XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemsol
超越三倍：保持东盟太阳能和风能的发展势头
“东盟国家电力需求的快速增长为太阳能和风能的大规模发展释放了市场机会。大多数东盟国家都已更新了国家电力发展计划和战略，旨在增加太阳能和风能的使用，并努力创造适当的环境以调动资金、吸收技术和提高电网基础设施的准备程度。结合其他可再生能源用于基载发电，挖掘太阳能和风能的真正潜力将使该地区超越其目前的可再生能源目标，从而加快实现净零排放的努力。”
人工智能法案合并文本
• 使用潜意识、操纵或欺骗手段扭曲行为，妨碍知情决策，造成重大伤害。 • 利用与年龄、残疾或社会经济状况相关的弱点扭曲行为，造成重大伤害。 • 生物特征分类系统推断敏感属性（种族、政治观点、工会会员资格、宗教或哲学信仰、性生活或性取向），但标记或过滤合法获取的生物特征数据集，或执法部门对生物特征数据进行分类的情况除外。 • 社会评分，即根据社会行为或个人特征对个人或群体进行评估或分类，对这些人造成有害或不利的待遇。 • 仅根据分析或性格特征评估个人犯罪的风险，但用于增强基于与犯罪活动直接相关的客观、可验证事实的人类评估的情况除外。 • 通过从互联网或闭路电视录像中无针对性地抓取面部图像来编制面部识别数据库。 • 在工作场所或教育机构推断情绪，医疗或安全原因除外。 • 在公共场所为执法部门提供“实时”远程生物特征识别 (RBI)，但以下情况除外：
液化空气集团开发创新解决方案 - Globalfoundries - ...
液化空气集团电子业务执行委员会成员 Armelle Levieux 表示：“我们与 GlobalFoundries 的合作始于 20 多年前，这些合同的延长进一步加强了我们的战略合作伙伴关系。为了满足电子客户的特定需求，我们开发了创新解决方案，既能提高效率，又能带来可持续发展的好处。结合我们在主要半导体中心的战略影响力和靠近客户的优势，我们全面的产品和服务组合使我们能够应对半导体行业的技术挑战，同时利用市场结构性增长带来的机遇。”
Websol Energy System Limited
，印度国家证券交易有限公司，资本市场 - 上市，交换广场，5楼，地块号c/1，g块，班德拉 - 库拉（Bandra-Kurla Complex），班德拉（E），孟买400 051符号Webelsolar-sull sub：提交该公司第33次年度报告2022-23 Ref：根据SEBI的第34条披露，SEBI第34条（上市义务和披露要求），2015年列表，sibig and Madam，sebig sebig sebig sebunity of Sier/Madam，Crunant 34披露要求）法规，2015年，请在此书中找到附带的副本，该副本是该公司2022 - 23财政年度的第33届年度报告。上述年度报告的副本也可以在公司www.webelsolar.com的网站上找到。请在您的记录上采取同样的态度。谢谢你。您忠实地，对于Webol Energy System Limited Sumit Kumar Shaw Company秘书
持牌银行处置规划数据模板
说明：01 说明每种存款类型的总存款负债。02 说明每种存款类型的账户数量。03 说明每种存款类型的客户数量。04 余额超过斯里兰卡存款保险计划 (SLDIS) 覆盖限额的账户数量。05 余额不超过 SLDIS 覆盖限额的账户数量。06 余额超过 SLDIS 覆盖限额的客户数量。07 余额不超过 SLDIS 覆盖限额的客户数量。08 不符合 SLDIS 资格的总存款负债。09 符合 SLDIS 资格的总存款负债（上限为每个存款人的覆盖限额）。10 说明每种存款类型的市场份额估计值。
预测量子技术的固态材料平台
