XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemusing
采用 ATMEGA328P 的智能购物车系统...
摘要：在超市，购物车是购物的必备工具。传统上，它被顾客在商店内用来在购物期间将商品运送到收银员处，并且设计为不离开商店。对于想要使用传统购物车在商店中找到所需产品的顾客来说，这很不方便，而且浪费时间。我们的目标是开发一种带有智能购物设备的自动移动手推车来解决这个问题。我们的智能购物车基于两轮移动机器人。本项目介绍了智能手推车系统的硬件和软件设计。手推车被建模为两轮移动机器人。传感器将通过向微控制器发送信号来控制机器人。该系统也配备了传感器最后，展示了机器人导航测试的结果。结果是我们基于传感器框架的智能手推车系统可以移动。关键词：智能购物车、传感器、微控制器、直流齿轮电机。一、引言技术一直是创新新理念和连接世界的一条启迪之路，现代世界为我们带来了许多将人与技术联系起来的可能方式，例如物联网和工业自动化。从技术领域开始创新一开始，其意义就是减少不必要的困难和提高人类的生产力。现代世界最重要的休闲活动之一是花时间在商场、购物中心等购物。因此，购物和零售店领域的一项创新可以是智能购物车系统。它会自动跟随顾客而无需推车。智能购物车以 ATmega328 微控制器为核心，代表了零售业的范式转变。通过集成大量传感器、通信模块和数据处理功能，这款智能设备提供了大量功能，旨在简化消费者的购物旅程，同时为零售商提供有关消费者行为和库存管理的宝贵见解。二、文献综述 自动驾驶与人类跟随手推车是由 Shaurya Rajput 和 Nikhil Tanwar 提出的。[1]。它来自 Jaypee 信息技术大学 (JUIT)，并于 2021 年出版。该项目基于使用 Arduino 的人类跟随手推车。这辆手推车会自动避开障碍物，并且手推车会跟随特定的人。这个项目将在各个领域有所帮助。它可以用作机场或商场的手推车、军队中的运载车辆、运送药物等。智能购物车是由 Midatani Mohansai 提出的。[2]。它来自 Sathyabama 科学技术研究所，并于 2021 年出版。该项目通过引入物联网概念来连接杂货店中的所有商品，形成了一个自动化智能购物系统。在这个系统中，嵌入了一个廉价的 RF-ID 标签。这款购物车内置了一个系统，使客户可以在购物车上为他们的商品结账，而无需排长队结账。使用 RFID 的智能购物车是由 Shubham Singh、Vaibhav Dwivedi、Shweta Kumari、Salony Gupta 和 Navneet Kumar 提出的。[3]。它来自《新兴技术与创新研究杂志》（JETIR），并于 2021 年出版。该项目是基于物联网 (IoT) 的智能购物车，其中包括射频识别 (RFID) 传感器、Arduino 应用程序。系统设计
听证会声明 – 事项 8：住房
1.11 提出的问题并不反映 NPPF 中规定的政策方法。NPPF 第 11(b)(ii) 段指出，不满足客观评估的需求和邻近当局的任何未满足需求的原因可能是，满足这些需求的影响将显著且明显地超过收益。只有当这些不利影响显著且明显地超过收益（满足需求）时，才不应满足这些需求。HDC 所依赖的不利影响是对水中性的影响。如果可以避免这种不利影响，那么就不会有超过收益的重大不利影响，更不用说显著且明显地超过收益的不利影响了。因此，我们认为理事会应该满足客观评估的需求和邻近当局的一些未满足的需求
使用量子计算机进行蛋白质折叠
半个多世纪以来，蛋白质折叠一直是最困难的问题之一，随机热运动导致构象变化，从而导致能量下降到天然结构，这是漏斗状能量景观中捕获的原理。未折叠的多肽具有广泛的可能构象。由于潜在构象随链长呈指数增长，搜索问题对于经典计算机来说变得难以解决。到目前为止，有理论和实验证据表明，使用量子退火、VQE 和 QAOA 等量子计算方法解决此类优化问题具有优势。虽然谷歌的 DeepMind-AlphaFold 已经取得了很大成就，但我们可以通过量子方法走得更远。在这里，我们展示了如何使用变分量子特征求解器预测蛋白质结构以及 RNA 折叠，并使用条件风险值 (CVaR) 期望值来解决问题并找到最小配置能量，我们的任务是确定蛋白质的最小能量结构。蛋白质的结构经过优化以降低能量。还要确保满足所有物理约束，并将蛋白质折叠问题编码为量子比特算子。
使用深度学习的知识实体感知模型
抽象课程推荐系统可以通过利用用户交互数据来帮助学生识别合适或有吸引力的课程，这显示了用户和课程之间以前的参与。但是，现有课程推荐系统的普遍问题是它们倾向于优先考虑准确性而不是解释性。这些复杂模型的“黑框”性质提出了一个挑战：准确表征和建模用户的偏好，同时还提供明确的，具有预性和可解释的用户配置文件。为了解决这种限制，我们为课程推荐提出了一个新颖的知识实体感知模型，该模型称为KEAM，该模型基于知识图的详细信息支持明确的用户个人资料生成，以增强学生对建议背后的理由的理解。具体来说，我们利用知识图中编码的信息，通过更换隐藏单元来使用神经网络之间建立单位之间的连接。接下来，对模型进行了培训，可以捕获学生的偏好并创建用户配置文件，以提供可解释的建议。在两个现实世界的在线数据集上进行了全面的实验，以评估所提出的模型的有效性和解释。
定量 - emi分析 - 用途 - 使用 - ...
