XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemdefect
一种罕见的胎儿神经管缺陷； clausus
时期，持续8小时的阴道流体排放持续，并在过去2小时内伴有下腹部和背部疼痛。她没有先前的产前护理接触，也没有补充铁和叶酸。她以前的所有交付都是正常的，没有检测到严重的异常。在检查时，她表现出稳定的生命体征，苍白的结膜，一个26周大小的妊娠子宫，阳性心脏活动，湿的会阴和一个子宫颈扩张至3 cm，并带有eff effacement。超声评估显示，一个单个活的宫内胎儿，短颈椎，恢复的头部且没有可测量的液体。住院8小时后，她提供了一个1.1公斤的死产雌性胎儿，颈部超延伸和短颈椎，但没有其他粗大异常（►图。1和2; ►视频1）。由于宗教原因，家庭不允许对婴儿进行高级检查，例如尸检。该医院没有其他调查，例如MRI和X射线检查。母亲
使用深度神经网络检测飞机机身缺陷
为确保飞机结构的飞行安全，有必要使用目视和无损检测 (NDI) 方法进行定期维护。在本文中，我们提出了一种使用深度神经网络 (DNN) 的基于图像的飞机缺陷自动检测方法。据我们所知，这是首次使用 DNN 进行飞机缺陷检测。我们对最先进的特征描述符进行了全面评估，并表明使用 vgg-f DNN 作为特征提取器与线性 SVM 分类器可实现最佳性能。为了减少处理时间，我们建议应用 SURF 关键点检测器来识别缺陷补丁候选。我们的实验结果表明，对于笔记本电脑上的高分辨率（20 兆像素）图像，我们可以在大约 15 秒的处理时间内实现超过 96% 的准确率。
碳纤维复合材料飞机部件超声波检查的自动缺陷检测
开发了基于商业软件 Ultis ® 的自动化任务序列，结合新的预处理和后处理工具，以实现对从大型复杂 CFRP 组件获得的超声波数据的全自动分析。在包含各种人工缺陷的参考面板上，结果 90/95 为 6.8 毫米。新工具包括 C 扫描投影优化器，可最大限度地减少 3D 到 2D 转换期间的缺陷变形，一种有效的分割方法，可解决具有挑战性的特征（共固化纵梁、层脱落、多种厚度变化），以及一种能够自动从 A 扫描集合中提取指示的新型缺陷检测算法。结果表明，该方法满足检测要求，同时显著缩短了分析时间。
点状缺陷下重介子的量子信息熵
塞阿拉联邦大学 (UFC)，物理系，Pici 校区，福塔莱萨-CE，60455-760，巴西。 b 马来西亚玻璃市大学工程数学研究所，02600 Arau，玻璃市，马来西亚。 c 马来西亚玻璃市大学电子工程技术学院，马来西亚。 d 尼日利亚卡拉巴尔十字河科技大学物理系。 e 先进通信工程 (ACE) 卓越中心，马来西亚玻璃市大学，01000 Kangar，玻璃市，马来西亚。 f 哈利法大学数学系，阿布扎比 127788，阿拉伯联合酋长国。
sion晶体管中单缺陷阈值电压移动的分布
摘要 - 为了改善MOS晶体管操作特征，例如开关速度和功耗，集成设备的尺寸不断降低，以及其他进步。地理标度的主要缺点之一是名义上相同设备之间阈值电压的变化增加。其起源在于位于氧化物内部和氧化物和半导体之间的界面层的缺陷。同时，缺陷的数量变为接近纳米尺度的设备中的可数量。此外，它们对设备性能的影响显着增加，以一种可以直接从电气测量值观察到来自单个缺陷的电荷过渡。描述由单个缺陷引起的设备的降解，必须研究其对V TH偏移的影响的分布。对于Sion技术，文献中已经报道了单个缺陷的步骤高度的单模式指数分布。但是，我们的结果表明，步进高度更可能是双模式的分布。这些发现对于准确评估分布的尾部至关重要，即缺陷对V th产生巨大影响。这种缺陷会导致设备和电路的直接故障。在这项研究中，创建和分析了单个缺陷效应的统计分布。我们将结果与使用常用的电荷表近似（CSA）计算的值进行了比较，并表明CSA显着低估了研究技术对缺陷的实际影响。最后，我们使用所获得的分布，并使用我们的紧凑型物理建模框架分析了它们对测量应力测量模拟变异性的影响。
振荡动态相变的通用缺陷密度缩放
通用缩放定律控制跨越平衡连续相变时产生的拓扑缺陷的密度。kibble-zurek机制（KZM）预测了缓慢淬火的淬火时间的依赖性。相比之下，对于快速淬火，缺陷密度以淬火的幅度普遍尺度。我们表明，通用缩放定律适用于由振荡外部场驱动的动态相变。系统对周期电势场的能量响应的差异导致能量吸收，对称性的自发断裂及其恢复。我们验证了相关的通用缩放定律，提供了证据表明，可以通过与KZM结合的时间平均临界指数来描述非平衡相变的关键行为。我们的结果表明，临界动力学的普遍性超出了平衡关键性，从而促进了对复杂非平衡系统的理解。
使用ECG
