XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemMENT
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。
AD-A223 647 可靠性分析/评估... - DTIC
MIL-HDBK-217E 微电路部分中的故障率预测模型，以确定它们是否适用于最先进的设备；(2) 根据需要修改或推断现有模型以反映当前和未来
混合模式教师发展计划...
关于FDP：有关人工智能（AI）的教师发展计划（FDP），用于计算机视觉，医学成像应用将帮助教育者和研究人员了解AI基础知识及其如何应用于具有多个安全应用的医学成像技术。参与者将探索机器学习和深度学习概念，专注于使用AI进行医学成像，这有助于诊断，医疗保健，农业，零售和监视系统。AI通过基于面部识别，虹膜识别，指纹分析和语音识别的准确有效的身份验证方法，在计算机视觉中起关键作用。通过动手活动和现实世界的例子，与会者将获得实用技能，以有效地使用AI在教学和研究中使用不同的算法。在计划结束时，参与者将准备将AI工具整合到他们的工作中，提高他们通过现代技术来教授和解决安全挑战的能力。这将通过增强他们在这些关键领域的专业知识和教学能力来使参与者受益。主要课程内容：针对计算机视觉应用程序的最新实施介绍。机器学习基础知识，使用数据预处理和数据可视化。监督和无监督的学习方法，SVM分类，神经网络和应用程序。深度学习方法的简介和基于DL的其他架构及其应用。用于计算机视觉，生物特征和医学成像实现的深度学习体系结构。医学图像数据处理和分析。用于生物医学成像，基于CT扫描/MRI的图像分析，眼底和医学图像分类的AI/ML。对象检测/跟踪算法（例如Yolo等），诸如UNET等分段算法等使用张量流/Pytorch识别人类活动/动作/生物识别。张量流/keras/pytorch/jupyter和colab的基础知识。使用Python/Matlab使用数据预处理和数据可视化。使用Python/Matlab的动手会话。CV和AI算法在硬件平台上实现，例如Jetson Nano，TX2和Pynq等。主持此计划的教师：该计划将由Nit Warangal的教职员工进行；邀请来自IIT/NIT/IIIT的有关领域的院士在该计划中发表讲座。也有望作为课程的一部分提供行业的演讲者。
为...
引言碳气凝胶是一种特殊的多孔材料，具有出色的特性，包括低特异性质量，高特异性面积和环境综合。为产生Ag的主要途径是水热，其控制反应参数允许产生低缺陷浓度材料，并且有可能在工业规模上生产[1]。该项目的目的是通过水热合成的质量低和高表面积的Ag开发，评估合成参数，例如温度，浓度，图形，图形性质和抗坏血酸-L（C 6 H 8 O 6）和氢氧化铵（NH 4 OH）等化合物的数量。最近，通过使用冷冻和解冻水热技术，我们达到了〜3 mg/cm³的特定质量[2]。拉曼光谱学很大程度上详细介绍了含有氧气的基团的去除，证明了材料的疏水性。气凝胶，在诸如隔热，储能，传感器等应用中还提供了很大的可能性。
补充附录双重抗血小板治疗......
数据库 方法 结果 PubMed 步骤 1 (((("抗血小板治疗"[标题/摘要] 或 "氯吡格雷"[标题/摘要]) 或 "普拉格雷"[标题/摘要]) 或 "替格瑞洛"[标题/摘要]) AND ((((((((((("临床试验"[出版物类型] 或 "临床试验方案"[出版物类型]) 或 "临床试验，ii 期"[出版物类型]) 或 "临床试验，iii 期"[出版物类型]) 或 "临床试验，iv 期"[出版物类型]) 或 "比较研究"[出版物类型]) 或 "对照临床试验"[出版物类型]) 或 "期刊文章"[出版物类型]) 或 "信函"[出版物类型]) 或 "多中心研究"[出版物类型]) 或 "随机对照试验"[出版物类型]) AND "人类"[MeSH 术语]) AND 2004/1/1:2020/12/31[日期 - 出版物])) AND (("经皮冠状动脉介入治疗"[标题/摘要] 或 "药物洗脱支架"[标题/摘要]) AND ((((((((((("临床试验"[出版物类型] 或 "临床试验方案"[出版物类型]) 或 "临床试验，ii 期"[出版物类型]) 或 "临床试验，iii 期"[出版物类型]) 或 "临床试验，iv 期"[出版物类型]) 或 "比较研究"[出版物类型]) 或 "对照临床试验"[出版物类型]) 或 "期刊文章"[出版物类型]) 或 "信函"[出版物类型]) 或 "多中心研究"[出版物类型]) 或 "随机对照试验"[出版物类型]) AND "人类"[MeSH 词条]) AND 2004/4/11:2020/12/31[日期 - 发布]))
非洲 - 亚洲农村发展...
