XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System模拟工作
农业、食品和自然资源课程简介
本入门课程是农业、食品和自然资源职业集群的核心课程，旨在作为所有其他农业教育课程的必修先修课程。本课程建立了行业各个方面的知识基础和技术技能。学习者将接触到广泛的农业、食品和自然资源职业。学生利用解决问题的技巧并参与实践活动来加深对课程概念的理解。教师应为每个学生提供现实世界的学习机会和指导。鼓励学生成为学生组织 FFA 的积极成员。所有西弗吉尼亚州的教师都负责整合学习技能、技术工具和技能组合的课堂教学。学生利用解决问题的技巧并参与实践活动来加深对课程概念的理解。教师应通过模拟工作场所为学生提供真实的学习体验、就业技能和指导。教师负责提供基于工作的学习机会，确保学生提交时间卡。鼓励学生成为职业技术学生组织 (CTSO) 的积极成员。所有西弗吉尼亚州教师均负责将学习技能、技术工具和标准融为一体的课堂教学。请参阅 CTE Connect – 教师指南了解更多信息。
在计划潜在危险物体（PHO）缓解的计划中的不确定性量化。 C. S. Plesko 2，S。A。Becker 2，M。B。Boslough 1，W。K。
简介：行星防御缓解尝试需要大量的高级任务计划和任务模拟。模拟工作是使用流体力学代码和状态数据方程进行的[1]。这些发布前模拟的结果用于任务计划中，以预测定位和时机要求，并量化为特定对象施加必要变化（ΔV）所需的能量和输送机制。2022 DART任务是对动力学影响缓解的过程的故意测试，从氢化校准和预测开始[2，3]，并与影响实验进行比较[4]。考虑通过对峙核破裂缓解的情况存在类似的不确定性，尤其是在不可能进入目标对象围绕轨道的情况下。在这些快速接口的情况下，可能无法预测目标相对于爆发的方向，并且从爆发到目标的距离可能会产生严重的不确定性，这是由于硬件能力和目标位置不确定性引起的。不确定性，例如，目标的质量，形状和材料特性可能会给ΔV预测带来进一步的不确定性，但我们对它们的效果有不完全的理解。通过减少赋予pho的能量的不确定性来最大程度地减少pho的不确定性，减少了缓解尝试的模拟，这对任务设计构成了不可行的约束。 在这里，我们探讨了缓解模拟对已知不确定性的敏感性，以建立可行的任务设计约束。减少了缓解尝试的模拟，这对任务设计构成了不可行的约束。在这里，我们探讨了缓解模拟对已知不确定性的敏感性，以建立可行的任务设计约束。
量子算法，用于更快的临床预后分析
摘要背景：在医学诊断和临床实践中，早期诊断疾病对于准确治疗至关重要，减轻了对医疗保健系统的压力。在医学成像研究中，图像处理技术对于高准确性分析和解决疾病往往至关重要。本文通过模拟技术建立了一种新的图像分类和分割方法，该技术是对印度共同19岁患者的图像进行的，并在医学实践中引入了量子机学习（QML）的使用。方法：本研究建立了用于对Covid-19进行分类的原型模型，将其与计算机断层扫描（CT）图像中的非旋转肺炎信号进行了比较。模拟工作评估了量子机学习算法的使用，同时评估了图像分类问题的深度学习模型的功效，从而确定了在处理具有较高偏见的复杂临床图像数据时，需要提高预测率所需的性能质量。结果：研究考虑了一种新型算法实现，利用了量子神经网络（QNN）。所提出的模型的表现优于特定分类任务的常规深度学习模型。由于量子模拟的效率和更快的收敛性属性解决了用于网络培训的优化问题，因此是显而易见的。 在量子优化硬件上观察到的模型运行时间为52分钟，而在K80 GPU硬件上，对于类似的样本量，为1 h 30分钟。是显而易见的。在量子优化硬件上观察到的模型运行时间为52分钟，而在K80 GPU硬件上，对于类似的样本量，为1 h 30分钟。模拟表明，QNN的表现优于DNN，CNN，2D CNN的准确度量度超过2.92％，平均召回率约为97.7％。
三重材料双门TFET的分析建模，具有异性登录门堆栈
摘要在本文中，已经开发了不对称高架源隧道场效应晶体管（AES-TFET）的二维分析模型，以获得更好的隧道连接装置性能。基于设备物理学的分析建模是通过求解2-d poisson方程进行的。表面电势分布，电场变化和带对波段隧道（B2B）的速率已通过此数值建模研究。在我们提出的结构中，来源已升高（不同的2 nm至6 nm）以融合角效应。这可以通过薄隧道屏障进行载体运输，并具有控制的双极传导。这最终为N通道AES-TFET结构产生更好的源通道界面隧道。2-D数值设备模拟器（Silvaco TCAD）已用于模拟工作。模拟图形表示最终通过AES-TFET的分析建模验证。关键字AES-TFET·表面电势分布·电场变化·B2B隧道·TCAD·数值建模。