XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemsearch
搜索和实验验证...
本文提出了一种新型搜救遥控机器人（ROV）系统的设计方案，其目标是实现水下目标搜索探测和小目标捕获及救援作业要求。首先给出了整个水下系统总体设计和推进系统布局设计。在此基础上对ROV框架结构、电子舱、动力舱进行设计分析。为完成抓取任务，基于多功能机械手设计了抓取手，实现水下抓取。为使ROV更加智能化，采用并分析了多种水下物体检测与跟踪方法。最后，在水池和海上进行了试验，验证了所设计的搜救ROV的可靠性和稳定性。
搜索 2.0领导力的未来
作为一名移民到英国的印度人，我太长时间以来一直将自己的想法和情感藏在心里，过着平淡的生活，追求个人成就和职业成功，而不是真正坚定地表达自己。多年来，萨蒂亚吉特已经变成了萨蒂亚（没有人问我，我也没有纠正任何人）。我非常想拥抱英国，也希望英国能接纳我，但到了我感觉自己正在失去印度人身份的地步。我的口音发生了微妙的变化，因为我渴望融入其中——既不是印度口音，也不是英国口音。我面临过微歧视，但很少遭遇种族歧视，我确信自己也犯过微歧视。我迷失了，无法真正被自己的文化或移居国所接受吗？或者，事实上，我处在完美的位置，享受着两全其美？我是伦敦享有特权的全球精英之一，还是代表性不足的少数群体——或者两者兼而有之？
建模全染色体目标搜索
摘要最常见的基因调节机制是当转录因子（TF）蛋白与调节序列结合以增加或减少RNA转录时。但是，在搜索这些序列时，TFS面临两个主要挑战。首先，相对于基因组长度，这些序列消失了。第二，散布在整个基因组上的几乎相同的序列，导致蛋白质暂停搜索。，但正如大肠杆菌中LACI调节的计算研究中所指出的那样，如果考虑DNA循环，这种几乎目标可能会较低。在本文中，我们探讨了这是否也发生在整个染色体的距离上。为此，我们开发了一个跨尺度的计算框架，该框架结合了建立的促进式扩散模型，用于基地级搜索和一个捕获全染色体范围的飞跃的网络模型。为了使我们的模型逼真，我们使用HI-C数据集作为超过100 TF的长期DNA片段和结合曲线之间3D接近的代理。使用我们的跨尺度模型，我们发现指向单个目标的中位数搜索时间严重取决于网络组合的结合节点强度（链接权重的总和）和局部分离率。另外，通过随机化这些速率，我们发现某些实际的3D目标配置比随机对应物更快或较慢。这一发现暗示染色体的3D结构漏斗对于相关的DNA区域必不可少。
补充方法。搜索策略
补充方法。搜索策略 PUBMED ((McGoon) OR (Doty) OR (Brom) OR (sliding) OR (sinus) OR (repair) OR (patch)) AND (supravalvular aortic stenosis) ((McGoon[Title/Abstract]) OR (Doty[Title/Abstract]) OR (Brom[Title/Abstract]) OR (sliding[Title/Abstract]) OR (sinus[Title/Abstract]) OR (repair[Title/Abstract]) OR (patch[Title/Abstract])) AND (supravalvular aortic stenosis[Title/Abstract]) Cochrane Library 试验 ((McGoon) OR (Doty) OR (Brom) OR (sliding) OR (sinus) OR (repair) OR (patch)) AND (aortic stenosis) 标题 摘要 关键词 - (已搜索单词变体) Web of science ((McGoon) 或 (Doty) 或 (Brom) 或 (滑动) 或 (窦性) 或 (修复) 或 (补片)) AND (主动脉瓣上狭窄) EMBASE ((McGoon) 或 (Doty) 或 (Brom) 或 (滑动) 或 (窦性) 或 (修复) 或 (补片)) AND (主动脉瓣上狭窄):ab,ti,kw ClinicalTrials.gov 主动脉瓣上狭窄
搜索和救援中的人类 - 穆尔特 - 无人机相互作用...
2方法和方法4 2.1协作牛群研究项目。。。。。。。。。。。。。。。。。4 2.1.1牛群项目：人类和机器人群互动。。4 2.1.2牛群多人原型的概述。。。。。。。。5 2.2开发，测试和评估解决方案的方法。。。。。。。8 2.3用户研究方法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 2.3.1视觉模拟量表（RM1）。。。。。。。。。。。。。。。。。9 2.3.2情况意识全球评估技术（RM2）。。10 2.3.3 NASA任务负载索引（RM3）。。。。。。。。。。。。。。。。10 2.3.4 emocard（RM4）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10 2.3.5单一轻松问题（RM5）。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 2.3.6人类计算机信任量表（RM6）。。。。。。。。。。。。。11 2.3.7半结构化访谈（RM7）。。。。。。。。。。。。。。。12
aes - 搜索/委托文件
2 纽约州公共服务委员会。案件 18-E-0130。《建立更新的能源存储目标和部署政策的命令》，于 2024 年 6 月 20 日提交。（“命令”）。 3 NYISO 过渡研究集群时间表，https://www.nyiso.com/documents/20142/47623996/03b_Transitional%20Cluster%20Study%20Timeline_202510 28.pdf/88d7ed7b-07c8-a11f-b0f8-961e25225d70 4 Id
书籍搜索的生成检索
在书籍搜索中，应返回有关查询的相关书籍信息。书籍包含复杂的，多方面的信息，例如元数据，大纲和主要文本，其中大纲在章节和各节之间提供了层次的信息。生成检索（GR）是一种新的检索范式，将语料库信息固定到单个模型中，以生成与给定查询相关的文档标识符。如何将GR应用于书籍搜索？直接将GR应用于书籍搜索是一个挑战，因为书籍搜索的独特特征：（i）该模型需要保留该书的复杂，多面信息，从而增加了对标记数据的需求。（ii）将书籍信息分开并将其视为单独的学习部分的集合，可能会导致层次信息的丢失。我们为B OOK S EARCH（GBS）提出了一个有效的G能量检索框架，该框架具有两个主要组成部分：（i）数据元素和（ii）面向轮廓的书籍编码。为了进行数据增强，GBS构建了多个查询书对培训；它根据大纲，各种形式的书籍内容构建了多个书籍标识符，并模拟了带有多样化的伪Queries的真实书检索场景。这包括启动覆盖范围的书标识符的增强，允许该模型学会索引
模块-02知情搜索策略
我们需要的第一个条件是H（可允许的）是可接受的启发式方法。可接受的启发式方法是从未高估实现目标的成本的启发式方法。可接受的启发式方法本质上是乐观的，因为他们认为解决问题的成本比实际的要少。一个明显的启发式启发式的例子是我们用来进入布加勒斯特的直线距离H SLD。直线距离是可以接受的