XiaoMi-AI文件搜索系统
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2022 年年度报告 - Qt
对质量保证和测试工具的需求不断增加 随着世界上软件数量的增长，产品开发团队越来越多地转向自动化质量保证和测试。2021 年，我们收购了 froglogic 及其 Squish、Coco 和 Test Center 产品，这些产品可帮助开发人员和测试工程师确保 UI 功能完美，并且代码经过充分测试。去年，我们发布了产品的重要更新：现在可以在视频上录制用户界面测试，开发人员能够直接在其开发环境中集成代码覆盖率，并且通过新的测试数据分析、统计和报告分发可以轻松分析测试过程结果。总体而言，我们的质量保证业务在 2022 年发展良好，许可证销售增长强劲。
调查在电池外壳中使用铝泡沫三明治的使用AI支持的UI设计，以增强神经友好的开发
近年来，用户界面（UI）的重要性已被大大忽视。因此，尽管这些系统为其责任领域提供了相关价值，但许多IT系统被用户拒绝（Pavlov，2014； Thesmann 2016）。uis通常充满了功能和不方便。因此，用户发现很难导航。这样做的一个原因是开发人员担心功能会因良好的设计而遭受损失（Thesmann，2016年），但这已经被物理世界的例子所驳斥。例如，现在有一些盒子弹簧床可以执行医疗床的许多功能，例如可调的板条，使人们的生活更轻松，同时看起来像普通的床，通常具有非常现代的设计。此示例说明设计和功能可以和谐共存，该原理也扩展到IT系统。由于拒绝会导致系统功能（Mejia-figueroa和Juarez-Ramirez，2015年），因此不仅有必要将重点放在系统的功能上，而且还要专注于UI的设计以确保良好的用户体验（UX）。
VI类许可跟踪器
Wabash Carbon Services: Wabash Carbon Services 2 IN Vermillion & Vigo Lorain Carbon Zero So lut ions, LLC: Lorain CCS 1 OH Lorain Marquis Carbon Injection, LLC: Mar~uis Carbon 1 IL Putnam Heartland Greenway Carbon Storagep LL C: Heartlan Greenwar 6 IL Christian One Carbon artnershig, LP : Hoosie r# 1 IN Randolph 5一个E Arth固换，LL：一个E Arth CCS 3 L Ford Heartland Greenwj！ Sequestration Hu b, LL C: Magnolia 2 LA Allen Hackberry Carbon Sequestration( LLC : Hackberry Sequestration 1 LA Cameron Gui Coast Seques tr ation: Minerva 4 LA Calcasieu O xl Low Carbon Venture s, LLC: Brown Pelican 2 TX Ector apturePoint Solutions, LLC: CCS 1 - Wilcox 6 LA 2 LA ~:Pci1s1~u墨西哥湾沿海隔离：鹅湖
TEC- 1090 - 技术信息
(2) 与 FSS Code 5、6 和 9 相关的 UI（见附件 14） - 关于 FSS Code 第 5 章 2.2.1.7 款规定的分三阶段释放二氧化碳的控制装置，明确了释放量不取决于每个货舱空间的各自容积，而是取决于最大货舱空间的容积。- 关于固定泡沫灭火系统的泡沫产生能力，明确了确定 A 类机器处所“最大保护空间”大小时应采用的标准（基于 IACS UI SC262）。- 对于需要为固定式火灾探测和火灾报警系统安装附加货物控制台的货物控制室，明确了安装货物控制台的房间即使不作为专用货物控制室，也应被视为货物控制室。（基于 IACS UI SC271）。
TEC-1090 - 技术信息
(2) 与 FSS Code 5、6 和 9 相关的 UI（见附件 14） - 关于 FSS Code 第 5 章 2.2.1.7 款规定的分三阶段释放二氧化碳的控制装置，明确了释放量不取决于每个货舱空间的各自容积，而是取决于最大货舱空间的容积。- 关于固定泡沫灭火系统的泡沫产生能力，明确了确定 A 类机器处所“最大保护空间”大小时应采用的标准（基于 IACS UI SC262）。- 对于需要为固定式火灾探测和火灾报警系统安装附加货物控制台的货物控制室，明确了安装货物控制台的房间即使不作为专用货物控制室，也应被视为货物控制室。（基于 IACS UI SC271）。
1990 - 2019年65岁及65岁成年人的1型糖尿病的全球负担：基于人群的研究
