XiaoMi-AI文件搜索系统
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使用脑电图探索的人验证...
I.近年来，生物识别技术在日常生活中越来越多地使用。例如，在使用图形和面对图像登录智能手机中。但是，这种生物特征数据始终涉及身体表面。因此，可以使用数字设备（例如摄像机）轻松地被盗（捕获）。If the data are stolen, copies can be made.此外，填充和脸部识别假定仅一次性身份验证，这会导致SPOOFG的风险。使用其生物识别技术对系统的常规用户进行身份验证，即使用户被没有使用该系统许可的冒名顶替者替换，也无法根据一次性的身份验证使用生物识别方法检测SPOOFEF。为了解决这个问题，已经提出了连续的身份验证，因为它比一次性的身份验证更有效。作为适合连续身份验证的生物识别技术，脑波或脑电图（EEG）引起了人们的注意[1]。只要人还活着，信号总是会产生，因此可以连续测量此信息。此外，由于任何人都可以利用脑波，它们是最容易获得的生物识别数据。由于仅在人戴上脑波传感器时才能检测到脑波，因此其他人也无法秘密地窃取数据。但是，传统研究并未提及使用脑电波作为生物识别技术的应用。使用脑波需要用户佩戴脑波传感器，但是这需要时间，因为用户在移动头发的同时将许多电极设置在头皮上。例如，当用户输入房间，登录PC或使用ATM时，这是无法想象的。因此，作为生物识别技术的脑波不适用于一次性身份验证。另一方面，一旦用户佩戴
使用真空紫外光在 100 C 下沉积二氧化硅
开发了一种用于低温沉积二氧化硅的新光化学反应。在此过程中，硅烷在真空紫外线照射下与二氧化氮发生反应。报告了在 1006C 下生长的薄膜的电气和机械性能。硅上金属氧化物半导体结构的电容电压测量表明界面态密度 <5 10 11/cm 2。讨论了几种可能的反应机制，并提出了表明表面光化学可能是
使用深度学习的鸟类鉴定
4 md.devendran@gmail.com摘要：鸟类鉴定在生物多样性保护和生态学研究中起着至关重要的作用，为栖息地健康和物种分布提供了见解。识别鸟类物种的传统方法是时间密集型，容易出现人为错误，因此需要自动解决方案。这个项目是使用深度学习的鸟类识别，提出了一个先进的系统，以利用深度学习的力量准确地从图像中识别鸟类。该系统利用卷积神经网络（CNN），以其在图像分类任务方面的熟练程度而闻名。一个包含多种鸟类图像的数据集进行了预处理并增强，以增强模型的鲁棒性和泛化。模型架构旨在提取复杂的特征，即使在诸如不同的照明条件，遮挡或类似物种的外观等挑战性的情况下，也可以准确识别。使用准确性，精度，召回和F1得分等指标评估模型的性能，以确保全面验证。结果表明，对传统机器学习方法的准确性改善了，这表明了物种识别中深度学习的潜力。该项目对野生动植物监测，生态研究和教育工具的应用有望，从而促进了意识和保护工作。未来的工作可能包括将系统集成到移动应用中，或将其部署在现场条件下的实时鸟类识别。
使用4D隐式神经表示
构建准确的地图是构成可靠的局部设备，计划和导航的关键构建块。我们提出了一种新的方法，可以利用LiDAR扫描来建立动态环境的准确地图。为此，我们建议将4D场景编码为新的时空隐式神经图表示，通过将时间依赖性的截断符号距离函数拟合到每个点。使用我们的代表，我们通过过滤动态零件来提取静态图。我们的神经表示基于稀疏特征网格，一种全球共享的解码器和时间依赖性的BAIS函数，我们以无监督的方式共同优化。要从一系列li-dar扫描中学习此表示，我们设计了一个简单而有效的损耗函数，以分段方式监督地图优化。我们在包含静态图的重建质量和动态点云的分割的各种场景上评估了我们的方法1。实验结果表明，我们的方法是删除输入点云的动态部分的过程，同时重建准确而完整的3D地图，以超出几种最新方法。
使用创新的碳材料GMS（3DC Inc.）开发功能传导添加剂
○业务计划该项目着重于研究和开发GMS（石墨烯Messponge）的应用，这是Tohoku University发明的创新碳材料，是锂离子电池（LIB）的导电添加剂。我们旨在应对缺乏结构可控性的常规碳材料难以解决的锂离子电池的关键设计挑战。通过利用GM，这可以实现精确的结构控制，我们将其发展为功能性导电添加剂。
采用远程等离子体辅助氢解吸和乙硅烷作为前驱体的硅原子层外延
沉积 (RPCVD) 系统以尽量减少表面损伤。起始表面是二氢化物和一氢化物终止的组合。ALE 实验周期包括用等离子体中的氦离子轰击基底 1-3 分钟以使其解吸，然后在无等离子体激发的情况下，在一定分压范围（1&- 7 Torr 至 1.67 mTorr）、温度范围（250 0 C-400 0 C）和时间范围（20 秒至 3 分钟）内用乙硅烷对表面进行剂量控制，以自限制方式将 Si2H6 吸附在轰击产生的裸露表面 Si 原子上，形成硅基 (SiH3) 物种，从而形成氢终止表面。在 3 分钟的轰击周期内，获得的最大生长量为每周期 0.44 个单层。随着轰击周期时间的减少，每周期的生长量减少，表明氢去除的百分比随着轰击时间的增加而减少。
通过使用聚酯和聚丙烯纤维混凝土
摘要 - 现在，混凝土用于最大的建筑项目，并且在不久的将来，没有其他选择。有必要开发更好的质量混凝土，以延长生存更长的生存并具有提高机械品质，以延长任何结构的使用寿命，因为大量混凝土被用于新建筑工作。不可能改变其天生的易碎性或对任何混凝土结构的拉伸强度的要求。纤维增强混凝土（FRC）似乎是可行的替代品。聚酯和聚丙烯纤维（PP）作为混凝土中的二级加固以改变其脆性特性的实际应用是本研究论文的主要主题。在这项调查中采用了M40级混凝土等级。结果，将不同比例的聚酯和聚丙烯纤维添加到混凝土中。按该顺序按混凝土的重量进行0.32、0.37、0.42和0.47。为了研究聚酯和聚丙烯在混凝土中的使用，进行了一系列受控的实验室测试。对于压缩和弯曲强度，仅在第一个样品中评估了基本混凝土混合物。在0.32、0.37、0.42和0.47％的聚丙烯纤维中分别评估第二个样品的抗压强度和弯曲强度，将其添加到混凝土混合物中。在第三个混凝土样品中测试了聚酯和聚丙烯纤维。演示了如何在混凝土中添加纤维可以提高其质量。
使用深度学习检测脑肿瘤
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在求职中使用生成式人工智能
“我是一名人力资源沟通专家，拥有五年多的经验。在过去三年中，我一直负责 Hartley 公司的人力资源沟通工作。在这个职位上，我管理一个由三人组成的团队，我们负责向 8,000 名员工传达所有福利和政策。在此职位之前，我的职业生涯始于 General Financial 的人力资源协调员，两年间我学到了很多东西。当我的经理调到 Hartley 时，她邀请我一起负责他们的人力资源沟通工作。我很喜欢在 Hartley 的时光，但我开始考虑下一步该怎么做，因为目前的职位没有太多的成长空间。在我职业生涯的这个阶段，我觉得我已经准备好将我的技能运用到一个更全球化的组织中，以应对一些新挑战，这就是我如此感兴趣的原因这个职位。”这是我的简历：{resume}