XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemDom
S32E2推进域控制器（PDC）
NXP S32E2推进域控制器概念平台的证明是一个ECU中的集成解决方案。该解决方案证明了S32E2的集成能力，同时持有系统管理器，处理器在循环（PIL），安全管理器，AWS IoT，电池管理系统（BMS），通过模拟扩展（AE）模拟（AE）模拟，CAN WATEWAWAY，BOTEWAWAY，BOOT LOACHLOADER，启动量，固件（FOTA）和EL2M Applications的电动机控制。由于功能强大的ARM®Cortex® -R52核，丰富的柔性外围设备和精心设计的隔离/虚拟化，各种应用都可以很好地发挥作用而无需干扰。此解决方案为客户提供了多功能系统，外围用法和有用库中的技术细节。用户指南详细阐述了从头开始构建所有应用程序。
表面肌电图揭示了中间三角肌作为反向总肩关节置换术后功能优势的肩部肌肉
针对肩袖节关节病的患者指示了反向总肩关节置换术（RSA），这种疾病以藻毛性关节炎和肩袖袖口不足为特征。RSA假体通过将肱骨头转换为插座，将腺体转化为半球，从而违背了自然的肩关节解剖结构，从而导致内侧旋转中心和延长的肱骨[1,2]。这种设计改变了肩膀的生物力学，增加了三角肌纤维纤维的募集，并最终与肩部强度相比，与常规的总肩关节置换术相比，具有卓越的稳定性和控制性[1]。在恢复过程中，肩袖和支撑肌肉，尤其是三角肌，适应肩膀改变的生物力学，对肌肉活动，功能结果和运动范围产生重大影响[3-5]。肌肉活动或适应性可以通过肌肉测试来评估，使用小针电电极或粘附在皮肤上的表面电极进行评估。表面肌电图（SEMG）最近已被证明是一种有效且无创的工具，用于量化肩部中的个体肌肉激活，并已在临床诊断和康复环境中广泛使用[3,6-9]。
srl。编号/课程提供的域/常规 div>
1。候选人应通过至少三个主题，包括物理学，化学，数学，生物学和农业/农业间作为核心课程的资格考试（第12个标准）。2。候选人出现在与第12个标准中S（He）通过的主题中的候选人不会被视为咨询 /入学，并且会被拒绝。3。候选人必须根据申请 /注册表格中的选择，仅在考试中尝试这些受试者（至少3个受试者）。因此，他们必须非常谨慎地行使对象的选择。尝试与申请表中给出的选择不同的主题将邀请取消咨询 /入学过程的资格。4。许多承认大学都有特殊条件（例如年龄上限，特定计划的强制性主题资格，特定性别的偏好等）根据各自的大学法规进行入学。在填写CUET（ICAR-UG）的在线申请表之前，候选人有责任询问其兴趣的特殊条件。5。有关与资格/资格标准有关的更多详细信息，请参阅Cuet（ICAR-UG）的信息公告2025。
srl。编号课程/课程提供的域 div>
50％的标记23研究生B.A. L.L.B. （hons。） 一般能力测试10+2高级50％的标记23研究生B.A.L.L.B.（hons。）一般能力测试10+2高级
高级学位课程/课程提供的域/常规 div>
备注：1。UOH中的教学媒介是英语。也要求接受语言课程的学生参加某些大学级别的强制性课程和选修课。因此，英语对于所有程序都是强制性的。2。在NTA宣布CUET UG结果后，有兴趣的候选人应在门户网站www.acad.uohyd.ac.in上填写海得拉巴大学的申请表。候选人可以申请多个计划，但要尝试针对各自计划规定并履行资格标准的尝试相关的测试论文。3。对于属于SC/ST的候选人和不同的含糊之类的类别（PWBD），最低资格是“合格考试”。4。候选人可以请访问http://acad.uohyd.ac.in，以获取有关上述计划的核心和合格论文的详细信息，以及录取的绩效生成过程。5。候选人在过去四（4）年内通过了合格的考试（中间人/高中等）（即2022年或更晚年），只有资格申请。
IST1-CHMP1B相互作用的化学抑制剂会损害内体回收并诱导非童lc3脂质
摘要。本论文研究了金融风险管理中大型语言模型（LLM）和检索增强发电机（RAG）的实施和影响。通过定性搜索方法和金融机构中的迭代原型开发，本文探讨了这些技术如何改善风险管理专业人员的数据可访问性和决策过程。这些发现揭示了这些技术在金融环境中实现这些技术的潜力和挑战。尽管风险经理对技术表现出极大的热情和信任，但成功实施需要在数据归一化，语义建模和查询生成方面进行大量的手动工程工作。关键挑战包括处理模棱两可的自然语言查询并保持财务计算中的准确性。表明，尽管LLMS和RAG可以提高数据可及性，但它们的有效部署需要仔细注意特定于领域的需求和人为因素。这项研究通过洞悉实施挑战，用户接受和系统要求，为AI在金融服务中的实践应用方面的知识越来越多。这些发现对考虑类似的实施和提示未来研究的指示的金融机构具有重要意义，以提高AI辅助财务风险管理工具的可靠性和效率。
驯化植物会影响其微生物组，研究发现
概念模型说明了如何通过驯化的植物表型来利用对植物细菌群落的驯化作用在这项研究中利用的，我们发现了在驯化和细菌群落层次变化期间选择的植物特征之间统计关系的证据。基于本研究中测得的植物特征，与野生对应物相比，驯化的植物具有较低的表型多样性和相似的手段。因此，我们可以预期，驯化植物中细菌群落组成的差异比野生植物中的差异要弱。我们报告了支持这一假设的三层证据。首先，适合每个SV的广义线性模型的总体AIC表明，使用植物特征作为解释变量在统计学上比使用定性解释变量（生物状态）更好。第二，高斯副群模型证实了AIC分数的结果，除了Lunatus，实际上，野生和驯化植物之间的表型差异比P. vulgaris弱。最后，随机森林分类器提供了由驯化过程产生的微生物特征的证据，该过程与驯化事件无关。信用：当前的生物学（2024）。doi：10.1016/j.cub.2023.12.056