XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System罗什
阿什本科技园
距离以下地点： 杜勒斯国际机场 .................................................. 7 英里 劳登地铁站 .................................................. 3.5 英里 弗吉尼亚州利斯堡 .............................................................. 11 英里 弗吉尼亚州雷斯顿 .............................................................................. 10 英里 泰森斯角 .............................................................................. 16 英里 弗吉尼亚州 7 号公路 ...................................................................... 4 英里 弗吉尼亚州 28 号公路 ...................................................................... 2.5 英里 弗吉尼亚州 267 号公路 (杜勒斯绿道) ............................................. 1.5 英里 华盛顿特区 ...................................................................... 25 英里
罗杰·吉罗准将
先前的职责包括：医疗排长，1-12 CAV，1CD，FT Hood，TX；执行官，C 连，第 15 FSB，1CD；S2/3，第 15 FSB，1CD；S4，师支援司令部，1CD；支援作战维护官，第 201 FSB，1st 1ID；指挥官，C 连，第 201 FSB，1ID，科索沃蒙蒂思营，联合卫士和玫瑰兵营行动，菲尔塞克，德国；研究生，美国陆军-贝勒大学卫生保健管理研究生课程，FT Sam Houston，TX；卫生保健行政住院医师，第 121 GH，第 18 医疗司令部，韩国首尔；临床支援部，第 121 GH 负责人；AMEDD 上尉职业课程作战官和小组讲师，FT Sam Houston，TX；威斯巴登陆军机场第 421 军事旅执行官，并部署至伊拉克巴拉德联合基地的伊拉克自由行动；五角大楼 OTSG HQDA 作战参谋；科罗拉多州卡森堡第 43 特种部队营、第 43 支援旅指挥官；国际安全援助部队区域司令部 – 南方/第 4 步兵师后勤助理参谋长，并部署至阿富汗坎大哈机场的持久自由行动；弗吉尼亚州福尔斯彻奇 USAMEDCOM 和 OTSG HQDA G35 计划司司长；弗吉尼亚州五角大楼 HQDA OTSG 和 CG USAMEDCOM 外科医生总监执行官；韩国汉弗莱斯营第 2 步兵师支援旅指挥官；韩美联合师第 2 步兵师参谋长；德克萨斯州胡德堡第 1 医疗旅指挥官。他最近的职务是政策和部队整合主任兼 G-357、HQDA OTSG 和 USAMEDCOM 副参谋长。
保护人权和自由......
贝尔格莱德大学法学院副教授；教授Darko Dimovski 博士，尼什大学法学院副教授；米莉卡·科拉科维奇-博约维奇博士 (Dr. Milica Kolaković-Bojović)，贝尔格莱德犯罪学和社会学研究所高级研究员；教授德扬·米罗维奇博士 (Dr. Dejan Mirović)，科索沃米特罗维察普里什蒂纳大学法学院副教授；教授耶莱娜·贝洛维奇博士 (Jelena Belović)，科索沃米特罗维察普里什蒂纳大学法学院副教授；教授Ognjen Vujović 博士，科索沃米特罗维察普里什蒂纳大学法学院副教授；教授Zdravko Grujić 博士，普里什蒂纳科索夫斯卡米特罗维察大学法学院副教授；教授Bojan Bojanić 博士，普里什蒂纳科索夫斯卡米特罗维察大学法学院副教授；教授萨萨·阿塔纳索夫博士，普里什蒂纳和科索沃米特罗维察大学法学院副教授；副教授Dusko Čelić 博士，科索沃米特罗维察普里什蒂纳大学法学院助理教授；副教授Srđan Radulovic 博士，科索沃米特罗维察普里什蒂纳大学法学院助理教授
人工智能在远程监控数据处理任务中的应用Yu.Yu.格罗莫夫 1，I.N.伊什丘克 1，V.V.罗季奥诺夫 1
摘要 本文提出了一种使用深度学习卷积神经网络U-net对地表多时相多光谱图像进行分类的方法。使用无人驾驶飞机的多光谱光电系统获取可见光和红外图像，并用于构建该地区的正射影像图。根据获得的数据，训练神经网络来解决检测人造物体的问题。基于深度学习和热物理参数评估的远程监控对象智能识别方法允许使用遗传算法创建背景目标环境。该算法解决了热导率的系数反问题，并提供了材料热物理参数的估计。为了训练模型，引入了 18 类物体，根据人造物体和背景（人为或自然景观）之间的热对比差异进行研究。每天以 4 小时为间隔对地球表面进行 6 次勘测。该实验于2021年夏季进行，具体日期为8月4日至5日。在人造物体的检测和分类任务中，发现该模型表现出具有不同可靠性的适用性。进行的研究表明，在模型运行过程中发现了所需的对象类别。关键词1 深度学习，分类，分割，远程监控，神经网络，遗传算法，背景目标环境，光电系统，热物理参数。人工智能在远程监测数据处理任务中的应用 YY Gromov 1、IN Ishchuk 1、VV Rodionov 1
大卫·罗尔
• DAR*，L. Ding* 等人。具有 Fluxonium 量子比特的快速高保真门的圆极化驱动和相称脉冲。准备中（2024 年）。• L. Ateshian，DAR 等人。Fluxonium 量子比特相干性：温度和磁场依赖性的表征。准备中（2024 年）。• DAR 等人。弱磁场下超导量子比特中 1/𝑓 通量噪声的演变。物理评论快报（2023 年）。[链接] • B. Kannan、A. Almanakly、Y. Sung、A. Di Paolo，DAR 等人。使用波导量子电动力学的按需定向微波光子发射。自然物理（2023 年）。[链接] • DAR，PJ Atzberger。具有相分离域的异质囊泡的粗粒度方法：形状波动、板压缩和通道插入的弹性力学。数学与计算机模拟（2023 年）。[链接] • DAR、M. Padidar 和 PJ Atzberger。表面波动流体动力学方法用于弯曲流体界面内粒子和微结构的漂移扩散动力学。计算物理学杂志（2022 年）。[链接]