XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemGenerator
使用Python
摘要 - 对通用AI和物联网的时代进行了攻击，在这些时代，高频带宽度，连接性，服务器，存储和决策起着重要作用。因此，速度和安全是一个明显的需求。作为伪随机数（PRNG）也是一个基本需求。为此目的，并考虑了Java和Python等编程语言的最新研究结果。我们选择了线性一致发电机（LCG）算法，该算法是流行的PRNG之一。我们考虑了LCG的三种简单播种方法，即系统特定时间作为种子，手动播种和系统生成的种子谷（对象ID和哈希值）。我们的实验首先使用3种播种方法测试了伪随机生成，后来进行了渐近性能分析，以使用Java和Python语言观察PRN的产生速度。发现的结果对研究和工具开发人员非常有趣且有用。
估计巴格达市内电气柴油发电机的碳足迹
研究目标是猜测民用柴油发电机（EDG）在二氧化碳中产生的碳足迹值。这项研究评估了2023年巴格达电气柴油发电机的碳足迹。在这项工作中，碳足迹是指所有EDG产生的总CO 2。总碳足迹（生成的CO 2）为3454235.9吨/年。Al-Rusafa侧的EDG数量比Al-Karkh侧更大。结果，与Al-Karkh相比，Al-Rusafa产生了更多的电力和CO 2，可产生2,980.95 gwh/年，并发射2,086,665.8吨/年的Co 2，而Al-Karkh则产生1,953.67 GWH/年，并且EM摄入1,367,570.1 TONS/em em year Year Year Year Year Year Year Year Year Year; Co 2。这是由于与al-karkh一侧相比，al-Rusafa方面的人口较大。第一个Al-Sadr City和第二Al-Sadr城市部门的碳足迹最高（有效的CO 2产生）值，分别为12460.19吨/年KM 2和13214.79吨/年2月2日。Al-Dora中有效的碳足迹的最低值为4011.236吨/年KM 2。
使用CNN和LSTM
抽象提供的脚本使用图像数据集实现了图像字幕模型。该体系结构结合了用于图像特征提取的RESNET50卷积神经网络（CNN）和用于处理单词序列的长期短期内存网络（LSTM）。阅读和清洁字幕后，脚本预处理数据，使用Resnet50提取图像功能，并准备培训和测试数据集。该模型旨在预测给定图像的字幕，并结合了手套中的单词嵌入。脚本还涉及创建单词到索引和索引到字映射，定义模型体系结构，并使用用于数据加载的生成器训练模型。训练利用图像特征和单词序列的组合，并使用测试图像上的BLEU分数评估模型。总体方法反映了图像字幕的深度学习范式，利用视觉和语言信息来产生描述性字幕。RESNET50 CNN充当强大的功能提取器，LSTM捕获了语言的顺序依赖性，从而产生了全面的图像字幕模型。
Intuit Mailchimp 宣布推出电子邮件内容生成器，这是一款用于电子邮件营销的生成式 AI 工具
发送日期和发送时间优化 - 发送日期优化会获取活动的日期范围（在 Campaign Manager 内），并根据行业基准推荐在该范围内发送电子邮件的最佳日期。通过发送时间优化，Mailchimp 会将电子邮件的发送时间调整为预计的发送电子邮件活动的最佳时间。内容优化器 - 当您向受众发送电子邮件活动时，Mailchimp 可以帮助营销人员决定如何创建和设计他们的营销内容。Mailchimp 的内容优化器根据行业最佳实践提供额外的指导和分析，包括可读性和可浏览性、号召性用语、图像、语气以及链接格式、合并标签、拼写和语法错误。创意助理 - 创意助理会导入营销人员的品牌资产并将其存放在品牌套件中，使他们能够使用品牌颜色、字体、徽标和图像通过自动生成的设计填充营销内容。Mailchimp 使用设计最佳实践和 AI 来确保多渠道活动既美观又一致，同时还允许用户轻松编辑、调整大小和发布。购买可能性和客户生命周期价值 - 对于已将其电子商务商店和/或 QuickBooks Online 帐户与 Mailchimp 平台集成的客户，Mailchimp 使用电子商务数据（如个人购买历史和模式）帮助营销人员估计其客户的生命周期价值和再次购买的可能性。客户旅程构建器下一步行动建议 - 客户旅程构建器的下一步行动建议可帮助营销人员分析类似用户的行为，以推荐要添加到客户旅程的步骤。使用 GPT 生成主题行、标题、子标题和预览文本 - 这些文本生成工具完善了电子邮件文本生成产品套件，使 Mailchimp 用户只需单击几下即可生成整封电子邮件。替代文本生成 - 替代文本生成器会分析照片内容，并向视障人士推荐描述照片内容的替代文本 (alt-text)。图片库建议 - 首次注册时可能没有与其业务相关的图片资产的新 Mailchimp 用户将看到基于他们提供的有关其业务的文本而显示的品牌图片库建议。营销活动绩效基准测试 - 营销活动绩效基准测试组可帮助营销人员通过增长率和打开率等统计数据了解其营销活动与行业同行相比的情况。产品推荐——Mailchimp 客户可以根据之前的购买历史和电子邮件互动所驱动的预测，将产品推荐块添加到他们的电子邮件中。
