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经颅磁刺激 (TMS) 实验
[1] Siegmund 等人。通过功能性磁共振成像理解源代码。（2014 年）。[2] Huang 等人。使用 fMRI 和 fNIRS 提取数据结构操作的神经表征。（2019 年）。[3] Peitek 等人。程序理解和代码复杂度指标：一项 fMRI 研究。（2021 年）。[4] Krueger 等人。神经鸿沟：一项关于散文和代码写作的 fMRI 研究。（2020 年）
国防部设计标准
“H” 修订版最重要的变化之一是解决性别问题，以满足国防部长阿什顿·卡特备忘录《武装部队全面整合女性的实施指南》（2015 年 12 月 3 日）中的指示，该备忘录解决了女性人口的适应问题。卡特部长的备忘录指出，“各军种将开始执行其批准的计划，尽快开放所有军事职业专业、职业领域和分支，供女性加入。” MIL-STD-1472 的这一修订提供了设计标准，以消除男女参军不必要的障碍。例如，关于起重要求，设备必须符合混合性别起重要求并贴上相应的标签。因此，可能会增加某些装备和设备所需的起重器数量，或者需要重新设计或修改以减轻重量或增加起重点或手柄。实现真正“与作战相关且性别中立的标准”的目标反映了作战要求（例如经过作战验证的军事职业专业 [MOS] 相关起重标准）与尽可能广泛的用户的合理便利之间的平衡。必须确保此处概述的用于指导军事系统、设备和设施设计的标准的书写方式不会以可能限制军人职业发展的方式应用。采购活动有责任在设计中考虑所有因素，包括用户群体属性。为此，军事体能测试标准不适合用作设计标准或量化人类表现极限。解释和使用本设计标准时不应造成采购活动意外或故意定义其目标用户群体的情况，导致军队中被分配任务的男性或女性人数过多，无法有效互动和使用某些设备来完成任务。需求生成、开发过程、生产和最终产品采购都应协调一致，以解决性别中立指令。
采用 ATMEGA328P 的智能购物车系统...
摘要：在超市，购物车是购物的必备工具。传统上，它被顾客在商店内用来在购物期间将商品运送到收银员处，并且设计为不离开商店。对于想要使用传统购物车在商店中找到所需产品的顾客来说，这很不方便，而且浪费时间。我们的目标是开发一种带有智能购物设备的自动移动手推车来解决这个问题。我们的智能购物车基于两轮移动机器人。本项目介绍了智能手推车系统的硬件和软件设计。手推车被建模为两轮移动机器人。传感器将通过向微控制器发送信号来控制机器人。该系统也配备了传感器最后，展示了机器人导航测试的结果。结果是我们基于传感器框架的智能手推车系统可以移动。关键词：智能购物车、传感器、微控制器、直流齿轮电机。一、引言技术一直是创新新理念和连接世界的一条启迪之路，现代世界为我们带来了许多将人与技术联系起来的可能方式，例如物联网和工业自动化。从技术领域开始创新一开始，其意义就是减少不必要的困难和提高人类的生产力。现代世界最重要的休闲活动之一是花时间在商场、购物中心等购物。因此，购物和零售店领域的一项创新可以是智能购物车系统。它会自动跟随顾客而无需推车。智能购物车以 ATmega328 微控制器为核心，代表了零售业的范式转变。通过集成大量传感器、通信模块和数据处理功能，这款智能设备提供了大量功能，旨在简化消费者的购物旅程，同时为零售商提供有关消费者行为和库存管理的宝贵见解。二、文献综述 自动驾驶与人类跟随手推车是由 Shaurya Rajput 和 Nikhil Tanwar 提出的。[1]。它来自 Jaypee 信息技术大学 (JUIT)，并于 2021 年出版。该项目基于使用 Arduino 的人类跟随手推车。这辆手推车会自动避开障碍物，并且手推车会跟随特定的人。这个项目将在各个领域有所帮助。它可以用作机场或商场的手推车、军队中的运载车辆、运送药物等。智能购物车是由 Midatani Mohansai 提出的。[2]。它来自 Sathyabama 科学技术研究所，并于 2021 年出版。该项目通过引入物联网概念来连接杂货店中的所有商品，形成了一个自动化智能购物系统。在这个系统中，嵌入了一个廉价的 RF-ID 标签。这款购物车内置了一个系统，使客户可以在购物车上为他们的商品结账，而无需排长队结账。使用 RFID 的智能购物车是由 Shubham Singh、Vaibhav Dwivedi、Shweta Kumari、Salony Gupta 和 Navneet Kumar 提出的。[3]。它来自《新兴技术与创新研究杂志》（JETIR），并于 2021 年出版。该项目是基于物联网 (IoT) 的智能购物车，其中包括射频识别 (RFID) 传感器、Arduino 应用程序。系统设计
计费代码：4166-14-P卫生部...
该文档计划于20125年3月3日在联邦公报上发布，并在https://federalregister.gov/d/2025-03381上在线提供，并在https://govinfo.gov
AI进步：探索Github副驾驶，使用LSTM的假新闻检测以及AI对运输的影响
摘要：人工智能（AI）严重影响了各个部门，突破了技术和重新定义过程的界限。本文研究了AI进步的三个关键领域：用于软件开发的GitHub Copilot，长期记忆（LSTM）网络检测假新闻以及AI对运输的更大影响。Github副副词是AI-Power Edsing Assistant，正在彻底改变开发人员编写代码的方式。LSTM，一种复发性神经网络（RNN）的形式，提供了一种有效的解决方案来检测错误信息。最后，AI通过自动驾驶车辆和交通管理对运输的贡献，展示了AI如何重塑运输领域的基础设施，安全性和效率。本文旨在全面了解这些技术的工作方式及其社会影响。
计费代码：3510-33商务部...
该文档计划于20124年3月1日在联邦公报上发布，并在https://federalregister.gov/d/2024-04382上在线提供，并在https://govinfo.gov
定量降水估计（QPE）天气雷达使用衰减校正和Z-R关系算法的比率
定量降水估计（QPE）天气雷达在东Java Laode Nodeman的某些部分中使用Z-R关系算法的衰减和比较Z-R关系算法，Retnadi Heru Jatmiko博士，硕士。; Emilya Nurjani博士，S.Sc.，M.Sc。
人工智能营销画布TM
机器学习与传统计算相比有何独特之处和不同之处？在传统的计算机程序中，当您想要执行计算时，您会在代码中编写一个算法，该算法提供从输入获取所需输出的指令。执行算法时，您提供输入，即算法，并要求机器计算输出或结果。换句话说，您的指令是明确的。但是，如果您没有所需的所有输入，或者您甚至不知道算法，会发生什么？对于数据科学领域的复杂问题，您通常会有一堆输入数据和相关输出。您知道它们之间存在相关性，但数据集太复杂，无法自行解决。进入机器学习 (ML)。ML 是人工智能 (AI) 的一个子领域，专注于指示机器在仅给定一组输入和输出的情况下推断特定问题的算法。您不是显式地提供输入和输出，而是提供隐式输入和输出，并要求机器计算两者之间的最佳相关性。此活动称为训练。训练结束后，当你提供机器尚未见过的新输入时，你会要求它给出输出。这称为推理，因为机器不是基于算法来推断结果，而是基于它自己对数据集之间相关性的内部度量。借助 ML，你可以训练一个可以接受任何未知 x 的模型，并根据模型从上述输入数据中学到的内容推断出相应的 y 值。