XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemrc
海洋二氧化碳去除研究计划
1 IPCC，2018年：决策者摘要。在：1.5°C的全球变暖。一份IPCC特别报告，关于在工业水平高于工业水平及相关全球温室的全球变暖的影响，在加强全球对气候变化，可持续发展的威胁，可持续发展以及消除贫困的努力的反应的背景下[Masson-Delmotte，V.Pörtner，D。Roberts，J。Skea，P.R。Shukla，A。Pirani，W。Moufouma-Okia，C。Péan，R。Pidcock，S。Connors，J.B.R。Matthews，Y。Chen，X。Zhou，M.I。 Gomis，E。Lonnoy，T。Maycock，M。Tignor和T. Waterfield（编辑）]。 剑桥大学出版社，英国剑桥和美国纽约，美国，pp。 3-24。 https://doi.org/10.1017/9781009157940.001Matthews，Y。Chen，X。Zhou，M.I。Gomis，E。Lonnoy，T。Maycock，M。Tignor和T. Waterfield（编辑）]。剑桥大学出版社，英国剑桥和美国纽约，美国，pp。 3-24。 https://doi.org/10.1017/9781009157940.001剑桥大学出版社，英国剑桥和美国纽约，美国，pp。3-24。 https://doi.org/10.1017/9781009157940.0013-24。 https://doi.org/10.1017/9781009157940.001
调查研究：过程和局限性
调查研究是一种非实验研究方法，用于收集有关预测人群中变量的发病率和分布以及存在的关系的信息。其用途包括收集与态度，行为和事件发生率有关的数据。以一种或另一种形式进行的调查研究已经存在了两千年以上，而凯撒奥古斯都（圣卢克福音）的人口人口普查为早期的例子。对于大多数现代研究人员而言，采样调查比收集信息时的人口调查更具成本效益，更容易进行。但是，这增加了表示和测量错误的风险。有许多不同形式的调查研究；但是，它们都共享共同的步骤和共同的局限性。本文的目的是讨论这些步骤，以突出一些常见的困难。
GSCORE：通过3D高斯脱落的架构支撑效率的有效辐射场渲染
摘要本文介绍了GSCORE，这是一个硬件加速器单元，该单元有效地执行了使用算法优化的3D Gauss-ian剥落的渲染管道。GSCORE基于对基于高斯的辐射场渲染的深入分析的观察，以提高计算效率并将技术带入广泛采用。在此过程中，我们提出了几种优化技术，高斯形状感知的交叉测试，分层排序和下图跳过，所有这些都与GSCORE协同集成。我们实施了GSCORE的硬件设计，使用商业28NM技术进行合成，并评估具有不同图像分辨率的一系列合成和现实世界场景的性能。我们的评估要求表明，GSCORE在移动消费者GPU上实现了15.86倍的速度，其面积较小，能源消耗较低。
对微生物组衍生的代谢功能和肝病转化研究的批判性综述
肠道微生物组成的显着变化与慢性肝病有关。使用临床前模型，已经证明乙醇/酒精诱导的肝病是通过粪便微生物群移植（FMT）传播的。因此，严重酒精性肝炎患者的存活率变得更好，这表明肠道菌群的构成和功能的变化在代谢肝病中起作用。泄漏的肠壁屏障在通过肠道微生物群的影响与代谢相关的肝脏疾病发展中起着重要作用。结果，可行的细菌和微生物产物可以传输到肝脏，引起炎症，导致肝细胞死亡并引起邻链反应。随着代谢相关的肝病的开始并变得更糟，肠道营养不良与免疫系统的变化，胆汁酸组成和肠道中微生物群的代谢功能有关。代谢相关的肝病及其自我永久疾病将使用临床前和人类研究的数据来证明。此外，我们总结了未靶向的治疗方法如何影响代谢相关肝病的肠道菌群，包括饮食变化，益生菌，抗生素和FMT。它讨论了靶向疗法如何改善各个地区的肝病。这些方法可以改善代谢相关的肝病治疗选择。
Gen Z将为进入劳动力的AI波准备
