XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemkh
Kovaleva GP、Efremova ON、Porkhachev VN、Rostova NN 人类与“人工智能”：人类社会背景
社会文化维度之外的经济表现。这种态度导致了以下后果：一方面，人类的改造活动和对自然的积极干预被绝对化；另一方面，科技进步的作用被绝对化，在此框架内，以“人工智能”为基础，信息技术设备的应用范围不断扩大。随着以“人工智能”为基础的技术积极渗透到人类活动的各个领域，人们认为人类将失去对科技进步的控制，人类有可能沦为科技附属品。公众思想中出现了一种担忧，即人类可能会失去其存在本质的深层特征，即“人性面孔”。 “人类面部现象是独一无二的，是所有心身现象中最重要的”[7，第 173 页] 10–31]。通过面容，我们可以辨别出一个人是否具有一定的理性；通过面容，我们可以判断他的人类本质。面部现象从精神、灵魂、身体和智力属性的角度代表一个人作为一个个体、作为一个整体的存在。现代本体论和社会人类学的超越导致需要批判地分析技术文化的基本价值并发现新的价值增长点，寻求新的发展战略[5]。在这些战略中，技术领域必须履行其与人相关的服务作用——为人类活动的各个领域提供服务的生产资料。制定目标的特权应该只属于人类，并且在转型人类学策略中应该考虑“面子因素”。本文的目的是确定技术文明的主要人类社会背景。从实现既定目标的角度，提出了作者对人类与“人工智能”之间关系形成问题的思想立场。方法论。作品采用了历史哲学的方法，可以分析“人工智能”在不同文化和历史阶段的发展。系统活动方法使得人们能够根据人脑和机器、生物和人工“神经网络”组织的一般参数来比较人类和“人工智能”的功能，从而概括所研究的材料并得出结论。结果。 “人工智能”（AI）是指
北阿坎德邦技术大学，德拉敦
详细内容：单元 1 方法研究：工作研究的目的、目标、程序和应用；方法研究的定义和基本程序、工作的选择、各种记录技术，如概要流程图、流程图、人机图、双手流程图、字符串图、流程图、多项活动图、simo、循环图和计时循环图；改进方法的严格审查、开发、安装和维护；动作经济原理及其在工作设计中的应用；微动作研究、备忘录动作研究及其在方法研究中的使用。单元 2 工作测量：工作测量的介绍和定义、目标和基本程序；工作测量在工业中的应用；时间研究：基本程序、所需设备、时间测量方法、工作的选择、将工作分解为元素；要计时的周期数；评级和评级方法、津贴、标准时间的计算。工作抽样：基本程序、工作抽样研究的设计、进行工作抽样研究和建立标准时间。单元 3 工作评估和激励方案：Starlight 线、Tailor、Merrick 和 Gantt 激励计划 标准数据系统；基本和非基本预定运动系统、工作因素系统；方法时间测量 (MTM)、MOST 单元 4 人为因素工程：人为因素工程的定义和发展历史、人机系统的类型和特点、人与机器的相对能力；人为因素数据的开发和使用；信息输入和处理：信息理论简介；影响信息接收和处理的因素；感官输入的编码和选择。单元 5 显示系统和人体测量数据：显示 - 视觉显示的类型、视觉指示器和警告信号；因子和图形显示；听觉和触觉显示的一般原理、特性和选择。
作为 Pradhan Mantri Matsya Sampada Yojana (PMMSY) 计划的一部分，在全国范围内为 10 万艘海洋渔船推出船舶通信和支持系统
班加罗尔，9 月 3 日：全国范围内的船舶通信和支持系统推广工作正在顺利推进，该系统旨在分阶段在机械化和机动化渔船上安装近 10 万台 MSS 终端 (Xponder)。NewSpace India Limited (NSIL) 是印度政府 (GoI) 太空部 (DoS) 下属的一家公司，也是印度空间研究组织 (ISRO) 的商业部门，该公司代表印度政府渔业部 (DoF)、渔业、畜牧业和奶业部牵头开展这一雄心勃勃的项目。该计划的重点是建立一个专用的移动卫星服务 (MSS) 网络，用于监测、控制和监视 (MCS) 9 个沿海州和 4 个联邦属地的近 10 万艘渔船。
MDBrain | MDProstate 1.1 Akhondi-Asl，A.，和 Warfield。SK......
