XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemidea
在理想的银河流出中，辐射传输模拟的公共网格
绝大多数星形星系都被星际介质弹出的大量气体包围。紫外线的吸收和发射线代表强大的诊断，以通过氢和金属离子的谐振过渡来限制这些流量的凉爽相。对这些观察结果的解释通常很困难，因为它需要对气体中连续性和发射线传播的详细建模。为了实现这一目标，我们提供了一个大约20000个模拟光谱的大型公共网格，其中包括与Mg II，C II，C II，SI II和Fe II相关的H ilyα和五个金属过渡，可在线访问。光谱已经使用Rascas Monte Carlo辐射传输代码计算出5760个理想化的球形对称配置，围绕中心点源发射，并以其柱密度，多普勒参数，尘埃不透明，风速，风速以及各种密度和速度渐变为特征。旨在预测和解释LYα和金属线专利线，我们的网格表现出广泛的谐振吸收和发射特征，以及荧光线。我们说明了如何通过对观察到的LYα，C II和SI II光谱进行关节建模来帮助更好地限制风质。使用多云的模拟和病毒缩放关系，我们还表明，即使培养基被高度离子化，也有望成为T≈104-10 5 K的气体的忠实示踪剂。发现C II探测与LYα相同的温度范围，而其他金属线仅痕迹冷却器相（T≈104 K）。由于它们的气体不透明度在很大程度上取决于气体温度，入射辐射场，金属性和粉尘耗尽，因此我们要警告光学上的金属线不一定源自低H I柱密度，并且可能不会准确探测Lyman Continuum Continuum Continuum泄漏。
每个问题都有一个解决方案，并且技术进步使这些答案成为可能。新想法及其实施有D
每个问题都有一个解决方案，并且技术进步使这些答案成为可能。在过去的二十年中，新思想及其实施已大大改变了人类世界。从常规的国内任务到工业制造业，一切都是自动化的，使日常生活变得更加简单。然而，获得所需结果的秘诀是以正确的方式部署适当的技术。这样的技术就是机器学习，它使用算法使机器像人类一样更精确，更准确地采取行动。乳制品业务的主要担忧是牛奶的质量，它是通过“ Milksafe：使用机器学习的硬件牛奶质量预测”中的机器学习模型预测的。传感器用于收集牛奶特性，包括pH，温度，浊度和颜色，然后将其输入模型进行分析和条件预测。基于各种牛奶特征，pH，浊度，颜色和温度输出将显示一系列值。根据这些标准，将牛奶评为低，中或高。传感器将借助微控制器从牛奶中收集此信息，而在此应用中使用的微控制器是Arduino Uno。Arduino IDE的串行监视器将显示输出。收集的数据将用于训练模型，该模型将为我们提供有关牛奶质量分析的发现。关键字 - 机器学习，传感器，arduino，牛奶质量。本研究中使用的算法包括天真的贝叶斯，随机森林，KNN，逻辑回归和随机森林，最准确。使用四个输入功能（颜色，浊度，温度和pH），建议的模型可产生98.27％的精度，从而实现完全自动化，可靠且有效使用的方便小工具。
人工智能研究中心试点奖项申请目的人工智能研究中心 (CAIR) 正在寻求针对医疗和健康相关问题的创新和转化人工智能解决方案的项目提案。试点项目的目标是让研究人员能够追求新颖和创新的想法，从而提高获得外部资金的可能性。这笔资金还旨在让研究人员进行关键实验、使用核心设施或改进分析，以解决外部资金评审员提出的具体批评。最多将资助两个项目。成功的试点将获得高达 40,000 美元的资金，用于 12 个月的项目期间。完整的申请截止日期为 2024 年 12 月 13 日（见下文）。不允许分项奖励、展期和无成本延期。成功的提案可能包括：
