XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System移动设备
人才网络问卷 - 陆军 CID
招聘计划 - 人才网络调查问卷 如果您在移动设备上查看此问卷，请使用 Adobe Acrobat 等 .pdf 阅读器填写可填写表格 星号 * 表示必填字段
辅助技术和电子无障碍
如今的智能移动设备都内置有屏幕阅读器或语音助手（例如 Siri 或 Google Assistant）。这些设备会读出内容并允许用户通过语音发出命令。此类 AT 的实施使智能移动设备更易于为视障人士或阅读或使用手机有困难的用户所使用。但需要注意的是，这种内置屏幕阅读器或语音助手只有在设备上的内容可供他们访问时才会起作用（例如，通过使用替代文本来描述幻灯片或文档中的图像文件，否则屏幕阅读器将无法描述图像。因此，视障人士将无法获得有关图像或物体的任何信息）。因此，只有在存在可访问内容（也称为“电子无障碍”）的情况下，AT 的使用才会得到优化。
用于移动学习的实时人工智能增强现实：推动教育技术进步
3.1 移动设备层 AI-AR 教育系统建立在利用先进硬件功能的现代移动设备之上。根据对教育领域移动增强现实的深入调查，当前一代设备必须有效管理各种感官输入，同时保持学习应用的最高性能。研究表明，对设备功能（例如处理速度、内存管理和电池使用模式）进行全面评估对于成功的移动 AR 应用是必不可少的。通过证明精心设计的增强现实应用程序可以维持长达三个小时的稳定性能，同时每小时消耗的电池容量不到 15%，该研究强调了优化移动资源以延长教育使用时间的重要性 [5]。
整合来自移动设备的患者生成的健康数据
引言医学领域是受移动设备广泛可用性影响最大的学科之一。医疗保健专业人员对移动设备的使用改变了临床实践的许多方面[1,2]。移动设备在医疗保健环境和家里已变得司空见惯，从而导致医疗软件应用程序开发的迅速增长[3]。这些工具可以通过允许患者通过软件应用程序提供的视觉或听觉表征来查看和理解其健康数据，从而增强患者的经验，参与度，激活和满意度[4,5]。然而，我们尚未对重要的MHealth结构或如何概念化和操作它们有共同的理解[5,6]。因此，以患者为中心的移动健康（MHealth）被视为一个充满挑战的机会，与概念实现有关的仍然开放的问题[5]。借助这些新兴移动设备及其合作伙伴软件应用程序可获得的所有新数据，对如何最好地将这些无数数据集成到患者的电子健康记录（EHR）或电子医疗记录（EMR）方面提出了挑战，以最大程度地利用积极的临床影响，同时最大程度地减少复杂性。机构可能会采用可能无法相互通信的不同EMR，而患者的EHR可能会在医疗保健系统，州和国际边界之间跟随它们。这些移动健康数据建议适用于EHR和EMR，并在本指南中被称为EHR/EMR。医疗保健数据监视系统可以分类如下：远程健康监控系统（RHMS），其中包括可以远程发送和/或接收其数据的系统；移动健康监测系统（MHMS），一种RHMS扩展程序，使用智能手机或其他移动设备按需本地数据处理；可穿戴健康监测系统（WHM），其中通过可穿戴设备/传感器进一步富集了移动性；智能健康监测系统（SHMS），“智能”表示方法和相关设备。在这些系统中，MHM可以利用移动设备的本地处理能力来分析收集的数据并确定是否存在关键条件。在这种情况下，立即发出警报并传达给医务人员，而通常，数据上传并非实时进行以减少功耗[7]。世界卫生组织将MHealth定义为“移动设备支持的医疗和公共卫生实践”。移动健康技术是指各种可穿戴设备，其中包括监视生物识别和健康数据的“健康设备” - 心率，睡眠，运动和计数器，“个人紧急响应系统” - 医疗警报系统，
堪萨斯城国家安全园区游客指南
电子设备和移动设备（如笔记本电脑、手机、平板电脑、耳机、智能手表、健身追踪器、相机、GPS、电子阅读器、智能戒指）• 可在现场使用和存放，除非另有说明 • KSNCS 遵循 DOE 要求控制在有限区域 (LA) 建筑物内移动设备的存在和使用。请注意张贴的标志，了解不允许使用或存放这些设备的规定（如缓冲区、安全空间、增强安全区域）• 禁止移动设备连接到 KCNSC 设备或网络（通过批准的用户登录凭据的访客 Wi-Fi 除外）请注意，未经安全部门批准，堪萨斯城国家安全园区不允许录像、拍照和录音。主大厅提供数量有限的手机储物柜，以保护设备。
HRSA-23-118 CDS 建设计划指南
