XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemRaven
无人机的集成并不直观：- 摩尔堡
在俄乌战争中，飞行机器人识别敌人、投掷手榴弹、引燃火力或自杀式摧毁装甲车的现象屡见不鲜。无人机不仅极大地影响了这场战争，哈马斯还利用无人机为其 2023 年 10 月 7 日的恐怖袭击创造条件，阿塞拜疆军队利用无人机改变纳戈尔诺-卡拉巴赫战争的平衡，伊朗代理人利用无人机袭击美国海军和地面部队。1-3 当我亲眼目睹无人机无法发挥任何作用的“战场”时，我思考了这一切——我所在营的排进行实弹射击。当第四排的小型无人机系统 (sUAS)，一架名为“黑大黄蜂”的微型直升机摇摇晃晃地起飞，飞到 10 英尺高，然后撞到地面时，这个令人痛心的事实显而易见。当第二支部队报告其连级无人机系统“渡鸦”因缺少零件、操作员缺乏经验、未在适当时间启动限制作战区 (ROZ) 或上述因素的某种组合而无法飞行时，情况变得更加明朗。正是在那一刻，我完全明白我们遇到了问题，需要一种新方法将这一关键资产整合到我们的战斗中。
RadPC@Scale：RadPC 单粒子扰动缓解策略的新方法
摘要 — 本文介绍了一种针对计算机数据存储器的单粒子翻转 (SEU) 缓解策略的飞行测试结果。这种内存故障缓解策略是使用商用现货 (COTS) 现场可编程门阵列 (FPGA) RadPC 构建耐辐射计算系统的更大努力的一部分。虽然 RadPC 的先前迭代使用 FPGA 块 RAM (BRAM) 作为其数据存储器，但本文介绍的 RadPC 的特定组件是一种新颖的外部存储器方案，其附带系统可以检测和纠正计算机拟议数据存储器中发生的故障，同时允许计算机继续前台运行。2021 年 7 月，在 Raven Aerostar Thunderhead 高空气球系统上飞行了内存保护方案的原型实现。这次飞行将实验带到了 75,000 英尺的高度，持续了 50 小时，使实验中的内存受到电离辐射的轰击，而不会被地球大部分大气层衰减。本文将讨论故障缓解策略、飞行演示的实验设计以及飞行数据结果的细节。本文可能会引起正在设计将暴露于电离辐射的飞行计算机系统并正在寻找与现有抗辐射解决方案相比成本更低的 SEU 缓解策略的工程师的兴趣。索引术语 — FPGA、内存、辐射
第 20 章：维京人，公元 900 年 - 公元 1035 年
船舶和贸易 维京人用茂密森林中的木材建造船只。这些船很大，非常适合长途航行。船身又长又窄。船舷两侧有一排 16 支桨，通常装饰有黑色或黄色的盾牌。高高的船头雕刻成龙头的形状。这是为了吓唬敌人和海洋中的恶魔。船帆缝得很结实，呈方形，通常有红色和黄色条纹。这些船的名字有“海蛇”、“风之乌鸦”和“浪之狮”等。船头的遮阳篷保护水手免受恶劣天气的影响。他们睡在皮革睡袋里，带着铜锅做饭。只要有可能，他们就会在岸上做饭，以避免船上发生火灾。维京人根据太阳和星星的位置规划航线。他们航行到遥远的北海和大西洋寻找良好的捕鱼区和贸易。他们大部分的旅行和贸易是在春天播种后或秋天收割庄稼后进行的。他们用漫长的冬天来修理船只和武器。维京人在贸易方面和腓尼基人一样成功。维京商人把毛皮、兽皮、鱼和奴隶运往西欧和地中海。他们从这些地区带回了丝绸、葡萄酒、小麦和白银。
保卫我们的土地、水域和社区：
12 NOAA 2019 年 12 月莫纳罗亚二氧化碳月平均值 = 411.76 ppm。https://www.esrl.noaa.gov/gmd/ccgg/trends/full.html。访问日期：2020 年 1 月 23 日。13 Raven 等人，2005 年。大气二氧化碳增加导致的海洋酸化。14 Alin 等人，2016 年。在：PSEMP 海洋水域工作组。2016 年。普吉特海湾海洋水域：2015 年概览。www.psp.wa.gov/PSEMP/PSmarinewatersoverview.php。15 华盛顿州海洋酸化蓝丝带小组。2012 年。海洋酸化：从知识到行动：华盛顿州的战略应对。16 Mauger 等人。 2015。知识状况：普吉特海湾的气候变化。潮汐数据：https://tidesandcurrents.noaa.gov/sltrends/ sltrends_station.shtml?id=9447130。请注意，自 1900 年以来，NOAA 西雅图潮汐仪附近的陆地已下沉约 3.5 英寸（Miller 等人，2018 年）。17 月，等人，2018 年：西北部。在美国的影响、风险和适应：第四次国家气候评估，第二卷中。美国全球变化研究计划。18 月，等人，2018 年：西北部。在美国的影响、风险和适应：第四次国家气候评估，第二卷中。美国全球变化研究计划。19 Snover 等人，2013 年。华盛顿州的气候变化影响和适应：决策者技术摘要。知识状况报告。 20 Snover 等人，2019 年。《刻不容缓》。政府间气候变化专门委员会关于全球变暖 1.5°C 及其对华盛顿州的影响的特别报告》。
多模式的大脑信号复杂性预测人类智力
自发的大脑活动为外部需求期间人类认知处理的基础奠定了基础。基于功能磁共振成像（fMRI）的神经影像学研究确定了自发（内在）脑动力学的特定特征，这些特征与一般认知能力的个体差异相关，即智力。然而，fMRI研究本质上受到时间分辨率低的限制，因此阻止了关于毫秒内神经波动的结论。在这里，我们使用了来自144名健康成年人的静止状态脑电图（EEG）录音（EEG）录音，以测试是否可以从智力上的个体差异（Raven的先进的渐进式矩阵得分）来预测，可以从时间上高度分辨的内在脑脑sig-nals的复杂性中预测。我们比较了大脑信号复杂性的不同操作（多尺度熵，香农熵，模糊熵和微骨与智能关系的特定特征）。结果表明，大脑信号复杂性度量与智力之间的关联具有较小的效应大小（R; 0.20），并且在不同的空间和时间尺度上有所不同。具体来说，较高的智力得分与神经处理的局部方面的复杂性较低，而属于默认模式网络的任务阴性大脑区域的活动较少。最后，我们结合了大脑信号复杂性的多个测量方法，以表明可以通过样品中的多模式（10倍交叉验证）以及在独立的样品（外部复制，n = 57）中进行多模型的多模型来显着预测单个智力得分。总的来说，我们的结果强调了智力和内在的大脑动力学之间关联的时间和空间依赖性，并提出mul-timodal方法是对复杂人类特征的未来神经科学研究的有希望的手段。
阿拉斯加肯辛顿金矿运营技术报告摘要
6.4.1.3 构造................................................................................................................................ 6-6 6.4.1.4 蚀变................................................................................................................................ 6-6 6.4.1.5 矿化................................................................................................................................ 6-7 6.4.2 Eureka ................................................................................................................................ 