XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System装满
“传播欢乐”
12 月 14 日，图森 AZ 385 号麋鹿旅馆的成员和志愿者带着 22 名小学生、4 名老师和校长从 Walter Douglas 小学前往 JC Penny's 疯狂购物。每个孩子都得到了 150 美元的服装补贴。回到旅馆后，更多的志愿者准备了午餐。为了欢迎这些小学生，圣诞老人分发了装满学习用品的背包，有自制的枕套和枕头、毯子，还有一只自制的圣诞袜，里面装满了小玩具、手套、彩色书籍、素描本、蜡笔、牙刷、糖果和一只苹果。每个孩子都戴上了头盔，并得到了一个自行车盒。我向每一位麋鹿旅馆的成员和志愿者表示我个人的感谢，非常感谢所有捐赠、慈善团体、俱乐部和组织，是他们让这次活动如此成功。提交人：Martha Megerle Clothe-A-Child 主席照片左侧（从左到右）：Evelina Ramos、Martha Megerle 和 Pat Orr。右图为（从左到右）；PER Joe Jablonski 确保头盔合适，PER Susan Trecartin 和尊贵统治者 Richard Bernard 分发头盔。
亨德森县经济概述2024
这些是亚马逊开发的一些主要设施类型：实用中心（FCS）：存储库存和处理客户订单的大量设施。他们携带大量产品库存；操作用于采摘，包装和运输物品的高级机器人和自动化系统；并管理大量容量。分类中心：从FCS接收包裹，通过运输目的地来组织它们的效果运输，并通过更快的路由到交付站或第三方载体来启用同一天和第二天的交货。送货站：在将包装交付给客户之前，在亚马逊供应链中的最终停止。他们从分类中心收到包裹，并专注于向房屋和企业的“最后一英里”交付。机器人实用中心：配备了亚马逊机器人技术来提高其效率的专业中心。他们利用机器人将商品货架带到工人身上，并专注于高速订单处理，并减少了对手动劳动的依赖。过去几年中，亚马逊量达到的业务量增加，尤其是在大流行之后，有4个增加了其交付基础设施。在2024年，亚马逊计划在全国范围内开发至少170个新的分销设施，其中包括103个包裹送货站和21个小型装满中心。5
阿拉斯加的女儿
偶尔，也许一生中只有几次，我们会偶然遇到一些真正独特而无可否认的美丽事物。2002 年夏天，我在西雅图的一个公园长椅上遇到了伊丽莎白·B·平森，“贝蒂”。这显然是其中一次。我从未见过比她更能体现人类精神、勇气和优雅的人。这位来自阿拉斯加泰勒的德国、因纽皮雅特爱斯基摩人已经九十岁了，她的眼睛里充满了活力，超过了她四分之一的年龄。虽然我们的相遇很短暂，但它标志着我们生命中的重要时刻，也是一段非常特殊关系的开始。正因为如此，她的手稿落入了我的手中。每年 8 月，西北部乌云似乎最不愿意覆盖天空的时候，都会举行一次聚会。这次聚会不是以家庭或毕业班为中心，而是以一个小镇为中心，那就是阿拉斯加诺姆镇，这个小镇很小，但却声名狼藉。自 1972 年以来，诺姆的过去和现在的居民都涌向西雅图格林伍德区的伍德兰公园，参加后来被称为诺姆野餐的活动。诺姆人，我们喜欢这样称呼他们，他们从一张桌子走到另一张桌子，把纸盘装满食物。
优化 G6PD 筛查中高铁血红蛋白还原试验的检测时间：加纳阿苏蒂菲北区医院的 Monica Cheesbrough 协议和阿苏蒂菲北区医院协议的比较实验研究。