人工智能研究中心试点奖项申请目的人工智能研究中心 (CAIR) 正在寻求针对医疗和健康相关问题的创新和转化人工智能解决方案的项目提案。试点项目的目标是让研究人员能够追求新颖和创新的想法，从而提高获得外部资金的可能性。这笔资金还旨在让研究人员进行关键实验、使用核心设施或改进分析，以解决外部资金评审员提出的具体批评。最多将资助两个项目。成功的试点将获得高达 40,000 美元的资金，用于 12 个月的项目期间。完整的申请截止日期为 2024 年 12 月 13 日（见下文）。不允许分项奖励、展期和无成本延期。成功的提案可能包括：
分享教学理念：用人工智能引领商业教育
作为教育工作者，我们需要批判性地评估和验证人工智能工具生成的信息。我们需要警惕“幻觉”，即数据可能不准确、误导或捏造。在使用 ChatGPT 作为教学工具时，我们的专业判断是关键，确保只向我们的学生呈现经过验证的信息。
探索非欧几里得方法：基于图的脑电信号分析技术综合综述
1 加德满都大学理学院数学系，杜利凯尔，尼泊尔 2 加德满都大学工程学院计算机科学与工程系，杜利凯尔，尼泊尔 3 洛夫利专业大学计算机科学与工程学院，帕格瓦拉，印度 4 萨坦·本·阿卜杜勒阿齐兹王子大学计算机工程与科学学院计算机科学系，沙特阿拉伯 5 昌迪加尔大学计算机科学与工程系，旁遮普，印度 电子邮件：harish.bhandari@ku.edu.np (HCB)；yagya.pandeya@ku.edu.np (YRP)；jhakn@ku.edu.np (KJ)；sudan.jha@ku.edu.np (SJ)；s.alisher@psau.edu.sa (SA) *通讯作者 摘要 — 脑电图 (EEG) 信号广泛应用于情绪识别、情绪分析、疾病分类、睡眠障碍识别和疲劳检测。最近的研究突出了利用脑电信号分析神经系统疾病的积极探索。各种机器学习和深度学习技术，使用基于特征和欧几里得的方法，已被用于分析这些脑电信号。然而，非欧几里得方法已被证明在脑电信号研究中比欧几里得方法更有效。这种优势可能源于脑电信号的非线性和动态特性、大脑区域之间复杂的相互作用以及对常见脑电信号噪声的适应性。不幸的是，由于数据集不足、源代码不可用和图形表示的复杂性等限制，对脑电信号的图形表示的研究有限。因此，我们旨在对使用非欧几里得方法进行脑电信号分析的各种图形表示技术、图神经网络、现有方法和可用资源进行调查。此外，基于可视性图的方法已应用于单通道脑电信号，而图神经网络已被证明在多通道脑电信号分析中具有良好的结果。因此，调查得出结论，非欧几里得方法使用图形来映射大脑结构，而不是欧几里得结构。此外，在多通道脑电信号和图神经网络中加入可视性图将证明非欧几里得方法在脑电信号分析中的稳健性。关键词——脑电信号、图形表示、图神经网络、智能处理、深度分析
摘要背景：抑郁和自杀的想法在包括糖尿病（DM）和
摘要背景：抑郁和自杀的想法在包括糖尿病（DM）和高血压（HTN）在内的慢性身体疾病患者中更为常见。抑郁症通常在常规护理期间未被发现，未被诊断和治疗得不到治疗，并且可能会使该人群中的自杀念头复杂化。这项研究旨在确定乌干达DM和 /或HTN患者的抑郁和自杀念头的普遍性以及相关因素。方法：我们使用PHQ-9招募了512名参与者并评估了抑郁症，并使用PHQ-9的项目9进行了自杀念头。我们运行逻辑回归模型，以确定仅具有DM的抑郁和自杀意念相关的因素，仅HTN或两者兼而有之。结果：抑郁症和自杀意念的总体患病率分别为22.07％和10％。在DM和HTN的参与者中，抑郁症的患病率为26.3％，而30.4％的抑郁症患病率为合并症。恐惧（AOR = 7.21; 95％CI = 2.68-19.39; P = 0.01）与抑郁症显着相关。遵守抗糖尿病药物（AOR = 0.10; 95％CI = 0.02-0.72; p = 0.02）是针对抑郁症的。结论：乌干达DM和/或HTN患者的抑郁和自杀意念的流行率很高。关键词：抑郁；自杀念头；糖尿病；高血压;乌干达，撒哈拉以南非洲。非洲健康科学。2024; 24（3）。361-374。 https：// dx.doi.org/10.4314/ahs.v24i3.40doi：https：//dx.doi.org/10.4314/ahs.v24i3.40引用为：Nkola R，Kaggwa MM，Muwanguzi M，Muwanguzi M，Kule M，Kule M，Rukundo GZ，Ashaba S. Ashaba S.，Ashaba S.患者患病和抑郁症和自我疾病中的疾病中的患者与烟雾相关的人中的疾病和自我散发。
