XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemv1
学士学位学业指南 2022-2023 学期 V1
学士学位课程学术指南旨在帮助新入学的 UniMAP 学生了解与他们在 UniMAP 学习相关的流程和程序。学生应将本书作为从第一学期到最后一学期规划和选择课程的主要指南。本指南还提供了有关学术体系、课程结构、所提供课程列表（附概要）、参考资料、教职员工名单和其他相关信息的一些基本信息。希望学生能从本指南中提供的信息中受益，并利用这些信息规划他们在 UniMAP 的学习。
V1 任务 12 生命周期评估情况说明书
1 根据当前任务 12 LCA 方法 (IEA-PVPS T12-18:2020)。可以通过假设与降解率相关产量呈线性关系来调整结果。对于 0.5%pa 的降解率，只需将结果乘以 0.968 即可；而对于 0.9%pa 的降解率，则将结果乘以 1.053。2 尚无关于 PERC 等较新技术的 LCI 数据
MAUS Stixx PRO V1 | ADVANCED 货号 135X-1
钾自由基通过中和火焰中的氢、氧和氢氧自由基来中断化学燃烧反应。气溶胶由气体中非常小的颗粒组成。因此，这种灭火剂比传统粉末更有效，每单位重量的灭火效果比哈龙高 3 至 10 倍。
HRA 租金和预算设置 202425 - 内阁报告 v1
6.8. 2024/25 年租金上涨 7.7% 带来的收入增加将达到 980 万英镑（2024/25 年为 53 周，总计 1242 万英镑），这笔收入将用于投资理事会的住房存量并改善服务。HRA 预算将继续投资于租户可持续性服务，通过与理事会、DWP、咨询提供商和其他合作伙伴合作，共同设计提高福利领取率和收入最大化（涉及索赔帮助服务）、预防债务以及整合债务追讨和防止驱逐的方法，支持家庭维持其租约。我们致力于与租户合作，提供支持、收入最大化和债务支持。
24.12.04_HMC_Neoen 收购 ASX 公告 v1（HSF 评论 10.11.2024）
ASX 发布 2024 年 12 月 5 日 战略性收购 NEOEN VICTORIA 投资组合，为能源转型平台提供种子资金，并将资产管理规模扩大至约 190 亿美元 HMC Capital Limited (ASX: HMC) 今天宣布已达成协议，收购 Neoen 的维多利亚投资组合（收购），这是澳大利亚领先的可再生能源发电和存储投资组合，拥有 4 个运营资产，总容量为 652MW，6 个开发资产，总容量为 >2,800MW，收购对价为 9.5 亿美元。此次收购将进一步为 HMC 的首个能源转型平台提供种子资金，该平台的融资有望在收购财务结束前于 2025 年上半年首次完成。 HMC 已获得约 5.5 亿美元的高级债务资产级融资和延期结算条款，其中 7.5 亿美元将于 2025 年 7 月财务结算时支付，剩余 2 亿美元将于 2025 年 12 月支付。主要亮点
Microsoft Word - GIG Arch Vision v1 0 _Final 28June07_.doc
序言 美国国防部正在转型成为一支网络中心部队。这一转型基于这样的认识：信息是关键的战略组成部分，它使各级决策者能够更快地做出更好的决策并采取行动。确保在需要的地方、需要的时间和需要的人能够获得及时和可靠的信息，这是网络中心的核心。转型国防部并非易事，需要从根本上改变流程、政策和文化。这些变化将确保决策的速度、准确性和质量，这对未来的成功至关重要。从信息角度来看，这一转型体现在一个动态而敏捷的未来全球信息网格 (GIG) 中，它使国防部能够充分利用整个企业的信息和协作力量，直至战场前沿。未来 GIG 的发展将消除通信烟囱，满足不断增长的信息需求，并支持意料之外的需求和用户。GIG 架构愿景的初始版本描述了目标 GIG。我们建立 GIG 架构愿景的目标是促进那些负责将当今 GIG 发展到目标状态的人员（包括组件 CIO、投资组合经理和架构师）的努力统一。为了支持这一目标，GIG 架构愿景旨在成为国防部目标企业架构的简短、高级、易懂的描述（法律和政策要求）。它将定期更新以反映目标 GIG 的操作、系统和技术变化。通过开发一系列分阶段的 GIG 能力增量，当今的 GIG 将朝着本愿景中描述的目标 GIG 发展。诚挚的，John G. Grimes 国防部首席信息官
生物多样性净福利传单v1 3月24日
•用于山雀，麻雀或star的巢箱应固定在一棵树或墙壁上两到四米。•除非有白天的树木或建筑物在盒子上遮挡盒子，否则面对北部和东部之间的盒子，从而避免了强烈的阳光和最潮湿的风。•确保鸟类在没有任何直接入口的杂物的情况下通往巢穴的清晰路径。稍微向前倾斜盒子，以便任何驱动雨都会撞到屋顶并弹跳。
用生物学约束深度学习体系结构解释V1属性
卷积神经网络（CNN）最近已成为腹侧视觉流的有前途的模块。虽然主要视觉皮层（V1）的当前最新模型已经从具有对抗性示例的训练中浮出水面并广泛增强了数据，但这些模型仍然无法解释V1中观察到的关键神经特性，这些神经特性是由生物逻辑电路引起的。为了解决这一差距，我们系统地将神经科学衍生的架构组件纳入CNN中，以确定一组更全面地解释V1活动的机制和体系结构。通过使用建筑组件增强任务驱动的CNN，这些组件模拟了中心旋转的拮抗作用，局部接收场，调整归一化和皮质放大倍数，我们以潜在的表示模型来产生V1神经活动和调谐特性的潜在模型。此外，对这些成分的学习参数和最大激活评估网络神经元的刺激的分析为它们在解释V1的神经特性中的作用提供了支持。我们的结果突出了神经ai领域的重要进步，因为我们系统地建立了一组建筑成分，这些组件有助于v1的前所未有的解释。可以从越来越准确的大脑内部模型中收集的神经科学见解有可能大大推进神经科学和人工智能的领域。
光遗传学白噪声刺激揭示的 V1 脉冲感知权重
在视觉引导的行为过程中，感觉输入和其相关的行为反应之间可能只相隔数百毫秒。不同时间发生的脉冲如何整合以驱动感知和行动仍不清楚。我们提供了随机的光遗传刺激序列（白噪声）来激发雌雄小鼠 V1 中的抑制性中间神经元，同时让它们执行视觉检测任务。然后，我们对光遗传刺激进行了反向相关分析，以生成神经元行为内核，这是一个无偏、时间精确的估计，用于估计在视觉刺激开始前后不同时刻抑制 V1 脉冲如何影响对该刺激的检测。电生理记录使我们能够捕捉到光遗传刺激对 V1 响应性的影响，并揭示了最早的刺激诱发的脉冲在引导行为方面具有优先权重。这些数据证明，白噪声光遗传学刺激是理解如何解码神经元群体中的脉冲模式以产生感知和动作的有力工具。