6-7 6.4.2.1 矿床尺寸............................................................................................................................. 6-7 6.4.2.2 岩性................................................................................................................................ 6-8 6.4.2.3 构造................................................................................................................................ 6-8 6.4.2.4 蚀变................................................................................................................................ 6-8 6.4.2.5 矿化................................................................................................................................ 6-8 6.4.3 Raven ................................................................................................................................ 6-8 6.4.3.1 矿床尺寸............................................................................................................................. 6-8 6.4.3.2 岩性 ................................................................................................................................ 6-9 6.4.3.3 构造 ................................................................................................................................ 6-9 6.4.3.4 蚀变 ................................................................................................................................ 6-9 6.4.3.5 矿化 ................................................................................................................................ 6-9 6.4.4 Jualin ................................................................................................................................ 6-9 6.4.4.1 矿床规模 ............................................................................................................................. 6-9 6.4.4.2 岩性 ................................................................................................................................ 6-9 6.4.4.3 构造 ................................................................................................................................ 6-11 6.4.4.4 蚀变 ................................................................................................................................ 6-11 6.4.4.5 矿化 ................................................................................................................................6-11 6.4.5 埃尔迈拉 (Elmira)............................................................................................................. 6-11 6.4.5.1 矿床规模 ...................................................................................................................... 6-11 6.4.5.2 岩性 ............................................................................................................................. 6-11 6.4.5.3 结构 ............................................................................................................................. 6-11 6.4.5.4 蚀变 ............................................................................................................................. 