XiaoMi-AI文件搜索系统
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住宅钢结构 – 防火和隔音细节
3.1 简介 ---------------------------------------------------------------------------------- 6 3.2 声音传输的基本原理 ------------------------------------------------------------------ 6 3.3 测量方法 ---------------------------------------------------------------------------------- 9 3.3.1 单一数值评级 ----------------------------------------------------------------------------------10 3.4.2 频谱适应术语 ----------------------------------------------------------------------------------10 3.3.3 频率范围 ----------------------------------------------------------------------------------10 3.4 冷成型钢结构的声学特性 ------------------------------------------------------------------10 3.4.1 分隔墙 --------------------------------------------------------------------------------------------------12 3.4.2 分隔地板 --------------------------------------------------------------------------------------------------13 3.4.3 撞击声传输 --------------------------------------------------------------------------------------------------14
海报：联合多模式医学数据生成
摘要 - 医疗保健中的深度学习面临挑战，例如有限的注释电子健康记录（EHR），数据隐私问题和不平衡数据集。大多数综合数据方法都集中在没有隐私保护的单个数据类型上。为了克服这些限制，提议的联合隐私 - 保存多模式生成（FPMG）框架将联合学习原理集成了分散培训的联合学习原理，而无需直接数据访问。它提出了一个多模式生成对手模型，以在保留隐私时创建全面的合成数据。孤岛联合学习用于分散培训，以维持患者的隐私。多模式生成系统捕获健康特征之间的复杂关联，增强了合成数据质量和疾病的理解。初步研究成功地产生了合成图像，包括Covid-19和肺癌等罕见的共发生。I. i ntroduction
Tiny-HD：用于物联网应用的超高效高度计算引擎
摘要 - Hyperdementialsional Computing（HD）是一种新的脑启发算法，模仿了人脑的认知任务。尽管具有固有的潜力，但HD的实际效率与基础硬件相关，该硬件在常规微处理器中促进了HD的效率。在本文中，我们提出了Tiny -HD，这是一个针对低功率，高能量效率和低潜伏期的轻型专用高清平台，同时可以支持各种应用程序。我们利用增强的HD编码，以减轻记忆要求，并简化数据流以使其具有效率的体系结构使微小的HD浮动。我们通过管道阶段和资源共享以及能够减少机会主义功率的数据布局进一步增强Tiny -HD。我们将微小的-HD与国家的高清平台进行了比较，性能，功率和能源消耗。Tiny -HD占据约0.5毫米2，消耗1.6兆瓦的备用和9.6兆瓦的运行时功率（400 MHz），一组IoT基准测试的延迟为0.016 ms。微小的-HD消耗160 NJ的平均每电能能量，该能量的表现分别超过了95.5×和11.2×的状态FPGA和ASIC实现。I. i ntroduction
不确定最大的隐式形式的随机过滤方案...
I。i ntroduction离散事件动态系统（DEDS）是其动力学驱动的系统，即状态进化完全取决于随着时间的推移发生异步离散事件的发生。制造系统，电信网络，运输网络是DEDS的示例[2]。要描述这些系统的行为，普通或部分微分方程不合适，因此考虑了更相关的理论设置，其中可以引用以下内容：语言和自动机，马尔可夫链和彼得里网络，邀请读者咨询[3]以获取概述。仅涉及延迟和同步的DED，即，任务的启动等待以前的任务要完成，这是值得的。这些系统可以通过定时事件图（TEGS）以图形方式描绘，该图是定时的培养皿网的一个子类，每个地方每个地方都有一个上游和一个上游过渡，一个和一个下游过渡。最大值代数设置是一种基本的半环，适合描述TEG的行为，这要归功于线性状态方程与经典线性系统理论（即最大值线性系统（MPL）的行为）非常类似的线性状态方程，这可以在此Algebra中定义为矩阵。这些线性状态方程对于处理与经典控制理论相似的控制问题很有用，
空中发射的多级发射车的概念设计
