XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System测试方案
从非事故交通视频
安全测试是自动驾驶系统（ADSS）开发的基本支柱。为了确保ADS的安全性，生成各种安全性的测试方案至关重要。现有广告从业人员主要集中于在模拟环境中重现现实世界中的交通事故以创建测试场景，但必须强调，由于人类驾驶和自主驾驶之间的差异，这些事故中的许多事故并未直接导致对ADS的安全违规。更重要的是，我们观察到，某些无事故现实世界的情况不仅可以导致广告中的不良行为，而且还可以在模拟测试期间利用违反广告的行为。因此，从常规交通情况（即无碰撞场景）中发现安全侵犯ADS的行为至关重要，以确保自动驾驶汽车（AVS）的安全性。我们介绍了Leade，这是一种实现上述目标的新方法。它会自动从交易视频中生成抽象和具体的方案。然后，它优化了这些场景，以在人类驾驶安全工作的语义一致方案中搜索对广告的安全侵犯。具体来说，Leade增强了大型多模型（LMM）的能力，可以通过流量视频准确构建抽象场景，并通过多模式的几种思想链（COT）生成具体场景。我们在Apollo的工业级4级广告上实施并评估Leade。基于它们，Leade评估并增加了自我车辆（即，与正在测试的ADS连接的车辆）和在语义同等场景中进行人类驾驶之间的行为差异（这里等效语义意味着测试场景中的每个参与者都具有与原始实际交通情况中相同的抽象行为）。实验结果表明，与最先进的广告场景生成方法相比，Leade可以准确地从交通视频中生成测试场景，并有效地发现了具有相同无事故交通情况语义语义的测试场景中更多类型的安全违反Apollo的行为。
半导体技术硕士
NE 221 高级 MEMS 封装本课程旨在让学生为攻读 MEMS 和电子封装等更专业领域的高级课题做好准备，这些领域适用于各种实时应用，如航空航天、生物医学、汽车、商业、射频和微流体等。MEMS – 概述、小型化、MEMS 和微电子 -3 个级别的封装。关键问题，即接口、测试和评估。封装技术，如晶圆切割、键合和密封。设计方面和工艺流程、封装材料、自上而下的系统方法。不同类型的密封技术，如钎焊、电子束焊接和激光焊接。带湿度控制的真空封装。3D 封装示例。生物芯片/芯片实验室和微流体、各种射频封装、光学封装、航空航天应用封装。先进和特殊封装技术 - 单片、混合等、绝对压力、表压和差压测量的传感和特殊封装要求、温度测量、加速度计和陀螺仪封装技术、MEMS 封装中的环境保护和安全方面。可靠性分析和 FMECA。媒体兼容性案例研究、挑战/机遇/研究前沿。NE 235 微系统设计和技术 本入门课程涵盖 MEMS 换能器设计和系统开发的基本原理和分析。本课程以“NE222 MEMS：建模、设计和实施”中提供的背景知识为基础。本课程向学生介绍材料物理、弹性波和传播、换能器建模、MEMS 传感器和执行器设计以及 RF MEMS 组件分析。本课程还将开设基础实验课，演示超声波换能器、质量传感器、表面声波谐振器、惯性传感器等微系统。将介绍不同 MEMS 换能器的有限元建模、布局设计和设备测试方案。课程将使用测验、作业和项目进行评估。NE 310 光子技术：材料和设备
2020年9月29日Alex Azar，JD Stephen M. Hahn，M.D。...
