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http://ejournal.iaingorontalo.ac.id/index.php/jetli issn 2963-9565儿童的第一语言发展：文献评论分析Sitti
摘要本文旨在观察儿童如何获得和发展他们的母语。大多数理论都同意孩子们通过几个步骤获取语言。他们是语言前，bab脚，一句话，两个字，电报和多字阶段。这项研究使用文献综述分析来探讨儿童第一语言发展的详细解释。它基于行为主义者，本土主义者和互动主义者的理论。行为主义者解释说，语言是通过环境调节和模仿成人模型来学习的。本土主义者说，语言是本地的，自然的和天生的，对人类是天生的。每个孩子天生都有一个用于获取语言的“内置”设备。同时，互动主义者说语言是遗传和环境因素的产物。这项研究有助于理解儿童的第一语言和第二语言发展。它可用于概述第二语言学习。关键字：语言发展，儿童语言，文学评论
检测对象提供服务机器人的帮助
本主论文的工作旨在仅使用一个摄像头来构建一个简化的对象检测系统。工作建设的动机是寻求改善医院的自主导航系统，以提高药物运输到床的安全性和影响。该系统试图在医院的环境和位置标记中检测到与机器人内部地图上的位置相等的位置标记，以寻求未来自动浏览技术准确性的方法。将来有目的是将这些技术用于皇家机器人，并在医院区域内进行药物和文件的交付，因为环境中缺乏安全性并使医生能够与患者一起在床上花费更多的时间。该方法分为数字的获得和图像处理模型，仅使用一个摄像机构建距离检测算法，以及使用检测到的距离和Quatenius转换为Euler角度的标记定位。通过混淆矩阵和图形图来验证获得数字的方法，以证明图像检测的质量，并且通过比较通过实际度量获得的结果来验证距离，从而验证了开发物的质量。结论令人满意，机器人能够通过地图创建标记，通过通过相机识别对象，在接近现实的位置，获得小于半米的得分手错误率。
智能半导体晶圆检查系统 - ESP JETA
摘要：半导体行业已经收到了开发技术需要提高效率和晶圆检查过程准确性的压力。检查半导体晶圆与传统检查系统的复杂性是一个问题，因此需要复杂的解决方案。本文着眼于半导体晶圆检查系统中人工智能（AI）的评估，以改善结果。在AI中应用ML和计算机视觉方法允许自动化缺陷识别，分类和增强的产率水平。从方法论中，该研究对晶圆检查中AI实践领域的当前研究和发展进行了彻底的分析，以及改进对制造过程的影响。实验研发的一些结论表明，半导体组织在检查速度和缺陷检测之比中的距离显着增强，从而支持半导体组织中AI收敛的概念。关键字：半导体，晶圆检查，人工智能（AI），机器学习（ML），计算机视觉，缺陷检测，屈服改善，深度学习。
JET 资助登记册 2024 年第 1 季度 - 2024 年第 2 季度
为 JET 绘制缓解和适应路径 - 支持行业就业复原力规划 (UK PACT)：DFFE 和 DTIC 开展的国家就业脆弱性评估 (NEVA) 确定了一些易受气候变化影响或将受到公平转型影响的行业/价值链。在每个行业中，NEVA 都确定了一些具有实际创造就业机会潜力的举措（特别是在煤炭价值链中），这些举措需要能力和技术支持才能转化为可靠的机会。该项目为这些举措中的一些制定了可实施的商业案例。各自的商业案例适用于普马兰加省的试点，包括：公平转型社会保护；煤炭废物选矿；入侵植物物种生物质的可行性；以及确保能源和粮食安全的预警系统和工具。
使用边缘机器学习的粒子喷气机
世界上最大，最强大的粒子加速器称为大型强子对撞机（LHC））。这是CERN加速器综合大楼的最新补充，最初于2008年9月10日开业。LHC由27公里的超导磁体环组成，配备了许多加速设备，以增加粒子行驶时的能量。CERN的LHC体现了人类寻求理解亚原子世界的巅峰之作。在这种科学的奇迹中，粒子喷射了高能碰撞产生的新颗粒的喷雾是粒子物理及其他标准模型的基本探针。这些喷气机的准确分类对于识别新物理学的信号至关重要。但是，对于传统数据处理方法，LHC产生的数据的庞大和复杂性构成了重大挑战[1]。
使用PythonJetir Research Journal
物理学系物理和化学科学学院，南比哈尔大学，印度盖亚，摘要：我们提出了一个实验，以使用光电管进行液体有机闪烁探测器以及液态有机化管的液体有机闪烁探测器以及通过液态有机闪烁溶液进行高能粒子检测的实验。我们还计划找出长期稳定性，低背景噪声，高增益和高信号比率，能源的分辨率，脉冲快速响应和良好平稳特征的所需条件。使用液体有机闪烁材料解决方案，依此类别，以检查环境辐射水平。和伽玛射线照片峰给定物质的存在和校准。1.0在HEP实验实验室中介绍我们正在设法使液体有机闪烁检测器非常适合广泛应用，包括核物理学研究，宇宙和伽马射线检测，中微子检测，中微子检测，暗物质搜索，暗物质搜索，医疗成像，环境监测，环境监测和安全性筛查的方法与我们的a afferencrienct不同，因为我们在使用不同的行业方面进行了不同的行业，因为我们在使用不同的行业方面进行了尝试。 PMT组件的包装和连续更改液体有机溶液，并尝试在短时间内使用波长变速杆在短时间内找到U.V范围的完美穿透。使用液体有机闪烁材料解决方案，依此类推，以检查环境辐射水平。和当前的材料伽玛射线摄影和校准。1。2。