XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemEENA
greenart项目
The training organized by the European project GREENART and by the musée du quai Branly – Jacques Chirac aims to explore the consortium activities, to spread knowledge generated during the development of the project within academic, professional, potential users and industrial domains in addition to upskill key stakeholders and staff on the use of the novel materials/tools/ solutions applied to the conservation of cultural heritage.
关于AI，Greenaway和Envy
假定电影中人工智能的表现通常是科学的小说电影。人工智能概念化用于具有针对有限人工智能的各种和可开发的人工智能功能的人工智能/机器。本视频是文章的重点，人工智能技术是否以电影智能的名义起作用。这个概念是否可以描述为使用电影语言元素的智能？Peter Greenaway被作为此主题的指南。因为Greenaway将电影视为设计设计的手段而不是讲故事。如何代表电影智能使用人工智能技术，在本视频文章研究中，采用了Greenaway结构的电影语言的要素已通过人工智能技术重建/转化。人工智能计划如何定义Greenaway？在准备视频小说时，我在Greenaway中看到什么？当我开始通过人工智能程序从其风格中收购的材料时，如何创建Greenaway？如何根据这些问题来使用电影智能，而人工智能技术的可能性可能会影响制作电影和在电影院的思考过程。
BREMBO BEYOND GREENANCE 套件：现已发售......
贝加莫（意大利），2024 年 9 月 10 日——高性能制动系统开发和生产的领先公司 Brembo 宣布将 Brembo Beyond Greenance 套件扩展到轿车。这款环保型制动解决方案的名称源于“GREEN（绿色）”和“PERFORMANCE（性能）”两个词的合并。Brembo Beyond Greenance 套件提供符合欧 7 标准的制动解决方案，可显着减少 PM10 和 PM2.5 排放量（减少 80%），同时节省车辆总体拥有成本，而不会以任何方式影响性能。这种先进的解决方案可确保延长行驶里程，并显着改善车辆的总体拥有成本，平均可降低 15%。这可在车辆的整个使用寿命内节省相关成本，这对于轻型商用车/车队以及现在的轿车的长途专业驾驶员来说是首要任务。 Greenance 套件包括一系列联合开发的新型创新合金盘和新设计的刹车片，极大地丰富了 Brembo 的售后产品线。得益于 Brembo 无与伦比的技术知识和在制动技术方面的持续研发，Greenance 套件提供了不折不扣的性能，并具有更多可持续的功能。这些产品已经通过了 ECE-R90 认证测试，以及公司技术人员进行的最严苛的基准道路测试，符合 Brembo 最严格的要求。Greenance 套件是全新 Brembo Beyond 产品线的一部分，该产品线是公司量身定制的解决方案线，旨在为所有新型移动车辆提供创新和可持续的替换零件。关于 Brembo Brembo 在为顶级汽车、摩托车和商用车制造商设计和生产高性能制动系统和部件方面处于世界领先地位。Brembo 成立于 1961 年，总部位于意大利，在为原始设备制造商和售后市场提供创新解决方案方面享有盛誉。 Brembo 还参加了世界上最具挑战性的赛车锦标赛，并赢得了 600 多个冠军。在“将能量转化为灵感”的战略愿景的指导下，Brembo 的目标是通过尖端、数字化和可持续的解决方案帮助塑造未来的移动出行方式。Brembo 在 15 个国家/地区拥有 15,600 多名员工，32 个生产和业务基地，9 个研发中心，2023 年营业额为 38.49 亿欧元，是所有追求最佳驾驶体验的人值得信赖的解决方案提供商。详情请咨询：Monica Michelini – Brembo NV 产品媒体关系电话 +39 035 6052173 电子邮件：monica.michelini@brembo.com
基于迁移学习的深度 CNN 范式设计用于脑肿瘤分类 NEHA BHARDWAJ、MEENAKSHI SOOD、SS GILL
摘要：脑瘤是一种致命疾病，导致全球死亡。现有的用于检测脑瘤的神经影像学方法是侵入性的，并且存在观察者偏见。使用复杂人工智能技术的自动 CAD 框架减少了人为干预，可以有效处理大量数据。使用机器学习技术的自动 CAD 框架需要使用耗时且容易出错的手动特征提取程序。深度学习技术涉及自动特征提取；因此，可以快速获得可观的分类结果。然而，从头开始训练 DL 模型需要投入大量的时间、金钱和大量数据集，这在医学领域很难实现。因此，权衡是利用 VGG16、VGG19、AlexNet 等经过充分学习的模型来设计一种用于脑瘤分类的新框架。本文旨在通过迁移学习对预训练的 VGG16 架构进行微调，以开发基于 CNN 的深度学习框架，用于脑瘤检测。采用迁移学习技术的设计框架可以在更短的时间内以更少的数据获得更好的结果。使用迁移学习对脑 MRI 图像进行脑肿瘤二元分类，准确率达到 97%。训练和验证准确率分别为 100% 和 97%，共 30 个时期。分类损失低至 0.0059%，运行时间为 32ms/步，远低于现有模型。关键词：- 卷积神经网络、深度学习、计算机辅助诊断、分类、超参数调整、磁共振成像。
Patel Zeenal ketankumar 508不同类型...
