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1. 让我们学习英语预备入门 2. 我的写作书-英语 3 ...
1. English Behive – 9 (NCERT) 80 卢比 2. Moment -9 (NCERT) 40 卢比 3. Smart Score EngPractice -9 (Viva) 695 卢比 4. Chitij -9 (NCERT) 60 卢比 5. Kritika -9 (NCERT) 30 卢比 6. Anmol Vyakaran -9 (Goyal Bro.) 205 卢比 7. 历史 -9 (NCERT) 115 卢比 8. 地理 -9 (NCERT) 55 卢比 9. 政治学 -9 (NCERT) 80 卢比 10. 经济 -9 (NCERT) 45 11. 科学 -9 (NCERT) 150 卢比 12. 数学 -9 (NCERT) 155 卢比 13. 物理 -9 (Goyal Bro.) 375 卢比 14. 化学-9 (Goyal Bro.) 275 卢比 15. 生物 -9 (Goyal Bro.) 320 卢比 16. 数学 -9 (Goyal Bro.) 350 卢比 17. 实验室科学 -9 (Goyal Bro.) 440 卢比 18. 实验室数学 -9 (Goyal Bro.) 275 卢比 19. 地图练习 –His -9 (Gems) 205 卢比 20. 地图练习 –Geog -9 (Gems) 205 卢比 21. 实验室 S.st -9 (Goyal Bro.) 395 卢比
使用机器学习检测紧急创伤环境中的颅内血肿的早期预警系统
由算法确定标签。根据决策树，在从 Haralick 特征（30）和图像矩（即中心矩、原始矩、归一化中心矩和 Hu 矩）中评估的 50 个因素中，来自 Haralick 特征的熵和方差以及图像中的中心矩特征是决定标签的最有效因素。在图像处理中，图像矩是图像像素强度的加权平均值（矩），或此类矩的函数，通常选择具有某些有吸引力的特性或解释。通过图像矩找到的图像的简单属性包括面积（或总强度）、其质心以及有关其方向的信息。另一方面，熵测量图像直方图的强度，它显示图像中不同灰度级的概率。
凝聚态系统中低能中微子散射的中微子磁矩
摘要。已知低能转移状态下的弹性中微子对电子和原子核的散射截面对中微子的电磁特性非常敏感。特别是，可以使用能量阈值非常低的液体或固体探测器有效地搜索中微子的磁矩。我们提出了一种将中微子磁矩贡献纳入凝聚态靶低能弹性中微子散射理论处理的形式。采用动态结构因子的概念来描述靶中的集体效应。用数字方法计算了超流体 4He 上氚反中微子散射的微分截面。我们发现 10 − 11 µ B 量级的中微子磁矩对截面有很强的影响。我们的结果可用于未来在液体或固体目标的低能中微子散射实验中寻找中微子磁矩。
Heisenberg的定量稳定性的简短证明 -
对于满足第二矩缩放的所有概率密度。因此，与信息理论的经典结果相同，在第二刻的约束下，高斯分布最小化了费舍尔的信息。以这种形式，改善这种不平等是信息理论中的一个经典主题，可以追溯到Stam的不平等[9]，也称为熵的等等不平等。我们指的是[4]及其参考文献，以获取有关这种情况下信息理论不平等的更多信息，以及它们与不确定性原则的联系。Stam的不平等也等同于Gross的高斯对数Sobolev不平等[7]，稳定性一直是最近感兴趣的话题，请参见[2，6，5]，并参考其中的参考。在公式（2）中，HPW不等式的证明几乎是立即的。由于第二刻的归一化，因此自然地将相对的Fisher信息引入标准高斯分布，其密度将用γ（x）=（2π）-D / 2 Exp（ - | | x | 2 /2）表示。我们有
欢迎来到本月的可持续发展公告。
从本月早些时候到节日的COP29的低点和高点，如果我们都花了一会儿的片刻来问自己，我们如何为自己和我们的行动做出贡献，该怎么办？我要确保每天早晨出去散步，即使天气变得寒冷和潮湿，而且我受到爱尔兰团队的OU的启发，可以在午餐时间在明亮的冬季阳光下花一点时间，使一双（Nother）一双（Nother）一双袜子延长了使用寿命。
Ken Déguernel、Mathieu Giraud、Richard Groult、Sebastien Gulluni。从旋律到结构，个性化 AI 实现共同创作音乐。声音与音乐计算 (SMC 2022)，2022 年，法国圣艾蒂安。第 314-321 页，�10.5281/zenodo.6573287�。�hal-03618015�
共同创造是一种独特的艺术情境，人与计算机互动，对互动性、可操控性和个性化提出了挑战。我们提出了一种新的共同创作音乐创作方法，我们在参加“2021 年人工智能歌曲大赛”时采用了这种方法，这是一项涉及人工智能 (AI) 的国际音乐比赛。我们对人工智能创作方法进行了个性化，以适应作曲家的需求和期望。作曲家与不同人工智能方法之间的互动贯穿整个作曲过程，包括通过基于机器学习的人工智能的数据共享和基于规则的人工智能的知识共享来生成旋律、和弦进行、整体结构和纹理变化。我们描述了这些人工智能方法以及作曲家如何与它们互动：人工智能方法的个性化使作曲家能够在保持原有风格的同时探索新的音乐领域，人工智能音乐生成“听起来就像是专门为他生成的”。歌曲“The last moment before you fly”在本次比赛中排名第三，评委强调了这首歌的“个人感觉”。我们在这里讨论这些方法如何为使用人工智能和个性化的新共同创作方法开辟道路。
第1天9月17日 - 第2天主要阶段
