XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemIDCO
LABIDCO 种植 400 棵树，支持特立尼达和多巴哥的碳减排工作
这项倡议旨在协助特立尼达和多巴哥政府实现其国家自主贡献目标，即到2030年将关键行业的累计碳排放量减少15%。作为公司可持续发展计划的一部分，LABIDCO公司在庄园内确定了不适宜工业活动的土地，并自2023年起通过植树造林进行生物碳封存。今天种植的树木包括普伊木、桃花心木、橄榄木、安吉林木和红花木，之所以被选中，是因为它们具有良好的碳封存能力，并且在大多数土壤条件下都能茁壮成长。
GRIDCON® ACF 有源滤波器用于清洁电网。用于...
GRIDCON ® ACF 工业版是具有挑战性的补偿任务的首选，这些任务需要可靠性和安全性，例如，甚至在超出正常工作电压和具有挑战性的环境条件下：I 可在满功率下运行高达 690 V 或更高电压，而无需降容I 额定电流可以以模块化方式从 125 A 扩展到 3,000 A，例如用于 STATCOM 系统I 高功率密度和紧凑设计I 低损耗I 非常耐用的薄膜电容器I 过电压类别 III 高达 1000 V - 即使在具有隔离中性点的电网中（IT 网络配置）I 防护等级可达 IP 54，可选外部水冷以实现完全封装I 动态补偿无功功率、谐波和闪变，以及在一个单元中平衡负载
艾滋病毒
随着 2019 年冠状病毒病 (COVID-19) 疫情在全球范围内持续蔓延，检测 COVID-19 并隔离检测呈阳性的个体仍然是防止疾病在社区传播的主要策略。目前检测 COVID-19 的黄金标准方法是逆转录聚合酶链反应 (RT-PCR) 检测。然而，RT-PCR 测试的灵敏度不高（约 70%），耗时费力，并且供应不足，特别是在资源有限的国家。因此，使用胸部 X 光和计算机断层扫描等更广泛可用和可访问的医学成像方式自动准确地检测 COVID-19 可能会大有裨益。我们开发了一种新颖的分层注意力神经网络模型，将胸部 X 光片图像分类为属于 COVID-19、其他感染或无肺炎（即正常）的人。我们将此模型称为 COVID-19 检测人工智能 (AIDCOV)。AIDCOV 中的层次结构可捕获特征的依赖关系并提高模型性能，而注意力机制使模型可解释且透明。使用 5801 张胸部图像的公开数据集，我们证明我们的模型实现了 97.8% 的平均交叉验证准确率。AIDCOV 在从胸部 X 光检查图像中检测 COVID-19 方面的灵敏度为 99.3%，特异性为 99.98%，阳性预测值为 99.6%。AIDCOV 可与 RT-PCR 检测结合使用或替代 RT-PCR 检测（在无法进行 RT-PCR 检测的地方），以检测和隔离 COVID-19 患者并防止其进一步传播给普通人群和医护人员。