XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System所知
绝缘体平台上铌酸锂上的集成亚波长光栅用于模式和偏振操控
据我们所知，这是在 LNOI 平台上首次演示高阶模式通带滤波器。我们的模式滤波器体积小、损耗低、MER 高、功能可扩展，与其他材料平台上报道的器件相比，是一种极具吸引力的选择（详情请参阅支持信息 S5）。此外，我们的器件还可以使用微电子行业开发的成熟的 CMOS 兼容蚀刻工艺来制造，同时保留了基于 LNOI 平台探索高速电光器件和高效光学非线性器件的能力。
COVID-19疫苗接种宗教豁免请求
我验证我在Covid-19-19疫苗接种宗教豁免请求表中提供的信息是完整而准确的，这是我所知的。我知道，本请求中包含的任何故意虚假陈述都可能导致纪律处分，其中可能包括终止/解雇（教职员工/工作人员）和暂停/开除（学生）。我要求豁免COVID-19 -19疫苗接种要求的要求是基于我的宗教信仰。我知道，如果我的豁免要求不合理或为大学造成了不当的困难，则可能不会批准豁免。
摘自《超融合：遗传学、生物技术和人工智能革命将如何改变世界》
人类是地球上和我们目前所知的宇宙中唯一能够想象未来世界的物种。我们一直如此彻底地、如此长久地这样做，以至于我们中的许多人已经不再注意到我们生活在一个在很大程度上由我们的创造力和创新所定义的世界中。鉴于这一基本现实，不应用我们拥有的最强大的技术来支持我们的原则是一种愚蠢的选择，不是选择朴素的自然，而是选择追随我们目前现状的轨迹走向灭亡。
残疾服务计划2025–2028-教育部
尽管在法律允许的范围内都在准备本出版物时都接受了所有责任，但昆士兰州不承担任何责任，并承担所有费用，损失（包括直接损失和不变的损失，包括损失和损失）的所有责任（包括无限制，过失责任），损害和成本是由于在任何数据或咨询中所造成的决定或咨询所造成的决定或咨询所造成的决定，信息或咨询的结果，信息或建议，信息，信息或咨询。据我们所知，在发布时内容是正确的。
2024 年美国工作调查
隐私和对员工个人界限的尊重也与心理安全有关。心理安全感较高的员工更有可能表示，据他们所知，他们的雇主不会在工作时使用技术来监视他们（64% 对比心理安全感较低的员工的 45%），并且同意在技术方面，他们的雇主非常尊重他们的隐私（96% 对比 77%）。超过 90% 的心理安全感较高的员工（93%）也同意他们的雇主尊重他们的个人界限，而心理安全感较低的员工的这一比例为 54%。4
建筑可再生能源：- 商业太阳能电池板......
本材料中包含的插图、说明和原则具有一般性，据我们所知，在发布时是最新的。我们的风险控制服务仅供参考。我们不承担以下责任：管理或控制客户安全活动、实施任何建议的纠正措施或识别所有潜在危险。我们未尝试解释任何参考的规范、标准或法规。请咨询相应的政府部门和/或您自己的独立法律顾问以获得解释或澄清。保险由 Liberty Mutual Insurance Company 或其附属公司或子公司承保。
异构多静态声纳的应用 - ISIMA
在已发表的文献中，据我们所知，浮标放置问题（Tx、Rx、TxRx）从未得到直接解决。事实上，人们经常会进行简化，只考虑源和接收器。同样，也没有人研究过不同类型的传感器的异构情况，这会带来一系列问题，特别是由于不同声纳系统的性能差异以及传感器间可能存在的不兼容性（例如高频传感器和低频传感器之间）。最后但并非最不重要的是，海岸线的情况也从未得到明确解决。有关此主题的最新研究，请参阅 [3]、[4]、[5]、[6]。
升高的空腹血清木糖醇水平与中国人群中糖尿病患者的2型糖尿病风险较低有关
产前USG的重要优势之一是对异常的早期检测。在最近的一项研究中，Weisbach等。在13-19个妊娠期的CC长度测量中建立了参考间隔，并将病例定义为14周时CC异常。在同一研究中，他们只能在80％的情况下在适当的部分中可视化CC（14）。据我们所知，这是唯一在妊娠13-15周进行早期筛查的研究。 除了这项研究外，文献中只有两项研究在妊娠16周和17周建立了CC参考间隔（15; 16）。 尽管文献中有许多CC列图研究，但只有三项研究在妊娠早期（例如妊娠16-17周）研究了参考间隔。 我们认为，当妊娠初期没有足够的研究时，我们的研究可能是这方面的重要参考。据我们所知，这是唯一在妊娠13-15周进行早期筛查的研究。除了这项研究外，文献中只有两项研究在妊娠16周和17周建立了CC参考间隔（15; 16）。尽管文献中有许多CC列图研究，但只有三项研究在妊娠早期（例如妊娠16-17周）研究了参考间隔。我们认为，当妊娠初期没有足够的研究时，我们的研究可能是这方面的重要参考。
选择您需要的东西：删除的表示场景文本识别和编辑
场景文本图像不仅包含样式信息（字体，背景），还包含内容信息（字符，纹理）。不同的场景文本任务需要不同的信息，但是以前的表示学习方法 - 在所有任务中使用紧密耦合的功能，从而导致次优性能。我们提出了一个旨在解开这两种功能的分解表示学习框架（亲爱的），以改善适应性，以更好地解决各种下游任务（选择您真正需要的内容）。具体来说，我们合成具有相同样式但内容不同的图像对数据集。基于数据集，我们通过监督设计将两种类型的功能分解。很明显，我们将视觉表示形式直接分为样式和内容功能，内容特征是通过文本识别损失来监督的，而对齐损失使图像对中的样式特征保持一致。然后，样式功能用于通过图像解码器重新构造对应图像的提示，以指示对应方的内容。这样的操作根据其独特属性有效地将功能分解。据我们所知，这是场景文本领域中第一次删除文本图像的固有属性。 我们的方法在场景文本识别，转换和编辑中实现了最新的性能。据我们所知，这是场景文本领域中第一次删除文本图像的固有属性。我们的方法在场景文本识别，转换和编辑中实现了最新的性能。
使用基于视觉变压器的心脏病检测...
摘要 - 心脏病，也称为心血管疾病，是一种普遍且危急的病情，其特征是心脏和血管受损，导致各种并发症，例如冠状动脉疾病，心力衰竭，心脏衰竭和心肌梗塞。对心脏病的及时和准确检测在临床实践中至关重要。对处于危险中的个体的早期识别可以主动采取干预措施，预防措施和个性化治疗策略，以减轻疾病的发展并减少不良后果。近年来，由于复杂的技术和计算方法的整合，心脏病检测领域已经见证了显着的进步。这些包括机器学习算法，数据挖掘技术和预测建模框架，这些框架利用大量的临床和生理数据来提高诊断准确性和风险分层。在这项工作中，我们建议使用剪切技术（即视觉变压器模型）从心电图图像中检测心脏病。这些模型是Google-Vit，Microsoft-beit和Swin-tiny。据我们所知，这是通过基于图像的ECG数据来检测心脏病的最初努力，即采用切割技术，即变压器模型。 为了证明所提出的框架的贡献，将视觉变压器模型的性能与状态研究进行了比较。 实验结果表明，所提出的框架表现出显着的分类结果。据我们所知，这是通过基于图像的ECG数据来检测心脏病的最初努力，即采用切割技术，即变压器模型。为了证明所提出的框架的贡献，将视觉变压器模型的性能与状态研究进行了比较。实验结果表明，所提出的框架表现出显着的分类结果。