MDBrain | MDProstate 1.1 Akhondi-Asl, A. 和 Warfield. SK (2013)。通过融合概率分割同时估计真实性和性能水平。IEEE 医学影像学报 32，1840-1852。doi：10.1I09/TMI.2013.2266258 1.2 Allay, EE. Fisher. E.. Iones. SE、Hara-Cleaver, G、Lee, LG 和 Rudick, RA (2013)。在多发性硬化症诊所中使用磁共振成像对多发性硬化症疾病活动进行分类的可靠性。JAMA Neurol. 70，338-344。doi：I0.1001/2013.jamaneuroL211 1.3 Battagiini, M.. Rossi, F.» Grove, RA、Stromillo, M. L、Whitcher, B.、Matthews, PM. 等人 (2014)。使用减影图像自动识别多发性硬化症中的大脑新病变。I. Magn. Reson. Imaging 39, 1543-1549。doi: 10.1002/jmri .24293 1.4 Baur, G、Denner, S.、Wiestler, B.、Navab, N. 和 Albarqouni, S. (2021)。用于脑部 MR 图像中无监督异常分割的自动编码器：一项比较研究。Med. Image Anal. 69:101952。doi: 10.1016/j.media.2020.101952 1.5 Bose, M.、Heitz. F.» Armspach, J.-P.» Namer, L, Gounot, D. 和 Rumbach. L (2003)。多模态序列 MR1 中的自动变化检测：应用于多发性硬化症病变演变。NeuroImage 20, 643-656。doi: 10.1016ZS1053-8119(03)00406 3 1.6 Brownlee, WJ, Altmann. DR. Prados, F., Miszkiel, KA. Eshaghi, A., Gandini Wheeler-Kingshott, Q A. 等人 (2019)。复发型多发性硬化症长期结果的早期成像预测因子。Brain 142。2276-2287。doi: !0.1093/brain/awzl56 1.7 Carass, A., Roy, log. A., Cuzzocreo。 J. L、Magrath、E.、Gherman、A. 等 (2017)。纵向多发性硬化症病变分割：资源与挑战。NeuroImage 148,77-102。doi：10.10I6/j.neuroimage20l6.12.064 1.8 Qtek、0.、Abdulkadir、A.、I.ienkamp、SS。Brox、T.» 和 Ronneberger、O. (2016)。“3D U-Net 从稀疏注释中学习密集体积分割。”国际医学图像计算与计算机辅助干预会议 (雅典：Springer)，424-432。1.9 Commowick、O.、Istace、A.、Kain、M.» Laurent. B.. Leray, F., Simon, M.. 等人 (2018)。使用数据管理和处理基础架构对多发性硬化症病变分割进行客观评估。Sci. Rep. 8, 1-17。doi: 10.1038/S41598-018-31911-7 1.10 Egger, G, Opfer, R., Wang, C.» Kepp, T.» Sormani, MP。Spies, L, 等人 (2017)。多发性硬化症中的 MR1 FLAIR 病变分割：自动分割是否与手动注释相符？NeuroImage Clin. 13, 264-270。doi: 10.1016/j.nicl.2016.11.020
哈萨克斯坦的可再生能源市场
