XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemcai
Universal Group 通过战略性收购 Barricades and Signs 扩大其在草原地区的业务 不列颠哥伦比亚省温哥华 – 2024 年 12 月 10 日 – CAI Capital Par
Universal Group 通过战略性收购 Barricades and Signs 在整个草原地区扩张 不列颠哥伦比亚省温哥华 – 2024 年 12 月 10 日 – CAI Capital Partners（“CAI”）欣然宣布，其投资组合公司 Universal Group 及其相关公司（统称“Universal”或“公司”）已成功完成对 Barricades and Signs Ltd.（“Barricades”）的收购。Barricades 总部位于艾伯塔省埃德蒙顿附近，由 Robert 和 Fran van Bruggen 于 2004 年创立，现已发展成为一家领先的交通管制公司，业务遍及艾伯塔省、不列颠哥伦比亚省、马尼托巴省和萨斯喀彻温省。在过去八年中，该公司在 Jan van Bruggen 的成功领导下，他与 Barrier Ridge Capital 合作，为 Barricades 的发展和增长做出了贡献。作为此次激动人心的向 Universal Group 过渡的一部分，Jan 将继续领导 Barricades，并将成为 Universal Group 的股东。 “我很荣幸能够带领 Barricades 进入这一激动人心的增长和发展新阶段，”Barricades and Signs 首席执行官 Jan van Bruggen 表示。“加入 Universal Group 大家庭与我们致力于建设健康社区、支持员工和利益相关者、力求做到最好的承诺完美契合。Barricades 和 Universal Group 在愿景和价值观上非常契合，我期待看到我们在他们的支持和遍布加拿大和太平洋西北地区的网络扩展下蓬勃发展。”收购 Barricades 是 Universal 扩大其在加拿大新市场的业务和影响力战略的重要里程碑。收购 Barricades 巩固了 Universal 作为加拿大卓越交通控制服务提供商的地位，增强了其为全国客户提供无与伦比的服务和支持的能力，服务范围覆盖几乎所有省份。“我们很高兴 Barricades and Signs 能够加入 Universal 交通管理集团。”Universal Group 首席执行官 Mike Menzies 表示。 “此次交易是 Universal 的一个重要里程碑，因为我们将继续巩固我们在加拿大最大的交通管理服务和产品供应商的全国影响力。Barricades 将我们的影响力拓展到新市场，使我们能够在阿尔伯塔省、马尼托巴省和萨斯喀彻温省开展业务。Barricades 还为我们集团带来了更多产品线，进一步扩大了我们满足所有客户需求的“一站式服务”能力。我们很高兴欢迎 Jan 和 Barricades 团队的加入，我们将结合我们的专业知识，推动我们的整体战略计划。” CAI 在合并后的组织中的股权共同投资伙伴包括 BDC Capital、Roynat Equity Partners 和 Frind Enterprises。此次交易的债务融资由蒙特利尔银行、加拿大帝国商业银行、新斯科舍银行和国家银行金融提供。环球保险就此次交易获得了 Lawson Lundell LLP（法律）、MNP LLP（税务）、Marsh Canada Limited（保险）和 HUB International Limited（福利）的咨询。
人工智能时代下的计算机辅助教学软件设计
摘要 近年来，随着软硬件技术、网络技术的发展与普及，多渠道、多内容的教学形式为计算机辅助教学（CAI）发挥日益重要的作用奠定了深厚的社会基础，使CAI逐渐成为现代教学环节中的重要手段。基于此，本文对人工智能影响下的CAI软件设计进行了研究分析。首先分析了CAI的特点，探讨了智能代理技术在CAI中的应用，并引入框架流程图呈现CAI软件的工作流程；其次通过不同的算法介绍CAI软件的智能响应过程。最后通过实验验证了人工智能影响下CAI软件的可行性。可用于实际应用学生的学习。课程内容丰富，功能展示新颖，充分满足学生高效学习的需求。
关于道路车辆人工智能的思考
• 联结式人工智能 (cAI) 系统通常由许多节点（称为神经元）组成，这些节点根据手头的人工智能模型以特定模式相互连接。cAI 系统的例子有神经网络和支持向量机。在许多应用中，与 sAI 系统相比，cAI 系统更强大，例如在计算机视觉领域。在大多数情况下，cAI 系统的参数可能不是由开发人员直接设置的。相反，机器学习算法与数据一起使用来训练这些系统。生成的 cAI 系统的质量在很大程度上取决于训练数据的质量和数量。与 sAI 系统相比，cAI 系统在大多数情况下不易解释且无法正式验证。
WP.29-191-06e.pdf
• 联结式人工智能 (cAI) 系统通常由许多节点（称为神经元）组成，这些节点根据手头的人工智能模型以特定模式相互连接。cAI 系统的例子有神经网络和支持向量机。在许多应用中，与 sAI 系统相比，cAI 系统更强大，例如在计算机视觉领域。在大多数情况下，cAI 系统的参数可能不是由开发人员直接设置的。相反，机器学习算法与数据一起使用来训练这些系统。生成的 cAI 系统的质量在很大程度上取决于训练数据的质量和数量。与 sAI 系统相比，cAI 系统在大多数情况下不易解释且无法正式验证。
