XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemHard
用于软硬组织再生的生物材料
生物活性玻璃 有助于软组织和骨组织再生的生物材料，由于疗效证据不足，不适用于以下用途： • 与根尖周围手术结合使用 • 用于治疗牙龈黏膜畸形 所有其他生物材料，包括但不限于骨形态发生蛋白、羊膜和干细胞，由于疗效证据不足，不适用于再生。 自体血浓缩产品的收集和应用 由于疗效证据不足，不适用于自体血浓缩产品的收集和应用。 定义 自体血浓缩物：使用患者自身血液制成的血液产品，包括富血小板纤维蛋白 (PRF) 和富血小板血浆。 (PRP) 生物活性玻璃：一组生物相容性的生物陶瓷材料，在钙和磷酸盐含量方面与骨羟基磷灰石相似。它们在暴露于体液时会溶解，并通过在其表面形成磷灰石晶体，获得与骨骼和牙齿组织中存在的磷灰石晶体发生化学结合的能力。（Jafari 2022）生物材料/生物反应调节剂：改变伤口愈合或宿主-肿瘤相互作用的药剂。此类材料可以包括细胞因子、生长因子或疫苗，但不包括任何实际的硬组织或软组织移植材料。这些药剂被添加到移植材料中或单独使用，以加速硬组织和软组织外科手术中的愈合或再生。（ADA）
项目标题：“硬”金属：寻找替代材料...
项目描述铜和黄金等优质金属部署了许多电子来进行电力，但是延性（或“软”），尤其是在高温下。陶瓷材料是“硬”和耐热的，但电气导体不良。我们是否可以找到具有良好电导率的“硬”金属或合金，可以在高温下抵抗机械变形？远不是一个学术问题，一个肯定的答案也将对您产生切实的实际后果！鉴于对数据存储的需求不断增加，硬盘驱动器（HDD）背后的技术已被推到极限。热辅助内存记录（HAMR）使用金属近场换能器（NFT）在很小的（一些纳米！）上写入磁性域，然后增加HDD容量。由于其电气和化学性能，黄金是当前选择的材料，但是机械缺陷限制了其对当前HAMR技术的可靠性。“硬”金属或合金具有与黄金相当的特性，但不像黄金那样“柔软”。
人工智能在增强迪拜化妆品行业商业创新和创造力方面的作用 Khalil Ullah 1* , Retno Kusumastuti Hardjono 2
摘要 本文探讨了人工智能在增强迪拜化妆品行业商业创新和创造力方面可以发挥的作用。该行业面临的许多关键事实问题包括个性化、供应链优化、产品配方、营销和品牌推广——这些问题仍然是道德和私密的。所解决的概念问题与创造力与自动化之间的平衡、数据质量和偏见、跨学科协作和变革管理有关。本文旨在了解人工智能驱动的解决方案如何有助于应对这些挑战，并成为迪拜化妆品行业创新的驱动力。本文考虑了以前关于人工智能在多个业务功能中的应用的相关文献，以及将人工智能与创造力和创新联系起来的一些概念框架。在这方面，混合方法将利用问卷、访谈和案例研究来分析人工智能采用、人工智能能力、数据驱动的决策和认知增强之间的相互联系，因为它们会影响企业的创新和创造力。这项研究可能会为迪拜化妆品公司带来重要的见解；同时，它将补充现有关于新兴技术如何帮助在商业活动中注入创新的文献。
无线协议套件硬件和软件用户手册
前线硬件和无线协议套件软件用户手册包括以下七个章节。章节是按照您通常会遵循的顺序组织的，以捕获和分析数据：设置，配置，捕获，分析，保存。您可以从头到尾阅读它们，以完全了解如何使用前线硬件和无线协议套件，或者只要您只需要在特定主题上进行复习，就可以跳过。使用内容，索引和词汇表查找特定主题的位置。
![课程ID和标题：[EE508，机器学习的硬件基础]单位：4项 - 天 - 时间：[春季2025] - [星期六12：30-4：10pm - discm](/simg/3/30f978e944de08c9e836a60e904c269b4a7032a6.webp)
课程ID和标题：[EE508，机器学习的硬件基础]单位：4项 - 天 - 时间：[春季2025] - [星期六12：30-4：10pm - discm
