XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System连续监视
补充表S1
人工智能（AI）在包括诊断成像在内的各个医学领域显示了变革潜力。AI驱动技术的最新进展已为改善现代二聚体实践开辟了新的途径。AI算法增强了图像质量，自动化测量，并有助于心血管疾病的影响。这些技术减少了手动错误，提高一致性并匹配经验丰富的超声心动图学家的诊断性能。tele-charcartiography的AI提供了重大的好处，尤其是在日本的农村和偏远地区，医疗保健提供者的短缺和地理隔离阻碍了对先进的医疗服务的访问。AI可增强可访问性，提供实时远程分析，支持连续监视并提高远程交付的Car-Diac Care的质量和效率。但是，应对与数据安全性，透明度，临床工作中的集成以及道德考虑有关的挑战对于成功实施超声心动图中的AI至关重要。在克服这些挑战时，AI将能够彻底改变超声心动图，并确保将来所有患者及时有效地心脏保健。
营地1型糖尿病：基本手册
在没有1型糖尿病的人中，胰腺总是根据血糖浓度调节胰岛素的递送，该胰岛素通常保持在70-180 mg/dl范围内。但是，在患有1型糖尿病的人中，如果这是他们选择的技术，则个人对个人进行多少胰岛素的决定是由自动胰岛素输送系统（泵和传感器）的潜在帮助做出的。无论输送系统如何，都必须由糖尿病的人执行最终的决策和注意。如果每天进行多次注射胰岛素，则所有决策都是与糖尿病医疗团队一起做出的，每天，糖尿病患者进行调整。在胰岛素泵输送的情况下，相同的是正确的。目前的差异是，如果个人同时戴上胰岛素输送装置（胰岛素泵）和连续监视血糖水平的传感器，则某些系统可以通过一分钟的一分钟进行调整，以调整胰岛素的递送。这项技术改善了血糖管理，只有个人佩戴设备所需的碳水化合物剂量。也就是说，设备仍然需要最佳工作，并且个人仍然需要做出决定 - 少得多。也就是说，设备仍然需要最佳工作，并且个人仍然需要做出决定 - 少得多。
使用生物力学和生理学开发战斗机数字双胞胎的技术
数字双胞胎已成为工程系统连续监视和故障检测的宝贵工具。但是，人类数字双胞胎（HDT）的采用落后于其他类型的数字双胞胎，这在很大程度上是由于缺乏可用的工具来准确的人类数字模型。计算生物学领域具有人类解剖学，生物力学和生理学数字模型的发达生态系统，可以利用HDT系统的创建。这项工作的目的是评估现有的计算工具，以评估其在HDT系统中掺入的可行性。已经开发了一种概念证明的HDT系统，该系统结合了医学成像，模拟生物力学和生理学，可扩展的传感器集成框架以及可视化和任务计划的交互式软件应用程序的内部解剖结构。已经开发了针对物理驱动的生物力学模拟的新技术，并且在模拟的生物力学和生理学之间建立了联系，以提供人体的整体代表。尽管仍然存在技术障碍，但这种HDTS的方法显示出持续监测和伤害检测，降低风险和个性化任务计划的希望。
使用计算机视觉和物联网
摘要。解决姿势不良的广泛问题及其具有很大的健康影响时，我们的创新解决方案采用了先进的跨学科方法和物联网技术来实时不良姿势检测。通过将智能传感器和可穿戴设备集成在战略上，以连续监视身体定位，我们的系统超越了传统方法。收集的姿势数据通过处理单元进行了分析，并结合了从生物力学和人类计算机相互作用等领域吸引见解的高级算法。这种整体方法不仅可以通过视觉提示或通知来确定姿势不良的实例，而且还可以立即向用户提供反馈，从而促进自我意识并鼓励姿势校正。我们解决方案的多功能性和可扩展性使其适用于各种环境，包括办公室，医疗保健和教育。本文深入研究了我们基于物联网的系统的设计，实施和挑战，强调了它的潜力减轻与长期良好姿势相关的健康风险。通过接受先进的跨学科方法，我们为与姿势相关的复杂性有了更全面的了解，通过促进更好的姿势习惯为未来的公共卫生发展铺平了道路。
