XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System辅助的
人文与社会科学杂志 (johass)
摘要研究文章人工智能（AI）作为当今技术进步的先驱，为许多领域带来了创新，平面设计就是其中之一。在我们这个时代快速发展的技术中，AI技术融入平面设计领域大大加速了设计过程。在此背景下，预计AI在该领域的使用有助于加速设计流程，提高效率并改善用户体验和交互设计。此外，该研究还考察了当前和潜在的状态。本研究采用比较分析和逻辑推理的定性方法，仅限于所审查的文献和研究。研究结果表明，AI辅助的图形设计工具可以加速设计流程，提高效率并实现更具创造性的解决方案。结果表明，AI支持的图形设计工具可以加速设计流程，提高效率并实现更具创造性的解决方案。
从数字孪生视角看机械加工行业基于知识的数字阴影
本文通过提出数字影子 (DS) 的新愿景来解决决策辅助的数据管理和分析问题，该愿景将被视为未来数字孪生的核心组件。专家和人工智能产生的知识被转化为正式的业务规则并集成到 DS 中，以便在整个运行阶段表征物理系统的真实行为。该行为模型通过直接或衍生学习不断丰富，以改进数字孪生。所提出的 DS 依赖于数据分析（基于无监督学习）和知识推理引擎。它能够检测到事件，并且还能够解读其操作环境。提供了航空机械行业中此应用的一个例子，以强调该主张的可行性及其对车间绩效的潜在影响。
Mahmoud博士KadkhodaeiMahmoud博士Kadkhodaei
Kadkhodaei教授的研究兴趣主要集中在形状记忆合金（SMA），添加剂制造，生物力学和金属形成上。自2005年以来，他一直致力于热磁和铁磁SMA的建模，生产，表征和应用。他在3D/4D打印方面的作品与由聚合物或SMA制成的添加零件以及聚合物和金属形状记忆材料的4D打印的建模和有限元模拟有关，以产生具有预定义行为的智能零件。他曾在金属滚动行业的研发咨询委员会工作，并在多个工业项目中合作，以解决各种设备的故障排除，分析和创新。他发明了许多辅助设备，以提高老年人的生活质量，受伤和残疾人，并减少他们对医疗保健提供者辅助的依赖。
在机器人辅助喂养中的案例研究
摘要尽管针对有运动障碍的人进行了数十年的个人辅助机器人研究，但此类机器人的部署仍然很少。的一部分是，每个用户的需求，环境和护理程序都是独一无二的，这使得开发一个自定义且健壮的机器人很难。我以前和进行研究，最终的目的是使机器人辅助的喂养系统以与用户的偏好相符的方式，在任何环境下，在任何环境中为任何用户提供餐点。我们的关键见解是机器人和用户形成了一个共同的人类机器人系统，该系统正在共同养活用户。因此，我们可以通过向用户提供直观和透明的控件来实现可部署的自主权：将机器人自定义为其需求和环境；并使机器人的执行力很强。
novavax covid-19疫苗（2023-2024）RCG概况案例12岁及以上的
辅助辅助的Novavax疫苗包含由SF9（秋季军虫）昆虫细胞制成的SARS-COV-2尖峰蛋白的重组形式，该蛋白质受杆菌病毒和基质-M TM辅助剂的影响，该蛋白质含有cape的袋中的袋中含有袋鼠（Quillaja sapona sapona sapona molina）。其他成分包括胆固醇，磷脂酰胆碱，二氢磷酸钾，氯化钾，二氢二氢二氢二氢二钠，氯化钠，二钠磷酸氢钠肝素，二氢磷酸钠单氢磷酸盐，polydoshate polyhydrysrysbreybrebares酸盐， 80。 div>该疫苗还可以含有少量的杆状病毒，昆虫细胞蛋白和DNA。
Promotoer 是一种脑机接口辅助干预措施，用于促进中风后上肢功能性运动恢复：一项随机对照试验的研究方案，用于测试早期和长期疗效并确定反应的决定因素
背景：中风是导致长期残疾的主要原因。我们急需具有成本效益的中风后上肢康复计划。能够调节脑电图 (EEG) 感觉运动节律的脑机接口 (BCI) 是促进中风后上肢运动功能恢复的有前途的工具。“ Promotoer ”研究旨在促进基于 EEG 的 BCI 在临床实践中的应用，为其在增强中风后手部功能运动恢复方面的短期/长期疗效提供证据，并提供参与者对基于 BCI 的干预的反应的可量化指标。为了实现这些目标，我们将进行一项纵向研究，其中亚急性中风参与者将接受由 Promotoer 系统辅助的手部运动意象 (MI) 训练，Promotoer 系统是一种完全符合康复要求的基于 EEG 的 BCI 系统。
