XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemstanding
了解标准英语课程、荣誉英语课程和 Pre-AP 英语课程之间的差异
● 除北卡罗来纳州标准外，还强调符合大学理事会要求的技能 ● 始终坚持超越北卡罗来纳州标准课程的成就标准 ● 旨在培养学生在 AP 英语课程中取得成功的能力 ● 在学生深入学习英语时培养批判性思维和解决问题的能力 ● 需要综合多种来源的综合研究作业 ● 关注高级语法和写作技巧 ● 使用强调分析和理论的复杂文本 ● 分数较少
南亚的储能存储：了解南亚电力部门转换中网格连接的能量存储的作用
执行摘要在过去十年中，储能技术（主要是锂离子电池储能系统（BES））的成本迅速下降，预计在未来十年内将进一步下降（Bloombergnef 2019）。这是在将电网灵活性视为可靠操作并集成大量可再生能源（RE）的必要资源的时候。在印度，灵活性被称为“使用能源的新货币”（Soonee and Kumar 2020）。能源存储具有提供一些网格灵活性的技术潜力。然而，关于印度和其他南亚国家（包括孟加拉国，不丹和尼泊尔）的储能机会的问题仍然存在。不确定性仍然存在有关技术成本的不确定性，以及有关存储运营，所有权和补偿机制的规则。
参与式与分析式方法在理解风险认知方面的比较：三种方法的比较
摘要 考虑到监管科学风险分析中参与式方法的日益增多，本文比较了社会科学家如何使用参与式和分析式方法来了解风险认知并满足代表性和包容性的相互竞争的要求。通过对三个欧洲风险机构如何在生物技术背景下使用参与式和分析式方法的案例研究，本文证实了分析方法在应用于不熟悉的话题时难以阐明认知。本文还表明，尽管在促进包容性方面存在挑战，但参与式方法，特别是协商式方法仍有潜力让受影响的人群参与到风险分析过程中。这些案例呼吁整合各种方法，同时意识到需要了解风险构建和结构性不平等之间的相互作用。
![Della Pelle，Flavio； Bukhari，Qurat ul ain； Ruslan的ÁlvarezDiduk； [等]。 «独立激光引起的自我con的两维异质结构](/simg/5/5f023e6793757170cb901974c328a0f3b818133d.webp)
Della Pelle，Flavio； Bukhari，Qurat ul ain； Ruslan的ÁlvarezDiduk； [等]。 «独立激光引起的自我con的两维异质结构
具有有利的电化学特征的2D/2D异质结构（HTS）的生产具有挑战性，特别是对于半导体过渡金属二甲硅烷基（TMDS）而言。在这项工作中，我们引入了一项基于CO 2激光绘图仪的技术，用于实现包括氧化石墨烯（RGO）和2D-TMDS（MOS 2，WS 2，MOSE 2，MOSE 2和WSE 2）的HT膜。该策略依赖于激光诱导的异质结构（LIHTS）的产生，在辐照后，纳米材料在形态和化学结构中显示出变化，成为导电易于转移的纳米结构膜。LIHT在SEM，XPS，Raman和电化学上详细介绍了LIHT。激光处理诱导GOS转化为导电性高度去角质的RGO，并用均质分布的小型TMD/TM-氧化物纳米片装饰。所获得的独立式LIHT膜被用来在硝酸纤维素上构建独立的传感器，其中HT既可以用作传感器和传感表面。所提出的硝酸纤维素传感器制造过程是半自动化和可重现的，可以在相同的激光处理中生产多个HT膜，并且模具印刷可以定制设计。证明了不同分子（例如多巴胺（神经递质），儿茶素（黄酮醇）和过氧化氢）在电分析检测中的卓越性能，从而获得了生物学和农业样本中的纳米摩尔限制，并获得了高纤维抗性的纳摩尔限制。考虑到强大而快速的激光诱导的HT产生以及涂鸦所需模式的多功能性，提出的方法是通过可持续和可访问的策略开发电化学设备的破坏性技术。
理解 - 奏效 - 纯粹的实践者can-in-...
妇女健康护士从业人员（WHNP）对妇女（包括所有性别认同）的护理，重点是生殖 - 埃格海学，产科，以性别为中心的非gynecologic and gynecologic and Supspecialty Care，以及对男性的生殖和性医疗保健。
了解 SMPI 利率 - Elston
参照欧盟金融工具市场指令 2014/65/EU（“MiFID II”）：本报告不提供行动建议，提供可供公众免费使用的信息，因此不构成 MiFID II 定义的“研究”。这是因为本报告仅包含有关一种或多种金融工具或发行人的事实信息，并未明确或隐含地推荐或建议投资策略。因此，它不构成欧盟市场滥用条例（“MAR”）第 3(1)(35) 条与 MAR 第 3(1)(34) 条结合定义的投资建议。有关更多信息，请参阅 ESMA 指南 ESMA70-145-111 第 12 版。
ma-lmm：长期视频理解的内存大型多模型
随着大型语言模型（LLM）的成功，将视觉模型融入了LLM，以建立视觉语言基础模型最近引起了人们的兴趣。但是，现有的基于LLM的大型多模式模型（例如，视频播放，视频聊天）只能摄入有限数量的框架以进行简短的视频理解。在这项研究中，我们主要专注于设计一个有效有效的模型，以进行长期视频理解。我们建议以在线方式处理视频并将过去的视频信息存储在存储库中，而不是像大多数现有作品一样尝试同时进行更多框架。这使我们的模型可以参考历史视频内容以进行长期分析，而不会超过LLM的上下文长度约束或GPU内存限制。我们的内存库可以以现成的方式被缝制到当前的多模式LLMS中。我们在各种视频理解任务上进行了广泛的实验，例如长期介绍，视频问题答案和视频字幕，我们的模型可以在多个数据集中实现最新的性能。