XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System中使
https://doi.org/10.15159/ar.21.131关于在建筑材料中使用天然纤维的文献计量分析G.M.G. Ferreira 1，D。Cecchin1，* 从屠杀猪的盲肠样品中分离出的弯曲杆菌的抗菌抗性 能源管理在农业部门的作用
https://doi.org/10.15159/ar.21.131关于在建筑材料中使用天然纤维的文献计量分析G.M.G.Ferreira 1，D。Cecchin 1，*，A.R.G.de azevedo 2，i.c.r.p.Valadão1，K.A。Costa 3，T.R。Silva 4，F。Ferreira 5，P.I.S。Amaral 6，C.M。huther 1，F.A。Sousa 7，J.O。Castro 8，P.F.P。Ferraz 8和M.A.Teixeira 1 1联邦Fluminense University（UFF），农业工程与环境系，Street Passo daPátria，n。 156，BOA VIAGEM，NITERói-RJ，巴西2北Fluminense州立大学（UENF），土木工程系，Goytacazes Campos，RJ，巴西，3联邦Fluminense University（UFF），生产工程系，工人大道，n。 420，Vila Santa Cecilia，Volta Redonda-RJ，巴西4 North Fluminense State University（UENF），高级材料实验室（LAMAV），AV。alberto lamego，2000，28013-602 Campos dos goytacazes-rj，巴西·弗林宁斯大学（UFF），冶金工程系（VMT） 130-000 Alfenas-MG，巴西7 Semag/Aracruz，AV。Morobá，n。 20，BR 29192-733 BairroMorobá-es，巴西8联邦拉夫拉斯大学（UFLA），大学校园，邮政SCODE 3037 LAVRAS，MG，BRABASIL *通信：Daianececchin@id.uff.uff.uff.uff.br.br.br receaved：Feburoy 2 ND，2021年，2021年；接受：2021年8月3日；出版：2021年8月30日摘要。由于人口对可持续性主题的兴趣越来越大，因此与民用建筑领域的主题相关的出版物有所增长。农业废物已成为一个环境问题，由于自然纤维的特性和改善其产品机械性能的可能性，因此自然纤维在废物的再利用中找到了空间。为了达到可持续的建筑需求，以及重复使用废物的需求，研究开始分析天然纤维在建筑材料中的应用。通过搜索术语“天然纤维”和“建筑材料”术语限制在主要WOS集合中的“天然纤维”和“建筑材料”术语时，通过搜索“天然纤维”和“建筑材料”术语进行的研究提供了。 使用Vosviewer（VOS）软件中的BiblioMetrics分析了与出版物，文件的原产国，文件的原产国，作者使用的关键字以及每个文档的引用数量。 分析的结果表明，多年来与该主题相关的文件的增加，该地区研究最多的国家分别是中国（16），美国（14）和巴西（11）。 对关键词进行分析后提出的结果表明，自然纤维（61个出现），机械性能（44个出现）和复合材料（31例出现）是分析的中出现最高的单词。。使用Vosviewer（VOS）软件中的BiblioMetrics分析了与出版物，文件的原产国，文件的原产国，作者使用的关键字以及每个文档的引用数量。分析的结果表明，多年来与该主题相关的文件的增加，该地区研究最多的国家分别是中国（16），美国（14）和巴西（11）。对关键词进行分析后提出的结果表明，自然纤维（61个出现），机械性能（44个出现）和复合材料（31例出现）是分析的
在生产中使用3D打印技术的可能性
本文为读者提供了对航空航天技术制造过程中工业3D打印技术的简要概述。它包括对航空航天行业中3D印刷的位置的分析，以及基于对优势 /劣势，机遇和威胁的营销分析，其未来发展的预测。许多航空公司和AMO（经过批准的维护组织）依赖于长途交付的外部提供的备件。整个过程既昂贵又耗时，这意味着公司的利润损失。因此，执行的SWOT分析可以最终帮助AMO经理根据当前的创新性和进步的工业3D打印来重新评估其生产过程。这项工作的目的是指出创新的3D打印技术在航空空间中的存在，并强调其偏好，并强调其最终的偏好，并在最终的过程中提供了最终的偏好，并以最终的方式构成了未来的工艺，并实现了最终的偏好。可持续性
关于在反潜战中使用人工智能的指南 - mackenty.org
● 辅助创造力：学生可以利用生成式人工智能激发不同学科的创造力，包括写作、视觉艺术和音乐创作。● 协作：生成式人工智能工具可以与学生合作开展小组项目，贡献概念、提供研究支持和识别各种信息之间的关系。● 交流：人工智能可以为学生提供实时翻译、个性化语言练习和交互式对话模拟。● 内容创建和增强：人工智能可以帮助生成个性化的学习材料、摘要、测验和视觉辅助工具，帮助学生组织思想和内容，并帮助复习内容。● 辅导：人工智能技术有可能使一对一辅导和支持民主化，使更广泛的学生更容易获得个性化学习。
在 Nakagami-q/n 衰落信道中使用改进的能量检测器和多天线进行能量高效协作频谱感知的分析