半导体材料为量子技术 (QT) 提供了一个引人注目的平台。然而，在众多候选材料中识别出有前途的材料主体是一项重大挑战。因此，我们开发了一个框架，使用材料信息学和机器学习方法自动发现用于 QT 的半导体平台。我们实施了不同的方法来标记数据，以训练监督机器学习 (ML) 算法逻辑回归、决策树、随机森林和梯度提升。我们发现，完全依赖文献研究结果的经验方法会明显区分预测的合适和不合适的候选材料。与文献中将带隙和离子特性作为 QT 兼容性的重要特性的预期相反，ML 方法强调了与对称性和晶体结构相关的特征，包括键长、方向和径向分布，因为这些特征在预测材料是否适合 QT 时很重要。
MR图像超级分辨率与挤压和激发推理注意力网络
高质量的高分辨率（HR）磁共振（MR）图像提供了更详细的信息，可用于可靠的诊断和定量图像分析。深度综合神经网络（CNN）显示出低分辨率（LR）MR图像的MR图像超分辨率（SR）的有希望的Abil。LR MR图像通常具有一些vi-Sual特征：重复模式，相对简单的结构和信息较少的背景。大多数以前的基于CNN的SR方法同样处理空间像素（包括背景）。他们也无法感知输入的整个空间，这对于高质量的MR IMPIMSR至关重要。为了解决这些问题，我们提出了挤压和激发推理注意网络（SERAN），以获得MR Image SR。我们建议从输入的全球空间信息中挤出注意力，并获得全球描述符。这样的全球描述符增强了网络专注于MR图像中更具信息区域和结构的能力。我们在这些全球描述符之间进一步建立了关系，并提出了引起关注的原始关系。全球描述符将以学习的关注进一步确定。为了充分利用汇总信息，我们通过学习的自适应注意向量自适应地重新校准了特征响应。这些注意向量选择一个全局描述符的子集，以补充每个空间位置以进行准确的细节和纹理重新分解。我们通过残留的缩放提出挤压和激发注意力，这不仅可以稳定训练，而且还使其对其他基本网络的灵感变得非常灵活。广泛的例证显示了我们提出的Seran的有效性，该塞伦在定量和视觉上清楚地超过了基准标记的最新方法。
阿托伐他汀的溶出度曲线比较评估...
阿托伐他汀是一种用于治疗高脂血症的一线药物，该专利于2011年用完。目前，在印尼流通的阿托伐他汀片剂有原创药、多个品牌药和仿制药。本研究通过性能测试、重量均匀度、硬度、易碎性、崩解时间、使用紫外可见分光光度计测定含量和溶出度试验等物理质量测试来确定印尼流通的阿托伐他汀制剂的质量。溶出度试验使用 pH 值为 1.2、4.5 和 6.8 的 aquades 介质和缓冲溶液，体积为 900 ml，搅拌速度为 100 rpm，温度为 37°C ± 0.5，测试时间为 45 分钟。对三个样品进行了测试，即原创药、品牌药和仿制药阿托伐他汀片剂样品。三个药片样品均符合所有物理标准，包括重量均匀性、硬度、易碎性和崩解时间。原研药、品牌药和仿制药的阿托伐他汀含量测定结果均符合含量要求，即不低于标签标示量的 90.0%，不超过标签标示量的 110.0%。品牌药阿托伐他汀片的溶出曲线与原研药相似，而仿制药阿托伐他汀片的溶出曲线与原研药不同。关键词：阿托伐他汀，物理质量测试，溶出曲线
用于医学图像超分辨率的多模态多头卷积注意
超分辨率医学图像可帮助医生提供更准确的诊断。在许多情况下，计算机断层扫描 (CT) 或磁共振成像 (MRI) 技术在一次检查期间会捕获多个扫描 (模式)，这些扫描 (模式) 可以联合使用 (以多模态方式) 来进一步提高超分辨率结果的质量。为此，我们提出了一种新颖的多模态多头卷积注意模块来超分辨率 CT 和 MRI 扫描。我们的注意模块使用卷积运算对多个连接的输入张量执行联合空间通道注意，其中核 (感受野) 大小控制空间注意的减少率，卷积滤波器的数量控制通道注意的减少率。我们引入了多个注意头，每个头具有不同的感受野大小，对应于空间注意的特定减少率。我们将多模态多头卷积注意力 (MMHCA) 集成到两个深度神经架构中以实现超分辨率，并对三个数据集进行了实验。我们的实证结果表明，我们的注意力模块优于超分辨率中使用的最先进的注意力机制。此外，我们进行了一项消融研究，以评估注意力模块中涉及的组件的影响，例如输入的数量或头部的数量。我们的代码可在 https://github.com/lilygeorgescu/MHCA 免费获取。