2020年9月29日Alex Azar，JD Stephen M. Hahn，M.D。美国卫生与公共服务部美国食品和药物管理局200大道2003，新罕布什尔州新罕布什尔大道华盛顿特区，20201年20201年银春，医学博士20993亲爱的秘书阿扎尔和专员哈恩：代表美国佩迪蒂克（AAP），一家非专业人士，比67,000个非专业人士，代表美国人的专业人士（AAP）我写的致力于所有婴儿，儿童，青少年和年轻人的健康，安全和福祉的儿科外科手术专家，我写信表示我们为开发SARS-COV-2疫苗所做的紧急工作的支持，以及遵循既定的疫苗和测试方案的重要性，这对于对安全和有效疫苗的制造至关重要。 造成我们国家毁灭性的冠状病毒大流行，迫切需要开发一种或多种安全有效的疫苗，以开始控制SARS-COV-2病毒在我们社区中的传播。 美国在这一曾经是一个世纪的危机中所带来的科学力量令人鼓舞，并使我们希望我们最终将成功控制这一大流行。 在美国的成功疫苗接种工作将建立在70年的科学合作和成就的基础上，这导致对脊髓灰质炎，麻疹，白喉，破伤风，百日咳，肺炎球菌，肺炎，脑膜炎球菌，嗜血杆菌，嗜血杆菌，人类帕普利莫氏菌和其他eRAD ASELL，以及其他以及其他人以及其他人以及其他人以及其他以及其他以及其他人，以及其他人，以及其他人，以及其他人，以及其他人，以及其他人，以及其他人，以及其他人，以及其他人，以及其他人，以及其他人，以及其他人，以及其他人，以及其他人，以及其他人，以及其他人，以及其他人，以及其他人，以及其他人，以及其他人，以及其他人，以及其他人，以及其他人，以及其他人，以及其他人，以及其他人，以及其他人，以及其他人，以及其他人，以及其他人，以及其他人，以及其他人，以及其他人，以及其他人，以及其他人，以及其他人，以及其他人，以及其他人，以及其他人，以及其他人。三种野生脊髓灰质炎病毒血清型。美国卫生与公共服务部美国食品和药物管理局200大道2003，新罕布什尔州新罕布什尔大道华盛顿特区，20201年20201年银春，医学博士20993亲爱的秘书阿扎尔和专员哈恩：代表美国佩迪蒂克（AAP），一家非专业人士，比67,000个非专业人士，代表美国人的专业人士（AAP）我写的致力于所有婴儿，儿童，青少年和年轻人的健康，安全和福祉的儿科外科手术专家，我写信表示我们为开发SARS-COV-2疫苗所做的紧急工作的支持，以及遵循既定的疫苗和测试方案的重要性，这对于对安全和有效疫苗的制造至关重要。造成我们国家毁灭性的冠状病毒大流行，迫切需要开发一种或多种安全有效的疫苗，以开始控制SARS-COV-2病毒在我们社区中的传播。美国在这一曾经是一个世纪的危机中所带来的科学力量令人鼓舞，并使我们希望我们最终将成功控制这一大流行。在美国的成功疫苗接种工作将建立在70年的科学合作和成就的基础上，这导致对脊髓灰质炎，麻疹，白喉，破伤风，百日咳，肺炎球菌，肺炎，脑膜炎球菌，嗜血杆菌，嗜血杆菌，人类帕普利莫氏菌和其他eRAD ASELL，以及其他以及其他人以及其他人以及其他人以及其他以及其他以及其他人，以及其他人，以及其他人，以及其他人，以及其他人，以及其他人，以及其他人，以及其他人，以及其他人，以及其他人，以及其他人，以及其他人，以及其他人，以及其他人，以及其他人，以及其他人，以及其他人，以及其他人，以及其他人，以及其他人，以及其他人，以及其他人，以及其他人，以及其他人，以及其他人，以及其他人，以及其他人，以及其他人，以及其他人，以及其他人，以及其他人，以及其他人，以及其他人，以及其他人，以及其他人，以及其他人，以及其他人，以及其他人，以及其他人，以及其他人。三种野生脊髓灰质炎病毒血清型。，我们赞扬卫生与公共服务部（HHS）和食品药品监督管理局（FDA）的重点和强度，这使我们面临这一新的祸害时，将这种科学的剑圣带来了。不幸的是，对潜在的SARS-COV-2疫苗的恐惧，不信任和错误信息正在从声音，建立良好且不断增长的抗疫苗接种运动中传播出来。要使SARS-COV-2疫苗有效控制大流行，它不仅必须安全有效，而且必须由医疗提供者和公众接受。为此，美国人必须对这些疫苗的安全性和功效进行测试，以及对许可和使用建议的科学基础的透明度，对这些疫苗进行测试的过程有信任和信心。如果这种信任受到危害，对SARS-COV-2疫苗的不信任可能会变得广泛，不仅导致SARS-COV-2疫苗的摄取减少，而且对所有疫苗的信心也降低了。如果发生这种情况，那么我们目前的疫苗阻止的疾病将面临数以千计的美国生命。该国的儿科医生对提供儿科疫苗至关重要，这可以防止可预防疾病的发病率和死亡率。因此，学院强烈鼓励HHS和FDA确保全国性的冠状病毒大流行方法不会损害美国父母对我们现有的安全有效方法对儿童疫苗接种的信任。在SARS-COV-2疫苗开发计划中的方法中的任何失误都将严重危害数十年来对我们的小儿提供者的信任和信心，以及他们实施一项儿科免疫计划的能力，该计划因其效率和有效性而受到全球认可。