1介绍纳米科学和纳米技术在纳米级设备中的出现，晶体管的物理大小已被绝对地缩小。通过遵循2022年摩尔的法律预测，微型化已达到其对金属氧化物施加效应晶体管（MOSFET）的极限[1]。在这方面，过去二十年中已经出现了各种扩展问题。短通道效应（SCE），排水诱导的屏障降低（DIBL）[2]。 为了克服这些问题，在新型MOSFET结构中正在进行持续的研究。短通道效应（SCE），排水诱导的屏障降低（DIBL）[2]。为了克服这些问题，在新型MOSFET结构中正在进行持续的研究。但是，在目前的情况下，在60mv/十年的MOSFET上有限的子阈值摇摆（SS）是研究人员的主要缺点。ritam dutta ritamdutta1986@gmail.com
仅进行审查
目标。评估计算机辅助设计和计算机辅助制造（CAD-CAM）的咬合表面上的体积变化（CAD-CAM）咬合设备在咬合调整后完全数字工作流程制造的咬合设备，与用模拟工作流制造的设备相比。材料和方法。这项临床试点研究中包括了八名参与者，并接受了两个不同的咬合设备，这些设备由两个不同的工作流程制造，即完全模拟和完全数字化。在咬合调整之前和之后，扫描了每个咬合设备，以使用反向工程软件程序比较体积更改。此外，三名独立评估者使用视觉模拟量表和二分法评估评估了半定量和定性比较。进行了shapiro-wilk检验以验证正态分布假设，并使用对配对变量的依赖性t-student检验来确定统计上显着的差异（p值<0.05）。结果。从咬合设备的3维（3D）分析中提取均方根值。类似技术（0.23±0.10mm）的根平均值比数字技术（0.14±0.07mm）高，但是两种制造技术之间的差异在统计学上没有统计学意义（配对T-Student测试； P = 0.106）。与其他评估器相比，评估器3的数字（5.08±2.4）和类似物（3.80±3.3）技术之间的半定量视觉模拟量表值（5.08±2.4）和类似物（3.80±3.3）技术是显着的（p <0.001），评估器3的差异值在统计上显着差异值（p <0.05）。然而，三位评估者在62％的案件中就定性二分法评估达成了一致，至少两名评估者在100％的评估中达成了一致。结论。在完全数字工作流程后制造的咬合设备会导致咬合调整较少，因为它们可能是模拟工作流程后制造的咬合设备的有效替代方法。临床意义。在完全数字工作流程后制造的咬合设备可能比模拟工作流具有一些优势，例如减少置次调整，这可能会导致椅子的时间减少，从而增加患者和临床医生的舒适度。
未来十年求职面试将如何转变？使用人工智能和虚拟现实模拟的招聘人员可能会根据应聘者的行为、个人经历和
未来十年求职面试将如何转变 招聘人员可以使用人工智能和虚拟现实模拟根据应聘者的行为、性格特征和生理反应进行招聘，无需简历 作者：Hilke Schellmann 2020 年 1 月 7 日 大多数求职者和招聘经理都会同意：面试并不是找到最佳职位候选人的理想方式。求职者有时会夸大自己的优势；而经理则依靠主观信息来做出决定。而且，随着技术的快速变化迫使公司不断适应新的工作方式，这个问题正在变得越来越严重。曾经不可或缺的硬技能或经验可能越来越不能预测应聘者在工作中取得成功的机会。 “如果我们接受这样的事实：工作岗位将被颠覆和取代，2030 年或 2040 年 80% 的工作岗位如今已不复存在，专业知识和知识的价值也将贬值，那么你就必须押注于好奇心、学习能力、人际交往能力和积极性等方面，”万宝盛华集团首席人才科学家、伦敦大学学院和哥伦比亚大学商业心理学教授托马斯·查莫罗-普雷穆齐克 (Tomas Chamorro-Premuzic) 表示。在不久的将来，雇主可能会减少对简历和面试的依赖，而更多地依靠应聘者的行为、认知能力、性格特征和生理反应来决定某人是否合适。目前已有技术可供雇主分析应聘者的在线历史、生物特征数据和对模拟工作挑战的实时反应。这些技术引发了人们对道德和公平性的担忧，专家预测它们将引发法律挑战。 11 月，非营利性电子隐私信息中心向联邦贸易委员会提起诉讼，敦促该机构调查开发人工智能招聘工具的公司 HireVue，因为担心其技术不透明且缺乏问责制。HireVue 拒绝对该诉讼发表评论，并在一份声明中表示，其技术“比传统筛选流程的偏见更少”。伊利诺伊州的一项法规将于本月生效，要求公司在使用基于人工智能的视频面试工具时通知求职者。国会正在审议一项立法，要求公司检查其算法是否存在偏见。在这里，我们来看看未来几年可能重塑求职面试的技术。性格分析——在人工智能的帮助下随着软技能变得越来越重要，越来越多的雇主将使用人工智能来创建性格档案，这些档案来自求职者的社交媒体资料、LinkedIn 帐户和其他在线发布的文本，以及他们在虚拟现实模拟和视频提交中使用的词语。