XiaoMi-AI文件搜索系统
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详细的集中就业通知
注意：1。将上传详细的CEN-08/2024，在线申请提交的链接将在此CEN的第21.0（a）段列出的RRB的官方网站上进行。2。CBT的日期和CBT的结果将上传到该CEN的第21.0（a）段列出的RRB的官方网站上。3。宠物的日期，文件验证，体检和empanelment的日期应不时地通过该CEN的第21.0（b）段中列出的铁路招聘单元（RRC）的网站。在线申请由RRB代表符合条件的印度国民和其他国民的RRC邀请在本CEN的第4段中提出，以在第7级CPC薪酬矩阵中的各种印度铁路部门中的第1级中的各种职位提出。在所有方面完成的申请应在线提交给所选的铁路招聘委员会，直到23.59小时为22.02.2025。
规模竞争 底特律-安娜堡创新走廊案例
硅谷走廊还可引领创建一个新的、更积极的高科技驱动型经济发展模式。硅谷的高科技发展模式优先考虑新兴产业，而非现有产业，在受过高等教育的知识型员工和其他所有人之间划出深深的经济鸿沟。由于在汽车设计和制造方面的优势，硅谷走廊有机会改造现有产业，为更大比例的劳动力提供经济机会。今天的汽车本质上是装在轮子上的计算机。没有其他地区比这里更适合将重塑移动性的技术——人工智能、软件、机器人、绿色能源和智能基础设施——与传统和先进制造业的技术结合起来。这些技术也可以用于城市建设，以深化指导底特律复兴的更具包容性的经济发展模式。
使用图像处理的假货币检测
假冒货币是全球经济体面临的重大问题，造成了财务损失并破坏了对金融系统的信任。随着印刷和成像技术方面的快速进步，造福者能够以很高的精度复制货币。要应对这一日益严重的挑战，可靠和高效的检测假货币的方法至关重要。图像处理是计算机视觉的子集，为假冒货币检测提供了有希望的解决方案。它涉及分析和处理货币的数字图像，以识别将真实笔记与伪造符号区分开的模式，纹理和其他不同特征。通过利用现代图像处理技术，例如边缘检测，特征提取和模式识别，假冒检测系统可以实现高精度和效率。该项目着重于开发使用图像处理技术来识别假货币的系统。系统捕获货币笔记的图像并处理它们以提取关键特征，例如水印，微印，颜色模式和全息图。然后将这些特征与预定义的真实性验证标准进行比较。
BES Lite电池安全电解质检测器
霍尼韦尔保证其制造商品在适用的保修期内没有有缺陷的材料和有缺陷的工艺。除非霍尼韦尔以书面形式同意霍尼韦尔标准产品保修，否则适用；请参阅您的订单确认或咨询您当地的销售办公室以获取特定的保修详细信息。如果在承保期间将有保证的商品返回到霍尼韦尔，霍尼韦尔将根据其选择维修或更换，而无需收取霍尼韦尔自行决定有缺陷的那些物品。上述内容是买方的唯一补救措施，代替了所有明示或暗示的所有其他担保，包括适合性和适合特定目的的保证。在任何情况下，霍尼韦尔都不应对结果，特殊或间接损害赔偿责任。
使用图形神经网络在Web应用程序中检测漏洞检测的方法
由于开源软件包漏洞而引起的软件系统的复杂性日益增长，使软件漏洞检测成为关键的优先级。传统的脆弱性检测方法，包括静态，动态和混合方法，通常在高阳性速率和有限的效率方面挣扎。最近，基于图的神经网络（GNN）和变形金刚模型通过表示代码作为捕获语法和语义的图表来提高漏洞检测准确性。本文介绍了一个混合框架，结合了门控图神经网络（GGNN）和变压器编码器以利用多个图表表示：抽象语法树（AST），数据流程图（DFG），控制流程图（CFG）（CFG）和代码属性图（CPG）。