XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System不规则性
牙科材料
目标：近年来，越来越多的CAD/CAM（计算机辅助设计/计算机辅助制造）混合材料引入了牙科市场。此外，用于添加剂制造（AM）的CAD/CAM混合材料在数字牙科中变得越来越有吸引力。使用微型层析成像（µCT）与扫描电子显微镜（SEM）相结合的材料微结构的研究仅到目前为止仅在有限的程度上可用。方法：一种CAD/CAM三维（3D-）可打印的混合材料（Varseosmile Crown Plus）和两种CAD/CAM可铣削的混合材料（Vita Enamic; Voco Grandio）以及一种直接的复合材料（Ceram.x Duo）。圆柱样品，并通过同步辐射µ -CT在0.65 µm的体素尺寸下进行研究。通过SEM研究了通过切割和抛光获得的相同材料的不同样品。结果：3D打印的混合材料显示出一些团聚和更不规则的填充物，以及由于印刷过程而导致的可见分层宏结构和一些球形毛孔。CAD/CAM可铣削的杂交材料显示陶瓷颗粒的均匀分布。直接复合材料根据手动处理显示了多种气泡和微结构不规则性。显着性：材料的µ -CT和SEM分析揭示了不同的微观结构，即使它们属于同一类材料。可以证明，µ -CT和SEM成像是材料的微观结构和相关机械性能的有价值的工具。
使用ESP32CAM和OCR分析使用MATLAB
对有效和智能能源管理系统的日益增长的需求促使了精致技术的进步，以实时监视用电。这项研究介绍了使用ESP32CAM微控制器的远程监视系统，并采用光学特征识别（OCR）分析，提供了全面的解决方案，用于远程监控电表。该系统利用ESP32CAM微控制器（以其功率和多功能性而闻名）来捕获电表的定期图像。随后，将OCR分析用于从捕获的图像中提取数值数据，例如仪表读数，从而增强自动化和准确性，同时最大程度地减少手动干预。所提出的系统的关键元素包括配备摄像头的ESP32CAM模块，用于捕获图像捕获，集成的无线连接用于远程通信以及OCR算法，以进行有效的数据提取。该系统设计为适应性，可容纳在住宅，商业和工业环境中常见的各种类型的电表。远程监视的功能授权用户通过用户友好的界面访问用电消耗的实时数据，从而促进了有关能源管理的知情决策。此外，该系统具有主动维护的潜力，通过通知用户的不规则性或电力消耗模式的异常情况。建议的远程监控系统提供了一种具有成本效益的可扩展解决方案，以提高电力消耗监控的效率。通过合并ESP32CAM和OCR分析的功能，该系统为远程监视建立了一个可靠的平台，有助于智能和可持续的能源管理实践的发展。
混合方法研究身体和情感自我...
抽象的多囊卵巢综合征（PCOS）是一种罕见的遗传病，影响数百万的生殖年龄妇女。月经不规则，多毛，痤疮，脱发，肥胖和不育都是PCOS的症状，这是由雄激素水平高于正常的症状引起的。此外，月经不规则性是PCOS的普遍症状，通常是青少年中的第一个临床表现。这项研究确定了物理和情感自我概念的构造，以越来越多地影响PCOS的青少年，因为这些临床表现的负面影响会影响他们对自己的看法和信念，这会改变他们的自我概念或对身体自我的看法。此外，它影响了他们的情感自我概念，从而影响了他们对自己的感觉。在这项研究中，基于正念的压力减轻计划（MBSR）在线促进，以提高使用顺序解释性混合方法研究设计的16名被诊断为多囊卵巢综合征的青少年的身体和情感自我概念的水平。多维自我概念量表（MSC）和单个访谈已纳入数据。结果清楚地证明，在MBSR促进之前和之后，身体和情感自我概念的得分显着差异。这项研究证实，MBSR通过PCOS的身体和情感自我概念增强了青少年。关键字：与多囊卵巢综合征（PCOS）简介使用主题分析分析了MBSR促进之前和之后产生的主题，该主题分析进一步建立了发现，以解决有关该主题的研究的缺乏，并作为MBSR功效的基础。
algorítmic和数字文化psilocybe cubensis：潜在的神经精神病患者de ...9671035.pdf
月经疾病，荷尔蒙失调和情绪障碍是妇女健康的相互联系的方面，可能会对日常生活和福祉产生重大影响。月经疾病包括月经周期中的一系列不规则性，例如不规则的时期，沉重的出血（月经），疼痛时期（痛苦的时期）和缺乏月经（Amenorrhea）。这些疾病可能源于各种因素，包括激素失衡，压力，生活方式因素和潜在的医疗状况。这项研究研究了女性情绪障碍发展中月经疾病和激素失衡的预测能力。为了实现研究目标，使用Google表格开发了一份问卷，并通过社交媒体分发给了约旦大学的500名女学生的随机样本。使用统计分析软件（SPSS），该研究得出的结论是，大多数学生的经历中度至严重的月经疾病症状，最常见和最严重的症状是腹痛。此外，在各个领域，例如月经疾病，体重变化，皮肤变化，疲劳，情绪变化，睡眠问题和消化问题，大部分的学生报告经历了中度至重度症状。结果表明，出现各种症状的学生还表明情绪障碍。此外，该研究揭示了月经疾病与荷尔蒙失调与女性情绪障碍之间的相关性。该研究建议开发教育和意识计划，以解决女性之间的月经疾病和荷尔蒙失衡。此外，它建议提供专门的医疗服务来更好地管理和治疗这些条件。