AI驱动的物联网：改造口腔植入学中的诊断和治疗计划
好处•增强的诊断：AI算法可以分析CBCT扫描，口内图像和患者记录的复杂数据集，以提供对骨质质量，解剖结构和潜在并发症的更准确评估。•改进的治疗计划：AI驱动的工具可以根据个人的需求来帮助虚拟植入物放置，手术指南设计和个性化治疗计划。•连续监视：IoT [2]设备，例如智能植入物和可穿戴传感器，可以实时监视植入物稳定性，康复进度和特定于患者的因素，并在需要时及时进行干预。•预测性维护：AI算法可以分析物联网设备的数据，以预测潜在的植入物故障或并发症，从而积极地维护和预防性护理。•个性化治疗方法：AI和IoT促进了针对每个患者独特的解剖学，临床状况和生活方式量身定制的个性化治疗计划。•改善患者的预后：通过增强诊断，治疗计划和监测，AI和IoT可以提高植入物的成功率，减少并发症和更好的患者满意度。
使用
电子邮件：paredes.g@aluno.ifsp.edu.br摘要钻探浪费的适当管理，尤其是页岩振动器的残留固体中的流体含量，仍然是石油和天然气运营中的一项关键挑战。 依靠实验室分析的传统方法引入了重大延迟，从而阻碍了实时过程优化。 本研究提出了一个基于人工神经网络（ANN）的虚拟传感器，以实时预测振动筛选残留固体中的流体含量。 在不同的操作参数下，从工业页岩振动器系统中收集了实验数据，包括运动速度，进料流量和屏幕倾斜度。 使用TensorFlow开发了多层感知器模型，该模型具有输入归一化，辍学正则化和随机梯度下降的优化训练。 ANN体系结构达到的平均绝对误差为0.03，损失为0.002，证明了强大的收敛而不拟合。 通过t检验进行的统计验证证实，预测值和实验值之间没有显着差异（测试数据的p值为0.67，整个数据集为0.85）。 模型在稳定的操作条件下的准确性可以连续监视而无需其他硬件，从而解决了行业对延迟实验室的依赖电子邮件：paredes.g@aluno.ifsp.edu.br摘要钻探浪费的适当管理，尤其是页岩振动器的残留固体中的流体含量，仍然是石油和天然气运营中的一项关键挑战。依靠实验室分析的传统方法引入了重大延迟，从而阻碍了实时过程优化。本研究提出了一个基于人工神经网络（ANN）的虚拟传感器，以实时预测振动筛选残留固体中的流体含量。在不同的操作参数下，从工业页岩振动器系统中收集了实验数据，包括运动速度，进料流量和屏幕倾斜度。使用TensorFlow开发了多层感知器模型，该模型具有输入归一化，辍学正则化和随机梯度下降的优化训练。ANN体系结构达到的平均绝对误差为0.03，损失为0.002，证明了强大的收敛而不拟合。通过t检验进行的统计验证证实，预测值和实验值之间没有显着差异（测试数据的p值为0.67，整个数据集为0.85）。模型在稳定的操作条件下的准确性可以连续监视而无需其他硬件，从而解决了行业对延迟实验室的依赖
leolabs-azores-azores-space-radar-commission-
2023年6月7日，加利福尼亚州的门洛公园 - 列拉布斯（Leolabs）是领先的太空领域意识（SDA）服务和低地球轨道（LEO）映射的商业商业提供商，今天宣布对Leolabs Azores太空雷达进行调试。葡萄牙位于亚速尔群岛的圣玛丽亚岛的这个雷达场地，在欧洲增加了关键覆盖范围，并支持区域和国家对太空安全，安全和可持续性的承诺。Azores站点是勒拉布斯（Leolabs）全局段阵列雷达全局网络的最新成员，可连续监视空间对象和空间中事件的表征。雷达站点扩大了勒拉布（Leolabs）的能力，可以追踪狮子座（Leo）的物体，这是由于其在Atlanlc中的战略性利润，在欧洲和非洲的经度覆盖范围内缩小了crilcal间隙，并增加了Observalons的频率。eSlmated 96％的分类操作卫星和太空碎片通过了雷达的视野。本网站补充了其他Leolabs雷达网站，以进行更多的4个更新和对CRI4CAL事件的准确见解，包括碰撞，分手，操纵和发射。
