XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemNaka
在 Nakagami-q/n 衰落信道中使用改进的能量检测器和多天线进行能量高效协作频谱感知的分析
如今，空气和噪音污染的持续增加已成为一种长期的滋扰，同时也是一个令人担忧的问题。在本期刊中，我们将提供一个系统来测量和监控环境参数，并在空气质量和噪音水平超过安全水平时发出警报。该系统使用必要的传感器来检测大气中的气体以及特定区域的噪音水平，并将其传输到微控制器 NodeMCU。现在，通过 Wi-Fi 凭证连接到 Node MCU 的云平台 Blynk 会获取数据并通过与被视为安全水平的值进行比较来处理数据。当每个空气质量和噪音污染变量超过允许水平时，这个基于云的监控应用程序 Blynk 还会提供一个警报系统。它通过向 Android 设备发送电子邮件或消息来通知用户，甚至可以激活蜂鸣器作为警报。这些数据被连续传输，并被存储以供进一步解释。这种基于云的污染监测系统是最经济、最可靠、最具成本效益的，并且可以增强以应对即将到来的挑战。2021 Elsevier Ltd. 保留所有权利。由第二届国际创新技术和科学会议 (iCITES 2020) 的科学委员会负责选择和同行评审。
Noriaki Taneichi，总裁兼代表总监Ohka Kogyo Co。，Ltd。 150 Nakamaruko，Nakahara-ku，川崎，卡纳那川，日本，的通知 第83个普通股东会议的通知 亲爱的股东，第20届年度的会议通知...
公司的网站：https：//www.tok.co.jp/ir/shareholders/shm.html（日语）网站（日语）网站，用于股东股东大会发布的信息材料：https：//d.sokai.jp/41186/teiji/（日本）Tokyo cockect（在日本）Tokyocecept（TSE）网站（TSE）（TSE）（TSE）（列表） https://www2.jpx.co.jp/tsehpfront/jjk010010action.do?show=show（日语中）在TSE网站上访问此信息，请访问列出的公司搜索页面，使用上面给出的Internet搜索页面，使用上面给出的Internet搜索页面，使用上面的Internet搜索页面，输入问题名称（公司名称）或Securities Code）或单击“搜索”，然后单击“ pr”/“ pr”。根据“可用于公共检查的提交信息”，单击“单击此处访问”下的“ [一般股东会议通知 /通用股东会议的信息材料]”。
进入Nakatsugawa City的网格储存电池业务，GIFU县将欧洲的聚合知识部署到国内业务
近年来，随着可再生能源的扩大，网格存储电池的重要性是调整电源和需求之间的平衡的一种手段。，尤其是在Chubu地区，主要和次要控制储备的市场竞标短缺，需要快速响应，因此可以稳定电网的储存电池变得越来越重要。该项目的目的是通过在三个电力市场（批发电力市场，供应和需求调节市场和产能市场）的交易中充电和放电，从而有助于稳定电网。我们预计该项目将在环境和财务上成为可持续业务，类似于欧洲的项目。自2017年以来，NKES一直在比利时和英国开发其能源市场领先的国家的储能业务。nkes将通过利用NKE在欧洲培养的储存电池业务开发，EPC和聚合方面的专业知识来促进该项目，以及其对能够控制储存电池的能源管理系统的了解。此外，Hazama Ando正在从事可再生能源项目，包括决定在2021年投资生物质发电项目。Hazama Ando参加了该项目，因为我们认为这具有很大的社会意义，因为它将有助于扩大可再生能源的引入，并最终有助于实现碳中立性。该项目旨在开始建造20兆瓦的电网存储电池，2025年3月的容量为80 MWH，并于2028年开始运行。
Cong Hung Mai、Ryohei Nakatsu、Naoko Tosa。通过人工智能开发日本花道作为数字绘画工具。第 19 届国际娱乐计算会议 (ICEC)，2020 年 11 月，中国西安。第 297-307 页，�10.1007/978-3-030-65736-9_27�。�hal-03686042�
摘要。在本研究中，我们进行了各种实验，在插花（日本传统插花）照片领域和其他图像领域（风景、动物、肖像）之间进行相互转换，通过 CycleGAN（GAN（生成对抗网络）的一种变体）创建新的艺术作品，CycleGAN 是一种新的人工智能技术，可以用更少的训练数据进行深度学习。利用 CycleGAN 实现两个图像集之间的转换，我们获得了一些有趣的结果，其中由于日本文化形式的灵活性和简约性，插花扮演着数字绘画工具的角色。我们的实验表明，借助 CycleGAN，插花可以发展为数字艺术中的绘画工具，并开辟了一条通过将人工智能技术应用于传统文化元素来创作高抽象水平的数字艺术作品的新方法。
Adam Nakat 如何利用 Lexis+ AI™ 帮助其成长中的公司与更大的公司竞争。
在采用 Lexis+ AI 之前，Nakat Law 的法律研究是一项耗时的工作。现在情况已大不相同。“AI 能够对复杂的法律查询提供即时可靠的响应，这具有革命性意义。它不仅节省了我们的时间，还确保我们的法律建议得到最新、最相关的判例法和法规的支持。能够即时收到法律查询的可靠响应，再加上 AI 能够建议相关判例法并总结复杂的法律文件，这些都非常有价值。”
光滑念珠菌 (Nakaseomyces glabrata)：对 2011 年至 2021 年临床和微生物学数据的系统回顾，为世界卫生组织真菌优先病原体清单提供信息
