XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemksi
2047 年印度实现能源转型
印度的脱碳之旅是一个坚韧、创新和雄心壮志的故事。从实现可再生能源容量超过 200 吉瓦等重要里程碑，到成为世界第三大可再生能源生产国，印度应对气候变化的承诺显而易见。显著的进步包括 2022 年提前实现 10% 乙醇混合目标，以及到 2025 年达到 20% 的雄心勃勃的计划。印度工业联合会 (CII) 很荣幸能在这一旅程中发挥关键作用，促进行业、政策制定者和全球利益相关者之间的合作。凭借到 2070 年实现净零排放的雄心勃勃的目标，印度的道路体现了可持续发展和经济增长的平衡方法。
公司财务困扰预测模型的准确性...
摘要本研究旨在获得Altman Z-Score，Zmijewski和Grover模型的准确性的证据，以预测印度尼西亚基础设施部门的财务困扰公司。此外，研究还旨在在公司进行财务预测困扰时获得最准确的模型证明。本研究使用以2018 - 2021年期间上市的基础设施部门公司的年度财务报表的形式进行的辅助数据，总共有26家公司的总样本。结果表明，Zmijewski模型成为一个预测模型，其精度最高为88.46％，这是由I型最低误差率为25％和II型的最低误差率，而II型的误差率为9.09％。因此，Zmijewski模型是印度尼西亚基础架构公司中使用的更合适的预测模型。关键字：预测模型，财务困扰，准确性，基础架构
Tyks神经病学门诊诊所2010-2017
该研究旨在确定在Tyks神经病学门诊诊所的记忆诊断中的使用。在研究中，研究了研究中检查的患者的特征和最终诊断，该研究与标记确定结果有关。注册表调查的数据由患者组成，其中Tyks在2010 - 2017年检查了阿尔茨海默氏症（AT）记忆痕迹（n = 384）。医疗报告系统收集了有关记忆障碍风险因素和记忆障碍诊断结果的信息。比较了最终诊断的组。中有50.8％是女性，在研究时的平均年龄为64岁。在接受调查的143/384（37％）接受诊断；在这些患者中，脊髓液调查中几乎总是有异常（p <0.01）。脊髓液的标记与患有其他神经退行性患者患者的AT患者分离（P <0.01）。在一线研究中，额头的额头被证明是AT分离诊断的挑战，但是脊柱流体标记将它们区分开来（P <0.01）。根据脑磁共振成像进行评估的海马萎缩，将阿尔茨海默氏病与尚未被诊断为神经变性发现性疾病的患者分开（p <0.01）。研究结果支持先前关于使用背部 - 返回存储器标记的观点。这项研究的最重要好处是AT和其他神经退行性疾病，例如前额对数痴呆症。
人工智能可以成为 Viksit Bharat 的催化剂
1 助理教授 1 计算机应用系，1 Bhararti Vidyapeeth 计算机应用与管理学院，印度新德里 摘要：印度政府的愿景是到 2047 年将国家转变为发达经济体，该愿景包含在 Viksit Bharat 2047 计划中，可以通过人工智能 (AI) 得到显著推进。本文探讨了人工智能对数字治理、教育、农业和公共福利等关键领域的变革性影响。Digiyatra 等著名应用简化了航空流程，而人工智能驱动的平台则增强了教育包容性并提供实时翻译，从而减轻了地理和语言障碍。KissanGPT 等行业特定工具通过向农民提供关键信息来支持农业，而 PolicyGPT 则为消费者简化了复杂的健康保险政策。政府举措，包括 Pradhan Mantri Garib Kalyan Anna Yojana 和“一国一卡”计划，证明了人工智能在改善服务交付和有效管理资源方面的有效性。此外，该论文还强调了缩小技能差距以让劳动力为人工智能驱动的就业市场做好准备的重要性，并强调了世界经济论坛对到 2027 年人工智能和机器学习岗位将增加 40% 的预测。通过将技术进步与国家发展目标相结合，人工智能将成为实现 2047 年 Viksit Bharat 愿景的关键要素，正如总理纳伦德拉·莫迪所强调的那样。索引术语 - 人工智能集成、创新生态系统、人工智能伦理、数字经济、智慧城市。