使用ECG的基于IOT的心脏缺陷监测系统是一种尖端的医疗保健解决方案，它利用连接的设备和实时数据分析的功能来连续监控和评估个人的心脏健康。该系统集成了心电图传感器，无线通信和云计算，以提供一种全面而主动的心脏护理方法。嵌入式技术几乎已经进入了日常生活的各个方面，医疗保健领域也不例外，因为人们对设备齐全的医院和诊断中心的要求每天都在增长，因为人们变得越来越不知道自己的健康问题。ECG信号可以追踪心脏的各种生理和异常条件。在这个项目中，提出了一个改进的老年人监测的秋季检测系统，该系统基于身穿体内的智能传感器并通过消费者家庭网络运行。智能传感器包括温度传感器，一个心电图传感器和心跳传感器。传感器值通过MCU测量并通过Wi-Fi传输到PC。它将接收传感器数据并将其存储在数据库中。超过限制的任何传感器值都会提醒相应的人
房室间隔缺损（房室管缺损、心内膜垫缺损）
a. AV 瓣膜功能 b. 评估左心室流出道 c. 根据评估和临床问题指示 VII. 考虑怀孕（有关进一步的讨论和管理，请参阅“怀孕问题”部分）(Warnes, 2008) A. 孕前心脏评估 1. 评估残留的血流动力学病变 2. 为唐氏综合症女性提供妊娠风险和预防措施建议 B. 对于已修复且没有重大残留缺陷的女性来说耐受性良好 C. 不建议肺动脉高压女性使用 参考文献： Backer CL, Stewart RD, Mavroudis C. 概述：完全房室管的历史、解剖、时机和结果。胸心血管外科研讨会 10：3-10，2007。 Backer CL, Stewart RD, Mavroudis C. 修复完全房室管的最佳技术是什么？胸心外科研讨会 19:249-257, 2007. Cetta, F: 房室间隔缺损。Warnes CA 编辑：成人先天性心脏病，牛津，2009，Wiley-Blackwell。Curley MAQ，Moloney-Harmon PA。婴儿和儿童重症监护护理，第 2 版，费城，2001，WB Saunders 公司。
基于Edgeml和计算机视觉的印刷电路板中的缺陷检测
在工业环境中，生产高质量的印刷电路板（PCB）对于确保可靠的产品到达最终客户至关重要[1]至关重要。质量控制部门旨在根据预先建立的标准确保和执行工业过程的每个阶段的合规性。部门负责通过采样来对产品进行功能测试和视觉检查，这是一项经常手动的任务，依赖于员工的重点和解释。这可能会导致人类错误或未发现的缺陷，这些缺陷落在抽样之外[2]。行业4.0技术的集成，例如物联网（IoT），人工智能（AI）和云计算，在优化和确保过程中的可靠性方面起着重要作用[3]。机器学习模型处理和分析大量数据和识别模式的技术能力使得能够准确区分有缺陷的和非缺陷的PCB，检测到未安装的或错误安装的组件，甚至识别痕迹中的缺陷，例如开路通行器或短路或短路。这项技术使基于样本的检查不必要，因为可以单独分析每个生产的董事会。这项工作旨在调查不同的卷积神经网络架构，以表征工业过程中PCB中的组装缺陷。
全面评估具有先天心脏缺陷的新生儿诞生的危险因素
摘要。这项研究旨在确定危险因素并评估其对新生儿先天性心脏缺陷形成的贡献。374名新生儿童被检查为II组：I组由324例先天性心脏病的新生儿组成，第二组由50名没有先天性心脏病的新生儿组成。为了确定危险因素的重要性，提出了一份编码器，其中包含42个符号的编码器，反映了社会肌化，医学和生物学因素，宫内感染的存在以及母亲在怀孕期间的药物摄入，以及产科和妇产科历史。问卷是由被检查的新生儿的母亲填写的。使用以下研究进行了研究：对风险因素的流行病学研究，相对风险的信息含量分析 - RR以及优势比的计算 - 或。The results of the studies showed that the modifying risk factors for the development of congenital heart defects (CHD) in newborns are: the age of the mother over 35 years (OR 2.57), closely related (OR 4.69) and unregistered marriage (OR 4.48), the presence of CHD in the family (OR 7.70), severe anaemia (OR 3.65), acute upper respiratory tract infections during pregnancy (OR 3.98），疱疹病毒感染（或48.8），服用抗真菌药物（或3.24），流产的存在（或8,11），终止威胁（或5,12）（或5,12）和诱发妊娠（OR 5,68）（或5,68），严重的毒性毒性症（OR 3,49），fet症（或4.09），在怀孕期间（或4.01）（或7. 50）。因此，在评估新生儿中先天性心脏缺陷的风险时，使用我们确定的修改因素的使用将允许在疾病高风险的家庭中计划预防方法。