气候议程是全球能源行业最重要的挑战之一，并且在世界上许多人口的意识上都高。脱碳和碳中立性，更严格的法规和限制二氧化碳排放的措施以及投资者对“绿化”其投资组合以支持可持续发展的渴望将对许多国家的燃料和电力部门产生重大影响。因此，可再生能源的能源正在成为传统能源的一种有吸引力的替代品，尤其是考虑到降低可再生能源生产设施成本的增长趋势，持续的技术开发，不断提高投资者需求和规模经济。这为RES的开发提供了重要的动力。但是，RES在发电中的份额仍然相对较小，并且不符合巴黎协议的减排目标。
美国国土安全委员会
董事长拉塔（Latta），排名成员卡斯特（Castor）和委员会成员，感谢您有机会今天作证。我的名字叫Todd Brickhouse，我担任Basin Electric Power Cooperative（Basin Electric）的首席执行官兼总经理。我今天作证，以提供自己的见解作为合作负责人，并代表国家农村电力合作社协会（NRECA）。Basin Electric是一家非营利性的传输（G＆T）合作社，由139个成员合作系统拥有，跨越了300万成员所有者的9个州。其地理占地面积覆盖了近500,000平方英里，约占美国的12％。它是由农村美国人建立的，目的是为大平原人民带来可靠，负担得起和负责的能源。已有60多年的历史，发电和传输资产一直是养活全世界的服务领域的商业引擎。Basin Electric拥有并维护2600英里的高压输电线路，119个变电站和224个电信站点，可为集成系统提供电力。盆地电气是美国最大的G＆T，总销售额（3820万兆瓦时（MWH）），会员销售（3210万MWH）和第二大资产（82亿美元）。nreca是全国贸易协会，代表全国近900个农村电力合作社，包括64个G＆T合作社和832个分销合作社。这些非营利性实体由他们所服务的人独立拥有和管辖。电动合作社为48个州的4200万美国人提供了电力，在56％的美国景观中保持灯光 - 主要是住宅且人口稀疏的地区。这些特征使电动合作社的操作比其他部门更昂贵。这意味着不断要求合作社以更少的速度做更多的事情，然后他们交付。
引文 Kulmambetova G, Kurentay B, Gusmaulemova A, Utupov T, Auganova D, Tarlykov P, Mamlin M, Khamzina S, Shalekenov S 和 Kozhakhmetov A (2024)
具核梭杆菌是一种存在于口腔微生物群中的革兰氏阴性厌氧杆菌，与结直肠癌有关 ( 1 , 2 )。结直肠癌是全球第三大常见癌症，也是癌症相关死亡的第二大原因。近年来，具核梭杆菌因其在结直肠癌发展中的潜在作用而备受关注 ( 3 , 4 )。多种风险因素都会影响癌症的发展，包括年龄、家族病史、遗传基因（如林奇综合征和家族性腺瘤性息肉病）、炎症性肠病个人病史（如克罗恩病或溃疡性结肠炎）、肥胖、缺乏运动、吸烟、大量饮酒、富含红肉和加工肉类而纤维含量低的饮食。研究表明，饮食模式在结直肠癌的发展中起着重要作用 ( 5 )。通过经验性饮食炎症模式 (EDIP) 评估确定的某些饮食与肠道炎症增加和 F. nucleatum 阳性结直肠癌风险增加有关 (6)。饮食引起的肠道炎症会改变肠道微生物群，促进结直肠癌的发生。大量食用红肉和加工肉类与结直肠癌风险增加有关，这可能是由于硝酸盐、亚硝酸盐和杂环胺等致癌物所致 (7)。饮食习惯和抗生素使用等环境因素也可能影响 F. nucleatum 在结肠中的行为。另一方面，肠道微生物在启动和促进结直肠癌发展中的作用也越来越被人们所了解。肠道微生物群与结直肠癌之间存在复杂的关系。最近的研究已发现溶没食子酸链球菌、产肠毒素脆弱拟杆菌、具核梭杆菌和大肠杆菌是与结直肠癌相关的潜在病原体 (8)。尽管肠道菌群因人而异，但某些细菌种类一直与结直肠癌有关。据报道，溶没食子酸链球菌是一种革兰氏阳性球菌，是 CRC 的危险因素 (9)。产肠毒素脆弱拟杆菌 (ETBF) 会产生脆弱拟杆菌毒素 (BFT)，已知会引起腹泻并导致炎症性肠病 (IBD) (10)。