ADA针对天气条件的可靠性
高级驾驶辅助系统（ADAS）技术除了人类驾驶员之外，还提供了一个额外的安全层。持续评估动态驾驶任务的安全性，使ADA能够启动纠正措施（例如自动制动）和/或预防性（例如，视听警报）操作，并在检测到不安全的道路事件时。为了提供情境意识，这些安全系统主要依赖于车辆安装的传感器，其性能会受到天气事件的极大影响，例如强烈的阳光，大气降水（雨，降雪，雾）等。相应地，进行了这项研究以表征不同天气条件下ADAS特征的性能。自动紧急制动（AEB）被选为代表性ADA功能。两辆正在测试的车辆（VUT）配备了感知传感器，例如LIDAR，RGB相机，红外摄像头，雷达，惯性测量单元，GNSS等。在文献中广泛报道了这些传感器在预生产和发展自动化系统中的相关性和显着用途。此外，还记录了通过VUT的OBD-II端口可用的数据，还记录了与外部传感器的时间对应关系。尽管传统上在天气室进行了涉及汽车系统的天气相关测试，但采用这些测试方案进行ADAS测试可能具有挑战性。由于必须动态执行ADA的测试，因此需要数百米的跑道，并且典型的天气室无法满足此要求。另外，这项研究利用自然发生的天气事件来记录AEB的性能。为了本研究的目的，在最佳天气条件（阳光明媚）下进行的AEB测试构成了基线性能。在许多不同的天气和道路条件下进行了相同的测试；例如，白天/晚上，雪覆盖着沥青，持续的降雪，阴天，降雨等。通过测试数据分析产生的许多指标用于在不利天气条件下量化AEB性能。当AEB系统在不同天气条件下检测到即将发生的碰撞，测试目标的距离时，这些目标包括测试目标的距离，当AEB在不同的道路表面条件下（干/湿沥青与雪覆盖的沥青）启动自动制动动作，以及AEB是否成功地停止了测试场景中发生碰撞的情况。这些指标有助于确定在不利天气条件下AEB的故障模式。应注意，对不利天气条件的ADA绩效鲁棒性的量化与操作设计域（ODD）的量化密切相关，这是驱动自动化系统文献的新兴主题。尽管如此，这项研究的观察结果和推论将用于设计更全面，更精致的测试协议，以预期在系统容量上可以提高系统容量，并在不久的将来进行奇怪。
无人机改编和对传感器设备的配置，用于实时数字水质测试应用
本报告描述了一个综合水质测试平台的开发，该平台将通过新的Droneport系统技术扩展约翰内斯堡大学（UJ）移动实验室系统。该系统可以为与水质测试方案相关的任务提供各种应用程序，用于评估水中的细菌，化学，金属和其他内容，并扩大其与安全和资源管理监视，映射以及其他定义的空中成像范围有关的任务范围。移动实验室系统提供了多种测试/分析设备和消耗品，以进行现场远程水质测试和分析。嵌入在拟议的移动实验室系统中的无人机技术支持无人机操作，用于使用直接插入水源的测试探针进行数字化测试。无人机操作还将被电容以进行水资源管理范围内定义的所有与摄影测量相关的操作。还将通过绞车安装的通用录音机，实验室对私人云的实验室进行电容，在无人机和实验室之间进行记录，向上/下载数据。UJ参与WRC赞助的无人机适应和对现场的传感器设备的配置，实时数字水质测试应用程序提供了一个渠道，可以在其中实现其目标，以创建集成水质测试平台。这个WRC赞助的项目的标题还简洁地捕获了UJ操作范围。还对适应或安装的绞车系统进行了无人机（UAV）进行研究。另一个严重的动机和考虑是，被驾驶的最前沿和创新技术涉及生物纳米传感器和无人机平台启动的数字探针。