XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systempare
FlexType：使用少量输入手势实现灵活的文本输入
在许多情况下，通过选择物理或触摸屏键盘上的精确位置来输入文本可能是不切实际的或不可能的。我们提出了一种具有四个字符组的歧义键盘，它可以用于免眼文本输入，以及使用单个开关或脑机接口的文本输入。我们开发了一种基于利用长跨度语言模型的消歧算法来优化这些字符分组的程序。我们在离线优化实验中生成了字母约束和不受约束的字符组，并在纵向用户研究中对它们进行了比较。经过四个小时的练习，我们的结果没有显示约束和不受约束的字符组之间有显著差异。如预期的那样，参与者在第一次训练中对不受约束的组的错误率明显更高，这表明学习这项技术的门槛更高。因此，我们推荐使用字母限制的字符组，参与者能够用单手且在没有视觉反馈的情况下实现每分钟 12.0 个单词的平均输入速度，字符错误率为 2.03%。
意识形态是否会影响气候和可再生能源政策的野心水平？ fou
摘要我们调查了政治意识形态是否对四个欧洲国家的电力系统平衡技术的偏好对DEC雄心化的野心，可再生能力的目标以及对电力系统平衡技术有了可观察的影响。基于能源逻辑框架，我们确定了在政府政策和反对党计划中包含的意识形态上不同的过渡案例（以国家为中心，以市场为中心，以基层为中心），在2019年有效。我们通过公民民意调查数据来制定这些政策和计划。我们发现意识形态的影响很小：整个范围内的政府和政党具有相似，雄心勃勃的，脱碳和可再生能源的焦油。这反映了公民对雄心勃勃的行动的强烈支持，无论他们的意识形态自我描述如何。然而，尽管在整个政策领域中，逐步淘汰化石燃料动力的政治立场是明确的，但在平求平衡的新灵活性方案以平衡间歇性可再生能源的位置却模糊或不存在。作为当事人和公民同意强烈的气候和可再生能力的目标，即使政府改变了政策的野心，也可能会保持较高的态度。
可再生能源重点
储能系统在向可再生能源的过渡中起着至关重要的作用。短期存储（STS），例如电池，其容量为几个小时，旨在补偿由于昼夜周期或短期爆发而导致的能量。长期存储（LTS），例如可再生燃料，可以补偿季节性变化。STS的重要性是无可争议的；对LTS的需求更加争议。在这里，我们可以在一个（a）的情况下（a）配备两个光伏系统，其中一（a）仅带有STS，另一个（b）也配备了（b），在不利的情况下，由于冬季的辐射率很高，辐射的季节性差异很高。我们表明（a）仅需要中等大小的峰值功率（约20％）W.R.T.（b）当两个系统尺寸均可提供整个电气载荷的85％时，包括国内供暖和运输。因此，目前缺乏通往网格尺度LT的明确途径不应被视为延迟过渡到可再生能源的原因。2023 Elsevier Ltd.保留所有权利。
基因组网络动态重新布线的自发，条形码转座系统
在细菌中，天然转座子动员可以驱动自适应基因组重排。在这里，我们以这种能力为基础，并开发了一个可诱导的，自传播的转座子平台，用于整个基因组诱变和细菌中基因网络的动态重新布线。我们首先使用该平台研究转座子功能对平行大肠杆菌种群进化对各种碳源利用和抗生素耐药性表型的影响。然后，我们开发了一个模块化，组合装配管道，用于用合成或内源基因调节元素（例如，诱导型启动子）以及DNA条形码的转座子功能化。我们可以在交替的碳源上进行平行的发展，并证明了诱导性，多基因表型的出现，并且可以持续地跟踪条形码的转座子的易于性，以识别基因网络的致病性重新旋转。这项工作建立了一个合成的转座子平台，可用于优化工业和治疗应用的菌株，例如，通过重新布置基因网络来改善各种原料的增长，并有助于解决有关已雕刻出了极端基因网络的动态过程的基本问题。
吊床定位对...