使用Pyton和OpenCV
摘要。DIV>运动检测是计算机视觉中分析视频活动的重要过程。本研究实现了一个简单的系统，可以使用Python和OpenCV库在视频文件中检测运动。该系统通过比较视频中的连续帧来检测变化并标记体验运动的区域。实现在各种示例视频上显示出令人满意的结果。本研究提供了一种易于实现的解决方案，可用于视频分析和基于计算机的监视等应用程序。DIV>关键字：运动检测，视频，Python，OpenCV，摘要视频分析。运动检测是计算机对视频活动进行分析活动的愿景的重要过程。这项研究实现了一个简单的系统，可以使用Python和OpenCV库来检测视频文件中的移动。该系统通过比较视频中的连续帧来检测变化并标记正在体验动作的区域来起作用。实现在各种示例视频上显示出令人满意的结果。本研究提供了易于实施的解决方案，可用于视频分析和基于计算机的监视等应用程序。关键字：动作，视频，python，openCV，视频分析
Tapani Suksi - Suxen 能源咨询公司
目前，我在可再生能源领域担任顾问，专注于氢经济。在创办自己的公司之前，我在能源领域积累了大约五年的工作经验，其中近三年我在德国工作。此外，我还是一家人力资源公司的活跃董事会成员。
viksit bharat@2047：将印度从世界的药房转变为制药厂
随着印度迈向2047年独立的第100年，我们发现自己是一个历史悠久的交界处，是时候重新确定医疗保健和制药部门的未来了。“ Viksit Bharat@2047：将印度从世界的药房转变为制药大力园”的报告既是雄心勃勃的路线图，又是通过合作印度制药生产商（OPPI）和EY-Parthenon的合作而开发的行动呼吁。本文档提供了一种与印度在阿姆里特·卡尔（Amrit Kaal）领导下的更广泛愿望相吻合的愿景，正如美国第75次独立日庆祝活动中所介绍的那样。Amrit Kaal标志着一个吉祥的转变时期，鼓励我们在这个关键的Kartavya Kaal期间拥抱我们的责任，以建立新的繁荣标准。
使用计算机视觉来识别
导入cv2导入numpy作为np def indeion_fruit（image_path）：＃读取image = cv2.imread（image_path），如果图像无：print（“找不到图像！”）返回＃更改为hsv hsv_image = cv2.cvtcolor（image，cv2.color_bgr2hsv）＃颜色范围的定义要检测水果类型＃红色范围（苹果的示例）lower_red = np.array（[0，100，100，100，100，100，100]） （hsv_image，lower_red，upper_red）＃黄色范围（例如香蕉）lower_yellow = np。 np.Array（[80，255，255]）green_mask = cv2.inrange（hsv_image，lower_green，upper_green）＃masks = {
供应链管理策略在优化生产流程中的运用
摘要：本文讨论了供应链管理 (SCM) 策略在优化生产流程以获得竞争优势中的应用。在全球化和日益激烈的竞争背景下，企业面临着提高生产流程效率和效益的挑战。本研究旨在探索如何应用 SCM 原则帮助企业通过优化生产流程获得竞争优势。所采用的研究方法是文献综述，分析各种相关来源，包括期刊、书籍和最近的研究报告。研究结果表明，有效的 SCM 实施可以改善供应链组件之间的协调，缩短生产周期，降低运营成本。此外，集成的 SCM 策略使企业能够更迅速地响应市场需求变化并提高产品质量。本文还指出了 SCM 实施中遇到的挑战，例如对变化的抵制和大量的初始投资要求。总之，实施全面而适应性的 SCM 策略是实现制造业可持续竞争优势的关键。对未来研究的建议包括对各个行业部门的 SCM 实施进行实证评估，并开发模型以应对 SCM 实施中的具体挑战。 Kata Kunci：供应链管理、优化Produksi、Keunggulan Kompetitif、Efisiensi、Efektivitas