XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemRIV
FBI 确信袭击事件中的司机没有……
直到遛狗人到来。Eby 的手臂也感到一种新的沉重感 —— 和她失去行走能力前双腿的感觉一样。在 TikTok 和 Instagram 上，她询问超过 35 万名粉丝是否有人搬回父母家，并征求他们的鼓励。“我需要鼓励，”她说，然后，用更高、更俏皮的音调说：“帮帮我。”Eby 一生中大部分时间都在网上保持低调，曾一度完全删除手机上的 Instagram，因为她不想分心。但自从 2022 年被诊断出患有 ALS（肌萎缩侧索硬化症）以来，Eby 加入了一个小众内容创作者群体，这些创作者身患绝症，在社交媒体上记录他们的病情进展。她认为自己更像是视频日记作者，而不是影响者：Eby 并没有兜售维生素或护肤霜，而是大部分帖子都带着观众一起分享她的健康更新，并以其他方式展示生活在一个不再正常运作的身体中的现实
IE 414课程标题：开放经济宏观经济学...
JNU在印度国民和印度海外公民（OCIS）的教职员工职位上，教授，副教授和助理教授在专业领域的级别上表示了针对每个各自职位的指示。具有良好学术记录，教学/研究经验和在相关研究领域工作的申请人申请。大学还从具有跨学科的研究兴趣的候选人那里申请申请。这些职位的基本资格/薪水水平将按照不时修订的2018年UGC规定。基本资格：教授：工资规模：（学术薪酬14）卢比1,44,200/-2,18,200/ - （a）（i）拥有博士学位的杰出学者。有关/相关学科的学位，并发表了高质量的工作，积极从事研究
对...驱动因素的实证研究
*致谢：我们感谢Sandra Gottschalk在访问MIP Scientific-Files方面的支持。Adelheid Holl感激地感谢项目H2019/HUM-5859-MIMA-CM由马德里自治社区，盟友（与创新与环境可持续性之间的联系相关的实验室）和PTI Mobimility和PTI Mobility之间的链接相关）和2030年（https：//pti-mobility：//pti-mobility2030.csic.csic.es.es
道路安全设计驾驶模拟器
摘要：通过驾驶模拟器进行的虚拟现实模拟代表了一种在安全，控制和可复制环境中评估道路设计和道路安全质量的方法。如今，有许多研究使用驾驶模拟器在计划在实施这些方面进行特定的道路安全处理时分析驾驶员的响应。 这种方法允许道路设计师/科学家估算所考虑的对策/设计配置的潜在安全有效性。 但是，尽管虚拟现实模拟在评估道路配置设计和治疗效果方面可能非常有用，但它们也具有缺点。 最重要的两个是现实世界环境的可重复性的局限性以及由于意识到他们正在进行测试而导致的驾驶员行为的差异。 在这种情况下，我们的研究旨在通过强大的验证程序来克服这些局限性，旨在证明虚拟现实中获得的结果是可靠的，并且可以利用以设计更安全的道路。 根据最新技术的状态，采用的统计程序允许在虚拟现实实验中收集的数据与使用仪表式车辆在现场实验中收集的数据进行比较。 实施通过驾驶模拟器实验评估的安全措施几年后进行了现场测试。 该过程证明了虚拟现实实验的相对有效性，在某些路段中，也证明了所获得结果的绝对有效性。如今，有许多研究使用驾驶模拟器在计划在实施这些方面进行特定的道路安全处理时分析驾驶员的响应。这种方法允许道路设计师/科学家估算所考虑的对策/设计配置的潜在安全有效性。但是，尽管虚拟现实模拟在评估道路配置设计和治疗效果方面可能非常有用，但它们也具有缺点。最重要的两个是现实世界环境的可重复性的局限性以及由于意识到他们正在进行测试而导致的驾驶员行为的差异。在这种情况下，我们的研究旨在通过强大的验证程序来克服这些局限性，旨在证明虚拟现实中获得的结果是可靠的，并且可以利用以设计更安全的道路。根据最新技术的状态，采用的统计程序允许在虚拟现实实验中收集的数据与使用仪表式车辆在现场实验中收集的数据进行比较。实施通过驾驶模拟器实验评估的安全措施几年后进行了现场测试。该过程证明了虚拟现实实验的相对有效性，在某些路段中，也证明了所获得结果的绝对有效性。统计分析以比较两个实验的结果，以确定它们之间的差异是否更有可能是由随机机会引起的，以证明虚拟仿真的可靠性并确定利用结果时的主要限制。在通过在虚拟现实中分析的重新配置干预措施影响的道路部分重复该过程，使用通常采用相同的验证程序来验证驾驶模拟器在实施安全措施之前验证驾驶模拟器。它证实了驾驶模拟器在设计安全解决方案有效性的初步评估中使用的能力。
