XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System管理网络
高阶自智网络关键技术及应用
architecture: driving forces, features, and functional topology [J]. Engineering, 2022, 8: 42-59. DOI: 10.1016/j.eng.2021.07.013 [2] 中国移动 . 中国移动自智网络白皮书 (2023) [R]. 2023 [3] TM Forum. Autonomous networks: empowering digital transformation [R].2023 [4] OpenAI. ChatGPT plugins [EB/OL]. [2024-06-15]. https://openai.
高导电性PVDF/MWCNTs-AgNWs@MXene双层三维网络的 ...
Sample SE T /dB SE R /dB SE A /dB SE A /SE R /% SSE t /(dB·(cm −2 ·g) −1 ) M3-MX-0 5.0 0.9 4.0 4.3 87.6 M3-MX-5 6.8 1.5 5.3 3.5 147.5 M3-MX-10 7.2 1.7 5.5 3.2 171.0 M3-MX-15 7.0 1.7 5.3 3.0一直m3-ag@mx-15 69.0 10.3 58.7 5.7 2 356.6 m3-ag@mx-20 68.2 10.3 57.8 5.6 2 719.8 m3-ag@mx-25 67.9 10.0 57.0 57.9 5.8 2 439.4 2 439.4
基于脑功能网络和样本熵的脑电信号特征提取
(1) 维数 一般取值 1 或 2 ，当 时，要求数据量 在数千点以上，但 过大不能保证序列具有相同 的性质； 一定时，若 ，需要较大才能取得 较好的效果，但是太大会丢失序列的许多细节信 息。 Pincus [ 14 ] 研究认为 比 效果好，可使 序列的联合概率进行动态重构时提供更详细的信 息。 (2) 用来衡量时间序列相似性的大小。如果 选得太小，估计出的统计概率会不理想；若选得 太大，会丢失时间序列中很多细节，达不到预期的 效果。 Pincus [ 14 ] 通过对确定性和随机过程的理论分 析及其对计算和临床应用的研究，总结出取值为 ( 为原始序列的标准差 ) 能得出有效 的统计特征。 (3) 表示输入数据点，一般取值为 100 ～ 5000 。因此根据上述原则，本文取 , 。根据实验研究发现当 时，不同 状态的脑电信号的样本熵并无太大差异；当 时，不同状态的脑电信号的熵值有明显差异。 因此 取值为 100 。即用长度为 100 点，间隔为 4 点 的滑动窗计算 EEG 在运动想象期 (2 ～ 6 s) 的样本 熵序列，然后求该序列的均值作为该 EEG 的样本 熵。 ERS/ERD 现象主要出现在 C3 和 C4 电极对应的 感觉运动区上，例如，右手运动想象时可观测到 C3 电极对应的感觉运动区 ERD 现象，左手运动想 象时可观测到 C4 电极对应的感觉运动区 ERD 现
基于有机光电突触晶体管的储池计算网络
图 1 有机光电突触器件 . (a) 人类视网膜和大脑系统示意图 ; (b) 储池计算结构 ; (c) 提拉法制备有机薄膜示意图 ; (d) C 8 -BTBT 薄膜的光学显微镜图像 ( 标尺 : 100 μm); (e) PDIF-CN 2 薄膜的光学显微镜图像 ( 标尺 : 100 μm); (f) C 8 -BTBT 薄膜的 AFM 图像 ( 标 尺 : 1.6 μm); (g) PDIF-CN 2 薄膜的 AFM 图像 ( 标尺 : 1.6 μm); (h) 具有非对称金属电极的有机光电突触晶体管器件结构 ; (i) 器件 配置为光感知型突触 ; (j) 器件配置为计算型晶体管 ( 网络版彩图 ) Figure 1 Organic optoelectronic synaptic devices. (a) The schematic diagram of human retina and brain system. (b) The architecture of a reservoir computing. (c) The preparation of organic thin films by dip coating method. (d) The optical microscope image of C 8 -BTBT film. Scale bar: 100 μm. (e) The optical microscope image of PDIF-CN 2 film. Scale bar: 100 μm. (f) The AFM image of C 8 -BTBT film. Scale bar: 1.6 μm. (g) The AFM image of PDIF-CN 2 film. Scale bar: 1.6 μm. (h) The schematic diagram of organic optoelectronic synaptic transistor with asymmetric metal electrodes. (i) The device is configured as a light-aware synapse. (j) The device is configured as a computational transistor (color online).