如今，空气和噪音污染的持续增加已成为一种长期的滋扰，同时也是一个令人担忧的问题。在本期刊中，我们将提供一个系统来测量和监控环境参数，并在空气质量和噪音水平超过安全水平时发出警报。该系统使用必要的传感器来检测大气中的气体以及特定区域的噪音水平，并将其传输到微控制器 NodeMCU。现在，通过 Wi-Fi 凭证连接到 Node MCU 的云平台 Blynk 会获取数据并通过与被视为安全水平的值进行比较来处理数据。当每个空气质量和噪音污染变量超过允许水平时，这个基于云的监控应用程序 Blynk 还会提供一个警报系统。它通过向 Android 设备发送电子邮件或消息来通知用户，甚至可以激活蜂鸣器作为警报。这些数据被连续传输，并被存储以供进一步解释。这种基于云的污染监测系统是最经济、最可靠、最具成本效益的，并且可以增强以应对即将到来的挑战。2021 Elsevier Ltd. 保留所有权利。由第二届国际创新技术和科学会议 (iCITES 2020) 的科学委员会负责选择和同行评审。
在热量生产行业中使用藻类作为二氧化碳吸收剂
CO 2排放每年继续增加。因此，要达到巴黎气候协议中设定的目标，有必要减少排放并实施CO 2捕获方法（Kammerer等，2023）。减少CO 2排放的必要性是许多国际法律所需的，包括适合55个包装（Bro园等人2023）和排放交易系统（EU ETS）的修订（Bordignon和Gamannossi degl'innocenti，2023年，Rogulj等人。2023）。在2022年，在通过部门全球发射CO 2中，在电能和发热部门中观察到最大的排放，占总排放量的39.7％（国际能源局，2023年）。在波兰，系统热量大约有1500万人使用，受监管的热量占家庭市场的42％（IzbaGospodarczaCiepłownictwoPolskie 2023）。在热量产生中使用的燃料的多元化正在缓慢发展。波兰市场仍然由化石燃料主导，化石燃料在2021年占热源中使用的所有燃料的69.5％（2020年至68.9％，2019年至71％，2018年 - 72.5％，2017年至74.0％）。在2021年，使用了14,0.89亿吨这种原料来实现许可的热工程需求（UrządRegulacji Energetyki 2022）。必须指出的是，除了燃烧过程外，煤炭的发掘对环境造成了重大负担（Chłopek等人。2021）。上述数据表明，CO 2排放的减少构成了一个严重的挑战。减少
在数据仓库公共云中使用 Impala AI 功能（预览）
Cloudera、Cloudera Altus、HUE、Impala、Cloudera Impala 和其他 Cloudera 标志是在美国和其他国家/地区注册或未注册的商标。所有其他商标均为其各自所有者的财产。免责声明：除非与 CLOUDERA 的书面协议中明确规定，否则 CLOUDERA 不会就 CLOUDERA 技术或与此相关的支持做出或给予任何明示或暗示的陈述、保证或承诺。 CLOUDERA 不保证 CLOUDERA 产品或软件将不间断运行，不保证其没有缺陷或错误，不保证其将保护您的数据免遭丢失、损坏或不可用，不保证其将满足客户的所有业务需求。在不限制前述条款的前提下，并在适用法律允许的最大范围内，CLOUDERA 明确否认任何及所有默示保证，包括但不限于对适销性、质量、非侵权、所有权和针对特定用途的适用性的默示保证以及任何基于交易过程或贸易惯例的陈述、保证或契约。
在 STEM 中使用人工智能 - ...
对于 STEM 教育，AI 可以提供个性化学习（AI 分析学生数据并根据他们的个人需求和学习风格调整教育材料）；第二，通过创建交互式可视化和模拟来改进可视化，帮助学生更好地理解抽象概念，例如可视化复杂的数学方程式或进行科学虚拟实验；第三，评估任务和提供反馈的自动化；第四，培养解决问题的能力，例如，学生可以使用人工智能来开发和测试算法或解决复杂的数学问题；第五，提高学习的动力，例如，当学生创建虚拟世界、参加在线编程竞赛等。
招聘过程中使用人工智能的道德规范
人工智能 (AI) 正在改变企业处理招聘和聘用流程的方式。随着组织越来越多地转向使用 AI 来简化招聘流程，围绕其使用的道德考虑变得越来越重要。虽然 AI 可以提供减少偏见和提高效率等好处，但它也引发了对隐私、公平和问责制的担忧。本研究论文的目的是探讨在招聘过程中使用 AI 的道德考虑，并确定确保合乎道德的 AI 招聘实践的最佳实践。AI 是指开发可以执行通常需要人类智能的任务（例如决策和解决问题）的计算机系统。在招聘方面，AI 算法可用于扫描简历、进行就业前评估和分析视频面试以识别潜在候选人。AI 有可能通过识别高质量候选人并减少招聘所需的时间和资源来改善招聘结果。然而，在招聘中使用人工智能也引发了与隐私、公平和问责相关的道德问题。
关于在地球科学中使用监督机器学习使用的定量分析
地球科学中标记的培训数据的可用性反映在监督分析中使用的训练数据数量中。除了上述10年的分析外，我们还从2018 - 2019年的AGU论文中手动提取了其他相关信息，包括应用的ML算法，标记的培训数据的数量和数据类型（模型输出，卫星，原位，原位，重新分析等）。在我们调查的论文中，大多数ML算法是使用数百个标记样品培训的。但是，对于使用模型输出或大型，已建立的数据集的某些应用程序，培训数据的数量范围更大。缺乏训练数据在生物学科学和陆地水圈（水文）研究中尤其急切。