方法研究人群和数据收集在我们对2019年全球疾病负担研究的分析中，我们从全球卫生数据交流中访问了重复的横截面数据，涵盖了369个疾病和伤害的全球负担，以及87种风险因素，包括T1DM，包括21个地区，跨越1990年至2019年。该研究人群包括65岁及65岁以上T1DM的人，包括65岁以前诊断出的糖尿病的人。10-13在2019年全球疾病研究中，我们在≥65岁的人群中提取了有关T1DM的信息；位置，年龄和性别特定的患病率；死亡;达利人的数字和费率；以及归因于每个危险因素的daly（相应的95％不确定性间隔（UIS））。 可归因于dalys是量化特定危险因素对疾病负担的贡献的度量。 dalys表示，如果发生变化到人口水平暴露于特定危险因素，则表示当前疾病负担的变化和减轻。 调整合并症后，我们使用微模拟来获得残疾年份的最终估计。 损失的年份是通过将T1DM的估计死亡人数乘以死亡时代的预期寿命来计算的。 dalys等于残疾人的年龄和丧生的年份。 2019年全球疾病研究中使用的方法论在其他地方描述了（另请参见补充文件，方法部分）。 14 1510-13在2019年全球疾病研究中，我们在≥65岁的人群中提取了有关T1DM的信息；位置，年龄和性别特定的患病率；死亡;达利人的数字和费率；以及归因于每个危险因素的daly（相应的95％不确定性间隔（UIS））。可归因于dalys是量化特定危险因素对疾病负担的贡献的度量。dalys表示，如果发生变化到人口水平暴露于特定危险因素，则表示当前疾病负担的变化和减轻。调整合并症后，我们使用微模拟来获得残疾年份的最终估计。损失的年份是通过将T1DM的估计死亡人数乘以死亡时代的预期寿命来计算的。dalys等于残疾人的年龄和丧生的年份。2019年全球疾病研究中使用的方法论在其他地方描述了（另请参见补充文件，方法部分）。14 15
DREAKS结构：通过合成数据生成了解幻灯片和用户界面
计算理解视觉设计的基本结构，例如演示幻灯片和用户界面（UIS），使机器能够为盲人的人解释和描述视觉效果[44,51,72,84]，将布局重新制定为新设备[37,38] [37,38]，并基于用户能力个性化[20,54,56,77]。但是，构建启用这些功能的基础机器学习模型需要劳动密集型的数据收集和注释，这必须针对每种输入进行。我们提出了一种通过生成和渲染代码生成合成的结构化视觉效果的方法（图1）。我们的方法涉及三个阶段：首先，我们根据设计原理和目标任务创建具有大语言模型（LLM）的设计思想；其次，我们基于这些设计思想来生成标记的声明语言，例如HTML代码，以表示结构化的视觉效果；第三，我们过滤，后处理和渲染代码以生成最终的注释数据集。虽然我们的方法适用于各种类型的结构化视觉效果，但我们将方法应用于缺乏用于计算建模的高质量，公共数据集的两个应用程序域：演示幻灯片和UI屏幕截图。
全球，区域和国家影响神经系统的疾病负担，1990- 2021年：全球疾病负担研究的系统分析2021
我们估计死亡率，流行率，残疾人（YLD），损失的年份（YLL）和残疾调整的生命年（DALYS）（DALYS），其年龄和性别为95％的不确定性间隔（UIS），从1990年到204至2021年，年龄和性别的年龄和性别。我们包括由于神经系统疾病而导致的发病率和死亡，这直接是由于中枢神经系统或周围神经系统损害而导致的。我们还将神经系统健康丧失与神经系统发病是后果的状况分离出来，但不是主要特征，包括先天性疾病的子集（即，染色体异常和先天性先天性缺陷），新生儿状况（即，Jaundice，Pretermers Birth and Sepsis），感染性疾病（IE EE，Jaundice）（IE）疟疾，梅毒和寨卡病毒病）和糖尿病神经病。通过对这些疾病的健康结果进行续签分析，仅包括神经系统损害的情况，并重新计算YLD以隔离直接归因于神经系统健康损失的非致命负担。使用合并症校正来计算影响神经系统合并的所有情况的总患病率。
探索未来 ROV 的生态界面设计
摘要。未来的海上指挥团队将处理更多的数据，这一趋势是由持续的技术进步和新传感器推动的。遥控机器人 (ROV) 正在为此做出贡献，因为它们在民用和军事环境中的使用正在稳步增长。一个关键挑战是有效地将不断增长的数据量集成到指挥团队中，确保以最佳性能完成可能需要的各种任务。特别是，不应超出操作员的认知能力，因为这可能会对全球团队绩效产生负面影响。对 ROV 使用情况的审查表明，它们主要用于了解和与环境互动。生态界面设计 (EID) 旨在使系统约束显而易见并减少操作员的工作量。由于 EID 的目标与 ROV 操作具有协同作用，因此假设如果实施遵循这些设计原则的界面，操作员的工作量可能会减少。在当前工作中，EID 被提议作为 ROV UI 的设计范例，以促进未来的最佳性能。
探索未来 ROV 的生态界面设计...
摘要。未来的海上指挥团队将处理更多数据，这一趋势由持续的技术进步和新传感器推动。遥控机器人 (ROV) 正在为此做出贡献，因为它们在民用和军事环境中的使用正在稳步增长。一个关键挑战是将不断增长的数据量有效地集成到指挥团队中，确保以最佳性能完成可能需要的各种任务。特别是，不应超出操作员的认知能力，因为这可能会对全球团队绩效产生负面影响。对 ROV 使用情况的审查表明，它们主要用于了解和与环境交互。生态界面设计 (EID) 旨在使系统约束显而易见并减少操作员的工作量。由于 EID 的目标与 ROV 操作具有协同作用，因此假设如果实施遵循这些设计原则的界面，操作员的工作量可能会减少。在当前工作中，EID 被提议作为 ROV UI 的设计范例，以促进未来的最佳性能。