6-12 6.4.5.5 矿化 ............................................................................................................................. 6-12 7.0 勘探 ............................................................................................................................. 7-1 7.1 勘探 ............................................................................................................................. 7-1 7.1.1 网格和调查 ............................................................................................................................. 7-1 7.1.2 地质测绘 ............................................................................................................................. 7-1 7.1.4 地球物理学................................................................................................................ 7-1 7.1.5 合格人员对勘探信息的解释............................................................................................... 7-2 7.1.6 勘探潜力...................................................................................................................... 7-2 7.2 钻井...................................................................................................................................... 7-4 7.2.1 概述............................................................................................................................. 7-4 7.2.2 为估算目的而排除的钻井............................................................................................. 7-4 7.2.3 自数据库结束日期以来完成的钻井.................................................................................... 7-4 7.2.4 钻井方法...................................................................................................................... 7-4 7.2.5 测井............................................................................................................................. 7-15 7.2.6 回收率............................................................................................................................. 7-16 7.2.7 钻井环测量........................................................................................................................................................................................................ 7-16 7.2.8 井下勘测 ...................................................................................................................... 7-16 7.2.9 对材料结果和解释的评论 .............................................................................................. 7-16 7.3 水文地质学 ............................................................................................................................. 7-17 7.3.1 取样方法和实验室测定 ............................................................................................. 7-17 7.3.2 对结果的评论 ............................................................................................................. 7-17 7.4 岩土工程 ............................................................................................................................. 7-17 7.4.1 取样方法和实验室测定 ............................................................................................. 7-17 7.4.2 对结果的评论 ............................................................................................................. 7-18
新闻查询