类似地，研究发现，与健康个体相比，肠道共生菌大肠杆菌在结直肠癌患者的结肠中定植的水平更高 ( 11 , 12 )。然而，对这些风险因素的反应可能因种族和地理位置而异，从而影响 CRC 的分布和预后。尽管具核梭杆菌是人类口腔的常见菌，但其在 CRC 患者的结直肠肿瘤和邻近组织中的丰度较高 ( 13 , 14 )。一些研究表明具核梭杆菌与 CRC 之间存在潜在联系 ( 1 , 15 )。据报道，这种细菌在临床前模型中会促进炎症、削弱免疫反应、改变肿瘤微环境、促进化疗耐药性并促进肿瘤生长和转移 ( 16 , 17 )。此外，F. nucleatum 与 CRC 患者的预后不良有关 ( 18 )。F. nucleatum 在结直肠组织中的存在引起了人们对其作为诊断标记物或
引用原始发表的论文（记录的版本）：Wang，H.，Salunkhe，O.，Quadrini，W。等（2023）。计算机视觉技术的概述
线束是现代汽车车辆中电子系统的必不可少的硬件。随着汽车行业向电力和自动驾驶的转变，越来越多的汽车电子设备负责能源传输和关键安全功能，例如操纵，驾驶员援助和安全系统。此范式转移从安全角度来看，对汽车线束的需求更大，并强调了在车辆中高质量的线束组件的更重要性。但是，熟练的工人仍然手动执行电线线束组件的大多数操作，并且某些手动过程在质量控制和人体工程学方面都是有问题的。行业对提高竞争力并获得市场份额的需求也持续存在。因此，需要确保组装质量，同时提高人体工程学并优化人工成本。由机器人或人类机器人协作完成的机器人组装，是实现越来越苛刻的质量和安全性的关键推动力，因为它可以使比完全手动操作更具复制，透明和可理解的过程。然而，由于可变形物体的灵活性，在实际环境中，机器人的汇编组装在实际环境中具有挑战性，尽管在简化的工业结构下提出了许多初步的自动化解决方案。先前的研究E↵Orts提出了使用计算机视觉技术来促进线束组件的机器人自动化，从而使机器人能够更好地感知和操纵灵活的线束。本文介绍了针对机器人线束组件提出的计算机视觉技术的概述，并得出了需要进一步研究的研究差距，以促进更实用的机器人丝带线束。
人工智能工程设计 Giorgi Tskhondia
工程设计自动化可以表述为马尔可夫决策过程 (MDP)。工程师提供结构的初始几何形状，设置负载并允许改变几何形状的操作，指定优化目标（例如最小化重量、最大化刚度），然后开始训练模型。训练结束后，在推理阶段，工程师得到最终设计。生成式人工智能的最新发展可以增强这一过程。
mm6108-ekh05 - 用户指南
1 简介 4 2 特性 5 3 开发环境 8 3.1 系统环境 8 3.2 开发选项 8 3.2.1 CMSIS 包 8 3.2.3 MM IoT SDK 8 3.2.4 PlatformIO + MM IoT SDK 9 4 入门 10 4.1 默认跳线配置 11 4.2 AP 设备设置 12 4.2.1 更改信道、带宽、DTIM 周期 16 4.3 软件示例 17 4.4 查看 MM6108-EKH05 演示 HTTP 服务器 18 5 软件开发 21 5.1 安装 CMSIS 包 21 5.2 构建和运行示例应用程序 24 5.2.1 UART 输出 30 5.3 更改示例应用程序 31 5.4 更改示例配置 33 5.5 在 SPI 和 SDIO 之间切换 34 5.6 更改网络堆栈38 6 硬件布局和配置 40 6.1 电源选择 40 6.2 使用外部调试器/编程器 41 6.3 更改 VFEM 电压 42 6.4 在 SDIO 和 SPI 之间切换 43 6.5 在 SMA 和 U.FL 连接器之间切换 44 6.6 断开传感器 45 7 功耗测量 46 7.1 功耗测量点 46 7.1.1 总体结构 46 7.1.2 HaLow 和 VFEM 47 7.1.3 整个系统功耗 48 7.2 功耗测量程序 49