The success of the pilot study is contingent on integration of the Stellenbosch University (SUN) digital bacterial probe to Drobotics drone-adapted launch platform configured to relay probe binary data received in real-time from water surface-deployed probes to universal recorders installed and integrated onto the launch platform, further configured to relay data via radio communication in real-time to a command-and-control unit installed in an UJ Mobile Laboratory.进行了与无人机在水资源管理过程中的各种应用中有关的广泛研究和研究。几乎没有与无人机在部署数字探针部署中有关的信息，也没有与使用吊索或绞车/提升系统的启动有关的信息。从无人机平台上唯一记录的数字探针启动涉及无人机下方的多个附加探针，该探针被配置为浮选平台。记录的吊索使用是用于在水收集中发射抽水机以及Sonar Beam设备的部署。因此，操作的范围提出了一个假设，即吊索和/或绞车/提升系统应最适合作为探测水质测试过程中的水源的启动平台。有许多可用的现成无人机调整的绞车/提升机系统，但是，几乎所有配置都以各种配置设计用于从点到点运输包裹/包装。范围需要在运输/启动探针时采用更集成的方法，因为它需要发布/部署，稳定的悬停能力和提升，并涵盖接收和记录的实时数据。在考虑了使用无人机平台进行水资源管理的多个案例研究之后，它决心设计和构建我们自己的集成无人机适应的绞车系统，而不是获取和重新配置通用的现成系统。Drobotics Winch/Hooist系统的设计和配置为启动数字水质测试探针。
Nauclea latifolia root提取物的Invitro抗菌活性
背景。感染正在成为全球健康危机，尤其是产生微生物的扩展谱β-内酰胺酶（ESBL）。世界卫生组织已将MDROS发生的趋势视为医学科学面临的迫切迫切需求。含有含有植物化学物质的草药植物可以合成为新的抗菌剂，是治疗MDROS的潜在替代方法。方法论：从灌木中收集了nauclea latifolia的新鲜根，并由Botanist在Nnamdi Azikiwe University的植物学家中鉴定出标本数Nauh-215 a。将根清洗，切成较小的尺寸，易于干燥，在阴影下干燥，并使用铣床粉碎。使用甲醇，己烷，乙酸乙酯和萃取水萃取粉碎的植物根。伤口拭子是从具有步道溃疡的糖尿病患者中收集的，并使用常规培养物分离和用于用作测试生物的细菌分离株的传统培养物隔离和生化鉴定测试方案进行处理。抗菌敏感性测试（AST）是通过柯比·鲍尔（Kirby-Bauer）椎间盘扩散技术进行的，并确定每个分离株的多药耐药性（MDR）。使用标准方法评估植物提取物的植物化学成分。使用琼脂井扩散方法一式三份和测量的平均抑制区域直径，以400mg/ml的浓度确定甲醇根提取物和级分的抗菌活性。还评估了时间杀伤分析。结论。使用串行加倍稀释技术确定甲醇根提取物的最小抑制浓度（MIC）和甲醇根提取物的最小杀菌浓度（MBC）。结果：乳杆菌的根提取物产率表明甲醇提取物的产量更高12.8％，其次是乙酸乙酸乙酯根部分数为8.0％，己烷分数为7.6％，水提取物的产量最小为6.8％。植物化学分析表明，甲醇根提取物含有各种植物化学物质，包括苯酚，类黄酮，单宁，糖苷，生物碱，皂苷，霉菌素，萜类化合物和三萜。The methanol root extract produced a higher mean inhibition zone diameter of 25.0±00mm against Escherichia coli, followed by mean inhibition zone diameter of 23.0±1.0mm against Klebsiella pneumoniae , 20.0±2.0mm against Staphylococcus aureus and Streptococcus pneumoniae , and the least mean inhibition zone diameter of铜绿假单胞菌为18.7±1.2mm。N. latifolia的甲醇根提取物的MIC范围为3.125至12.5mg/ml，MBC范围为6.25至25.00 mg/ml。在1x MIC，2X MIC和3倍MIC处的甲醇提取物的时间杀伤分析表明，在37 O C下孵育的2-8小时内观察到初始接种物的可行细胞计数的减少，表明高活性。乳杆菌的甲醇根提取物可能是抗菌剂的潜在来源，抗菌剂可以补充目前用于治疗由MDR细菌分离株引起的感染的常规抗生素。主编：S。S. Taiwo教授关键字：Nauclea latifolia;提取物；抗菌；噬抑制；杀菌； 2024年10月28日收到的时间杀害分析； 2024年11月19日修订； 2024年11月21日接受版权2025 AJCEM开放访问。本文根据创意共享损耗4.0国际许可证