并尝试使用SCA和MCA模块找到不同的来源校准，因此建议一个实验，以设计和开发液体有机闪烁检测器，并使用光电管进行闪烁计数，并通过液体有机闪烁溶液进行高能颗粒检测。我们还尝试在高工作电压下研究PMT的特征，并计划找出长期稳定性，背景噪声较小，高增益和高信号比率，能源的分辨率，脉冲快速响应和良好高原特性的所需条件。2.0研究的需求。未来的发展使流动的有机闪烁检测器更加高效，用户友好，多功能，扩展并尝试应用范围并改善各种科学，医学和工业领域的性能，并用于闪烁计数。So in future we can use the liquid organic scintillation detector for developing new organic compounds that produce more light, improving sensitivity and resolution, and creating the materials that resist radiation damage, extending the lifespan of detector and developing detector for ultar-low-level radiation detection in environmental applications and creating smaller detector for portable radiation monitoring, pocket dosimeter and we can also used for environmental monitoring and radiation safety.将液体有机闪烁与其他检测技术相结合，以提高效率和分辨率。闪烁材料密度和原子数应为高γ射线检测效率高。Using wavelength shifter material to optimize the match between scintillation emission and photo-detector sensitivity and designing wearable scintillation detectors for continuous radiation exposure monitoring and initially used in large-scale experiments JUNO for detecting neutrinos, Implementing advanced DSP techniques for more better signal clarity and letting faster data and try to used for utilizing machine learning process to analyze scintillation signals, improving辐射类型水平识别和能量估计的准确性，将闪烁材料与半导体芯片集成在一起，以进行紧凑，更好的有效检测系统，还用于空间任务并添加无线通信功能，以实时数据传输和远程监视。3.1闪烁和理想的闪烁，只有当高能颗粒入射原子上并进行原子的激发和驱引激气时，就会在原子上进行激发和驱散，然后几秒钟〜NANO秒后降到基础状态并沉积了能量并产生伽马射线光子。使用预设时间 /衰减时间比给出快速脉冲响应要小。
第355/2024号法案作者：Felipe副手...
自2010年以来，巴西讨论了HPV跟踪测试的实施。与细胞学相比，2010年INCA宫颈癌的“行动计划”的“降低INCA宫颈癌的发病率和死亡率”已经强调了DNA-HPV测试的更高敏感性和较低的特异性，这表明其采用了跟踪，然后在阳性病例中进行细胞学筛查。此外，已经观察到了细胞学检查质量的问题，例如不令人满意的样本的比例，在某些地区，这些样本超过了谁的限制。
零信任安全模型-IRJET
零信任安全模型已成为一种思考网络安全的新方法，该方式挑战了旧的思维方式，这些思维方式是在周围建立的。本文讨论了如何通过查看限制访问权限并不断检查内部和外部网络流量的信任背后的想法来设置零信任体系结构以及它们的工作能力。研究研究了如何在没有信任的地方使用微分段，基于身份的访问控制，连续识别和加密。本研究着眼于现实生活中的案例研究和经验评论，以了解零信任实施的利弊是什么。零信任擅长防止网络内部的威胁，横向移动并从网络外部攻击。因此，它是当前网络的主动且适应性的安全框架。
JETIR 研究期刊
AISSMS IOIT，印度浦那 摘要：脑电图 (EEG) 数据分析在了解大脑功能和诊断神经系统疾病方面起着至关重要的作用。然而，传统方法往往难以应对 EEG 信号的非线性和动态特性。我们的工作将液体时间常数 (LTC) 网络引入 EEG 数据分析领域，这是一种专为时间序列分析而设计的新型深度学习架构。与传统方法相比，LTC 网络具有多种优势。液体时间常数机制的独特性使它们能够自适应地捕获数据中的时间依赖性，从而在信号分类和预测等任务中实现卓越性能。此外，它们固有的稳定性和有界行为使它们非常适合实时应用。索引术语 - 液体时间常数网络、深度学习。深度循环神经网络 (DRNN)、常微分方程 (ODE)、计算神经科学、脑机接口 (BCI)、EEG 数据分析、时间序列分析。