Bottos等。 在1985年，有15位是第一位在PTNB中策划心脏探索结果的研究人员，以及在使用吊床定位或仰卧位时出生的那些研究人员。 所有研究对象均置于孵化器中23分钟，在两个位置上交替。 在这项研究中，即使对出生体重（≥2,000g）和胎龄（≥35周）进行分层时，在这两种策略的患者中也没有发现周围氧饱和度（SPO 2）的显着变化。 15随着时间的流逝，其他研究也出现了，在其中一些研究中，在睡眠中观察到了改善，在松弛中4，神经心理学发展中有16个，17在减少能量消耗18和压力下的17中。 19此外，最近的一项调查7显示，与接受坎加鲁方法的人相比，在住院时，吊床定位中的PTNB的重量更高。 因此，考虑到NICU中PTNB的经常压力源以及人类护理的不同策略，尤其是简单的管理，例如吊床定位，20是合理的研究。 此外，迄今为止，没有关键或Bottos等。在1985年，有15位是第一位在PTNB中策划心脏探索结果的研究人员，以及在使用吊床定位或仰卧位时出生的那些研究人员。所有研究对象均置于孵化器中23分钟，在两个位置上交替。在这项研究中，即使对出生体重（≥2,000g）和胎龄（≥35周）进行分层时，在这两种策略的患者中也没有发现周围氧饱和度（SPO 2）的显着变化。15随着时间的流逝，其他研究也出现了，在其中一些研究中，在睡眠中观察到了改善，在松弛中4，神经心理学发展中有16个，17在减少能量消耗18和压力下的17中。19此外，最近的一项调查7显示，与接受坎加鲁方法的人相比，在住院时，吊床定位中的PTNB的重量更高。因此，考虑到NICU中PTNB的经常压力源以及人类护理的不同策略，尤其是简单的管理，例如吊床定位，20是合理的研究。此外，迄今为止，没有关键或
带有扩散模型的视频插值-CVF Open Access
我们提出了Vidim，这是一个视频间隔的生成模型，该模型在启动和最终框架下创建了简短的视频。为了实现高保真度并在输入数据中产生了看不见的信息，Vidim使用级联的分化模型首先以低分辨率生成目标视频，然后在低分辨率生成的视频上生成高分辨率视频。我们将视频插补的先前最新方法归纳为先前的最新方法，并在大多数设置中演示了这种作品如何在基础运动是复杂，非线性或模棱两可的情况下失败，而Vidim可以轻松处理此类情况。我们还展示了如何在开始和最终框架上进行无分类器指导，并在原始高分辨率框架上调节超级分辨率模型，而没有其他参数可以解锁高保真性结果。vidim可以从共同降低所有要生成的框架，每个扩散模型都需要少于十亿个pa-rameters来产生引人注目的结果，并且仍然可以在较大的参数计数下享有可扩展性和提高质量。请在vidim- Interpolation.github.io上查看我们的项目页面。
无窗的硅雪崩光二二极管对90-900 eV范围中电子的响应
硅雪崩光二极管（APD）被广泛用作光子探测器，但是它们也可用于检测具有能量𝐸𝐸100keV的电子。尤其是，近年来对APD的使用来检测中等能量范围（10-100 KEV）的电子，特别是对于空间任务中的应用[1-3]，APD耐用性与对磁场对磁场的敏感性相结合，具有吸引人的特征。虽然已经进行了一些研究使用APD来检测低能电荷颗粒[4]，但使用APD来检测低（<1 keV）的能量电子是一个较少研究的领域，这是这项工作的主题。本文介绍的结果是在新型UV光检测器（Nanouv）开发的背景下产生的，并具有由垂直分配的碳纳米管制成的光（5-8]。垂直分配的碳纳米管可以使用化学蒸气沉积技术[9]生长至几百μm的长度，结果是获得高度各向异性的材料，并获得了管道方向的理想情况下，具有理想的消失密度[10，11]。由这种材料制成的光电行为可以显着降低照相电子重新吸收的可能性，这是现代紫外线探测器的不良效率的主要原因，因为光电子将直接散发到真空中，并且能够使纳米纤维ex nanotubes exul is the Mommante is pare the tube tube tube ubsum tube ubsum tub tubsum tubsum tubsum tub tub。然后通过施加的电势δ𝑉10kV加速电子，然后由位于真空管另一端的硅APD检测到长达几厘米。在图中可以看到Nanouv检测器概念的示意图1。
这是 1982 年英阿战争的产物。
英国皇家空军副元帅斯图尔特·梅诺尔（退役）：目前是英国国防和政治问题评论员之一，并深度参与了 1977 年英阿关系分析。从 1965 年至 1976 年，AVMenaul 曾任伦敦皇家服务研究所所长、伦敦外交事务研究中心主任、国际战略研究所所长，还是国际战略研究所所长。他还是美国战略顾问。AMVMenaul 是核武器和核研究方面的专家，在 14 项核研究方面拥有丰富的经验。他是 tbc RAF Valiani crcw wbicbdropped Bri- OLn4eT 武器 772 Austraha 的 mcm bei- 他撰写了几本书《TncLlldlng Jap s Defense - -- - Policy》。“SALT II，tbc Euro-Srraugis ImbaLance”，“北约在 Zbe Eigb:cs，战争 Wi7z7zi7zg” Sirategy”、“Cbanging Conccpts of Nuclear War”和“倒计时：Brita？的 Srraergic Nuclear Forces”。 - -. -
FirstMD机器人竞赛2024游戏手册-Net
由发明家迪恩·卡曼（Dean Kamen）创立，非营利组织第一医学博士（促进对科学技术的灵感和认可）旨在激发年轻人对科学和技术的兴趣。作为一个将来为年轻人做好准备的机器人社区，首先是为世界青年提供教育升至刺激的主要非营利组织。30年来，他通过对学校或征服环境中技能的学习，动机和发展具有可靠影响的计划，结合了学习刺激的严格性和传统体育的特征热情。首先MD为各个年龄段提供课程：
疫苗 - NSF-PAR
设计有效的公共卫生运动来对抗 COVID-19 疫苗犹豫需要了解 i) 谁是疫苗犹豫人群，以及 ii) 上述人群犹豫的决定因素。虽然研究人员已经确定了许多与 COVID-19 疫苗犹豫相关的变量，可以为此类运动提供信息，但对于这些因素的累积或相对预测能力知之甚少。在本文中，我们使用机器学习模型分析从 3353 名受访者收集的在线调查数据。该模型结合了一系列已被证明会影响疫苗犹豫的变量，使我们能够 i) 测试我们预测疫苗犹豫的能力，以及 ii) 比较每个协变量的相对预测影响。该模型使我们能够以 97% 的准确率正确分类接受疫苗的个体，以 72% 的准确率正确分类对疫苗犹豫不决的个体。到目前为止，对疫苗的信任和了解是疫苗选择的最强预测因素。虽然我们的结果表明，旨在提高疫苗接种率的公共卫生运动必须找到一种方法来提高公众对 COVID-19 疫苗的信任，但我们的结果无法说明这种信念的可塑性，也无法说明如何增强信任。2022 Elsevier Ltd. 保留所有权利。