XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemMobile
TKS easyMobile一般条款和条件
TKS easyMobile 一般条款和条件 TKS Telepost Kabel-Service GmbH, Altes Forsthaus 2, 67661 Kaiserslautern, Germany（以下简称“TKS”）为客户（“客户”）提供移动通信访问。该产品也称为“TKS easyMobile”。如果 TKS 代表陆军和空军交换服务（“The Exchange”）提供服务，则这些一般条款和条件也适用，美国德克萨斯州达拉斯 75201，电话 +1-214-312-3300，www.shopmyexchange.com/。在这种情况下，The Exchange 的客户确认他/她已了解 The Exchange 针对本合同的条款和条件，可在 www.shopmyexchange.com/customer-service/terms-and-conditions 上查阅，这些条款和条件将成为客户与 The Exchange 签订的合同的一部分。除了完整版的 TKS easyMobile 一般条款和条件外，Exchange 的客户特此接受TKS 服务规范和适用的 TKS 价目表可在 www.tkscable.com 上找到。如果交易所的条款和条件与 TKS 一般条款和条件、TKS 服务规范或 TKS 价目表之间存在任何冲突，则以 TKS 一般条款和条件、TKS 服务规范和 TKS 价目表为准。为避免疑问，本一般条款和条件中的“TKS”一词对这些客户而言意味着“代表交易所的 TKS”。在使用 Vodafone WLAN 热点时，这些一般条款和条件、TKS 价目表、TKS 服务规范、Vodafone GmbH 的一般条款和条件构成合同的组成部分。电信法（特别是德国电信法 TKG）始终适用，即使一般条款和条件没有明确提及它，即使没有明确提及它。
使用NFC和...
摘要 - 当今移动设备交易已变得司空见惯。快速响应（QR）代码和近场通信（NFC）是流行的非现金和非接触式付款方式。这两种付款方式具有其特征。NFC付款使用安全元素来加密凭据数据以确保安全交易。相比之下，QR码付款以其原始形式传输数据而无需加密。换句话说，现有数据以原始数据的形式发送在设备之间。鉴于这些方法的广泛采用，必须确保交易数据以防止盗窃和滥用。有必要了解和比较每笔交易的安全级别并提供最佳建议。这项研究对NFC和基于QR码的移动支付模型的安全性和性能进行了比较分析。研究发现，NFC交易需要1,074毫秒的加密，而QR码交易则为5.9359毫秒。NFC表示数据随机性的熵值为3.96，QR码为3.23。代表统计显着性的p值为0.45，QR代码为0.069。两种付款方法都表现出可接受的安全水平，并且在令人满意的范围内处理时间和数据随机性。但是，分析得出的结论是，与QR码交易相比，NFC交易在处理时间和数据安全方面具有较高的性能。
金县流动医疗诊所时间表，2025 年 1 月
• 医生和护士对急性和慢性疾病的访问 • 性病、艾滋病毒和丙型肝炎检测 • 妊娠试验和避孕 • 获得行为健康和药物使用专家的帮助 • 纳洛酮过量预防培训和工具包 • 特定日子的疼痛和紧急情况牙科护理
移动端口设备的火灾检测和抑制系统
本信息文件涉及自1970年代中期以来与重型设备相关的火灾风险的提高，并提议在港口设备中安装火灾检测和抑制系统。频繁的设备火灾事件已将此类系统的安装在发动机室中的安装从不存在到普通的。最初集中在欧洲，北美和澳大利亚的标准和立法的制定已逐步扩展到包括中东和印度等地区。主要解决与内燃机（ICE）相关的风险（ICE），该信息论文概述了在以下标题下的海上操作动态运营中增强安全性，操作连续性和环境责任的建议和解决方案：
光学访问网络支持未来5G和6G手机...
移动网络的第六代（6G）的开发非常重视可持续性，旨在通过连接未连接的数字鸿沟弥合数字鸿沟。它有望提供无处不在的智能，增强的安全性和弹性。建立在5G的进步上，如图1（a）所示，已经确定了6G的使用情况：增强的移动宽带（EMBB）将发展为身临其境的交流；大规模的机器型通信（MMTC）将过渡到大规模的通信；超级可靠和低延迟通信（URLLC）将提高到超级责任和低延迟通信（HRLLC）；无处不在的连通性，人工智能（AI）和通信以及集成的传感和通信引入了6G [1-3]的三个新颖的应用领域。
123RFID 移动应用程序用户指南
在任何情况下，Zebra Technologies 或参与创建、生产或交付随附产品（包括硬件和软件）的任何其他人均不对因使用、使用结果或无法使用本产品而造成的任何损害（包括但不限于间接损害，例如业务利润损失、业务中断或业务信息丢失）承担责任，即使 Zebra Technologies 已被告知存在此类损害的可能性。某些司法管辖区不允许排除或限制偶然或间接损害，因此上述限制或排除可能不适用于您。
移动网络中的资源感知和弹性学习
许多因素都表征了合作培训的特征，例如选择模型，使用的数据以及要使用的节点；对这些方面做出决定是具有挑战性的，因为它们相互影响。这项工作的第一部分提出了两个不同的CL方案。在第一个中，深神经网络（DNN）的层或其中多个实例在移动边缘连续体的不同设备上运行。第二种情况着重于跨节点的顺序学习，并利用修剪，这是一种良好的压缩DNN的技术，需要在培训过程中何时以及修剪模型的何时以及多少决定。重要的是，每个节点训练模型的所有层，无论是完整的还是修剪的。在每种情况下，我们都设计了一个算法框架，鉴于上述因素之间的相互依赖性，对它们进行了联合决策，以优化培训能源消耗，同时满足时间和质量约束。所提出的框架具有多项式时间的复杂性，并被证明可以做出近乎最佳的决策，优于替代方法，这是通过我们广泛的绩效评估来验证的。CL中的另一个关键挑战在于缺乏激励节点参加学习的动机，因为除非对他们有益，否则它们不会为培训分配计算和沟通资源。因此，为了促进节点之间的合作，我们基于慷慨的Tit-Tat策略开发了一种游戏理论方法。设计的方法是
研究文章 基于 Mobilenetv1 的深度学习模型实现脑肿瘤精准分类
摘要 脑肿瘤是最危险的疾病之一，受伤一段时间后会导致死亡。因此，建议医生和医疗保健专业人员尽早诊断脑肿瘤并遵循他们的指示。磁共振成像 (MRI) 可用于提供足够且实用的数据来检测脑肿瘤。基于人工智能的应用程序在疾病检测中发挥着非常重要的作用，提供令人难以置信的准确性并有助于做出正确的决策。特别是，深度学习模型是人工智能的重要组成部分，具有诊断和处理医学图像数据集的能力。在这方面，一种深度学习技术 (MobileNetV1model) 被用于从 Kaggle 平台收集的 1265 张图像中检测脑部疾病。通过四个主要指标研究了该模型的行为。本文从最重要的指标，即准确性，推断出该模型在诊断这些图像方面具有显着效果，因为它获得了超过 97% 的准确率，这是一个非常好的效果。