XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemmS
EIZO MIS 文件 chemSHERPA-AI 文件输入手册
[2] 调查文件的版本和种类 回答文件由 2 个文件构成，本说明书对以下文件进行说明。 （1）EIZO MIS 文件 Ver.2.1 以后 （2）chemSHERPA-AI 文件 Ver.2.04.00 以后 （1）EIZO MIS 文件（简称：MIS 文件） - EIZO MIS 文件由 EIZO Corporation 独自制作。 - 请按如下方式设定文件名。 “EIZO 部件编号（10 位数字）_MIS2.1_yyyymmdd.xlsx” 例）“1234567890_MIS2.1_20211101.xlsx” 请参照本说明书的[3]～[9]节制作文件。 （2）chemSHERPA-AI 文件 - chemSHERPA 是一种促进产品所含化学物质信息共享的方案。 - 制作chemSHERPA-AI文件时，请从chemSHERPA官方网站下载chemSHERPA文章数据输入支持工具。 URL ： https://chemsherpa.net/chemSHERPA/english/ - 文件的扩展名为“.shai”。 - 文件名请按如下方式设置。 例) 1234567890_SHAI _-_2.04.00_V2_ 20211101153010.shai
Philips DreamStation Bipap用户手册
带有其他电路的设备尚未得到飞利浦Respironics的验证，是医疗保健专业人员的责任。除非设备打开并正确操作，否则不应使用掩模。与面具相关的呼气端口绝对不应阻止。警告的解释：该设备旨在与具有呼气端口的特殊口罩或连接器一起使用，以使空气连续流出面具。当设备打开并正常运行时，设备的新空气通过面具呼气端口冲洗呼出的空气。但是，当设备不运行时，将不会通过面具提供足够的新鲜空气，并且可以重新呼气。在某些情况下，将呼出的空气重新呼吸时间比几分钟更长的时间会导致窒息。•需要一个呼气端口。请勿阻止呼气端口。这可以减少气流并导致呼出的空气重新呼吸。•在低呼气压力下，通过呼气端口的流动可能不足以清除管道中的所有呼气气 -
sts/sca/amsect临床实践指南针对成人心脏手术相关的急性肾脏损伤
7肌外科手术部，Michael E. Debakey外科系，贝勒医学院，美国德克萨斯州休斯敦，美国，美国117肌外科手术部，Michael E. Debakey外科系，贝勒医学院，美国德克萨斯州休斯敦，美国，美国11
chemSHERPA-AI成型品数据创建支持工具输入步骤（...
LR06 (SVHC) EU REACH 规则Candidate List of SVHC for Authorisation （认可対象候补物质）およびANNEX XIV（认可対象物质） ○
Cubesat：SpaceTeamSat1初步设计I
3。系统体系结构6 3.1。数据流。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 3.1.1。协议。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 3.1.2。信标。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>8 3.1.3。 div>上行链路。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>8 3.1.4。 div>下行链路。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>9 3.1.5。 div>执行EDU程序。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>9 3.2。 div>EPS-电力系统。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>11 3.2.1。 div> 艺术状态。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 11 3.2.2。 div> 架构。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div>11 3.2.1。 div>艺术状态。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>11 3.2.2。 div> 架构。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div>11 3.2.2。 div>架构。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>13 3.2.3。接口。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 3.3。COBC - 通信模块和车载计算机。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 18 3.3.1。 RF模块。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 19 3.3.2。 MCU - 微控制器单元。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。