XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemIGN
Zignerf：带有可逆生成神经辐射场
生成的神经辐射场（NERF）通过学习一组未经未介绍的图像的分布来综合多视图图像，表现出非常熟练的熟练程度。尽管现有的生成nerf具有在数据分布中生成3D一致的高质量随机样本的才能，但创建单数输入图像的3D表示仍然是一个巨大的挑战。在此手稿中，我们介绍了Zignerf，这是一种创新的模型，该模型执行零击生成的对抗网（GAN）倒置，以从单个脱离分布图像中生成多视图。该模型的基础是一个新型逆变器的基础，该逆变器映射到了发电机歧管的潜在代码中。毫无意义，Zignerf能够将对象从背景中解散并执行3D操作，例如360度旋转或深度和水平翻译。使用多个实数数据集对我们的模型的效率进行验证：猫，AFHQ，Celeba，Celeba-HQ和Compcars。
外国资产控制报告报告...
乌克兰人法案根据《乌克兰人法》第104（a）条的经济繁荣和机会，P.L。118-50，F部（“乌克兰人法案”或“法案”），所有俄罗斯主权资产所在的金融机构所在的所有金融机构，并且需要知道或应该知道此类资产，必须在2024年8月2日，在2024年8月2日或在10天之内或在此类评估的10天内向外国资产控制办公室（OFAC）提供此类资产的通知。 代表外国金融机构维护通讯员或应付账户账户的金融机构应行使合理的尽职调查，以报告此类帐户中持有的任何俄罗斯主权资产。 金融机构可以依靠有关根据行政命令（E.O.）申请4号指令4的俄罗斯主权资产的报告 14024或根据31 C.F.R.提起的财产的报告 §501.603（b）根据该法案第104（a）条就这些资产履行其义务，并且不应根据本指示重新报告OFAC的任何此类资产。 根据本指令提供的报告应确定根据E.O.指令4的指令4的未经其他报告的俄罗斯主权资产。 14024或根据31 C.F.R.提起的财产的报告 §501.603（b）。118-50，F部（“乌克兰人法案”或“法案”），所有俄罗斯主权资产所在的金融机构所在的所有金融机构，并且需要知道或应该知道此类资产，必须在2024年8月2日，在2024年8月2日或在10天之内或在此类评估的10天内向外国资产控制办公室（OFAC）提供此类资产的通知。代表外国金融机构维护通讯员或应付账户账户的金融机构应行使合理的尽职调查，以报告此类帐户中持有的任何俄罗斯主权资产。金融机构可以依靠有关根据行政命令（E.O.）申请4号指令4的俄罗斯主权资产的报告14024或根据31 C.F.R.提起的财产的报告§501.603（b）根据该法案第104（a）条就这些资产履行其义务，并且不应根据本指示重新报告OFAC的任何此类资产。根据本指令提供的报告应确定根据E.O.指令4的指令4的未经其他报告的俄罗斯主权资产。14024或根据31 C.F.R.提起的财产的报告§501.603（b）。
基于计算机辅助的药物设计
它易于使用，并产生几乎实时的结果。您可以迅速迭代设置并较早地识别低电位的潜在客户 - 更快的决定。使用传统方法，知道您是否失败了，需要很长时间（或可能的几周）。使用MT，它通常可以起作用或不起作用，您会很快发现它，因此您决定综合或放弃结构。我们可以使您的答案比合成化合物更快。想筛选配体吗？使用MovableType对其进行测试，您将在几分钟内得到答案。
国防部设计标准
“H” 修订版最重要的变化之一是解决性别问题，以满足国防部长阿什顿·卡特备忘录《武装部队全面整合女性的实施指南》（2015 年 12 月 3 日）中的指示，该备忘录解决了女性人口的适应问题。卡特部长的备忘录指出，“各军种将开始执行其批准的计划，尽快开放所有军事职业专业、职业领域和分支，供女性加入。” MIL-STD-1472 的这一修订提供了设计标准，以消除男女参军不必要的障碍。例如，关于起重要求，设备必须符合混合性别起重要求并贴上相应的标签。因此，可能会增加某些装备和设备所需的起重器数量，或者需要重新设计或修改以减轻重量或增加起重点或手柄。实现真正“与作战相关且性别中立的标准”的目标反映了作战要求（例如经过作战验证的军事职业专业 [MOS] 相关起重标准）与尽可能广泛的用户的合理便利之间的平衡。必须确保此处概述的用于指导军事系统、设备和设施设计的标准的书写方式不会以可能限制军人职业发展的方式应用。采购活动有责任在设计中考虑所有因素，包括用户群体属性。为此，军事体能测试标准不适合用作设计标准或量化人类表现极限。解释和使用本设计标准时不应造成采购活动意外或故意定义其目标用户群体的情况，导致军队中被分配任务的男性或女性人数过多，无法有效互动和使用某些设备来完成任务。需求生成、开发过程、生产和最终产品采购都应协调一致，以解决性别中立指令。
规划、设计和访问声明拟议的电池储能系统
1.1.2 国家电网在一天中和一年中的不同时间都会经历巨大的需求波动。在高需求期间，国家电网旨在增加供应以保持 20% 的供应裕度，这对于尽可能消除电力短缺和停电的风险至关重要，因为当需求出现意外变化或突然断电时，电力短缺和停电的风险是至关重要的。从历史上看，传统发电站的运行是有一定把握的。然而，随着英国转向更加环保的可持续能源供应系统，随着可再生能源的增加，电力供应波动的风险会增加，这取决于当时的天气条件，因此对能源存储设施的需求也会增加，以便尽量使供应与需求相匹配。此类存储设施包括电池储能系统 (BESS)。
使用IoT
音频隐肌是一种将数据隐藏在WAV，MIDI，AVI，MPEG和MP3文件的音频文件中的技术。音频文件已充当秘密通信多媒体文件（文本，图像，音频和视频）的封面。最不重要的位算法（LSB）是音频隐肌的标准和传统算法。使用LSB算法隐藏在WAV的音频文件中的文本文件中。由组织内部或外部交换了由此产生的Stego音频文件，以促进具有安全性和不可识别性的远程诊断。将音频隐身与物联网合并，以机密性和完整性增强了医疗记录中的安全沟通。使用归一化的互相关测量盖子和Stego Audios中的相似性。平均平方误差（MSE），峰值信号噪声比（PSNR）和位错误率（BER）性能指标评估封面音频和Stego音频文件中的失真。使用远程医疗模型的IoT使用IoT的音频隐身术超过了Stego Audio清晰度，平均PSNR为34.5dB，较低的BER为0.00035。