Yunfeng Lu，化学与生物分子工程，UCLA 1
通过表面活性剂辅助的有机bis-silanations的自siblesblys订购的有机硅和碳 - 二氧化碳混合晶体”，化学通信，2006，14，1545-1547。100。J. Pang，J。Tang，L。Yang，H。S. Ashbaugh和Y. Lu*，“亚稳态聚乙烯基晶体的热鲜明和结构演化”，《物理化学杂志》，2006，110（14），7221-7225。101。J. E. Hampsey，Q.Hu，L。Rice，J。Pang和Y. Lu*，“对等级碳颗粒的一般方法”，化学通信，2005，28，12782-12783。102。H. Peng，J。Tang，J。Pang，D。Chen，L。Yang，H。Ashbaugh，C。J. Brinker，Z。Yang和Y. Lu*，“ Polydiacetyterene/硅胶纳米复合材料，带有可调介质结构和
Omar Fawzi，PaulFermé。广播频道编码：算法方面和非信号辅助。 IEEE信息理论交易，2024，70 智能原型的霍斯学学习 使用元词，基因组学和异源表达方法的组合
我们解决了为经典广播渠道编码的问题，该问题需要通过在广播频道上发送固定数量的消息来最大化成功概率。对于[1] a（1- e-e-1）在多项式时间内运行的[1] A（1- e-e-1）中发现的Barman和Fawzi的，Barman和Fawzi 表明，实现严格的更好近似值率是NP-HARD。 此外，这些算法结果是它们在对点对点通道的不信号辅助方面建立的局限性的核心。 自然要询问广播通道是否存在类似的结果，并利用通道编码问题的近似算法与非信号辅助能力区域之间的链接。 在这项工作中，我们在广播渠道的算法方面和非信号辅助助理区域做出了一些贡献。 对于确定性广播渠道的类别，我们描述了在多项式时间内运行的A（1- e -e -1）2- approximation算法，并且我们表明该类别的容量区域在有或没有非信号辅助的情况下相同。 最后，我们表明，在价值查询模型中，对于一般广播通道编码问题，我们无法在多项式时间内实现比ω1√m更好的近似值，其中M的大小是通道的一个输出之一。，Barman和Fawzi 表明，实现严格的更好近似值率是NP-HARD。 此外，这些算法结果是它们在对点对点通道的不信号辅助方面建立的局限性的核心。 自然要询问广播通道是否存在类似的结果，并利用通道编码问题的近似算法与非信号辅助能力区域之间的链接。 在这项工作中，我们在广播渠道的算法方面和非信号辅助助理区域做出了一些贡献。 对于确定性广播渠道的类别，我们描述了在多项式时间内运行的A（1- e -e -1）2- approximation算法，并且我们表明该类别的容量区域在有或没有非信号辅助的情况下相同。 最后，我们表明，在价值查询模型中，对于一般广播通道编码问题，我们无法在多项式时间内实现比ω1√m更好的近似值，其中M的大小是通道的一个输出之一。表明，实现严格的更好近似值率是NP-HARD。此外，这些算法结果是它们在对点对点通道的不信号辅助方面建立的局限性的核心。自然要询问广播通道是否存在类似的结果，并利用通道编码问题的近似算法与非信号辅助能力区域之间的链接。在这项工作中，我们在广播渠道的算法方面和非信号辅助助理区域做出了一些贡献。对于确定性广播渠道的类别，我们描述了在多项式时间内运行的A（1- e -e -1）2- approximation算法，并且我们表明该类别的容量区域在有或没有非信号辅助的情况下相同。最后，我们表明，在价值查询模型中，对于一般广播通道编码问题，我们无法在多项式时间内实现比ω1√m更好的近似值，其中M的大小是通道的一个输出之一。
最佳的各向同性，可重复使用的桁架晶格材料与接近...
软木是一种天然的无定形材料，其泊松比接近零的比率是密封玻璃瓶的无处不在。它是一种各向异性，横向各向同性，复合材料，几乎无法缩放。在这里，我们提出了一种新的各向同性和可重复使用的软木状的超材料，该类似于混合桁架材料，以显示出接近零的各向同性泊松的比例。优化是使用椭圆基函数神经网络辅助的多物镜遗传算法进行的，并与有限元仿真相结合。最佳的微结构超材料，由晶格常数为300 µm的两光片光刻制造，几乎各向同性泊松的比例在所有方向上都小于0.08。它可以恢复96。压缩测试后其原始形状的6％超过20％的应变。