使用真空采血方案，从每位研究参与者身上无菌采集 9ml 血液样本，放入乙二胺四乙酸 (EDTA) 抗凝管中进行处理。静脉样本采集是从参与者静脉获取血液样本进行实验室检测的程序。该过程涉及几个步骤，以确保准确性、安全性和参与者舒适度。首先，在详细解释研究和程序后，获得参与者的知情同意。选择合适的静脉进行采血，通常是肘前窝。使用 70% 酒精消毒剂清洁采集部位。为了使静脉更明显，在上臂使用止血带，限制血流。要求参与者握紧拳头，帮助静脉突出并促进血液流入管内。将真空采血针插入静脉。然后将真空采血管推到针头组件的背面。3ml 血液被真空吸入管内。装满后，取出试管并倒置四次，使血液与 EDTA 抗凝剂混合。以这种方式填充了三个试管，以获得 9 毫升血液。取样后，松开止血带，并从静脉中取出针头。用棉球对穿刺部位施加压力以防止出血，然后使用绷带保持该区域清洁并降低感染风险。
2022 年秋季
1994 年 7 月，我和妻子桑德拉·温特劳布来到塞尔大楼 11 楼，带着 450 个箱子，里面装有巨型切片机、六台显微镜、装满标本的冰柜、数千张神经病理学幻灯片、书籍和文件。当时，这个空间尚未完工，实验室没有蒸馏水，电话也没有接通。我们在图书馆建立了一个“指挥中心”，并安装了一条电话线。到达后一周内，神经解剖学/神经病理学实验室就建立了起来。随后，范伯格启动了第一个功能成像研究项目。大约在同一时间，范伯格的第一家神经行为诊所开业，并促成了范伯格第一个行为神经病学和神经心理学奖学金项目的建立。 1996 年，P30 申请在首次提交给美国国立卫生研究院 (NIH) 时就获得了好评，并促成了第一家由 NIH 资助的阿尔茨海默病中心和脑库在 Feinberg 的成立。同样在 1996 年，我们向伊利诺伊州公共卫生部 (IDPH) 申请成为阿尔茨海默病援助中心，并获得了成功。
热级 - 热 - 能量存储 - 优雅。 ...
热跃层热能存储是在工厂中恢复废热的最有希望的解决方案之一。本文旨在优化热量储能的形状，以最大程度地减少其环境影响并最大程度地提高其自动效率。参考存储是一种现有的工业高温空气/陶瓷装满床的热存储，称为Ecostock®。用于确定水箱性能的物理模型是一个具有两个方程式的一个维度模型：一个用于传热液，一个用于填充材料。使用生命周期评估通过四个选定的指标分析了环境影响：累积能量需求，全球变暖潜力，非生物耗竭潜力和颗粒物。为了解决此多标准问题，使用了几种充电和环境权重因子，应用了粒子群优化算法。获得了一个帕累托集，并由单个自我或环境优化限制。有利于释放效率减少储罐的体积。然而，储罐的环境足迹增加了：累积能量需求和非生物耗竭潜力的指标较高。储罐的形状随机重量从平方形（环境优化）到锥形形状（自行量优化）演变。
基于遗传算法和人工神经网络的瞳孔反应客观疼痛测量实验研究
摘要 对医疗保健提供者来说，获得患者疼痛程度的客观测量一直是一个挑战。医院环境中最常见的疼痛评估方法是询问患者的口头评分，这被认为是一种主观方法。为了获得患者的客观疼痛程度，我们建议使用瞳孔反应和机器学习算法来客观地测量疼痛程度。东北大学招募了 32 名健康受试者参与了这项研究。通过要求健康受试者将手放在装满冰水的桶中，对他们施加疼痛刺激。我们从瞳孔直径数据中提取了 11 个特征。为了获得最佳特征子集，使用遗传算法 (GA) 为人工神经网络 (ANN) 分类器选择特征。在特征选择之前，ANN 的 f1 分数为 54.0 ± 0.25%，包含所有 11 个特征。经过特征选择后，ANN 使用所选特征子集（即平均值、均方根 (RMS) 和瞳孔曲线下面积 (PAUC)）表现出最佳性能，准确率为 81.0%。实验结果表明，瞳孔反应与机器学习算法相结合可能是一种有前途的客观疼痛水平评估方法。这项研究的结果可以改善患者在远程医疗中测量疼痛的体验，尤其是在大多数人不得不待在家里的疫情期间。
系统阶段规划指南 - DTIC
