XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemanner
3D 地面激光扫描仪用于复制真实的军事...
1。引言具有越来越多的技术在建模和仿真领域可用，激光扫描仪使用户能够重新创建真实对象和/或环境的3D模型。这样的结果允许在虚拟和建设性仿真中使用3D模型，目的是进行何种分析以及支持基于仿真的设计和系统采集。对象以非常高的精度复制（即从120 m检测点少于1 mm的错误率），然后将它们放入模拟场景中。如今，激光扫描仪是多功能且用户友好的工具，旨在在3D型号的准确性及其外观之间进行良好的权衡，作为模拟场景的一部分。这是通过与激光扫描仪一起工作的相机拍摄的图片获得的。在整个论文中所解释的过程中，获得最终结果的过程非常简单，很快，很少有运营商的参与度。本文提出的应用程序示例与从3D陆地激光（北约罗马北约建模与模拟中心的财产）进行的意大利军队创建了称为“ Freccia”的军用装甲车。车辆的整体尺寸为8.6 m，宽度为2,9 m，高度为3 m。作为任何军用车辆，Freccia车辆非常复杂，包括许多相关结构
战略客户规划师-TCC-.pdf
聪明而迷人的战略客户规划师 你好，我们是 The Creative Copywriter。经过多年的快速发展，并由世界领先的内容策略师掌舵，我们已经成为领先的内容、文案和策略巨头。但我们想要更多，这就是你的用武之地。我们正在寻找一位经验丰富的战略客户规划师加入我们的团队，他对内容营销有深入的了解，并有在数字代理机构工作的经验。我们是一群行动迅速、热爱乐趣的人，渴望成功，短短两年内 200% 的增长记录证明了这一点。您需要全面了解数字营销和内容营销（尤其是书面内容）策略，以便为我们的客户规划项目、套餐和解决方案。您还需要有为客户提供收费战略规划工作的经验，包括举办研讨会。您还需要接听潜在客户的初次电话。因此，您需要具有魅力、好奇心和创新精神，以便帮助向客户推销最有价值的解决方案，同时不断研究和开发我们自己的内部方法和营销策略。作为回报，您将获得丰厚的薪酬待遇、灵活的工作时间（我们相信健康的工作与生活平衡），领导公司的所有战略工作，并与一支支持性强、创新的团队一起工作。您还将与一些全球领先品牌合作，例如阿迪达斯、现代、汤森路透、Superdrug 和 Geox。我们正在寻找一位能够负责我们与客户的战略规划工作的人。引领我们的方法。并帮助我们的首席执行官和客户经理接听探索电话并提供战略建议，确保我们的客户获得最佳的服务和解决方案。职责：
![征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术](/simg/9/997626a7f59d17e25a28a70110fbadb440a4a51a.png)
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
征文：教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点，旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论，讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究，也包括社会科学、经济学和人文学科，包括所有学科，如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产，以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面，我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面，我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法（包括使用人工智能的方法）、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下，不同观点之间的沟通和相互理解至关重要，这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说，我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题：在最广泛的层面上，立法和规范问题；在公司层面，关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题；在个人层面，关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此，技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序（以及如何开发）来解决第 1 部分提出的问题的（计算机科学主导）讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年，但近年来，由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长，其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻，人工智能专家和教育专家必须携手合作，以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中，我们特别关注人工智能的技术方面，重点关注用于内容创建（生成式人工智能）、学生分析（机器学习）、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