13 I 2025年1月https://doi.org/10.22214/ ... 虚拟访谈模拟器 AI在设计，制造和生产中的应用 XII 2024年12月12日https：// doi。 ... 垂直轴风力涡轮机和太阳能发电...
2研究学者，卡林加大学摘要：创新，适应和改进是制造业的主要力量。ai，一种新兴技术，正在市场行业带来福音。随着其功能和技术的越来越多，它正在为制造和产品设计提供渠道。在AI方面，基础始于机器学习，该机器学习已经监督和无监督的学习。在某种程度上，人工智能模型具有对神经网络的概念适应，该模型与人脑的工作相似。EAI分析所有数据并为机器的结论得出结论，并检测所有不规则性并从中脱离它。与CAD相关的CAD是一种虚拟助手，这可以使创造力和创造型变量的范围更加广泛地识别出多种多样的范围，从而使多个变异构成多种多样的变量，并且可以使多种变化构成综合构成，并在逐渐识别综合阶段。AI的应用基于机器学习，物联网，区块链技术，云计算和网络物理系统，为产品设计，产品质量，改善制造过程的显着改善铺平了道路，并减少了新产品的开发及其启动时的时间，同时着眼于可持续性。这篇科学论文描述了如何将人工智能应用于产品，界面，与CAD套件的关系以及改善制造方式的方式，这是社会需要和社会需求培养客户满意度的需求。关键字：机器学习，神经网络，物联网，障碍链技术，网络物理系统，智能工厂，CAD软件包和可持续性。
用于检测和缓解的机器学习方法...
摘要：特权升级攻击是对云计算安全性的严重威胁。在这些攻击中，攻击者利用系统中的漏洞来获得提高特权，然后可以用来窃取数据，启动进一步的攻击或中断操作。由于攻击频率和复杂性最近的指数级增长，智能事物的扩散引起了重大的网络安全挑战。尽管云计算带来了巨大的变化，但其集中化也使使用安全系统（例如安全系统）的挑战。由于企业和云服务供应商之间移动的数据量大量，因此可能会发生有价值的数据泄露。恶意内部人士成为对组织的关键威胁，因为他们有更多的访问权限和机会来造成重大损害。与局外人不同，内部人员拥有特权和适当获取信息和资源的访问。在这项工作中，提出了一种基于机器学习的基于机器学习的系统，并开发了一种系统的方法来识别各种异常事件，该事件可能表明与特权升级相关的异常和安全问题。通过组合许多模型，集成学习可以增强机器学习成果并实现更大的预测性能。已经介绍了有关检测网络系统中的不规则性和脆弱性的多项研究，以查找涉及特权升级的安全缺陷或威胁。但是这些研究缺乏对攻击的正确识别。本研究在这种情况下提出并评估机器学习（ML）技术的合奏。该项目实现了用于内部攻击分类的机器学习算法。关键字：人工智能，行业，意图，内部攻击，分类，机器学习方法，网络，TF-IDF
来自椰子纤维的环保纳米纤维素
对可持续材料的日益增长的需求激发了对自然来源衍生的纳米纤维素的兴趣。这项研究的重点是使用纤维素酶通过酶水解从椰子纤维中合成纳米纤维素。为了优化生产过程，使用了1500 U/ml的纤维素酶浓度，并具有不同的酶体积（100、200、300、400和500 µL）。预处理步骤包括10％NaOH的划定和40％H 2 O 2的漂白，从而促进纤维素提取。综合分析表明，椰子纤维含有42.95％的α-纤维素，72.51％全纤维素，29.56％的半纤维素和22.77％的木质素。加入400 µL纤维素酶，达到了10.21 µm的最佳纳米纤维素大小（NSSK），表明纤维的酶促分解有效。扫描电子显微镜（SEM）表征了具有细纤维和表面不规则性的不均匀形态。傅立叶变换红外光谱（FTIR）的结果显示出显着的化学变化，包括在1728 cm -cm -1时峰值降低，峰从1600 cm -到1598 cm -μ的变化，以及在1028-1050 cm -〜1028-1050 cm -〜的范围内的增强峰。这些改变表明有效修饰木质素和半纤维素，证实了从椰子纤维成功生产环保纳米纤维素的。调查结果强调了利用椰子纤维作为纳米纤维素生产的可再生资源的潜力，为各种行业的可持续应用铺平了道路。©2025 SPC（SAMI Publishing Company），《亚洲绿色化学杂志》，用于非商业目的。