疾病和感染的传播，防止分解和变质，并防止不必要的微生物污染。微生物通过物理剂和化学剂控制。物理剂包括这样的控制方法，例如高温或低温，干燥，渗透压，辐射和过滤。•化学剂的控制是指使用消毒剂，
凯尔·E·基南指挥军士长
基南的任务和职位包括：德国施韦因富特 1-18 印第安纳波利斯第 2 旅第 1 步兵团总部和总部连 (HHC) 侦察员至小队领导；纽约州德拉姆堡 1-89 骑兵第 2 旅第 10 MTN 师 (LI) 查理小队侦察组士官；佐治亚州摩尔堡 2-54 印第安纳波利斯连队教练士官和高级教练士官；纽约州德拉姆堡 3-71 骑兵第 3 旅第 10 MTN 师 (LI) 布拉沃小队排长；纽约州德拉姆堡 3-71 骑兵第 3 旅第 10 MTN 师 (LI) 总部和总部小队 S-3 行动士官和 SFAAT 士官战术空军士官和旅高级士官长，旅战术部，美国军事学院，西点，纽约；部队一等军士，阿帕奇部队，3-61 CAV 第 2 旅第 4 步兵师，科罗拉多州卡森堡；旅一等军士，担任部队一等军士，第 2 旅第 4 步兵师，科罗拉多州卡森堡；助理组长/中队作战军士长，第 3 中队第 2 安全部队旅，北卡罗来纳州自由堡；中队指挥军士长，1-89 CAV 第 10 MTN 师第 2 旅，纽约州德拉姆堡：以及旅指挥军士长，第 3 旅美国陆军学员司令部，伊利诺伊州大湖区。
eena tpsp项目
国家。这将使TPSP更容易找到与每个国家 /地区的PSAP连接所需的信息，并更好地了解与PSAP相连的过程和要求。•需要标准化的接口，以在TPSP和PSAP之间进行数据传输。这将允许更高效的紧急信息通信。•使用语言指标对TPSP的使用是有益的。TPSP接管者还应该能够与PSAP首选本地语言中的PSAP进行通信。•TPSP应该将紧急事件预先合格期间获得的所有信息移交给PSAP以电子方式移交给PSAP。这对于避免重复努力并确保PSAP具有所有必要的信息来应对紧急事件很重要。•应尽一切努力确保自动传达位置信息。手动交流位置坐标会带来高的人为错误的风险。•任何PSAP-TPSP协议都应指定与呼叫记录，隐私，数据保护和数据保留有关的PSAP管辖权中的所有法律/要求。•下一代112（NG112）是下一代紧急呼叫基础架构，它将允许语音，视频，消息传递和ecalls在IMS上传输。这将使TPSP通过提供标准化的接口和流程将紧急通信和上下文数据路由到最合适的PSAP来使TPSP与PSAP集成在一起。
提议准备Neenah Downtown Master Plan
RDG计划与设计与邻里规划师联合，很高兴提交此建议，以准备尼纳市市区总体规划。我们设计了一个范围和流程，利用了我们过去在该地区工作的经验，包括南方商业街走廊计划。我们认为，我们的方法可以补充我们在奥马哈，得梅因，俄克拉荷马城，堪萨斯城和圣路易斯的一些屡获殊荣的计划。的结果将帮助城市及其人民定义其未来的统一愿景，利用其特殊素质并解决战略问题。这些功能将使该计划成为动态而灵活的工具，可指导该地区的未来计划。在您审查我们的建议时，请考虑以下亮点，这些亮点具有独特的价值：