欧洲是否会在商业上可行且可扩展的中游能力？中游玩家如何与上游和下游派对有效合作？国内采购与国际采购：见解，策略和目标结束供应链循环：从矿业公司到OEM之间建立在供应链中相互了解的相互了解确定未来的供应链风险 - 从地缘政治紧张局势到选举成果……我们如何从过去学习并为未来做好准备？Hannu Hautala , Chief Executive Officer, Keliber Chad Blewitt , Managing Director, Jadar Project, Rio Tinto Yann Teste , Global Vice President, Purchasing – New Technologies & Global Categories, Volvo Construction Equipment Stina Torjesen, Vice President – Sustainability, Morrow Batteries 10:10 Presentation A Critical Moment in the Evolving EV Supply Chain The European battery supply chain is facing a time of risk and uncertainty:我们现在所做的事情决定了对欧洲及其他地区的电动汽车需求的弹性，可持续供应链的未来。浏览当前环境并为长期增长做准备需要什么？࣯AnitaNatesh，北美，欧洲，中东和印度区域副总裁 - 锂，Albermarle
基于多个视觉特征集成基于机器人舞蹈动作的自动美学评估
摘要：模仿人类行为是发展人工智力的有效方法之一。人类舞者站在镜子前，总是对自己的舞蹈动作进行自主美学评估，这是从镜子中观察到的。同时，在视觉美学认识人的大脑中，空间和形状是从动作中感知到的两个重要的视觉元素。受上述事实的启发，本文提出了一种基于多个视觉特征集成的机器人舞蹈动作的自动美学评估的新型机制。在机制中，将机器人舞蹈运动的视频首先转换为几种运动历史记录图像，然后将空间特征（波纹空间编码）和形状特征（Zernike Moment和基于曲率的傅立叶描述符）从优化的运动历史记录图像中提取。基于特征集成，使用三个不同的随机森林的均质集合分类器被部署以构建机器美学模型，旨在使机器具有人类的美学能力。通过模拟实验验证了所提出机制的可行性，实验结果表明，我们的整体分类器可以实现高度正确的美学评估比例为75％。我们机制的性能优于现有方法的性能。
![arxiv：2501.01466v2 [cond-mat.supr-con] 2025年1月6日](/simg/a\aa66f79c6899fbf9bba25823eb233df3c7161298.webp)
arxiv：2501.01466v2 [cond-mat.supr-con] 2025年1月6日
图1 A的特征：（i）ZFC和FC在温度t〜240 K处的曲线，远高于假定的临界温度t〜140 K。这不是超导样本的预期行为，当温度降低到t c以下而不是t c以上100 k时，曲线应开始分歧。（ii）给定图中所示的磁磁矩的幅度1 a在100k处和低于100k的施加场h = 3 mt，即1。57×10 - 10 AM 2，图。 1 b对于场h = 30 mt的应约为1。 57×10-9 AM 2。 相反，它大三倍，如图中的垂直线所示 1 a。 相同超导样品的不同测量值不同，如果它们真正反映了样品的特性，则不应产生差异3的结果。 （iii）图中的磁矩 当温度降低到50k以下时， 1 a会迅速增加，这不是超导样本时刻预期的行为。 这些特征质疑图1和图2所示的结果的解释。 1 a和b，如图出版 6 [5]，反映了超导样品而不是实验伪影的物理学。 此外，图中所示的数据 1 B，参考文献中突出显示。 [1]作为超导性的证明，被同一材料（硫化氢）的新磁化数据取代了2022年[6]。 in57×10 - 10 AM 2，图。1 b对于场h = 30 mt的应约为1。 57×10-9 AM 2。 相反，它大三倍，如图中的垂直线所示 1 a。 相同超导样品的不同测量值不同，如果它们真正反映了样品的特性，则不应产生差异3的结果。 （iii）图中的磁矩 当温度降低到50k以下时， 1 a会迅速增加，这不是超导样本时刻预期的行为。 这些特征质疑图1和图2所示的结果的解释。 1 a和b，如图出版 6 [5]，反映了超导样品而不是实验伪影的物理学。 此外，图中所示的数据 1 B，参考文献中突出显示。 [1]作为超导性的证明，被同一材料（硫化氢）的新磁化数据取代了2022年[6]。 in应约为1。57×10-9 AM 2。 相反，它大三倍，如图中的垂直线所示 1 a。 相同超导样品的不同测量值不同，如果它们真正反映了样品的特性，则不应产生差异3的结果。 （iii）图中的磁矩 当温度降低到50k以下时， 1 a会迅速增加，这不是超导样本时刻预期的行为。 这些特征质疑图1和图2所示的结果的解释。 1 a和b，如图出版 6 [5]，反映了超导样品而不是实验伪影的物理学。 此外，图中所示的数据 1 B，参考文献中突出显示。 [1]作为超导性的证明，被同一材料（硫化氢）的新磁化数据取代了2022年[6]。 in57×10-9 AM 2。相反，它大三倍，如图1 a。相同超导样品的不同测量值不同，如果它们真正反映了样品的特性，则不应产生差异3的结果。（iii）图1 a会迅速增加，这不是超导样本时刻预期的行为。这些特征质疑图1和图2所示的结果的解释。1 a和b，如图6[5]，反映了超导样品而不是实验伪影的物理学。此外，图中所示的数据1 B，参考文献中突出显示。 [1]作为超导性的证明，被同一材料（硫化氢）的新磁化数据取代了2022年[6]。 in1 B，参考文献中突出显示。[1]作为超导性的证明，被同一材料（硫化氢）的新磁化数据取代了2022年[6]。in