COBC - 通信模块和车载计算机。。。。。。。。。。。。。。。18 3.3.1。RF模块。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 19 3.3.2。 MCU - 微控制器单元。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。RF模块。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 3.3.2。MCU - 微控制器单元。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 3.3.3。外部内存。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 3.3.4。天线部署机制。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 3.4。edu-教育模块。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 3.4.1。教育重要性。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>22 3.4.2。 div>架构。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>23 3.4.3。 div> 支持系统和冗余。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 24 div>23 3.4.3。 div>支持系统和冗余。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>24 div>
Symsys Major-核心课程
•Phil 1。哲学简介•Phil 2。道德哲学介绍（与伦理学学院相同）•菲尔20N。人工智能哲学•Phil 21s。古典希腊哲学•Phil 23S。哲学作为自由•菲尔60。科学哲学简介（与HPS 60相同）•Phil70。社会和政治哲学简介•菲尔72：当代道德问题（185m，波利西134p）•菲尔75c。计算机，道德和公共政策（与Comm 181，CS 181，Ethicsoc 181X，Polisci 181，Publpol 181）•Phil 82。道德，公共政策和技术变革（Comm 180，CS 182，Ethicsoc 182，Polisci 182，Publpol 182）•Phil 82t。认知科学哲学•菲尔102。现代哲学，北笛子•菲尔135。存在主义•菲尔135x。公民身份（Ethicsoc 135，Polisci 135）•ESF 7。自我塑造的教育：自我的转变•ESF 8。教育是自我塑造的：认识自我及其可能性•思考24。邪恶•思考56。医疗保健，道德和正义•以下所有三个SLE课程（必须完成所有三个）：
使用签名和脑电图进行人员验证的多模态孪生神经网络 (mSNN)
a 印度理工学院鲁尔基分校计算机科学与工程系，印度鲁尔基，邮编 247667 b 加拿大新不伦瑞克大学生物医学工程研究所 c 印度理工学院布巴内斯瓦尔分校电气科学学院，印度奥里萨邦，邮编 752050 d 英国蒂赛德大学计算机、工程与数字技术学院
DeepDicomSort：一种针对脑磁共振成像数据的自动排序算法
摘要 随着医学成像研究中使用的数据集规模不断扩大，对自动化数据管理的需求也随之增加。一项重要的数据管理任务是对数据集进行结构化组织，以保持完整性并确保可重用性。因此，我们研究了此数据组织步骤是否可以自动化。为此，我们设计了一个卷积神经网络 (CNN)，可根据视觉外观自动识别八种不同的脑磁共振成像 (MRI) 扫描类型。因此，我们的方法不受扫描元数据不一致或缺失的影响。它可以识别造影前 T1 加权 (T1w)、造影后 T1 加权 (T1wC)、T2 加权 (T2w)、质子密度加权 (PDw) 和派生图（例如表观扩散系数和脑血流）。在第一次实验中，我们使用了脑肿瘤患者的扫描结果：719 名受试者的 11065 次扫描用于训练，192 名受试者的 2369 次扫描用于测试。CNN 的总体准确率达到 98.7%。在第二个实验中，我们用第一个实验中的所有 13434 张扫描图训练 CNN，并用 1318 名阿尔茨海默病患者的 7227 张扫描图测试 CNN。在这里，CNN 的总体准确率达到了 98.5%。总而言之，我们的方法可以准确预测扫描类型，并且可以快速自动地对脑部 MRI 数据集进行分类，几乎无需人工验证。通过这种方式，我们的方法可以帮助正确组织数据集，从而最大限度地提高数据的可共享性和完整性。
理解 NaPbmSbQm+2 (Q = S, Se, Te) 热电材料中的热激活电荷传输：弱介电屏蔽导致晶粒边界
完整作者列表： Slade, Tyler；西北大学，化学系 Grovogui, Jann；西北大学，材料科学与工程系 Kuo, Jimmy；西北大学，材料科学与工程系 Anand, Shashwat；西北大学，材料科学与工程系 Bailey, Trevor；密歇根大学，物理系 Wood, Max；西北大学，材料科学与工程系 Uher, Ctirad；密歇根大学，物理系 Snyder, G.；西北大学，材料科学与工程系 Dravid, Vinayak；西北大学，材料科学与工程系 Kanatzidis, Mercouri；西北大学，化学系