抽象辐射能量是一个问题，随着数据速率的增加而变得复杂。此外，EMI问题经常在系统验证过程后期出现，靠近系统产品运输截止日期。这些EMI问题的解决方案非常昂贵且难以实施。因此，通过在产品设计阶段的模拟和分析来捕获潜在的EMI问题，而不是在产品开发结束时的EMC调节测量过程中捕获潜在的EMI问题。此外，EMI的仿真技术通常很复杂且耗时，也不适合宽带分析。本文介绍了一种使用3D场求解器工具来分析各种频率的辐射能量的方法。运行一个3D字段求解器模型，并在一系列频率上生成S-参数。初始溶解点用于生成辐射能量的定量结果。然后，只有初始求解是在各种频率下重新运行的，这是基于S参数结果的有趣点选择的。初始求解迅速完成，因此可以使用多个点来生成辐射能量在一系列频率中产生。然后，该方法用于分析来自一些连接器结构的EMI性能，并将其与实验室测量值进行比较。然后将各种特征比较有关它们对EMI的影响的各种特征。作者（S）传记Michael Rowlands是Molex信号完整性和连接器设计组的电气工程师。他专门从事多gigahertz频率的信号完整性。他在1998年获得了麻省理工学士的电气工程学士学位和硕士学位。毕业后，他在波士顿Teradyne担任信号完整性工程师四年。他为高达6 GHz的测试设备设计了电缆组件，电路板和互连。2002年，他在伊利诺伊州的一家初创公司工作。该公司以12.5 Gbps设计的色散薪酬微芯片用于光纤通信。他设计了电路板，以演示和验证12.5Gbps的性能，并根据系统建模进行算法改进。他在ECTC，DesignCon，IMAPS，IPC-APEX和PCB East上撰写或合着并介绍了技术论文。在2005年，作为Endicott Interconnect Technologies年的研发的一部分，他设计和分析了电路板，芯片软件包和自定义计算系统。自2009年以来，他从事Molex设计的下一代25-40Gbps I/O和板上连接器。Alpesh U. Bhobe获得了博士学位。 2003年科罗拉多大学科罗拉多大学科罗拉多大学的电气工程专业。 他是2003年至2005年在科罗拉多州博尔德市的NIST的一名后者。 在科罗拉多大学和NIST的研究期间，他的研究兴趣包括开发用于EM和微波应用程序的FDTD和FEM代码。 目前，他正在加利福尼亚州圣何塞的EMC Design Cisco Systems担任经理。Alpesh U. Bhobe获得了博士学位。 2003年科罗拉多大学科罗拉多大学科罗拉多大学的电气工程专业。他是2003年至2005年在科罗拉多州博尔德市的NIST的一名后者。在科罗拉多大学和NIST的研究期间，他的研究兴趣包括开发用于EM和微波应用程序的FDTD和FEM代码。目前，他正在加利福尼亚州圣何塞的EMC Design Cisco Systems担任经理。
病例报告：使用Apremilast管理Pemphigus Folicaus，而无需全身性糖皮质激素或免疫抑制剂
pemphigus叶子（PF）是Pemphigus的一种超级形式。PF的治疗选择类似于垂体的Pemphigus，包括糖皮质激素，免疫抑制剂和Rituximab等。这些治疗方法可以有效地改善状况，但也可能伴随着副作用的高风险。因此，为PF患者找到安全有效的治疗选择至关重要。对于拒绝糖皮质激素或免疫抑制剂治疗的患者，它不仅需要受益，而且对于不能接受糖皮质激素或免疫抑制剂治疗的患者。在此，我们报道了一例PF病例，该病例是在没有全身性糖皮质激素或免疫抑制剂的情况下用apremilast处理的。一名54岁的妇女在树干上表现出痒红斑和侵蚀超过1个月。患者在两周的时间内施加了不改进的Mometasonefuroate霜。报道了糖尿病和萎缩性胃炎的过去史。体格检查显示散布的红斑斑块和树干上的侵蚀。未观察到粘膜受累。该条件通过疾病区域指数和数值评分量表进行评估，基线得分分别为7和8。组织病理学检查显示乙糖体解和上皮内泡。直接的免疫荧光揭示了与网状分布之间的IgG和补体3沉积。进行了PF的诊断。基于酶联免疫吸附测定结果，DSG1和DSG3抗体的水平分别为28.18和0.26 kU/L。该患者已通过全身性糖皮质激素或免疫抑制剂成功治疗了Apremilast。患者每天继续使用30毫克的Apremilast进行维护，并且没有不良的
