XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemTer
认证测试员 AI 测试 (CT-AI) 教学大纲 - ASTQB
以下人员参与了本课程大纲的审核和评论：Laura Albert、Reto Armuzzi、Árpád Beszédes、Armin Born、Géza Bujdosó、Renzo Cerquozzi、Sudeep Chatterjee、Seunghee Choi、Young-jae Choi、Piet de Roo、Myriam克里斯滕纳、让-巴蒂斯特·克鲁尼诺、国富丁,Erwin Engelsma, 范鸿飞, Péter Földházi Jr., Tamás Gergely, Ferdinand Gramsamer, Attila Gyúri, Matthias Hamburg, Tobias Horn, Jarosław Hryszko, Beata Karpinska, Joan Killeen, Rik Kochuyt, Thomas Letzkus, Chun Lihui, 刘海英, Gary里克·莫焦罗迪马塞利斯、伊姆雷·梅萨罗斯、Tetsu Nagata、Ingvar Nordström、Gábor Péterffy、Tal Pe'er、Ralph Pichler、Nishan Portoyan、Meile Posthuma、Adam Roman、Gerhard Runze、Andrew Rutz、Klaus Skafte、Mike Smith、Payal Sobti、Péter Sótér、Michael斯塔尔、克里斯·范贝尔、斯蒂芬妮·范迪克、罗伯特Werkhoven，Paul Weymouth，董鑫，Ester Zabar，克劳德·张。
3 位轨到轨闪存 ADC 的设计
我要感谢我的同事 Edivânia Ferreira Silva 和我的同事 Mateus Cortez 帮助我进行解码。感谢芯普微电子给我参加专业布局课程的机会（对我这项工作帮助很大）。特别感谢我的姐姐、母亲、叔叔、阿姨、表兄弟和朋友，他们在整个旅程中一直激励着我。
会议 道路运输研究成果
Dr.-Ing. Stephan Neugebauer ，宝马全球研究合作总监、ERTRAC 及 EGVIAfor2Zero 主席 Armin Gräter ，宝马集团、CCAM 协会主席 Rosalinde van der Vlies ，欧盟委员会研究与创新总司（DG RTD）清洁地球总监 Herald Ruijters ，欧盟委员会交通与运输总司（DG MOVE）投资、创新与可持续交通总监 Paloma Aba Garrote ，欧洲气候、环境和基础设施执行机构（CINEA）主任
抗SGLT2药物对N的预防作用
摘要 SGLT2 抑制剂是一种抗高血糖药物，其作用机制是抑制蛋白质近端肾小管中的钠-葡萄糖共转运体 2 型增加尿糖排泄，从而降低血糖水平。通过研究对患有蛋白质漏出的慢性肾病患者进行随机对照试验。尿液显示卡格列净、达格列净和恩帕列净在进展至终末期肾病过程中具有有益作用。加倍血清肌酐利率预测下降肾小球滤过和各种原因导致的死亡患有慢性肾病（无论是否患有糖尿病）的患者中，肾脏和心血管疾病的总体发病率降低了约 30%。这些研究中的大多数患者仍然尽管接受了可耐受的高剂量肾素-血管紧张素系统抑制剂，仍然出现中度至重度蛋白尿。安装时需注意以下几点：生殖器酵母菌感染应治疗液体缺乏、高血糖和酸中毒。适当的追踪
处方，休闲和非法物质评估（...
您的疫苗接种证据将在您的疫苗接种历史证明中注册在澳大利亚免疫登记册（澳大利亚免疫注册）中，除非您拒绝此疫苗。如果您拒绝将疫苗接种在澳大利亚免疫登记册上记录，则必须联系接种疫苗的诊所，以获得疫苗接种的证明。
使用 RNA 的 DNA 修复途径解码 ECoG 中的隐性语音的可行性经过公开语音训练的 Transformer
人们已经尝试过多次语音脑机接口 (BCI)，在听觉语音感知、显性语音或想象（隐性）语音期间使用侵入性测量（例如脑电图 (ECoG)）来解码音素、子词、单词或句子。从隐性语音中解码句子是一项具有挑战性的任务。16 名颅内植入电极的癫痫患者参与了这项研究，在八个日语句子的显性语音和隐性语音期间记录了 ECoG，每个句子由三个标记组成。具体来说，Transformer 神经网络模型被用于从隐性语音中解码文本句子，该模型使用在显性语音期间获得的 ECoG 进行训练。我们首先使用相同的任务进行训练和测试来检查所提出的 Transformer 模型，然后评估该模型在使用显性任务进行解码隐性语音训练时的性能。在隐蔽语音上训练的 Transformer 模型在解码隐蔽语音时实现了 46.6% 的平均标记错误率 (TER)，而在显性语音上训练的模型实现了 46.3% 的 TER (p > 0 .05; d = 0 .07 )。因此，可以使用显性语音来解决收集隐蔽语音训练数据的挑战。通过使用几种显性语音可以提高隐蔽语音的性能。
在ECOG中解码秘密演讲的可行性，具有在公开语音>的变压器中
在听觉语音感知，公开的言语，或想象的语音（covert）演讲中，已经对语音脑 - 计算机接口（BCI）进行了用于解码音素，子词，单词或句子的解码，例如电代理图（ECOG）。从秘密语音中解码句子是一项具有挑战性的任务。有16例颅内植入电极的癫痫患者参加了这项研究，并且在公开的言语，秘密语音和八个日本句子的被动聆听期间记录了ECOG，每个句子由三个令牌组成。将变压器神经网络模型应用于Covert语音的解码文本句子，该句子是使用公开语音中获得的ECOG培训的。我们首先使用相同的任务进行训练和测试检查了提出的变压器模型，然后在使用公开或感知任务进行培训时评估了模型的性能，以解码秘密语音。在秘密演讲中训练的变压器模型的平均令牌错误率（TER）为46.6％，用于解码秘密演讲，而在公开语音上训练的模型的可比较TER为46.3％（p>0。05; d = 0。07）。因此，可以使用公开语音来解决秘密语音培训数据的挑战。秘密语音的表现可以通过使用大量公开语音来改善。