人才战略的未来：一种以数据为基础的方法来创建理想的员工发展经验
在过去的几年中，数以百万计的美国工人经历了灵活的工作场所安排的好处，因为许多组织在一夜之间变得更加适应性，以技术为中心和敏捷。随着组织适应未来的破坏并不断转移劳动力的期望，这种好奇心，灵活性和流动性的文化将继续。已经证明，员工欢迎改变变革和提高技能。48％的员工如果提供技能培训机会，将改用新工作，而30％的千禧一代和Z世代表示，学习和发展机会是他们选择工作的主要原因。1顶级人才表明他们有兴趣对自己的职业产生更大的控制权，并期望雇主提供以人为本的方法来培养他们对持续学习和有意义的工作的愿望。
观点是作者的简短意见，以鼓励就当前问题进行思想交流。他们不一定代表官方
观点是作者的简短意见，以鼓励就当前问题进行思想交流。他们不一定代表克里的官方观点。所有错误仍然是作者拥有的。这种观点是由Khazanah研究所（KRI）的研究人员Nik Syafiah Anis Nik Sharifulden编写的。作者感谢Rachel Gong博士，Tan Jun-E，Khoo Wei Yang和Laventhen Sivashanmugam的宝贵评论。作者的电子邮件地址：anis.sharifulden@krinstitute.org归因 - 请引用以下工作：Nik Syafiah anis nik nik nik shariferden。2024。将马来西亚的农业部门转变为高科技行业需要什么？吉隆坡：Khazanah研究所。许可证：创意共享归因CC由3.0。可以在www.krinstitute.org上找到有关Khazanah研究所出版物和数字产品的信息。封面照片由Kung_tom在Shutterstock上
摘要。通过使用人工智能（AI）技术提高音乐教育质量是激发学生学习音乐兴趣的一个有希望的机会。本文探讨了基于AI的应用程序的集成，以增强实用、个性化和交互式的音乐学习体验。本研究采用的研究方法是对相关来源的文献综述。结果表明，通过检查学生的表现数据，AI能够帮助教师改进音乐教学。对于学生来说，他们可以使用针对个人需求量身定制的策略开始自学，旨在加深他们对音乐知识和音高、速度、节奏和和声等概念的理解。
得益于人工智能技术，音乐艺术的个性化学习成为可能。该技术能够分析歌曲中的音高、节奏、韵律和和声，从而根据每个学生的独特特点量身定制学习体验。Shazam、Adobe Podcast、Am-phed Studio、Mix Check Studio 和 Yousician 等各种基于人工智能的在线应用程序为更广泛地学习音乐艺术打开了大门。学生现在可以通过基于互联网的移动或平板设备灵活地学习和练习音乐，而不受空间或时间的限制。使用人工智能技术的学生还可以调整速度、难度级别和学生偏好，使学习体验更具适应性和有效性。
局部氨产生绿色氢的理想早期采用者
资料来源：IEEFA注意：给定年份的绿色氨成本代表了当年开始建设的设施的生产成本，该设施采用了在2027-28财年开始的政府税收优惠。2025年的成本从原始IEEFA分析缩放，以反映最近的通货膨胀和供应链压力，并线性插值到2030年值。2025年至2030年之间的成本已插值线性，并且是近似的。绿色氨成本范围代表了所有已确定为绿色氢产量吸引的地区的成本。指定目前产生氨的四个地区的潜在生产成本。灰色氨的成本基于先前对潜在市场动态的IEEFA分析，对应于2020年代末和2030年代初的可能范围。