ALPINE：利用对比学习改进远程心率估计
心率 (HR) 是人体健康的重要生理指标，可用于检测心血管疾病。传统的 HR 估计方法，例如心电图 (ECG) 和光电容积描记器，需要皮肤接触。由于皮肤接触会增加病毒感染的风险，在正在发生的 COVID-19 大流行中避免使用这些方法。或者，可以使用非接触式 HR 估计技术，即远程光电容积描记器 (rPPG)，其中 HR 是根据人的面部视频估计的。不幸的是，现有的 rPPG 方法在面部变形的情况下表现不佳。最近，用于 rPPG 的深度学习网络激增。然而，这些网络需要大规模标记数据才能更好地泛化。为了缓解这些缺点，我们提出了一种方法 ALPINE，即一种新的 L r P PG 技术，用于使用对比学习来改进远程心率估计。 ALPINE 在训练过程中利用对比学习框架来解决标记数据有限的问题，并在数据样本中引入多样性以实现更好的网络泛化。此外，我们引入了一种新颖的混合损失，包括对比损失、信噪比 (SNR) 损失和数据保真度损失。我们的新颖对比损失最大化了来自不同面部区域的 rPPG 信息之间的相似性，从而最大限度地减少了局部噪声的影响。SNR 损失提高了时间信号的质量，数据保真度损失确保提取正确的 rPPG 信号。我们在公开数据集上进行的大量实验表明，所提出的方法 ALPINE 优于以前众所周知的 rPPG 方法。
使用光绘画和深度学习预测心血管疾病的风险
心血管疾病（CVD）负责低收入和中等收入国家的过早死亡。早期的CVD检测和干预在这些人群中至关重要，但是许多现有的CVD风险评分需要进行体格检查或实验室测量，这在此类卫生系统中可能具有挑战性。在这里，我们调查了使用光摄影学（PPG）的潜力，这是一种在大多数智能手机上可用的传感技术，可以潜在地以低成本启用大规模筛查，以进行CVD风险预测。我们开发了一个基于PPG的CVD风险评分（DLS），以预测十岁内发生重大不良心血管事件（MACE：非致命性心肌梗死，中风和心血管死亡）的可能性，仅鉴于年龄，性别，性别，吸烟状态和PPG作为预测者，只有年龄，性别，性别，性别，性别，性别，性别，性别，性别，性别，性别，性别。我们将DLS与基于办公室的Refit Who-Who分数进行了比较，该分数采用了WHO和Globorisk分数（年龄，性别，吸烟状况，身高，体重和收缩压）的共享预测指标，但在UK Biobank（UKB）同胞上进行了改装。在UKB队列中，DLS的C统计效果（71.1％，95％CI 69.9-72.4）与基于办公室的Refit-Who得分（70.9％，95％CI 69.7-72.2;非内野利率2.5％，p <0.01）。DLS的校准令人满意，平均绝对校准误差为1.8％。在基于办公室的分数中添加DLS功能将C统计量提高了1.0％（95％CI 0.6-1.4）。dls预测，十年的MACE风险与基于办公室的Refit-Who得分相当。它提供了概念验证，并提出了基于PPG的方法在资源有限地区基于社区的初级预防的潜力。
2025 - 2030 年阿杜尔和沃辛住房战略草案
● 阿杜尔和沃辛市议会的住房战略即将更新，目前正在制定一项涵盖 2025 年至 2030 年的新计划。 ● 新战略的制定背景与之前的文件截然不同，旨在应对全国住房危机、日益增长的当地需求、对议会服务的需求以及不断变化的立法和规划环境所带来的挑战。 ● 报告阐述了制定新战略的方法，并提供了战略草案、实施时间表、计划的协商过程摘要以及相关的平等影响评估 (EIA)。 ● 该战略概述了议会对改善阿杜尔区和沃辛自治市住房结果的贡献，但它承认议会无法独自实现这一目标。因此，该战略也是一项行动号召。敦促我们的社区和合作伙伴与我们合作，确保我们的居民能够获得他们需要的优质、安全和可持续的住房。