XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemGN
U-Blox GNSS产品概述
C Crystal-based receiver F Time & frequency reference receiver, VCTCXO-based G, Q TCXO-based receiver H Accompanying module for heading information J, M Crystal-based receiver and low backup battery current K Automotive dead reckoning (ADR) with RTK for lane-accurate positioning L Automotive dead reckoning (ADR) with 3D inertial sensors N TCXO-based receiver, upgradability （Flash）P高精确GNSS接收器R高精度GNSS接收器具有集成IMU传感器s，w tcxo的接收器，带有天线主管或/和锯过滤器t时间同步接收器，基于tcxo的u u-noded dead dead reckoning（udr）与3D惯性传感器v adr and udr fess 3d dd dd dd dd/divrial d/div
城市地区的动态交通信号系统yolo vs
电子邮件：murugeshankalai2610@gmail.com摘要高效的交通管理对于确保在高流量城市地区安全安全旅行至关重要。延误是由人口稠密的地区的拥塞造成的，其流动性高和商业人口会直接或间接影响公众的日常生活。该项目着重于实施动态信号控制系统，该系统利用AI驱动的技术根据实时交通密度调整流量信号正时。使用基于YOLO的对象检测和MOG2移动对象检测算法，该系统从CCTV摄像机处理视频供稿来计算车辆密度并动态优化信号流动。通过计算信号处的密度，可以在优化的时间使用时清除拥塞。该系统减轻延误，尤其是在高峰时段，可确保不需要手动干预的情况下更顺畅的城市运输。关键字：动态流量信号控制，对象检测算法 - Yolo（您只看一次），Mog2（高斯的混合物）
人凋亡中的硅药物设计...
称为肺癌的恶性疾病的特征是肺组织或细胞中未经检查的生长。这种异常生长发展为一种称为癌的肿瘤。如果它是不适当或不快速治疗的，它可能会转移到身体的其他区域。在多细胞生物中，凋亡是一个程序性细胞死亡的过程，其中细胞经过一系列生化事件，这些事件促进细胞发育，消除不良细胞，保留组织完整性并停止癌症的传播。这是单元进行受控自杀的方法。细胞收缩，发展出泡沫，并在凋亡过程中分解其DNA。凋亡细胞突变会导致组织损伤，肿瘤生长，未检查的细胞分裂和神经退行性疾病。引起凋亡。凋亡细胞中的突变会导致不受控制的细胞增殖，肿瘤发育，组织损伤和神经退行性疾病。凋亡诱导因子（AIF）是与caspase依赖性和caspase独立凋亡途径有关的线粒体蛋白。AIF最初被描述为细胞死亡介质，并在肺癌中起重要作用。包含蛋白4或CHCHD4的结构域的卷曲螺旋螺旋参与氧化应激调节和线粒体健康维持。chchd4通过与线粒体内膜中的蛋白质相互作用，在细胞对损伤的反应中起作用。chchd4可能会对肺癌细胞的存活产生影响，特别是在存在癌细胞典型的氧化应激的情况下。计算机辅助药物设计（CADD），也称为硅药物设计中，是一种计算方法，它使用生物信息学工具来查找类似于药物的分子。借助这些工具分析并预测了可能的候选药物的生物学和物理化学特征。因为它提供了用于分析大量生物学数据，预测药品目标相互作用，建模蛋白质结构和模拟分子相互作用的工具和技术，因此生物信息学对于内核药物设计至关重要。这项研究可以为癌症中针对线粒体功能和细胞死亡途径的更有效的疗法铺平道路，从而弥合理论研究和在药物发现中实际应用之间的差距，以改善患者的预后。
认知科学的研究生课程
1。Trento大学（以下称为Unitrento）和Trieste的国际高级研究学院（以下名为SISSA）提供了一个名为“认知科学研究生课程”（以下称为“计划”）的联合教育计划。2。为期两年的课程提供给在Unitrento认知科学硕士课程的第一年的学生。承认学生在Rovereto的思维/脑科学中心（CIMEC）完成了他们的第一年，然后在第二年搬到Sissa的Trieste。他们获得了经济利益，如本电话第6条所示。3。完成Sissa-Unitrento联合计划的大学学分总数（CFU）为132。成功满足该计划的要求的学生获得了认知科学的官方劳雷亚学位 - Scienze认知（Classe LM -55 Scienze认知）来自SISSA的认知科学和认知科学的Magister（Magister）。该计划由计划委员会管理，其中包括两个机构的成员。
CloudVision Agni DataSheet
概述Arista一直处于云网络革命的最前沿，利用了基于云原理，基于开放标准的设计以及本地可编程性来提供一致，可靠的软件解决方案的软件驱动方法。Arista Guardian用于网络身份（CloudVision Agni）对其他产品采用了类似的架构方法，以提供用于管理网络身份的状态解决方案。CloudVision Agni包含现代设计原理，云本机微服务架构以及机器学习/人工智能（ML/AI）技术，以显着简化管理任务并减少复杂性。具有全面的功能，以满足现代网络的要求，包括对扩展，操作简单，稳定性和零信任安全性的支持。
在浏览会话级别设计的议程...
Title: 7 principles for Title: Amazon Nova: Title: Accelerate multi-step Title: Building a modern Title: Train gen Al models Title: Unlock the power effective and cost- Understanding models SDLC tasks with Amazon Q data strategy for designing on Amazon SageMaker Al of your data with efficient generative Al Speakers: Firat Elbey Developer agents gen Al workloads on AWS for scale and performance Amazon S3 Metadata Session 2 apps演讲者：Manikandan演讲者：Neel Mitra＆Speaker：Rekha演讲者：Hiren 10:10 AM PT发言人：Mark Relph Srinivasan和Doug Clauson Sashi sashi varanasi varanasi seshadrinathan chandiramani
识别和将怀孕的计划成员识别和转介给当地卫生部门的指南
量身定制的计划符合条件的成员通常被认为是高风险的，因为成员的健康需求更为复杂，需要长期的康复和护理，无论是在治疗设施还是在家中。量身定制的计划应利用所有可用数据来识别有不良出生结果的风险的成员。至少使用索赔数据，需要筛查，全面评估和妊娠风险筛查（PRS）形式以识别高危妊娠。其他数据来源可能包括内部风险分层数据，患者病历，患者访谈，ADT数据和/或提供者推荐。
遗传学（GN）
GN 428生物学中的机器学习简介（3个学时）基因组学的新技术彻底改变了生物学，但是产生了大量数据，这些数据在从噪声中提取信号时提出了挑战。本课程将为学生提供操纵和整合不同类型的生物数据集的基本技能，并使用从基本到最新状态的数据分析工具来学习如何挖掘它们。机器学习方法提供了一个框架来分析大量的生物学信息并提取有意义的信号。在学期结束时，学生将接触过各种现代机器学习工具进行分类和预测。我们将重点介绍DNA数据（具有数百万种变体），表达数据（> 20,000个基因）和微生物组数据（数千个特征），并结合各种疾病/实验测量结果。该课程将使用可视化涵盖加载和探索数据集的基础知识，然后是基本的机器学习基本方法，包括分类和回归算法。
威斯康星州竞选财务报告...
注意：威斯康星州统计局 11.0204、11.0304、11.0404、11.0504、11.0604、11.0804、11.0904 要求提供此表格中的信息。未能提供这些信息可能会受到威斯康星州统计局 11.1400、11.1401 的处罚。