限制：1.起飞和降落的侧风限制为 10 节（从货舱对面算起）和 15 节（从货舱对面算起）。2.除起飞和降落评估外，所有点都将在 10,000 英尺 AGL 或以上且超过 21 个 AOA 单位时执行。3.任何因不对称负载条件而加剧的紧急情况都需要在着陆前立即给外部油箱加油或抛弃。4.发动机启动前外部油箱必须完全装满，以防止飞行过程中燃油晃动。使用 JP-8 时外部油箱燃油读数应为 4,090 ± 250 磅。5.飞机后座舱必须配备可操作的 AOA 仪表和 g 计。6.非 OWS 飞机 g 限制适用于外部油箱空载之前，因为系统无法确定机翼油箱中是否“滞留”了燃油。7.将遵守飞行手册和飞行许可对装载和抛弃外挂物的限制。由于这不是 F-15 的授权操作配置，因此附上了一份 AFSC 表格 4839 的副本（图3.21），其中显示了飞机装载和抛弃的限制。在操作中参考“AEOL 和豁免”手册以获取飞行许可。此次飞行的 TPS 测试限制如表 3-1 所示。对于 TPS 未增加进一步限制的情况，将使用飞行许可或飞行手册限制（以最严格的为准）。
Josephson运动波参数放大器的建模
Josephson行动波参数放大器 / Guarcello的建模，Claudio；瓜里诺（Guerino）Avallone；卡洛男爵； Borghesi，Matteo；头发，西尔维亚； Carapella，Giovanni；安娜·保罗（Anna Paola）装满； Carusotto，Iacopo； Cian，Alessandro； Daniele的Gioacchino； Enrico，Emanuele； Paolo的Falferi；法萨（Fasolo），卢卡（Luca）； Faverzani，Marco；费里（Ferri），埃琳娜（Elena）； Filatrella，Giovanni； Gatti，Claudio； Giachero，Andrea； Damiano Giubertoni； Veronica Granata；希腊，安吉洛；拉布兰卡（Danilo）；狮子座，安吉洛； Ligi，卡洛； Maccarrone，Giovanni； Federica Mantegazzini； Margesin，Benno； Maruccio，朱塞佩； Mauro，君士坦丁； Mezzena，Renato；莫特杜罗，安娜·格拉齐亚； nucciotti，安吉洛；卢卡·奥伯托（Oberto）； Origo，卢卡； Pagano，Sergio； Pierro，Vincenzo； Piersanti，卢卡； Rajteri，毛罗； Alessio Rettaroli；里萨托，西尔维亚；范特，安德里亚； Zannoni，马里奥。- 在：IEEE超导性上的IEEE交易。- ISSN 1051-8223。-33：1（2023），pp。1-7。[10.1109/tasc。 2022.3214751]
一个用于清洁水面的自主机器人
水对于我们的日常生活至关重要，是人们，动物和生态系统的重要生活来源。对于许多城镇和社区，河流和其他水域仍然是饮用水的主要来源。但是，这些水体中越来越多的废物构成了严重的威胁，仅对环境，而且对人类健康构成了威胁。即使是一块垃圾，也不小心丢弃，也会造成我们河流，湖泊和小溪的污染。通常在到达我们家之前对水进行处理，但严重污染的水体不能完全纯净，因此不适合食用。确保清洁水继续从我们的水龙头流动，这对于保护和维护我们的河流系统至关重要。这种保存需求是我们项目背后的推动力：一种自主水面清洁机器人，旨在从河流，湖泊和其他水域收集浮动碎片。机器人将在没有人类监督的情况下运行，浏览指定区域并沿其道路收集浪费。配备了相机，机器人将提供实时录像带，从而使其可以有效地识别和靶向浪费。废物将通过传送带系统收集，该系统将将碎屑运送到机器人的存储区域。装满后，机器人将停靠以清除废物，准备继续其任务。我们的目标是保持水体干净，确保所有人的健康环境和更安全的供水。关键词：水污染，环境保护，自主机器人。