Course ID and Title: [EE508, Hardware Foundations of Machine Learning ] Units: 4 Term—Day—Time: [Spring 2025] — [Lecture Saturday 12:30-4:10pm – Discussion: TBD] Location: TBD Instructor: Arash Saifhashemi Office: TBD Office Hours: TBD Contact Info: saifhash@usc.edu Teaching Assistant: TBD Office: TBD Office Hours: TBD Contact信息：TBD目录描述ML内核：卷积，变压器，嵌入。加速器：GPU，输入/重量/输出固定加速器。分布式ML：数据，模型和混合动力并行。私人ML：同态加密和多方计算加速器。课程描述本课程为有兴趣建筑机器学习（ML）硬件和系统的ECE（电气和计算机工程）学生提供了独特的观点，例如图形处理单元（GPU）和加速器，以及设计可扩展的ML系统，例如基于云的ML ML培训和推动力。本课程向学生介绍了ML模型中通常看到的计算和内存访问内核，包括卷积，变形金刚和嵌入表。学生将学习如何将卷积转换为矩阵操作以及如何加速这些矩阵操作在硬件加速器上。它为ML加速器提供了3种不同的硬件设计范例：输入，输出和权重固定加速器。它对市场上ML硬件加速器（例如GPU和Tensor处理单元（TPU））提供了深入的了解。该课程还介绍了如何使用模型，数据和混合并行性等并行化方法扩展ML系统。该课程将使学生能够了解机器学习中的隐私基础知识，以及如何使用同型加密和多方计算来加速私人ML系统。
EE539B：量子硬件简介（草案）
您在本课程中的经历对我很重要。华盛顿大学的政策和做法是创建符合联邦和州法律的包容性和无障碍学习环境。如果您已经与学生残疾资源 (DRS) 建立了便利条件，请通过 myDRS 激活您的便利条件，以便我们讨论如何在本课程中实施这些便利条件。如果您尚未通过 DRS 建立服务，但有需要便利条件的临时健康状况或永久性残疾（条件包括但不限于：心理健康、注意力相关、学习、视力、听力、身体或健康影响），请直接联系 DRS 制定访问计划。DRS 促进了建立合理便利条件的互动过程。请通过 disability.uw.edu 联系 DRS。
难以埋葬的工业和海事领域的脱碳：技术援助报告
Roserillan Robidillo，高级保障官员，OSFG Aida Satylganova，高级保障专家（社交），OSFG SUVALAXMI SEN，保障措施（环境），OSFG Adnan Tareen，SG-Ene Elson Tio Jr.，Sg-Ene Elson Tio Jr. CCSD区域合作与整合与贸易部的主要区域合作专家OSFG Yuebin Zhang的Vermudo，CCSD在准备任何国家计划或策略，为任何项目提供资金，或通过对本文档中的任何特定领域或地理领域的任何指定或参考任何法律或其他法律保证或其他法律保证的法律或指称任何法律或指称任何法律或指称任何法律或其他法律，以使任何法律或其他人都不应属于任何一个法律或指称任何法律，以使任何法律或其他人都不适合任何一个法律或其他法律。
分析技术硬件，存储和外围设备行业
技术硬件，存储和外围设备行业受到众多最终市场和类别产品类别的强烈趋势的刺激。5G的进步，对健康的可穿戴设备的需求以及下一代设备的新兴服务是至2022年更广泛的硬件行业的主要前景。然而，诸如贸易战，联盟-19大流行以及衰退迫在眉睫的逆风可能会改变所引起的健康趋势。企业支出被认为不断改善，但鼓励消费者支出在2022年进行喘息。因此，未来12个月的技术硬件，存储和外围设备行业的前景是中性的。这个行业中有许多巨人可以应对苹果和三星电子等逆风，在整体上查看该行业时需要注意。这些公司有能力操纵行业中其他公司所遵循的趋势。