理查德·弗里曼（Richard Freeman）拥有超过19年以上的行业经验，可以在包括《财富》全球500家公司（Fortune Global 500公司）在Capgemini工作六年时提供B2B和B2C大数据，复杂的Integraton和数据科学项目。理查德（Richard）领导该平台的动手交付，建筑和数据科学，可预测和匹配医疗保健供应商的公共合同。该平台包括内部大数据管道，自定义NLP模型，新颖的机器学习模型，并与领先的大学合作，在新型Innovate UK资助的研究项目上。他还是各种公司，初创公司和VCS的独立AWS Solutons架构师，数据科学专家和技术顾问。在共同创立Vamstar之前，理查德（Richard）在Justgiving工作了六年，领导了数据科学供电的消费产品和平台的技术交付，该产品在2013年在产品中筹集了2000万美元的良好原因，以实现良好的原因，后来在Microsoft Build and Build and Build and Build and Decded Keynotes中显示。然后，他领导了基于内部AWS的数据科学的交付，并在JustGiving的2600万用户的Analytcs Raven Platform支持竞选管理，ClickStream Analytcs和Draud detecton Products供电的Graph Analytcs，机器学习和自然语言处理，其中包括与领先的学术界合作。他在神经网络，机器学习和自然语言处理中拥有计算机系统工程和博士学位（曼彻斯特）的孟。Active Blogger，国际演讲者和一本书的作者以及Packt，Udemy和O'Reilly Safari上的几个视频课程。多年来，他已经提出并分享了他在包括AWS Re：Invent，AI峰会和聚会等许多高级会议上的经验。
母亲产前抗生素治疗后儿童的生长和神经发育
摘要 目的 评估在疟疾流行地区对孕妇进行磺胺多辛-乙胺嘧啶 (SP) 和阿奇霉素 (AZI) 间歇性预防治疗 (IPTp) 是否会导致其后代的线性生长和发育持续增长。设计 一项随机试验的随访研究。地点 马拉维南部农村的曼戈切区。参与者 1320 名孕妇及其后代。干预措施 每月进行一次 IPTp 和 SP 并进行两次 AZI (AZI-SP 组)，每月进行一次 SP 但不进行 AZI (每月 SP)，或进行两次 SP (对照组)。未对儿童进行任何干预。主要结果测量使用瑞文彩色渐进矩阵 (CPM) 评估 13 岁时的认知表现；平均身高和年龄身高 Z 分数 (HAZ)、发育迟缓的累积发生率和患病率 (HAZ <-2)；体重、身体质量指数、上臂中部周长和头围。结果 在大约 13 岁时，平均 CPM 评分为 14.3（SD 3.8，范围 6-29，最大值 36），各组之间没有差异。AZI-SP 组儿童平均比对照组儿童高 0.4 厘米（95% CI -0.9 至 1.7，p=0.6）。对于发育迟缓的累积发生率，AZI-SP 组的 HR 为对照组的 0.72（95% CI 0.61 至 0.84，p<0.001），与每月 SP 组相比为 0.76（95% CI 0.65 至 0.90，p<0.001）。各组之间在发育迟缓患病率或人体测量值方面没有差异。结论 在马拉维农村地区，孕期加强母亲感染控制可降低后代 13 岁时发育迟缓的累积发生率。在本研究中，没有证据表明对认知能力有积极影响。试验注册号 NCT00131235。
社区疫苗提供商免疫接种报告
List of Community Health Centres Community Health Centre Address Fax North Shore Central 5 th floor, 132 West Esplanade North Vancouver, BC V7M 1A2 (604) 983-6883 Parkgate 2nd floor, 3625 Banff Court North Vancouver, BC V7H 2Z8 Fax to the number above West Vancouver 2121 Marine Drive West Vancouver, BC V7V 4Y2 Richmond里士满8100 Granville Avenue Richmond，BC V6Y 3T6（604）233-3198 Sea-To Sky Sky Pemberton 1403 Portage Road，Po Box 8 Pebos，BC V0N 2L0（604）894-6967 Whistler, BC V8E 1A7 (604) 932-6953 Vancouver Evergreen 3425 Crowley Drive Vancouver, BC V5R 6G3 (604) 871-0174 Pacific Spirit 2110 West 43rd Avenue Vancouver, BC V6M 2E1 (604) 261-7220 Raven Song 2450 Ontario Street Vancouver, BC V5T 4T7（604）872-5223 Robert＆Lily Lee家族1669 East Broadway Vancouver，BC V5N 1V9（604）253-2460 South 6405 South 6405 Knight Street Vancouver，BC V5P 2V9（604）321-2947 Thr Bridges 1128 Hornby Street Vancovand vancourby bc vancoyver vancouver vancouver， 734-5918沿海农村贝拉·库拉（Bella Coola）1025 Elcho Street Bella Coola，BC V0T 1C0（250）799-5635 QATHET 5000 JOYCE AVE，第三楼Powell River，BC V8A 5R3（604）485-3305 SECHELT PO BOX BOX 1040，55571 sectelet 304） 885-9725 Gibson 821 Gibson Way Gibson，BC V0N 1V8（604）984-5075
书目论文：宗教经济理论
20 世纪 90 年代初，科特·柯本和他的摇滚乐队涅槃乐队以未经修饰的音乐和深沉、黑暗的歌词一炮走红，引起了数百万美国当代人的共鸣。同样，犹太雷鬼嘻哈歌手马提斯亚胡迎合了许多美国人的折衷品味和欲望，赢得了当今疏离、媒体精明、市场饱和的人们的青睐。很少有金融奇才能像电视主持人兼作家苏西·奥曼那样吸引公众的注意力。迪士尼频道拥有长期播出的艾美奖获奖动画片《唐老鸭历险记》和《麻辣女孩》以及新节目《这就是乌鸦》和《汉娜·蒙塔娜》，吸引了全国数百万儿童。我们可以列出无数个像巴拉克·奥巴马这样的政治家、像萨沙·科恩这样的艺人、像约翰·格里森这样的作家、像胡克·霍根这样的摔跤手，他们迎合了美国人的广泛品味和欲望，吸引了公众的注意力。学者们虽然很快就能评估出那些帮助人们占领商业市场的无形技能和才能，但他们往往不愿意发挥同样的好奇心去探索精神领袖如何在宗教市场中开辟出独特的市场。对于一位牧师来说，吸引成千上万的每周出席者或说服数百万人购买他的书籍或在电视上观看她的精神信息是一项非凡的壮举。传教士需要将天赋和聪明才智结合起来，才能说服成千上万的人利用他们的假期穿越全国来参加礼拜会议。以前的宗教学者更愿意将宗教运动的流行归因于顾客的不理性，而不是供应商的天才，但新一代社会科学家认识到，宗教就像商业娱乐一样，依靠创新的领导力来吸引大众。这并不是说这些学者对宗教生活进行了简化分析