考虑到农业在确保食品和营养安全方面的重要性，根据委员会委员会任命的DHAR委员会的建议，农业工程部已在哈拉格布尔印度理工学院的印度技术研究所成立。随后，随后，随着其学术课程的升级，该部门于1994年重新加入农业和食品工程部。iit Kharagpur具有拥有农业和食品工程部的唯一区别，该部门包括六个学科农场机械和权力，土地和水资源工程，农业生物技术，食品工艺工程工程，农业系统管理以及水产业工程。赞助的研究项目和开发活动，涉及综合雨水管理，土壤耕作，粉煤灰的利用，用于农业设备的符合人体工程学数据库，将遥感数据与分布式水文模型，模型飞行员植物和Koji Room设施集成到工业酶的生产等。该部已根据其创新研究提交了几项专利申请，并将许多技术转移到了行业和各种利益相关者。
AIT-102的发现和开发是ewing肉瘤和色虫肿瘤的靶向疗法
NCI NPB Agreements for Pre-fractionated Samples • >680,000 fractions so far produced from NCI crude extracts • Pre-fractionated library of 500,000 natural product samples publicly released • >9,000,000 wells shipped to screening centers so far • Technology transfer of methods and automated systems to groups worldwide • >70 MTAs signed with industry, government, and academic screening centers
维护的分析和开发...
目标是：检查和维护良好的工作状态，防止可靠性损失，减少技术系统的停机时间。在航空领域，技术系统是飞机（直升机、飞机），正常运行时间被视为适航状态（定期操作：润滑、润滑、定期测试/检查不同系统和设备、目视检查、无损检测、维护工作、更换工作）。预防性维护监视技术系统工作状态的演变，以便在获取替换零件所需的合理延迟后安排干预。
在线教师发展计划 (FDP) ...
和创业活动。关于 FDP：这项关于计算机视觉、医学成像和物联网应用的人工智能 (AI) 的教师发展计划 (FDP) 将帮助教育工作者和研究人员了解人工智能基础知识以及它如何应用于具有多种安全应用的医学成像和物联网技术。参与者将探索机器学习和深度学习概念，重点是将人工智能和物联网用于医学成像，这有助于诊断、医疗保健、农业、零售和监控系统。人工智能在计算机视觉中发挥着关键作用，它基于面部识别、虹膜识别、指纹分析和语音识别实现准确有效的身份验证方法。通过实践活动和现实世界的例子，与会者将获得在教学和研究中有效使用人工智能和不同算法的实用技能。到课程结束时，参与者将准备好将人工智能工具整合到他们的工作中，提高他们用现代技术教学和解决安全挑战的能力。这将使参与者受益，提高他们在这些关键领域的专业知识和教学能力。主要课程内容：•物联网架构、通信协议、计算机视觉简介、大数据分析、IIOT、生物医学和医学图像分析应用。•机器学习基础、数据预处理和数据可视化。监督和无监督学习方法、神经网络和应用。•深度学习方法简介，以及基于DL的其他架构及其应用。•用于计算机视觉、生物识别和医学成像实现的CNN架构。•用于医疗监测、精准农业、医疗诊断、工业应用的AI/IoT。•用于生物医学成像、基于CT扫描/MRI的图像分析、眼底和医学图像分类的AI/ML。•对象检测/跟踪算法，如Yolo等，分割算法，如UNET等。•使用Tensor Flow/PyTorch进行活动/生物识别。•Tensor Flow/Keras/PyTorch/Jupyter和Colab的基础知识。•使用python/MATLAB进行数据预处理和数据可视化。•使用Python/MATLAB进行实践课程。 • 在 Jetson Nano、TX2 和 PYNQ 等硬件平台上实现 CV 和 AI 算法。 • 负责此课程的教师：该课程将由 NIT Warangal 的教师负责；来自 IIT/NIT/IIIT 相关领域的学者受邀在该课程中授课。来自行业的演讲者也有望作为课程的一部分进行演讲。注册费详情：教师和研究学者 750 卢比/- 行业参与者 2250 卢比/-