实际位置。表明该物业是租赁的还是自有的。 描述具体活动范围及其与 CPF/CDS 资金提供用途的一致性（如适用），例如： • 购买可移动设备项目。 • 创建新的独立结构或扩建现有结构以增加总面积。 • 改进和/或重新配置现有设施的内部布置。 • 安装永久固定设备。 • 对建筑物外部（包括窗户）进行改造和/或维修。 • 供暖、通风和空调 (HVAC) 改造（包括安装气候控制和管道系统）。 • 电气升级和/或管道工程。 • 识别项目活动的尺寸、面积、总地面扰动（如果适用，则受影响）。 • 描述拟议的施工方法，例如设计/建造、有风险的施工管理、由申请人自己的力量进行，或者是否将使用第三方施工经理。 o 对于仅可移动设备项目：
适用于智能手机和商用微型无人机的星体追踪算法
摘要：本文提出了一种星体跟踪算法，使用智能手机等商用现货 (COTS) 移动设备确定纳米卫星、无人机和微型无人机等自主平台的精确全球方向。这种星体跟踪尤其具有挑战性，因为它基于现有的摄像机，这些摄像机可以捕捉天空的部分视图，并且应该连续自主地工作。所提框架的新颖之处在于计算效率和星体跟踪器算法使用经济实惠的 COTS 移动平台应对噪声测量和异常值的能力。所提出的算法已在几个流行平台上实现和测试，包括：Android 移动设备、商用微型无人机和 Raspberry Pi。报告的方向的预期精度为 [0.1 ◦ ,0.5 ◦ ]。
使用深度学习进行脑肿瘤分类的移动边缘云计算任务卸载性能分析
R. Yamuna 1*、Rajani Rajalingam 2、M. Usha Rani 3 印度蒂鲁帕蒂 Sri Padmavati Mahila Visvavidyalayam 计算机科学系 13 印度内洛尔 Geethanjali 科学技术学院计算机科学与工程系 2 ryamunaspmvv@gmail.com 1、rajani@gist.edu.in 2、musha_rohan@yahoo.com 3 收到日期：2023 年 3 月 22 日，修订日期：2023 年 6 月 7 日，接受日期：2023 年 6 月 20 日 * 通讯作者 摘要 脑肿瘤的发病率不断上升，需要准确有效的方法来识别和分类它们。虽然深度学习 (DL) 模型在该领域显示出良好的前景，但在资源受限的移动设备上部署它们时，它们的计算需求带来了挑战。本文探讨了移动边缘计算 (MEC) 和任务卸载在提高 DL 模型对脑肿瘤分类性能方面的潜力。我们开发了一个综合框架，考虑到移动设备和边缘服务器的计算能力以及与任务卸载相关的通信成本。我们分析了影响任务卸载决策的各种因素，包括模型大小、可用资源和网络条件。结果表明，任务卸载有效地减少了处理脑肿瘤分类 DL 模型所需的时间和精力，同时保持了准确性。该研究强调在决定任务卸载时需要平衡计算和通信成本。这些发现对于开发用于医疗应用的高效移动边缘计算系统具有重要意义。利用 MEC 和任务卸载使医疗保健专业人员能够在资源受限的移动设备上使用 DL 模型进行脑肿瘤分类，确保准确及时的诊断。这些技术进步为未来更易于访问和高效的医疗解决方案铺平了道路。关键词：脑肿瘤分类、深度学习模型、移动边缘计算、任务卸载、资源受限的移动设备。1. 简介
SB 1271-参议院法案政策委员会分析
1）禁止，从2026年1月1日开始，除非经认可的测试实验室对电池进行了销售，分销或租赁的销售，分销或租赁，以符合ANSI/CAN/CAN/CAN/CAN/UL 2849，EN 15194或其他安全标准中的其他安全标准，该标准已通过规则建立了该州的其他安全标准。2）禁止，从2026年1月1日开始，除非通过认可的测试实验室对电池进行测试，以符合ANSI/CAN/CAN/CAN/UL 2272。3）禁止，从2026年1月1日开始，除非储物电池的分销，销售或租赁，否则它符合本账单所要求的一套安全标准集，用于使用该账单的类型。4）禁止，从2026年1月1日开始，除非新的电子自行车，动力移动设备或存储电池的分销，销售或租赁，除非徽标，文字标记或名称的名称或经过认可的测试实验室的名称以及用于显示在包装或销售时提供给买方文档的适用测试标准，或者在销售时或设备本身或直接在设备上显示给买方。5）禁止从2028年1月1日开始，为租金提供了电子自行车，动力移动设备或存储空间，除非通过经过认可的测试实验室测试了电池，以适用于适用的测试标准。6）禁止，从2028年1月1日开始，如果租用了电子自行车，动力移动设备或储物电池，则需要一个人显示徽标，文字标记或认可的测试实验室的名称。8）修改“电子自行车”的定义，以澄清其必须具有连续额定的机械功率的电动机不超过750瓦。7）要求，从2026年1月1日开始，是根据该法案根据该法案进行测试的电子自行车，动力移动设备或储能电池的制造商，进口商，分销商或零售商，以根据要求根据请求提供由认可的测试实验室发布的产品的真实而准确的测试报告。