1 悉尼大学悉尼传染病研究所，澳大利亚悉尼 2 韦斯特米德医学研究所，澳大利亚悉尼 3 悉尼大学药学院，澳大利亚悉尼 4 韦斯特米德医院药学系，澳大利亚悉尼 5 国家真菌学参考中心，SA Pathology，澳大利亚阿德莱德 6 卡洛斯三世健康研究所，西班牙马德里 7 维罗纳大学，意大利维罗纳 8 医学教育与研究研究生院医学微生物学系，印度昌迪加尔 9 伦敦大学圣乔治感染与免疫研究所，英国伦敦，埃克塞特大学 MRC 医学真菌学中心 10 古卢大学医学院医学微生物学与免疫学系，乌干达古卢 11 世界卫生组织抗菌素耐药性司全球协调与伙伴关系部影响力倡议与研究协调组，瑞士日内瓦 12抗菌素耐药性特别规划，传染病和环境健康决定因素，泛美卫生组织，美国华盛顿特区 13 世界卫生组织，东南亚区域办事处，印度新德里 14 世界卫生组织被忽视的热带病控制司，瑞士日内瓦 15 世界卫生组织非传染性疾病司，瑞士日内瓦 16 莫纳什大学阿尔弗雷德健康/传染病系，澳大利亚墨尔本 *通讯作者。Justin Beardsley，MBChB，FRACP，PhD，悉尼大学，悉尼传染病研究所，Westmead 2145，澳大利亚。电话。：+ 61 2 9351 2222；电子邮件：justin.beardsley@sydney.edu.au † 共同最后作者。
引用：Vo QD、Saito Y、Ida T、Nakamura K、Yuasa S (2024) 10 年间人工智能在基于诱导多能干细胞技术中的应用：系统范围审查。PLoS ONE 19(5): e0302537。https://doi.org/10.1371/ journal.pone.0302537
自 1961 年首次发现骨髓来源的多能干细胞以来，干细胞研究取得了长足进步 [ 1 ]。干细胞是一种独特的细胞，能够通过有丝分裂不断复制，从而形成更多的细胞。该过程会产生两种不同的细胞类型：一种会进化为特定细胞类型，另一种则保留自我更新的能力 [ 2 ]。干细胞大致可分为三类：诱导多能干细胞 (iPSC)、胚胎干细胞 (ESC) 和成体干细胞 (ASC) [ 3 ]。由于 iPSC 和 ESC 能够转化为三个胚层：外胚层、中胚层和内胚层，因此它们被归类为多能干细胞 (PSC)。2006 年，Kazutoshi Takahashi 和 Shinya Yamanaka 通过使用病毒载体引入 Oct4、Sox2、Klf4 和 c-Myc 等特定转录因子，成功将小鼠体细胞转化为 iPSC [ 4 ]。此后，人们使用各种方法将不同类型的小鼠和人类体细胞重新编程为 iPSC [ 5 ]。这种重新编程人类细胞的创新方法引起了科学和医学领域的极大兴趣。iPSC 作为多能细胞来源，为人类 ESC 提供了一种替代方案。诱导多能干细胞的一个显著优势是它们来源于可以非侵入性获得的体细胞。这些细胞携带个体的遗传特征，可以降低免疫排斥的风险 [ 6 ]。现代医学领域对基于 iPSC 的疗法的关注度正在提高。它们在疾病建模、药物筛选和再生医学中的应用正在呈指数级增长 [ 7 ]。iPSC 因其自我更新能力和分化为所有人体细胞类型的能力而在疾病建模中发挥着关键作用。这使得它们成为创建各种疾病模型以供研究的理想选择 [ 8 – 10 ]。患者特异性 iPSC 在制定有针对性的治疗策略和药物开发方面特别有价值。此外，来自正常细胞和患病细胞的 iPSC 可以分化为神经元、肝细胞、心肌细胞等，以评估毒性和副作用，这是治疗分子开发的关键因素 [11]。在再生医学中，iPSC 用于修复或再生受损或退化的组织。这是通过在实验室中从 iPSC 创建器官组织并将其移植到受伤区域来实现的。这种疗法有望用于治疗造血系统疾病、肌肉骨骼损伤、脊髓损伤和肝损伤等疾病 [ 12 – 14 ]。已经开发出各种用于创建 iPSC 的技术，例如使用逆转录病毒或慢病毒进行基因转导和化学诱导。然而，生成 iPSC 的过程通常很慢且效率不高，啮齿动物细胞需要大约 1-2 周，人类细胞需要 3-4 周，成功率通常较低。此外，通过检查菌落形态来评估 iPSC 的质量容易出现人为错误，这是一个重大挑战，在进行进一步的实验或治疗用途之前必须解决这一问题。尽管在提高 iPSC 培养的效率和速度方面取得了进展，但该过程仍然耗费资源，因此需要开发自动化系统以最大限度地减少错误并增强 iPSC 分析。最近，人工智能 (AI) 技术，包括机器学习 (ML) 和深度学习 (DL)，已被用于增强再生疗法。这些 AI 驱动方法的实施可以改进
早期诊断糖尿病神经病和糖尿病足预防
所有作者都为手稿做出了贡献。bárbaraperes lapetinagonçalvesSaraiva：参与数据收集，数据分析，统计分析和文本的写作。Juliana Daud Ribeiro：参与了研究设计，统计分析，对结果的讨论和文本的最终版本。BárbaraDeAraújoCasa：参与了数据收集阶段和文本的修订。renato hideki osugi：参与了数据收集阶段和文本的写作。Gustavo Sawazaki Nakagome：参与数据收集阶段。奥兰多·维托里诺·德·卡斯特罗·内托（Orlando Vitorino de Castro Neto）：参与数据收集阶段。Fernando Adami：参与了文本的统计分析和写作。Manuela de Almeida Roediger：参与了文本的统计分析和写作。JoãoAntonioCorrea：参与了研究的一般取向，研究设计的定义和文本的最终修订。JoãoAntonioCorrea：参与了研究的一般取向，研究设计的定义和文本的最终修订。