心理学 - 由 TapScanner 扫描
研究问题、变量和操作定义、假设、抽样。开展和报告研究的道德规范 研究范式：定量、定性、混合方法 研究方法：观察、调查 [访谈、问卷]、实验、准实验、实地研究、跨文化研究、现象学、扎根理论、焦点小组、叙述、案例研究、人种学 心理学中的统计学：集中趋势和离散度的测量。正态概率曲线。参数 [t 检验] 和非参数检验 [符号检验、Wilcoxon 符号秩检验、Mann-Whitney 检验、Kruskal-Wallis 检验、Friedman]。功效分析。效应量。相关分析：相关 [乘积矩、等级顺序]、偏相关、多重相关。特殊相关方法：双列、点双列、四分法、phi 系数。回归：简单线性回归，多元回归。
COVID-19 疫苗分配规划方法
接种疫苗预防 COVID-19 等传染病是个人、社区和政府的责任，不受国界限制。公平获得免疫接种是健康权的核心组成部分。在资源极度匮乏的情况下，比如我们即将面临的情况，强有力的疫苗分配系统对于抗击导致当前大流行的病毒至关重要。明智的决策和实施策略对于确保疫苗接种计划的可持续性至关重要。只有通过学习、持续改进和研发创新，以及疫苗接种各个方面的质量改进，才能充分发挥疫苗接种的潜力。通过优先为我们的一线工作人员和我们人口中最容易感染 COVID-19 的人群提供疫苗接种计划，公平分配将对其余普通公众产生巨大影响。
使用电力机械和固态切换矩阵用于便携式微波的脑冲程扫描仪
摘要 - 本文研究了开关矩阵对用于脑冲程监测的多视图和低复杂性便携式微波成像系统的影响。它考虑了两种开关解决方案：依靠RF电子开关的临时解决方案和使用固态开关的紧凑型现成的解决方案。进行的分析认为路径衰减和通道间隔离。它研究了扫描时间的不同组件的影响，例如切换，通信，获取时间以及系统动力学对成像性能和监视功能的影响，在识别系统瓶颈的同时优化系统设置。该系统使用升级的天线匹配模块，并使用模仿的出血中风不断发展的场景在实验上进行实验，这证明了两种切换溶液在跟踪和定位中风进展中的有效性。还报道了重复性和对假阳性病例的敏感性的测试。
DNA-PKCs以Akt依赖性的方式调节肌发生，与诱导的DNA损伤无关
1个巴斯德研究，核和线粒体DNA的团队稳定性，发育和干细胞生物学系，CNRS UMR3738，75015 Paris，France 2 University Pierre and Marie Curie和Marie Curie（Sorbonne Universities，ED515，ED515），法国，法国3个Inteur Pasteur Birical Interal Interal Intorlogical机械性，病理学，病理学 *对应作者
脾脏在训练有素的免疫力模型中的作用有限：对中性粒细胞增生的影响。 Uijen，R.F。; Bulut，O。;琼·乔奇（M.I.） de; doming
依赖经验的神经元连通性组织对于大脑发育至关重要。我们最近证明了社会游戏行为的重要性，用于对大鼠内侧前额叶皮层中抑制性突触的发展进行微调。发生游戏经验的这些影响时，如果在整个前额叶皮层中均匀地发生这种情况时，目前尚不清楚。在这里，我们报告了社会游戏对内侧前额叶皮层和眶额皮质中兴奋性和抑制性神经传递的影响的重要时间和区域异质性。我们记录了少年（少年（P）21），青少年（P42）和成年大鼠（P21和P42之间）的第5层锥体神经元（p42）和成年大鼠（P85）大鼠。这些前额叶皮层子区域的发展遵循不同的轨迹。在P21上，眶额皮质中的抑制性和兴奋性突触输入高于内侧前额叶皮层。社交剥夺不会影响兴奋性电流，而是减少内侧前额叶皮层和眶额皮质的抑制转播。有趣的是，减少发生在社会游戏剥夺期间的内侧前额叶皮层中，而轨道额皮层的减少仅在社交游戏剥夺后才体现出来。这些数据揭示了社交经验与前额叶子区域的特定发展轨迹之间的复杂相互作用。
单图像反射率和来自任何平板扫描仪的透射率
平板扫描仪已成为高分辨率，单像材料捕获的有前途的设备。但是，现有方法假设非常具体的条件，例如均匀的弥散照明，仅在某些高端设备中可用，从而阻碍其可扩展性和成本。相比之下，在这项工作中，我们引入了一种受固有图像分解启发的方法，该方法可以准确地消除阴影和镜面性，从而有效地允许使用任何平板扫描仪捕获。此外，我们以不透明和透射率的估计，全材料外观（SVBSDF）的关键成分（SVBSDF）的估计来探讨了单位材料反射捕获的先前工作，以非常高的分辨率和准确性改善了用平板扫描仪捕获的任何材料的结果。©2025 Elsevier B.V.保留所有权利。