二手车价格的机器学习算法的比较分析
4印度班加罗尔Surana学院助理教授摘要：2021年之后，生产了超过9000万辆客车，这标志着汽车生产的大幅增长。 这种增长导致了繁荣的二手车市场，该市场已成为一个极具利益的行业。 该市场中最关键，最迷人的研究领域之一是汽车价格预测。 准确的价格预测模型可以极大地使二手车行业的买家，卖方和企业受益。 本文介绍了两个监督机器学习模型的详细比较分析：K-Nearest邻居和支持向量机回归技术，以预测二手车价格。 我们利用了从Kaggle网站采购的二手车的全面数据集来培训和测试我们的模型。 K最近的邻居算法以其在回归任务中的简单性和有效性而闻名。 另一方面，支持向量机回归技术采用不同的方法，找到最适合数据的最佳超平面。 这两种方法都有其优势和劣势，我们在这项研究中探讨了这一点。 我们的结果表明，KNN和SVM模型在预测二手车价格方面都表现良好，但准确性的差异很小。 因此，建议的模型拟合为最佳模型，KNN的精度约为83％，SVM的精度为80％。 结果表明，KNN模型在预测二手车价格方面略高于SVM模型。 关键字：K最近的邻居，机器学习，预测，支持向量机，二手车精度。4印度班加罗尔Surana学院助理教授摘要：2021年之后，生产了超过9000万辆客车，这标志着汽车生产的大幅增长。这种增长导致了繁荣的二手车市场，该市场已成为一个极具利益的行业。该市场中最关键，最迷人的研究领域之一是汽车价格预测。准确的价格预测模型可以极大地使二手车行业的买家，卖方和企业受益。本文介绍了两个监督机器学习模型的详细比较分析：K-Nearest邻居和支持向量机回归技术，以预测二手车价格。我们利用了从Kaggle网站采购的二手车的全面数据集来培训和测试我们的模型。K最近的邻居算法以其在回归任务中的简单性和有效性而闻名。另一方面，支持向量机回归技术采用不同的方法，找到最适合数据的最佳超平面。这两种方法都有其优势和劣势，我们在这项研究中探讨了这一点。我们的结果表明，KNN和SVM模型在预测二手车价格方面都表现良好，但准确性的差异很小。因此，建议的模型拟合为最佳模型，KNN的精度约为83％，SVM的精度为80％。结果表明，KNN模型在预测二手车价格方面略高于SVM模型。关键字：K最近的邻居，机器学习，预测，支持向量机，二手车精度。简介汽车行业在过去十年中经历了令人震惊的改善，仅2021年就在超过7000万辆旅行车的时代就在整个圈子中遍布。这种激增导致了新的汽车市场，但也导致了增长，但还引起了充满活力和不断扩大的助手促进使用的汽车。随着使用的汽车促进蓬勃发展，准确地预期车辆成本已成为对买家和商人感兴趣的重要地方。一般而言，车辆提取的欲望取决于直接的后滑动模型，尽管坐标，但经常为捕获评估数据时的复杂的非线性关联特征。这些模型以善意为基础的模型以及与复杂和宽的数据集相关联时，按照行驶里程，年龄和状况的基本亮点（例如里程，年龄和状况）进行了基本亮点。随后很长时间以来，该领域已经朝着应用机器学习策略的应用迈出了至关重要的举动，这可以通过使用非线性计划和更合适的大规模数据来进行大修的准确性。在这些方法中，k-near最邻居的计算和增强矢量机后滑动已经积累了值得注意的思想。knn毫无轻松和增强性，根据数据中心的区域预测了车辆成本，而SVM专注于识别完美的超平面，最能将数据最佳分为不同的类别，随后通过照顾非线性关联来推进数字的执行。以下是使用的变量：这项研究探讨了K-Nearest邻居的比较执行，并支持向量机器预测使用的汽车成本。利用来自Kaggle商店的信息，我们评估了这些模型在不同的准备和测试方案下的精确性。我们的发现表明，尽管这两种模型都表现出了有希望的出现，但SVM表明了与KNN相比的精确性略有优势。此询问的观点是为了促进汽车部门内有先见之明的建模的持续讨论，强调了进步的机器学习方法的好处，以提高所使用的汽车成本估算的精度。