时间表生成器-IJRPR
本发明的领域在于教育技术，重点关注自动调度系统，以优化学术机构中的资源分配。它将人工智能和算法技术（例如遗传算法和约束满意度）整合在一起，以有效地处理复杂的调度要求。通过提高操作效率并减少手动工作量，该发明通过提供适应特定机构需求的可定制，用户友好的解决方案来支持教育管理。此外，它通过系统地解决与教师可用性，房间分配和学生时间表有关的约束来最大程度地减少调度冲突。专注于数据管理和系统可靠性，本发明增强了机构组织，并为教育部门的简化行政流程做出了贡献。
日期：2024 年 11 月 5 日 勘误表编号-2 招标编号：2024_NHPC_821806_1 工作名称：选择太阳能发电机以设置 1200
增加新条款若太阳能光伏组件已准备好向电网注入电力，但相应的 ESS 组件无法开始供电，则允许 SPG 从已准备好的太阳能光伏组件开始供电，这在 PPA 范围之外，且买方实体对此类电力拥有优先购买权。若买方实体拒绝此类电力，则 NHPC 拥有拒绝权。若买方实体/NHPC 决定在 PPA 之外购买此类分立组件的电力，则应按 PPA 电价的 50% 购买此类电力。在这种情况下应注意以下事项：若买方实体通过 NHPC 采购此类电力，则此类电力采购适用 7 派士/单位的交易保证金。上述情形不符合 RfS、PPA 和 PSA 中关于部分/提前开始供电的规定。这是一种特殊情况，如果太阳能光伏项目组件已准备就绪（但相应的 ESS 组件尚未准备就绪），则不会浪费来自此类太阳能光伏组件的电力。上述情况将一直适用，直到 SPG 准备好按照 RfS 第 3.28 条的规定开始供电。12 第 6 节附件
使用光伏阵列和风力涡轮机发生的压缩空气存储的混合动力系统的经济和实验研究。
摘要 - 本文介绍了基于经济标准的PV阵列和风力涡轮机发生的大型和小规模压缩空气存储（CAE）的经济和实验研究。详细介绍了具有三个不同案例研究的两个不同的CAES系统。第一个型号包括涡轮，压缩机和存储储层量的风力涡轮机，压缩机和存储库，分别为220 MW，200 MW和150,000 M3。一个小的CAES功率系统由Bergey Excel-S 10 kW的5 kW隔离载荷组成，以调查提出的模型的有效性，以研究另一种应用。第二个介绍的模型基于PV面板提供的实际原型测试和实验室测量。一个原型模型的构建较小，以指示系统特性及其主要有效参数。此外，基于提议的原型系统的基础知识将对孤立的埃及村庄（halayeb）进行的案例研究作为第三个案例研究。结果证明了CAES系统提供网格隔离村庄的家庭负载的能力。最后，该论文对提出的系统进行了经济分析。
轴发生器和混合解决方案
Wingd的发动机设计专业知识使其对引擎如何与能量系统的其他组件进行交互以最大程度地提高能源效率的独特见解。电气化技术可以包括轴或前端发电机，电池，电源转换器以及在需要时与岸电界面，风支撑系统，太阳能发电燃料电池甚至在板载碳捕获的情况下集成。Wingd与关键组件的供应商建立了牢固的关系，以实现完整能源系统的准确模拟。
AAG：对抗攻击发生器，用于评估机器学习模型针对对抗性攻击的鲁棒性
摘要 - 随着机器学习模型持续集成到关键基础架构中，这些系统针对对抗性攻击的弹性对于所有领域都很重要。本文针对使用Ci-CflowMeter Parser的网络数据集引入了针对网络数据集的对抗性攻击生成器框架。我们对包括FGSMA，JSMA，PGD，C＆W等各种突出的对抗攻击进行了全面评估，以评估其在OCCP数据集中的效果。对对抗发电机进行了精心评估，证明了模型性能的重大影响以检测潜在的扰动。结果展示了不同类型的对抗攻击的影响，这有助于未来的防御策略的批判性进步，以保护工业控制系统。索引术语 - 对话攻击，白色框，黑框，eva-sion
基于深度学习桌面的食谱生成器模型...
deepanshutiwari02@gmail.com [通讯作者：rajshree.srivastava27@gmail.com]摘要许多人喜欢食物摄影，因为它将食物的美感带入了生活。但是食物的图片没有告诉您每道菜的准备方式或食谱的复杂程度。每天用手头的成分找到新菜可能会很具有挑战性，这使人们转向食谱和食谱网站。但是，有限数量的组件通常使找不到想要的食谱。该研究的目的是使用深度学习技术来构建使用食物照片生成食谱的系统。建议的系统将检查图像并使用卷积神经网络确定餐食的成分，量和烹饪方法。之后，配方模板将通过自然语言处理模型映射到成分和烹饪方法。制造一种业余厨师和专业厨师可以利用的用户友好和直观的食谱创建工具是这项工作的最终目标。如果系统成功地彻底改变了食谱的创建和分发方式，那么个人可以更简单地尝试新食谱并与他人共享。关键字：食谱生成，食谱1M数据集，CNN，机器学习，自然语言处理I.介绍人类生存，他们需要食物。它为我们提供了能量，但也建立了我们的文化和身份。人们经常在当今忙碌的社会中寻找快速，创造性的方法来烹饪美味佳肴。根据一个古老的谚语，我们的身份是由我们吃的食物塑造的，这使得准备，消费和谈论食物的日常生活中重要的部分。很明显，鉴于美食博客，网站和书籍的普及不断提高，人们一直在寻找新的和有趣的食谱。还注意到，当使用数字媒体和互联网媒体时，烹饪更容易获得。