I. i ntroduction a s of今天，将纳米或微卫星放入轨道上的最常见方法是在火箭上的其他有效载荷中乘乘车[1]。乘车方法牵涉到由主要有效载荷确定的几个任务约束。例如任务参数，例如轨道，启动时间表和启动目的地等。一种替代方法是在过去的十年中受到越来越多的关注的替代方法，这是由于其对乘车共享的好处而专用的空气发射。专用的空气启动允许任务参数直接由客户而不是主要有效载荷确定。此外，专用空气发射的发射平台的移动性提供了高地理的灵活性，并可以优化注射到目标轨道所需的倾向。在约10公里的高度下，大气的密度已降至海平面密度的约25％。因此，由于载机飞机是可重复使用的第一阶段，因此它通过大气的最密集的部分运载了发射车，这将大大减少由发射车上的阻力造成的已实现的速度损失。通过在海拔高度释放发射车的发射量较少依赖天气条件，这是延迟发射的最常见原因。原因是发射发生在对流层上方，这是大多数天气现象发生的地方[2]。
chiplet的最新和前景异质整合和混合键
i ntroduction c hiplet c hiplet c hiplet c hiplet c hiplet c hiplet c hiplet c hiplet c hiplet c hiplet c hiplet c hiplet c hiplet c hiplet c hiplet c hiplet c hiplet c hiplet c hiplet c。微处理器，例如AMD的EPYC [1-3]和Intel的湖泊场[4-6]和FPGA（可编程的门阵列），例如Xilinx的Virtex [14]，具有大量的Chiplet Design和Chiplet Design和杂物整合包装。chiplets之间的一种层状（横向）通信（互连）是桥梁[17，33-42]杂交粘合物已引起了很多关注[17，43-87]，因为索尼（Sony 2016年传感器和其他基于图像的设备[45，46]。在这项研究中，将提出chiplet设计和异质整合包装以及混合键合的最新和前景。固定在有机包装底物和环氧造型化合物（EMC）的刚性桥梁和富裕的桥梁。系统 - 芯片（SOC）将首先提到。
教育中人工智能整合中的道德考虑：概述
abtracts人工智能（AI）技术的快速发展导致它们在教育环境中的融合日益增加。本文概述了此整合中固有的道德考虑。利用现有文献和道德框架，该论文研究了AI在教育中采用的关键道德问题，包括AI驱动的决策 - 学生数据隐私和算法偏见。它还研究了AI对教学过程的影响。此外，本文讨论了各种道德框架和指南，旨在解决这些问题并促进负责任的AI在教育中的使用。通过使用案例研究和示例，该论文说明了教育者，机构和决策者面临的现实道德挑战。总而言之，本文提出了建议，以促进AI的道德融合到教育中，强调道德意识和先发制人行动的重要性，以确保AI工具在教育环境中的道德应用。此概述是教育者，决策者，学者和利益相关者，从事教育领域中AI与道德的复杂交汇处的基本资产。k eywords道德考虑 - 人工智能 - 教育1。i ntroduction
糖尿病足护理：知识和实践
印度是世界上“糖尿病资本”，有超过7500万人患有糖尿病。[1,2]糖尿病患者的足部溃疡发生率从8％到17％不等。[3]糖尿病足溃疡是糖尿病最常见的并发症之一，是由于微血管和神经性并发症[图1]。知识和实践差的人关于糖尿病足病的人的糖尿病足溃疡发生率更高，导致严重的残疾和住院治疗。[4]适当控制血糖可防止微血管并发症的发展。此外，糖尿病足护理的实践，包括每日足部检查和使用适当的鞋类，在早期发现和预防并发症中被认为很重要。[5]
基于Biobert的SNP特征协会从...
I。在全基因组关联研究（GWAS）中，分析了基因组之间的遗传变异，以鉴定与特定疾病或性状统计上有关的遗传变异。GWA旨在识别基因型与表型之间的关联[1]。他们检查了遗传变异的等位基因频率在遗传相关但表型差异的个体中的差异。GWA中研究的最常见的遗传变异是单核苷酸多态性（SNP）[2]。SNP是DNA水平上的单基突变[3]。这些多态性几乎位于每个基因附近，可以用作遗传标记。也可以使用SNP检测基因和表型之间的关联，尤其是在具有多因素遗传学的疾病中[4]。
明矾对埃努古州农村和城市地区的井水的微生物负载的影响Aneke Chinwe Jacinta 1*，Iloputaife Emmanuel Jaluchimike 1
摘要：使用1％，5％和10％浓度的明矾分析了十个井水样品，以开发细菌载荷，这些明矾被添加到每个100毫升的井水样品中，以确定明矾对enugu州农村和城市地区微生物水的微生物负荷的影响。对井水样品产生影响后，通过可行的细胞计数分析了上清液和沉积物以开发细菌菌落。It was observed that the effect of alum on bacterial load increases as the percentage concentration of the of alum increases, however, further increase in the concentration of alum has no effect on the bacterial load, and this can be observed in well water from Ufuma Achara layout, Agbani Nkanu, Ugbo Paul Abakpa, Ohofia Uwani and Amodu Awkunanaw.另一方面，从1％到5％的明矾浓度对Amaokwe Achara布局的上清液没有影响，但是随着浓度的增加约10％，它开始对上清液和沉积物的细菌负荷产生影响。关键字：明矾，效果，微生物负载，井水，农村地区，市区，上清液和沉积物。版权所有©2023作者：这是根据Creative Commons Attribution 4.0国际许可（CC BY-NC 4.0）分发的开放访问文章，允许在任何非商业用途的媒介中使用，不受限制地使用，分发和再现，以提供原始作者和源头。i ntroduction