随着Gen Gen的年龄增长并开始进入劳动力，AI的技术和计算能力也会增长。 AI（人工智能）最初是为完成一项任务并擅长设定任务而制作的。 ，例如，Deep Blue是1997年开发的一个计划，只是设计了一个目标：在国际象棋上击败您。 然而，在过去的十年中，AI从对人类的简单娱乐变成了在劳动力中发挥重要作用。 现在，它们从为您建立网站的AI到个人AI助手，这些助理试图积极地试图个性化您的在线体验。 很明显，AI在企业界的存在正在迅速扩展。 一组观察了对AI需求的变化的人实际上是Z。。 因此，这就提出了一个问题，他们是否准备好接受新的AI浪潮并正确利用它。 真正的答案是，随着Z世代围绕AI技术的长大，他们将为未来做好准备。 他们知道AI可以做有力的事情，例如处理重复的任务，协助收集客户的数据，甚至管理社交媒体帐户。 Z世代意识到新浪潮的危险和好处，并准备将其用于使用。随着Gen Gen的年龄增长并开始进入劳动力，AI的技术和计算能力也会增长。AI（人工智能）最初是为完成一项任务并擅长设定任务而制作的。，例如，Deep Blue是1997年开发的一个计划，只是设计了一个目标：在国际象棋上击败您。然而，在过去的十年中，AI从对人类的简单娱乐变成了在劳动力中发挥重要作用。现在，它们从为您建立网站的AI到个人AI助手，这些助理试图积极地试图个性化您的在线体验。很明显，AI在企业界的存在正在迅速扩展。一组观察了对AI需求的变化的人实际上是Z。因此，这就提出了一个问题，他们是否准备好接受新的AI浪潮并正确利用它。真正的答案是，随着Z世代围绕AI技术的长大，他们将为未来做好准备。他们知道AI可以做有力的事情，例如处理重复的任务，协助收集客户的数据，甚至管理社交媒体帐户。Z世代意识到新浪潮的危险和好处，并准备将其用于使用。
68403-医学研究模型
学生的数量和可用的资源用于正确的学习发展。定义和分类临床和基础研究模型是该计划的重要组成部分。向学生解释这些模型的最佳方法是通过对每个模型的不同特征进行结构化的说明，然后是在该领域工作的专家讲座。在课程中，学生必须准备一个由生物医学科学项目研讨会的小型科学Proyect。
自动化Abercrombie：机器学习商标...
商标法保护标记，以使公司能够向消费者发出产品的质量。为了获得保护，商标必须能够识别和区分货物。美国法院通常会在“独特性”（称为Abercrombie Spectrum）上找到标记，该标记将标记归类为幻想，任意或暗示性，因此将标记归类为“固有的独特性”，或者是描述性或通用性的，因此并非固有的。本文探讨了是否可以使用当前的自然语言处理技术在Abercrombie频谱上找到商标。在2012年至2019年之间使用约150万个美国商标注册以及220万相关的USPTO办公室操作，该论文提出了一种机器学习模型，该模型了解商标应用程序的语义特征，并预测商标是否本质上是独特的。我们的模型总体上可以预测具有86％精度的商标行动，并且可以确定商标应用程序的子集，在该子集对其独特性的预测中高度确定。我们进一步分析商标应用程序中的哪些功能推动了模型的预测。然后，我们探索方法的实际和规范性含义。在实际层面上，我们概述了一个决策支持系统，该系统可以作为“机器人商标书记员”，协助商标专家确定商标的独特性。这样的系统还可以帮助商标专家了解商标申请的哪些功能对商标的独特性有最大的作用。在理论上，我们讨论了Abercrombie频谱的规范限制，并建议超越Abercrombie，以换取其独特性不确定的商标。我们讨论了法律中的机器学习项目，不仅如何告知我们将来可能自动化的法律制度的各个方面，而且迫使我们解决可能是看不见的规范权衡。
认知的智能正方形步进运动系统 -
该系统将由图像中所示的多层传感垫组成，其中垫子上的每个正方形都可以检测和分析用户的步骤或运动。该垫子将与解释数据的软件应用程序同步，从而洞悉用户的余额，协调和整体移动性。我们将在早期阶段使用Arduino作为微处理器，但将用最终产品中的自定义PCB替换。硬件嵌入了传感器，将与该软件无线通信，该软件将对个人的运动方案进行自定义。该系统是考虑到在家部署的设计，可以通过与行业合作伙伴的合作来完善，以确保其稳健性和用户友好性。
英国正规武装部队年度医疗退伍情况
患有影响其履行职责能力的疾病或健康问题的军人通常会被转介到医疗委员会进行体检并审查其医疗等级。在个人健康状况明显低于服务就业和留用标准的情况下，委员会将建议因病退伍；如医疗政策和/或该职业组的单一服务留用标准所述。然而，在许多情况下，患者将首先被降级以进行治疗、康复和康复。对于未完全康复的人员，委员会可能会建议患者永久降级并限制职责，或者他们可能会建议因病退伍。然后，该建议被转发给人员管理部门或就业委员会，以供批准或决定和采取行动。