战略计划：对IRS转型工作的监督
美国国税局于2023年5月16日向财政部长交付了所需的报告，随后导致了一项试点计划的制定。直接文件飞行员旨在支持有限的税收情况，并测试技术，客户支持，州集成，欺诈检测和整体纳税人经验。美国国税局开发了一种分阶段的方法，用于在2024年的备案季节实施直接文件飞行员，该档案是与IRS雇员一起进行的，他们自愿使用直接文件进行纳税申报表。税务管理局（TIGTA）对飞行员计划A期A期A期审查的审查发现，IRS发现了两个机会更新资格检查员以阐明资格要求并有可能减少纳税人的困惑和负担。完成A期A阶段的推出后，IRS继续进行了试点计划的C阶段，但没有达到其两个公司标准。具体来说，所有直接文件内容均在西班牙语中可用，并且有可能影响纳税申报表准确性的已知问题。Tigta还发现，需要安全性和测试改进，因为直接文件飞行员团队没有适当地完成其所需的两个工件，并且没有完成直接文件飞行员所居住的云平台所需的连续监视安全评估。
使用AI
哥印拜陀，泰米尔纳德邦，印度摘要大火是目前世界上最大的挑战之一，这是由于地球目前正在遭受的全球变暖。我们都知道什么是火，以及它们能够造成巨大损害的原因，无论是人类，动物还是其他形式的生命。由于全球变暖的增加，大火越来越多地在世界各地传播，必须使用现代技术开发一种智能系统，该系统早日检测到火灾。因此，我们使用了一种人工智能技术，即机器学习，这是现在流行的方法之一。专业人员已经进行了大量的研究，实验和编码软件来使用机器学习来检测火灾。图像处理是一种处理，其中输入图像通过应用于其应用的某些技术转换为另一个图像作为输出。在此概念中，我们将使用USB或系统摄像机和应用程序创建一个火灾检测设备，并应用物联网和图像处理的概念以获取实时火灾检测结果。当设备打开时，它会连续监视摄像机前面的区域。这是通过使用HAAR级联分类器算法完成的。一旦检测到该系统，就可以将任何一个灭火器连接起来，以使它们独立工作，否则它可以通过GSM设置警报或将通知发送给用户移动设备。后处理的可能性是无限的。关键字：火灾检测，火灾警报系统，火灾检测系统，机器学习
自动房间灯控制器双向访客...
UG学生，ECE系1,2,3,4 ECE系副教授5 Balaji技术与科学研究所，Warangal，Telegana，印度电视摘要：该项目的目的是建立一个基于控制者的模型，以计数访问特定房间的人数，并相应地照亮房间。在这里我们可以使用传感器，并且可以知道现在的人数。在当今世界，需要自动电器。随着生活水平的提高，开发电路的紧迫感可以减轻生活的复杂性。同样，如果所有人都想知道房间肥皂中没有拥塞的人数，则该电路被证明是有帮助的。此项目“使用微控制器的自动房间灯控制器具有访客计数器”是一个可靠的电路，它非常准确地接管了房间中人员/访客的任务。当有人进入房间时，将打开和任何人。房间中的灯只会关闭，直到房间里的所有人出去为止。房间内部的人数总数也显示在七个段显示器上。微控制器执行上述作业。它从传感器接收信号，并且该信号在存储在ROM中的软件的控制下运行。微控制器AT89S52连续监视红外接收器，当通过IR射线落在接收器上的任何物体被阻塞时，微控制器会感觉到这种阻塞。关键字：微控制器AT89S52，IR传感器，LCD，计数器