呵护自然：推动儿童应对气候问题
近 75 年来，世界宣明会一直致力于消除贫困和改善世界上最脆弱儿童的福祉，但 21 世纪的气候变化正在改变我们生活的世界。我们目睹了气候变化和环境恶化的空前影响——极端热浪、干旱、洪水和飓风。这场不断蔓延的危机给世界上最脆弱的人群带来了不成比例的负担——尤其是儿童以及生活在城市、脆弱和发展中环境中的人群——尽管他们对此的责任最小。这是气候变化的不公正。因此，环境可持续性和气候行动 (ESCA) 是世界宣明会为儿童创造系统性、持久变化的使命的核心。在“不伤害”原则的指导下，它确保每个项目、计划和灾难响应都是保护和恢复地球的机会。
使用椭圆曲线的隐私投票系统
投票是民主的基石，需要确保安全，透明度和选民匿名的系统。传统投票方法通常面临诸如篡改和缺乏机密性之类的挑战，促使人们需要安全的数字解决方案。本文使用椭圆曲线密码学（ECC）提出了一个隐私的投票系统，以解决这些问题[1]。ECC是一种有效的加密技术，可提供较小的钥匙尺寸的强度安全性，使其非常适合可扩展系统。它确保了安全的沟通并保护选民身份[2]。将ECC与区块链技术整合在一起，进一步通过分散的信任和不可变化的存储提高了数据完整性和透明度，如所示。同构加密用于启用加密票的计算，以确保选民在Tallying期间的私密性[3]。通过将ECC，区块链和同质加密结合起来，拟议的系统解决了电子投票中的关键问题，例如数据操纵和双重投票，同时保持选民的保密性和可信度[4]。2。文学评论
未来 5 年及以后的制造业趋势和驱动因素
本报告介绍了 IfM Engage 独立研究得出的关键结论。这些结论基于作者对所审查证据的解释和分析。IfM Engage 保证在编写本报告时已运用了所有合理的技能和谨慎。但是，IfM Engage 不承担任何利润、业务、收入损失或任何特殊、间接或后果性损害的责任，无论这些损害是直接还是间接因依赖本报告或其中的任何错误或缺陷而引起的。本报告中提及的任何公司名称或商业产品并不意味着作者的认可。此外，IfM Engage 对链接网站的内容或其中的信息不承担任何责任。本出版物中所有材料的版权归各自的内容作者所有。
AI驱动的农作物疾病预测和管理系统
农业是全球维持和经济发展的基石，是无数行业的粮食，就业和原材料的来源。但是，该行业面临着持续的挑战，其中之一就是作物疾病的流行。这些疾病不仅威胁着农作物的产量和质量，而且威胁着农民的生计和整个社区的粮食安全。在受这些问题影响最大的农作物中是木薯，这是热带和亚热带地区数百万的重要主食。木薯对恶劣条件的韧性使其成为关键的食物来源，但它易受木薯细菌疫病（CBB），木薯棕色条纹疾病（CBSD），木薯绿色mottle（CGM）和木薯马赛亚疾病（CASSAVA GREEN MOTTLE（CGM）和CASAVA MOSAIC疾病（CMD）的脆弱性。及时，准确地确定木薯疾病对于有效管理至关重要，因为早期干预可以防止广泛的爆发并减轻经济损失。传统的疾病检测方法通常取决于专家知识和手动检查，这对于小农户来说可能是耗时，昂贵且无法访问的。人工智能（AI）和机器学习（ML）的进步为这一挑战提供了有前途的解决方案，从而使自动化和准确地检测到植物疾病的大规模检测。该项目引入了一个基于深度学习的木薯疾病检测系统，利用强大的Rexnet-150模型进行图像分类。该系统被部署为使用烧瓶构建的用户友好的Web应用程序，即使对于具有最少技术专业知识的个人，也可以确保可访问性。训练有素的模型能够诊断出高精度的木薯叶条件，将其分为五类：木薯细菌疫病（CBB），木薯棕色条纹病（CBSD），木薯绿色mottle（CGM），木薯马赛克疾病（CMD）和健康。用户只需上传木薯叶的图像，该应用程序提供了即时诊断以及可操作的见解。这些见解包括特定疾病的预防措施和管理策略，使农民有能力采取及时的行动来保护其作物。除了其实际实用性之外，该项目与将技术纳入可持续农业的全球努力保持一致。通过利用AI，它可以增强疾病监测和预防，减少对手动检查的依赖，并支持农民采用积极的农业实践。该解决方案的可扩展性意味着它可以适应其他作物和地区，从而进一步扩大了其对全球农业的影响。