GGNN提取图级特征，而变压器在图形编码数据中增强了顺序上下文理解。该模型使用这些功能来检测功能级代码段中的漏洞。评估我们在OWASP WebGoat数据集上的框架的评估证明了在五种主要漏洞类型中不同图形表示的有效性：命令注入，弱加密，路径遍历，SQL注入和跨站点脚本。实验结果表明，GGNN+CpG配置始终产生高度弱点的较高回忆，而GGNN+CFG在检测基于控制的基于控制的漏洞（例如命令注射）方面表现出色。这些发现突出了混合GNN-Transformer框架在增强网络安全应用程序的代码漏洞检测方面的潜力。GGNN和变压器模型的集成导致在所有漏洞类型中的准确性，精度，回忆和F1得分方面显着增强，每个图表表示对代码结构和脆弱性模式都有独特的见解。
在农业环境中实现颜色功能的有效对象检测
在各种计算机视觉应用中，例如监视系统，自动驾驶汽车和环境监测，对象检测是非常重要的组件。为了进行有效的分析并做出正确的决策，至关重要的是，具有在田园环境中既准确又有效的对象识别方法，这些方法的特征是动物的存在和其他事物。这项研究的目的是通过利用颜色特征极限学习机（参见ELM）提出一种独特的方法来快速识别田园景观中的物体。为了在保持计算效率的同时达到较高的对象检测性能，CF-ELM将颜色特性与ELM算法相结合。如实验结果所证明的那样，所提出的方法在田园环境中检测对象是成功且有效的。
基于AI的实时欺诈检测的系统
全球经济中对数字支付网关的日益依赖大大提高了金融交易的便利性和效率。但是，这种广泛的采用也使支付系统成为复杂欺诈计划的主要目标，包括网络钓鱼，身份盗窃，卡克隆和有组织的欺诈网络。传统的欺诈检测方法，例如基于规则的系统和交易后评论，不足以解决现代欺诈策略的复杂性和实时性质。这些遗产系统通常会导致响应延迟，高阳性速率以及无法适应不断发展的欺诈模式，使付款网关容易受到财务和声誉损害的影响。
vildagliptin改善了
目标：过度活跃的膀胱（OAB）是一种与与局部组织炎症相关的过度活动相关的常见泌尿科障碍，导致膀胱超敏反应。本研究的目的是在一种抗糖尿病药物（CP）诱导的OAB的小鼠模型中研究一种具有抗炎作用的抗糖尿病药物的治疗潜力。材料和方法：为了诱导OAB的动物模型，雌性BALB/C小鼠每两天注射CP（80 mg/kg），持续7天。然后，连续7天，用盐水（OAB模型），VIL（10或50 mg/kg/day）或溶脂素（10 mg/kg/day）口服小鼠。在实验的第17天，使用孤立的小鼠肌肉肌肉进行器官舱实验，以评估组织收缩力。在另一组小鼠中，通过埃文斯蓝色渗出评估膀胱炎症。结果和讨论：Carbachol诱导的OAB小鼠的迫切条带的收缩显着增加，这是通过50 mg/kg或溶脂素的VIL治疗反转的。此外，VIL处理（50 mg/kg）减少了相对膀胱重量，Evans蓝色染料渗入在注入CP的小鼠的膀胱中，表明VIL对CP诱导的膀胱炎症的抑制作用。我们的结果表明，VIL通过部分抑制膀胱炎症来改善CP诱导的OAB的小鼠模型中的偏压过度活动。关键字：膀胱炎症，逼尿肌，埃文斯蓝色，过度活跃的膀胱，溶脂素，vildagliptin
细节中的魔鬼：《女巫之锤》及其与梅斯地区巫术信仰的关系以及相应的审判
当然，确实存在真正恐慌的例子，即对所谓的巫术威胁的全面偏执的社会反应。...让我们寻找恐慌的真正证据。在这里，我们可能需要再次看看散布丑闻的小册子和大报、流行歌曲和煽动性木刻画。不要将它们视为简单报道的例子，将它们视为旨在煽动地区恐慌并增加销量的耸人听闻的文学作品可能会更有利可图。...我们可以从此类关于突出的社会恐惧蔓延的研究中学到很多东西。3