专业领域的深入理解和熟练掌握，例如植物分类学、植物生理学、植物病理学和微生物学、植物遗传学和植物生态学。 2. 毕业生将具备设计和开展独立植物学研究项目的能力，包括制定研究问题、设计实验、收集和分析数据以及得出科学有效的结论。 3. 毕业生将能够使用统计和计算方法解释和分析复杂的植物数据，并通过书面报告和口头陈述有效地传达他们的研究结果。 4. 毕业生将熟练掌握植物研究中常用的各种实验室技术和方法，包括显微镜、分子生物学技术、组织培养、色谱和光谱学。课程代码 课程成果 BOT1016 多样性 I (藻类、真菌、苔藓植物) 1. 认识真菌的特化、它们的互利关系、分解过程和经济重要性。 2. 对不同藻类群体进行分类，了解它们的形态、繁殖和生态作用。 3. 解释真菌、细菌和病毒的特征，理解它们不同的繁殖方式和最近的分类趋势。 4. 分析地衣的结构、功能和繁殖，认识它们作为生态指标的作用。 5. 评估苔藓植物的进化和多样性，以及它们作为污染指标和在环境监测中的作用。 BOT1026 多样性 II (蕨类植物、裸子植物)
计算机科学课程成果...
GE8152 - 工程图形学 C106.1 了解工程图形学的基础知识和标准 C106.2 徒手绘制基本几何结构和物体的多种视图 C106.3 了解线和平面正交投影的概念 C106.4 绘制立体截面投影和曲面展开 C106.5 可视化和投影简单立体的等距和透视截面 GE8161 - 问题解决和 Python 编程实验室 C107.1 了解如何编写、测试和调试简单的 Python 程序。C107.2 描述带有条件和循环的 Python 程序。C107.3 通过定义和调用函数逐步实现 Python 程序。C107.4 使用 Python 列表、元组和字典表示复合数据。C107.5 在 Python 中实现从文件读取数据/向文件写入数据。
俄罗斯经济部门人工智能成熟度评估方法行业人工智能成熟度指数衡量人工智能发展的可用资源和知识，以及取得的实际成果。人工智能成熟度较高的行业是使用人工智能来提高效率的行业。这意味着该行业的公司拥有足够的资源和知识在其运营中实施人工智能解决方案，并使用人工智能来提高其效率。该指数基于 9 个驱动因素：
1）农业 2）食品工业 3）石油和天然气工业 4）采矿业 5）冶金业 6）机械工程 7）化学工业 8）轻工业 9）其他工业 10）建筑业 11）电力和公用事业 12）贸易 13）餐饮业 14）保险业 15）银行业 16）运输和物流业 17）电信业 18）信息技术 19）制药业 20）媒体和娱乐业 21）旅游和旅行 22）医疗保健 23）教育 24）公共部门 25）国防工业
县行为健康服务综合计划及成果主题报告
和住房系统以提供整体护理。有关 Medi-Cal 管理式医疗计划 (MCP) 与当地卫生管辖区之间合作的指导。有关各县如何弥合专业心理健康服务 (SMHS) 和非专业心理健康服务 (NSMHS) 之间分歧的指导。与初级保健、NSMHS 提供者和同行专家 CBO 合作时提供支持。
苏黎世联邦理工学院无能网格 - 研究成果
我们研究部署地热能储存的多能源系统的最佳运行，以应对供暖和制冷需求的季节性变化。我们通过开发一个优化模型来实现这一点，该模型通过考虑物理系统的非线性，以及捕捉能源转换、储存和消耗的短期和长期动态，在最先进的基础上进行了改进。该算法旨在最大限度地减少系统的二氧化碳排放量，同时满足给定终端用户的供暖和制冷需求，并确定系统的最佳运行，即通过网络循环的水的质量流速和温度，考虑到地热田温度随时间的变化。该优化模型是参考现实世界的应用而开发的，即安装在瑞士苏黎世联邦理工学院的无能电网。在这里，基于化石燃料的集中供暖和制冷供应由一个动态地下网络连接，地热田作为能源和储存，并满足需要供暖和制冷能源的终端用户的需求。与使用基于集中供热和制冷的传统系统相比，所提出的优化算法可将大学校园的二氧化碳排放量减少高达 87%。这比当前运营策略实现的 72% 减排效果更好。此外，对系统的分析可以得出设计指南并解释系统运行背后的原理。该研究强调了结合每日和季节性储能对于实现低碳能源系统的重要性。