5GDN Industry White Paper 5G 确定性网络产业白皮书 - Huawei
*注：关于服务可用性，99.9% 表示服务每年可能中断 8 小时，99.95% 表示服务每年可能中断 4 小时，99.99% 表示服务每年可能中断 1 小时。
供应链管理供应链管理
2。㇐般有制度的公司都会有所谓的合格供货商名单（AVL，可用供应商列表）。要能够被纳入合格供（如工程验证，品保制度审查，价格，交期..）所谓合约（合同），是在承认㇐家供货商时会签订合约，主要内容可能就是牵涉到价格/质量良率/交期/运送/赔偿/及付款条件等事项。而采购单位所开的/及付款条件等事项。而采购单位所开的
Sustainable Supply Chain Management 可持续供应链管理
Energy Consumption and Greenhouse Gas Emissions Suppliers will implement a comprehensive energy efficiency strategy that include the use of renewable energy and energy efficient equipment to meet D&O Group's objective to reduce greenhouse gas emissions (“GHG”) within its supply chain. Selective Suppliers shall provide their Scope 2 GHG emissions reporting data to Dominant upon request. Scope 2 GHG emissions are indirect GHG emissions associated with the purchase of electricity, steam, heat, or cooling. 能源消耗和温室气体排放 供应商实施全面的能源效率战略，包括使用可再生能源和节能设备，以实现 D&O 集团减少供应链中温室气体排放 (“GHG”) 的目标。特定供应商应根据要求向 Dominant 提供其 Scope 2 温室气体排放报告数据。 Scope 2 温室气体排放是关于购买电 力、蒸汽、热力或制冷相关的温室气体排放数据。
出入口管理设备部分改造
1. 参加者应具备的资格 (1) 参加者不得有《预算会计审计法》第七十条规定的情况。此外，未成年人、被监护人或接受协助的人，即使已经取得订立合同所必需的同意，也属于同一条款内有特殊事由的情况。 （2）不属于《预算会计审计法》第七十一条规定情形的。 （3）2022、2023、2024年度防卫省竞争性投标资格（各省厅统一资格）“服务提供等”类别中被评为D级以上，且具备参加关东、甲信越地区竞争性投标资格的，或者，如果其不具备参加竞争性投标的资格，但在竞争之日前已经通过竞争性投标资格审查，并在竞争性投标资格名单中登记，并被认定具备参加竞争性投标资格的。 （4）目前不属于防卫省大臣官房长官、防卫政策局局长、装备技术后勤局长（以下称为“防卫省暂停权限”）或海上自卫队参谋长根据“装备等及服务采购暂停提名等指南”采取的暂停提名措施的对象。 (5) 与前项规定暂停指定对象者有资本或人身关系，且无意与国防部签订与其同类物品买卖、制造或承包服务契约者。 （6）目前中止招标的单位原则上不允许进行分包。但有关部会暂停提名权机关认定确有不可避免的情况时，不在此限。
利用人工智能进行先进的河流管理
改善北条川河流管理的实验，2020 年 3 月 - 正在进行中 鸟取县烧岳火山监测系统改进研究项目，2020 年 3 月 - 2020 年 12 月 国土交通省北陆地区开发松本侵蚀防治办公室，加古川河流洪水探测方法验证项目，2020 年 4 月至 2021 年 3 月国土交通省近畿地方整备局姬路河及国家公路事务所淀川流域监测方法改进项目，令和 2010 年 8 月至 2021 年 8 月淀川事务所国土交通省近畿地区整备局
基于卷积网络的运动想象脑电自制数据集分类算法研究
同时，它将卷积神经网络与传统方法相结合，以基于短时傅立叶变换和连续小波变形的特征提取方法提出特征提取方法。卷积神经网络分类算法使用特征提取算法来提取时间频率特征来制作时间频率图，并使用卷积网络来快速学习分类的功能。测试结果表明，该算法在运动图像脑电图公共数据集中的精度为96％，而自制数据集的精度率约为92％，这证明了算法在运动成像EEG分类中的可行性。