ξ-π：神经功率谱分解的非参数模型
摘要 — 从脑记录中估计出的功率谱是非周期性瞬态活动和周期性振荡的混合表示，即非周期分量（AC）和周期分量（PC）。定量神经生理学需要在参数化每个分量之前进行精确分解。然而，AC 和 PC 的形状、统计分布、尺度和混合机制尚不清楚，这对当前流行的参数模型（如 FOOOF、IRASA、BOSC 等）的有效性提出了挑战。这里提出了 ξ - π 来分解神经谱，方法是将带有惩罚 Whittle 似然的非参数谱估计和形状语言建模嵌入到期望最大化框架中。在具有损失统计的合成频谱以及具有评估指标和神经生理学证据的睡眠EEG和大样本iEEG上验证了ξ-π。与FOOOF相比，呈现形状不规则性的模拟和具有多个孤立峰的批量模拟都表明ξ-π在识别中心频率和峰值数量时以更少的损失和更高的F1分数改善了AC和PC的拟合度；睡眠EEG显示ξ-π产生了更多可区分的AC指数并提高了睡眠状态分类准确性；iEEG显示ξ-π在峰值发现方面接近临床发现。总体而言，ξ-π在频谱分解中提供了良好的性能，允许使用描述性统计数据或核函数进行灵活的参数化。ξ-π 可能成为认知神经科学、脑机接口、神经反馈和脑部疾病等领域脑信号解码的有前途的工具。
确定使用新型模糊决策模型
应对可再生能源转变的决定因素进行必要的改进。但是，由于所有改进都会增加成本提高，因此有必要优先考虑更重要的问题。因此，需要进行新的分析，其中将确定这些标准中最重要的分析。这项研究的目的是确定可再生能源过渡的最重要项目。在这种情况下，根据文献综述结果选择了五个标准。球形模糊（基于TOPSIS的DEMATEL）上符号方法可以考虑计算这些指标的权重。在研究的第二部分中，替代方案按球形模糊排名技术排名，几何平均值与最佳解决方案（Ratgos）的几何平均值。在这种情况下，将金砖国家（巴西，俄罗斯，印度，中国，南非）选为替代方案。主要贡献是在考虑比例概念中的几何平均值时创建了一种新方法（Ratgos）。在另一边，还提出了一种新的方法（顶级）来克服Dematel中的批评。得出的结论是，技术发展对于可再生能源转变的成功起着最重要的作用。同样，在这种情况下，找到有效的财务来源也非常重要。排名结果还表明，中国和俄罗斯是关于可再生能源转型的最成功国家。技术发展对于能源储能过程的效率也是必需的。但是，还可以确定的是，南非和印度在与其他金砖国家的可再生能源过渡方面的成功率较低。可以理解，技术发展在提高可再生能源过渡过程的效率方面起着至关重要的作用。由于使用了最新技术，因此可以更有效地使用能源。气候条件下的变化会导致能源生产过程中的不规则性。由于有效的能源存储过程，可以解决此问题。
线粒体通透性过渡决定了造血前体的细胞身份转换时线粒体成熟
线粒体通透性过渡孔（MPTP）是一个超分子通道，可调节跨cristae膜的溶质交换，在线粒体功能和细胞死亡中具有执行作用。MPTP对正常生理学的贡献仍然存在争议，尽管证据表明在区分祖细胞中的线粒体内膜重塑中MPTP。在这里，我们证明对MPTP电导的严格控制形成了代谢机制，因为细胞向造血身份转移。经历了内皮到山摩托型过渡（EHT）的细胞紧密控制MPTP的主要调节元件。在EHT期间，在造血性承诺之前，成熟的动脉内皮限制了MPTP活性。在细胞身份过渡后，MPTP电导恢复。在用NIM811治疗的子宫治疗中，NIM811是一种分子，该分子阻止了MPTP对通过环蛋白D（CYPD）开放的敏化，在造血前胞菌中扩增氧化磷酸化（OXPHOS），并增加了Embryo中造血性的造血性。此外，分化多能干细胞（PSC）在CYPD基因敲低PPIF后，更大的线粒体Cristae和造血活性的组织更大。相反，OPA1的敲低是适当的Cristae结构至关重要的GTPase，会诱发Cristae不规则性并损害造血。这些数据阐明了一种调节造血前体中线粒体成熟的机制，并强调了MPTP在获得造血命运中的作用。