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basler ace2 USB3-farbkamera A2A5328-15UCPRO，pro
Basler ACE2 USB 3.0摄像头有两个版本，可提供优化的硬件设计，索尼的经过验证，紧凑的外壳和CMOS传感器为2 nd -gen Pregius，3 Rd -gen starvis或最新的4 thgen Pregius S，具有出色的图像质量。第二代ACE摄像机包括所有第一代组件，并将其与新功能（例如状态LED，可移动的IR阻止过滤器和强大的M8连接）结合使用。Basler ACE2 USB 3.0摄像头的基本版本具有出色的价格表现比，具有功能强大的计算机视觉功能，而Pro版本超出了Pixel-Beyond等功能，以及超越压缩的功能，以最大程度地提高和满足最苛刻的应用程序要求。提供了这些摄像机，包括经过验证的巴塞尔塔SDK软件和驱动程序，并且与吉尼卡标准（USB3 Vision）兼容，因此它们为软件集成提供了快速，便宜的解决方案。BASLER ACE2 USB 3.0摄像机都可以使用演出和USB 3.0接口，非常适合大量应用，例如工厂自动化和工业机器人技术。
下一代条形码推动 Żabka 的零售创新
Żabka 和 Nowalijka 致力于确保他们销售的新鲜食品安全且令人满意。Nowalijka 产品上的 GS1 DataMatrix 条形码带有编码的 GTIN、批次/批号、有效期和序列号，通过全面提供这些数据，提供了优势。它们可以精确识别单个商品及其特定的商店位置，从而快速准确地召回任何质量不佳的产品。包含大量产品数据的 GS1 DataMatrix 还改善了有效期管理，使 Żabka 能够知道何时对特定产品打折，并确保不会售出过期商品 - 这是客户安全的另一个重要方面，也有助于减少食物浪费。
摘要背景：由 SARS-CoV-2 病毒引起的 COVID-19 大流行已成为前所未有的全球健康挑战。
摘要背景：由 SARS-CoV-2 病毒引起的 COVID-19 大流行自 2020 年初以来一直是全球前所未有的健康挑战。事实证明，COVID-19 疫苗可有效提供针对 SARS-CoV-2 感染的短期保护，以及预防严重疾病和死亡。深入了解 COVID-19 疫苗如何长期影响免疫系统至关重要，这不仅可以确保疫苗安全，还可以优化未来的疫苗接种策略。方法：本范围界定审查方法采用Arksey & O'Malley框架，该框架包括五个阶段，即使用PEO框架确定范围界定审查问题，然后通过确定纳入和排除标准来确定相关文章；然后通过相关数据库，即Pubmed，Science Direct，Wiley，通过搜索引擎，即Google Scholar搜索灰色文献。文章选择用流程图棱镜来描述文章搜索流程；然后进行批判性评价来评估每篇文章的质量；执行数据图表；汇编、总结并报告结果。结果：根据使用 2 个数据库以“covid-19 疫苗接种对免疫系统功能的长期影响”为标题进行范围界定检索的结果，获得了 5 种具有不同背景的期刊。所有文章/五篇文章均采用了横断面设计的定量研究方法。在研究方法上，所有文章均采用定量研究方法和横断面研究设计。从地点来看，大多数研究都是在发达国家进行的。研究质量经严格评价后得到7项研究为A级，2项研究为B级。研究成果仍然大多在发展中国家进行，只有少数在发达国家进行。
选择用于区块链技术的共识算法Viktoriia Zhebka 1，Serhii Zhebka 1，Tetiana Bazhan 1，Pavlo Skladannyi 2
抽象区块链技术正在迅速融入人类活动的各个领域。私人公司，政府机构和国际组织正在逐步调整这项技术，以解决各种任务。其使用的主要领域包括金融交易，文档管理，数字识别，物流链接的控制以及物理和经典金融资产的令牌化。技术的发展越多，需要更新和改进就越需要进行。对于区块链，所选共识算法非常重要。有必要确保对数据和资源的控制及其在不同节点上的副本，以避免节点之间发生冲突。毕竟，节点之间的任何冲突都可能导致数据存储效率低下且不一致。作为区块链是一种专业类型的数据库，它通过将其分布在几个完全独立的节点中，即计算机或设备，区块链允许将数据添加到数据库中，并使不可能尝试更改或删除数据。因此，本文基于对可以帮助选择共识算法的标准的研究。确定了四个主要标准，结合使用，我们可以更准确地选择共识算法。主要选择标准是能源消耗，权力下放，安全性和带宽。在研究期间考虑了这些标准的每个特征，并在本文中强调。选择最成功的共识算法，结合不同的标准及其参数非常重要。不同的方法使找到最佳选项成为可能。基于引入的标准和提议的方法，选择了用于选择最佳共识算法的程序，是使用Python编程语言创建的。关键字1共识算法，能源消耗，带宽，权力下放，安全性，区块链。1。简介
根据机器学习方法预测智能房屋中故障的方法，viktoriia zhebka 1，pavlo skladannyi 2，serhii zhebka 1，s
摘要本文提供了一个预测智能家居失败的平台。已经描述了预测平台的详细算法。已经开发了用于将故障预测平台集成到智能家庭系统中的算法。已经介绍了基于机器学习的失败预测程序的智能家居算法。该软件是使用Jhipster1 Generator和Java编程语言开发的。在智能家庭系统中使用机器学习方法可以扩展其分析大量数据并确定可能发生故障的模式的能力。这使系统可以预测可能的问题并提前回应它们。使用预防措施可以使系统自动采取措施避免故障，例如自动根据预测调整设备的操作或执行备份。关键字1失败，机器学习方法，预测，方法论，信息技术，物联网，智能家庭。1。简介
Bharatiya包容性增长模型：Sabka Vikas
11鉴于过去几十年的全球经验，这些拍卖的设计有改善的余地。12在2009年制定了一个新的直接代码。大约七年后，财政部委员会对此进行了审查。需要修改以说明国际税收环境的变化并引入。13需要更多地使用包括专家系统在内的数字系统来提高教学质量，需要在混合系统中的创新来提高所有人的教育质量。14作为劳动法在并发列表中，一旦每个州都构成了实施规则（只剩下一些州），新的劳动法规将生效。尽管必须撤回农业贸易法，但独立的研究表明，类似法律使农民的收入平均增加了38％。15剩下的许多法律和规则属于国家的权限。