慢性踝关节不稳定性患者表现出增加的感觉运动皮层激活，并且与较差的单腿姿态相关性与较差的横向平衡能力相关：FNIRS研究
简介：慢性脚踝不稳定性（CAI）是一种肌肉骨骼状况，它是从急性踝关节扭伤中演变而来的，其潜在机制尚未达成共识。越来越多的证据表明，踝关节损伤后大脑的神经塑性变化在CAI的发展中起关键作用。平衡缺陷是与CAI相关的重要危险因素，但是关于与受影响个体平衡控制有关的感觉运动皮质可塑性的证据很少。本研究旨在评估单腿姿态期间CAI和未受伤个体患者之间的皮质活性和平衡能力的差异，以及这些因素之间的相关性，以阐明CAI患者平衡控制的神经生理变化。
被引用为：Li，P.，Liu，Y.，Cai，M.，Miao，S.，Dai，L.，Gorjian，Gorjian，M。使用液压压裂的精确应力测量
摘要：尽管对深度有效地利用深度低渗透率储层中的地理能力剥削的深度和有效利用的意义越来越多，但使用液压破裂技术仍需要实质性增强。在这项工作中，指出了深度低渗透性储层中精确的液压压裂应力测量的主要挑战，包括高岩石温度，高孔压力，高孔压力，压裂机制，岩石拉伸强度和钻孔条件。在这种情况下，提出了相应的几个未来研究指示。这些涉及热孔弹性效应，井下传感器和流量计，适当的室内拉伸强度测试方法，新的应力计算方法，混合测试技术以及精制的耦合数值模型。未来的研究建议将在随后的阶段为深度低渗透性储层中的地球能源开发提供几种新的观点。
2023 年年度报告
注：1、加权平均净资产收益率=归属于母公司股东的净利润÷加权平均净资产余额。 2、上表中2019年至2021年数据按照《企业会计准则第25号——原保险合同》（财会[2006]3号）、《企业会计准则第26号——再保险合同》（财会[2006]3号）、《保险合同会计处理规定》（财会[2009]15号）、《企业会计准则第22号——金融工具确认和计量》、《企业会计准则第23号——金融资产转移》、《企业会计准则第24号——套期保值》（财会[2006]3号）、《企业会计准则第37号——金融工具列报》（财会[2014]23号）及其他相关规定编制。会计准则（统称“旧准则”）。
2023 年年度报告
注：1、加权平均净资产收益率=归属于母公司股东的净利润÷加权平均净资产余额。 2、上表中2019年至2021年数据按照《企业会计准则第25号——原保险合同》（财会[2006]3号）、《企业会计准则第26号——再保险合同》（财会[2006]3号）、《保险合同会计处理规定》（财会[2009]15号）、《企业会计准则第22号——金融工具确认和计量》、《企业会计准则第23号——金融资产转移》、《企业会计准则第24号——套期保值》（财会[2006]3号）、《企业会计准则第37号——金融工具列报》（财会[2014]23号）及其他相关规定编制。会计准则（统称“旧准则”）。
种族文化保护：一种可持续的战略...
Trinh Thanh Thuy（2005），《基于社区的旅游业对可持续发展的研究》。 以SA PA的榜样-Lao Cai，河内公开大学教育和培训部河内开放大学学院 越南农村工业发展与研究所和亚洲基金会（2012年），《基于社区的旅游发展指南》，河内。 7。 老挝人民委员会（2015年），2015 - 2020年期间老挝省旅游业发展计划，愿景至2030年。Trinh Thanh Thuy（2005），《基于社区的旅游业对可持续发展的研究》。以SA PA的榜样-Lao Cai，河内公开大学教育和培训部河内开放大学学院越南农村工业发展与研究所和亚洲基金会（2012年），《基于社区的旅游发展指南》，河内。7。老挝人民委员会（2015年），2015 - 2020年期间老挝省旅游业发展计划，愿景至2030年。
引用 (APA) Yun, M., Yang, D., He, S., Cai, M., Xiao, J., Zhang, K., & Zhang, GQ (2022). MOSFET 电源故障定量评估方法
随着宽带隙 (WBG) 半导体的新兴发展，电力电子转换器的功率密度和效率不断提高，可能引起更多的开关振荡、电磁干扰噪声和额外的功率损耗，进一步增加器件故障的概率。因此，确定和量化在某些应用中使用 WBG 半导体组装的金属氧化物半导体场效应晶体管 (MOSFET) 的故障对于提高功率转换器的可靠性至关重要。本研究提出了一种基于 MOSFET 寄生参数的新型故障定量评估方法。根据二端口网络理论，MOSFET 等效于由独立的电感、电容和电阻串联组成的一些二阶 RLC 电路。然后，通过频域反射法识别与 MOSFET 物理故障相关的频域阻抗。采用加速老化和键合线切断实验来获得 MOSFET 器件的各种质量状态。结果表明，可以有效量化MOSFET的质量水平及其键合线剥离次数。通常代表MOSFET质量的漏源导通电阻（R DS(on) ）在质量退化过程中与漏源寄生电阻（RD + RS ）呈现正线性函数关系。这一发现与理论上建立的R DS (on)和RD + RS之间的相关性相符。同时，源极寄生电感（LS ）随键合线故障的严重程度而增加，即使是轻微的故障也表现出很高的灵敏度。所提出的方法是一种有效的无需通电处理的功率半导体器件质量筛选技术，可有效避免结温和测试条件（电流和电压）对测试结果的影响，并且不需要设计额外的测试电路。我们在该方法中使用的测试频率范围为10 – 300 MHz，在一定程度上适合为高频WBG功率器件制造提供在线质量监控技术。