XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System描述符
数据集描述符
随着电动汽车（EV）的运营寿命终结，其电池保留了巨大的经济价值，并为二人使用和物质回收提供了有希望的机会。这对于全球南部和其他欠发达地区特别有说服力，在这里，可靠的能源存储对于解决弱甚至不存在的电网和能源基础设施所带来的关键挑战至关重要。，尽管存在这种潜力，但围绕第二次生命电池的技术性能，安全性和重新认证的严重不确定性阻碍了广泛的采用。在重新部署它们的情况下，估计和实际性能之间的不匹配通常会使电池在技术上不合适或危险，从而使他们成为打算受益的社区的责任。这种严重的未对准加剧了能源访问差异，并破坏了能源正义的更广泛的愿景，强调了迫切需要强大而可扩展的解决方案以释放潜力。在Pulsebat数据集中，作者测试了464个退休的锂离子电池，涵盖了3种阴极材料类型，6种历史用法，3种物理格式和6种容量设计。对每个第二寿命电池进行重复进行脉冲测试实验，其脉冲宽度，10个脉冲幅度，多重电荷和健康状况，例如，从0.37到1.03（由于不一致而导致的名义容量）。pulsebat数据集的一部分用于自然通信出版物，该出版物解决了在随机分布状态的收费状态下解决了最先进的估计问题1。PulseBat数据集记录了这些测试条件，电压响应以及受注入的脉冲电流约束的温度信号，这些脉冲电流可用作关键诊断任务的宝贵数据资源，例如电荷估计，最新估计，最先进的健康估计，PORTODE材料类型识别，开放式电流电流重新构造，热管理，热管理，以及其他。
类别I免疫媒介代码描述符
重要的是要注意，进一步的CPT编辑小组或执行委员会的行动可能会影响这些代码和/或描述符。因此，CPT代码集中的代码编号和/或描述符语言在发布时可能有所不同。此外，进一步的面板操作可能会导致代码编号测序的空白。
类别I免疫长期代码描述符
重要的是要注意，进一步的CPT编辑小组或执行委员会的行动可能会影响这些代码和/或描述符。因此，CPT代码集中的代码编号和/或描述符语言在发布时可能有所不同。此外，进一步的面板动作可能会导致代码编号测序的差距
模块描述符
指示性教学大纲内容：1。分析AI的法律分析在承包商，侵权人，创造者，仆人和同伴等各种义工中；人类与机器之间的权利和责任分配。2。将现有法律应用于许多方案，以在智能机器，自主决策，高级机器人技术和大数据的背景下确定特定的道德和法律挑战。3。考虑了SUI Generitis立法，以在各种情况下促进道德决策，例如军事，运输，医学和资源分配。4。对潜在发展的期望，例如知觉，机器/人类杂种以及缓解犯罪行为和生存威胁，以使灵活的适应能够计划积极的未来。预期的学习成果成功完成了该模块，学生将能够：1。解释AI实施时的道德和法律挑战。2。批判性地讨论AI 3的调节。识别并利用可靠的信息来源，包括法律，学术和官方出版物。4。从比较的角度探索AI的全球治理。5。分析AI的方法，包括所有利益相关者。教学方法
人类病理学的服务描述符-NATA
本文档列出了当前能够获得人类病理学认可的服务的描述符。人类病理通常根据ISO 15189（以及相关的NPAAC要求）认可。在特殊情况下，ISO/IEC 17025的活动和服务有限。本文档在此描述了两个选项。ISO 15189（以及相关的NPAAC要求）除了引用ISO 15189，人类病理和下面列出的适用服务外，认证的范围还包括材料/项目/产品测试和确定。范围的认证范围还将包括所使用的技术，但是采用的程序将不会公开，并且仅适用于认可的设施。根据认可新服务，下面的列表将进行更新。
一种统一的方法和描述符，用于二维过渡金属二分法单层的热膨胀
我们介绍了使用各种实现技术和语言构建的裸机服务器的验证，该技术根据机器代码，网络数据包和椭圆形曲线密码学的数学规范来针对全系统输入输出规范。我们在整个堆栈中使用了非常不同的形式性技术，范围从计算机代数，符号执行和验证条件生成到对功能程序的交互式验证，包括用于C类和功能性语言的编译器。所有这些组件规格和特定于领域的推理技术都是针对COQ证明助手中常见的基础定义和合理的。连接这些组件是一种基于功能程序和简单对象的断言，无所不知的程序执行和基本分离逻辑，用于内存布局。此设计使我们能够将组件以最高级别的正确性定理汇总在一起，而无需理解或信任内部接口和工具而可以进行审核。我们的案例研究是一款简单的加密服务器，用于通过公开验证的网络消息翻转一些状态，其证明显示了总功能正确性，包括内存使用方面的静态界限。本文还描述了我们使用的特定验证工具的经验，以及对我们经历的工具和任务组合之间经历的生产力差异的原因的详细分析。
碳掺杂二维材料中的人工智能能隙预测：利用 Behler-Parrinello 描述符实现高密度系统
摘要 在本研究中，我们使用机器学习 (ML) 技术探索了碳掺杂六方氮化硼 (h-BN) 薄片的电子特性。六方氮化硼是一种被广泛研究的二维材料，具有出色的机械、热学和电子特性，使其适用于纳米电子学和光电子学应用。通过用碳原子掺杂 h-BN 晶格，我们旨在研究掺杂如何影响其电子结构，特别关注基态能量和 HOMO-LUMO 间隙。我们生成了一个包含 2076 个 h-BN 薄片的数据集，这些薄片被氢饱和并掺杂了随机变化浓度的碳原子。选择了三种典型的掺杂场景——一个、十个和二十个碳原子——进行深入分析。使用密度泛函理论 (DFT) 计算，我们确定了这些配置的基态能量和 HOMO-LUMO 间隙。使用 Behler-Parrinello 原子对称函数从优化结构生成描述符，这些描述符捕获了 ML 模型的关键特征。我们采用了随机森林和梯度提升模型来预测能量和 HOMO-LUMO 间隙，实现了较高的预测准确率，R 平方值分别为 0.84 和 0.87。这项研究证明了 ML 技术在预测掺杂 2D 材料特性方面的潜力，为传统方法提供了一种更快、更经济的替代方案，对纳米电子、储能和传感器领域的材料设计具有广泛的意义。
III 类代码长描述符
类别 III 代码 以下部分包含一组针对新兴技术、服务、程序和服务范例的临时代码。类别 III 代码允许收集这些服务或程序的数据，而使用未列出的代码则不能收集特定数据。如果有类别 III 代码，则必须报告此代码，而不是类别 I 未列出的代码。这项活动对于评估医疗保健服务和制定公共和私人政策至关重要。使用类别 III 代码可让医生和其他合格的医疗保健专业人员、保险公司、卫生服务研究人员和卫生政策专家确定新兴技术、服务、程序和服务范例的临床功效、利用率和结果。