游戏化与人工智能的协同作用：提高教育环境中学生的参与度和学习成果
在当今数字时代，将技术融入教育对于满足学习者多样化的需求变得越来越重要。随着教育机构努力提高学生的参与度和学习成果，游戏化和人工智能 (AI) 等创新策略已成为强大的工具。游戏化将类似游戏的元素融入非游戏环境，旨在提高学习积极性并创造沉浸式学习体验[1]。通过利用积分、徽章和排行榜等游戏机制，教育工作者可以营造一种既有竞争性又有协作性的环境，鼓励学生在学习过程中发挥积极作用。另一方面，人工智能通过分析学生数据并调整内容以满足个人需求来提供个性化的学习体验，从而促进更有针对性的教育方法[2]。
第二阶段可交付成果影响评估
苏格兰医疗保健相关感染策略的进度报告（2023-2025）第二阶段可交付成果影响评估政策/策略与医疗保健相关感染（HCAI）策略2023至2025 1。简介进度报告是一份出版物，记录了工作的进展并完成，以推动HCAI战略的成功交付。本报告的第一部分涵盖了与2023年6月发布的HCAI策略相关的进展。HCAI策略从2023年到2025年底运行，本报告中的信息提供了有关迄今为止策略进度的更新。本报告的第二部分包括为该战略的第二阶段开发新的可交付成果的过程概述，包括内部审查，利益相关者参与以及对新开发的新开发的交付成果进行初始影响评估筛选。在HCAI策略的第一阶段中的某些可交付成果已经完成，其余将在第二阶段的过程中完成，到2025年底。第二阶段为NHS苏格兰的董事会提供了进一步的可交付成果，以及几个高级可交付成果，用于社会护理环境。第二阶段可交付成果于2024年11月21日在董事的信中发布。可以在此处找到董事的信：董事信函HCAI策略第二阶段可交付成果。2。背景在2016年，苏格兰政府发布了苏格兰抗菌素抵抗（AMR）和医疗保健相关感染5年战略框架（2016年至2021年）。可以在此处找到此框架：5年战略框架AMR和与医疗保健相关感染该战略框架旨在支持一种方法，以最大程度地减少可避免的感染，控制HCAIS并包含AMR。该战略框架旨在支持NHS董事会，以推动AMR，清洁和净化，预防和控制（IPC），质量改进以及监视等关键交付领域。SARS COV-2（COVID-19）大流行的发作在交付战略框架方面构成了重大挑战。由于造成的破坏以及NHS董事会必须管理的其他压力，即“苏格兰抗菌素抵抗和医疗保健相关感染的后来战略目标 - 5年的战略框架”无法按照原始时间表在原始时间表中完全实现和实现。
FY2024成果和2025-2027业务计划展示计划
本演示文稿是由通用限制编制的，并包含一定外观的性质，预测，目标和估计的某些信息，这些信息反映了通用管理管理与未来事件相关的当前观点。前瞻性信息不代表历史事实。此类信息包括财务预测和估计以及相关的假设，有关未来运营，产品和服务的计划，目标和期望以及有关未来财务业绩的信息。就其本质而言，前瞻性信息涉及一定程度的风险，不确定性和假设，因此实际结果可能与前瞻性信息中所示或暗示的结果显着差异。这些前瞻性陈述是根据与给定竞争和监管环境相关的一系列经济假设从场景中开发出来的。
教育背景工作履历课程教学研究领域学术成果
9.Junzhe Li, Shaohua Luo*, Yang Sun, Jiayu Li, Jun Zhang, Ting-Feng Yi*.Li 0.95 Na 0.05 MnPO 4 /C