XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System便携式的
或战争时期使用的密码
因此，起初可能会惊讶的是，除非极少数例外，今天在法国军队中，使用了封闭的信件仍然受到总司令的限制。，但莱瓦尔将军说，但“容易安全使用的密码系统”是一种避税，“这一直存在于我们的军队中”（17）。是战争学院的前指挥官补充说，确实存在许多目的的过程，并且足以采用其中一个“那是便携式的，他的用途在所有人的理解中同时使用”；但是，在我们最近在突尼斯的竞选活动中以及在我们的高级军事学校中教授和赞扬的方法中，总人员是否会遭受某些欺骗，这使人们认为这个“简单，安全的系统”与古代炼金术士的哲学家石头之间存在一个单一的类比？
使用机器学习算法来预测...
近年来，全球香蕉贸易已扩大到前所未有的水平，2019年出口估计为2100万吨。这是由于出口国的供应量大幅增加以及进口需求的大幅增长。在2022年，伊拉克的进口量达到15,300吨香蕉（粮农组织，2022年）。香蕉在增加能量水平，支持心脏健康，帮助消化，提供必需的营养素，协助体重管理以及支持抗氧化剂保护方面很重要，这使它们成为均衡饮食的宝贵补充（Apostolo Poulos等人，2017年）。为了在更长的时间内保存香蕉，进行干燥过程，这使它们成为方便且便携式的小吃，不会迅速变质。干燥甲基元素可改善食品营养含量的可持续性，延长保质期并降低
使用 AI Mobile COLT 提供定量数据以支持语言教学和职前教师培训中的反思过程：讨论
摘要 .Mobile COLT 是一个便携式的第二语言课堂活动分析平台，基于著名的语言教学交际导向 (COLT) 方案 (Spada & Fröhlich, 1995)。它已被开发用于使用 Windows 平板电脑进行实时课堂分析。本文首先介绍了 COLT 分析方案，并阐述了 Mobile COLT 的功能、其在课堂实践中的应用以及人工智能 (AI) 版本 (AI Mobile COLT) 的开发。本文还简要报告了在日本进行的两项研究，以探讨如何使用 Mobile COLT 进一步促进语言教学发展。然后，本文简要介绍了作者发起的一个合作项目，该项目旨在探索如何将 AI Mobile COLT 系统与 Moodle 中的电子档案平台相结合，以提供基于证据框架的定量数据。
人工智能 - 指导肺超声
UNG超声（LUS）越来越多地用于诊断，评估和监测呼吸短暂的患者。1 LUS是便携式的，是低成本，并且不会使患者暴露于辐射，同时允许对肺进行病理的快速，实时检查。1-6与胸部X射线照相相比，LU在检测正确使用时具有更好的准确性，可在检测肺炎，气胸，胸膜炎和肺炎时具有更好的准确性。7-11，特别是，识别B线伪像的鉴定，以及其他护理点超声音评估，例如超声心动图或下腔静脉直径的评估和可折叠性，可以帮助诊断和监测条件，包括肺部水肿的急性心力衰竭。11-14证据插曲，限制部门，IntensiveCare单位和OutOutPatientClinicSettingScrossseveralMedicalSpeialties（例如，初级保健，肾脏病，心力衰竭，心力衰竭诊所）。15-18
ISO标准化Gleif的开创性数字组织身份，并发表VLEI技术标准
解决了讨论文件中所述的生态系统发展的挑战，VLEI系统旨在扩展。通过利用关键事件收据基础架构（KERI）协议的进化，开放和适应性特征，独立专家对其技术可持续性和防止未来的性质进行了积极评估。在安全方面，Keri的设计是通用的，便携式的，分散的密钥管理基础架构（DKMI），其中包含创新，灵活和自适应安全功能。gleif表现出对合规性的坚定承诺，积极参与Eidas 2.0工作组等计划。此外，Keri的开放性质，支持多元基础架构，不仅增强了互操作性，而且还增加了额外的安全性。这种全面的方法将VLEI定位为在数字身份和金融监管的不断发展的景观中的前瞻性和安全解决方案。
年度甲基苯丙胺实验室总计
12次在堪萨斯州在2021年在堪萨斯州抓住的12次实验室的甲基苯丙胺实验室事件的总数归类为一锅甲基苯丙胺实验室。使用硝酸铵，氢氧化钠，水，石油馏出物和金属矿物质的一锅生产方法将伪麻黄碱转化为甲基苯丙胺。这种制造方法通常在小型塑料瓶中完成，是便携式的，可以很容易地隐藏。在2021年抓住了使用红磷和氢碘酸产生甲基苯丙胺的一个红磷实验室。使用无水氨和锂或金属产生甲基苯丙胺的无水氨实验室。在2021年扣押的四个实验室是未知类型。执法机构向El Paso情报中心（EPIC）报告的信息表明，2021年在美国占领的大多数甲基苯丙胺实验室都是一锅实验室。2021年在堪萨斯州抓住的十二个实验室比2020年（大流行第一年）的历史最低点增加了。美国各地的实验室数量继续下降。基于报告给Epic的数据，国内甲基苯丙胺秘密的数量
基于太阳能的疫苗储存系统 - ijrpr
太阳能疫苗储存器是一种利用太阳能发电的冰箱。在炎热地区，太阳能冰箱可以保持肉类和奶制品等易腐商品的低温，还可用于将疫苗保持在适当的温度，以尽量减少变质。太阳能冰箱更有可能在欠发达国家使用，以帮助减轻贫困和气候变化。发达国家的插入式冷却器配有备用发电机，可以可靠地储存疫苗，但发展中国家需要其他制冷技术，因为这些国家的电源可能无法预测。在这种情况下，太阳能疫苗储存系统可以帮助克服电力中断和移动性等问题。本概述描述了在寒冷环境中安全储存疫苗和其他医疗和家庭用品而不损害其质量。该系统将由太阳能电池板供电，电池用于存储，以及 AT MEGA 328 处理器和其他组件供电。拟议的系统将帮助用户或所有者保持凉爽的温度以保存产品。太阳能被捕获并储存在系统中以备将来使用。该系统是便携式的，用户可以随身携带。该系统还设计为在单相 230 伏电源下运行。
智能：使用多基因组轮廓的新型机器学习管道，用于生物标志物发现和预测分析
摘要在本文中，我们提出了智能，这是一种用于多基因组学探索的新型机器学习（ML）管道，以发现具有高度准确性的疾病预测生物标志物。智能基于一种新型方法，该方法由使用多基因组，临床和人口统计数据的传统统计技术和剪切ML算法组成。智能引入了一种新的度量，即智能基因（I-Gene）得分，以衡量单个生物标志物对复杂性状的预测的重要性。i-gene分数可用于生成个体的i-gene概况，以理解疾病预测中使用的ML的复杂性。Intelligenes是用户友好，便携式的，并且是与Microsoft Windows，MacOS和UNIX操作系统兼容的跨平台应用程序。智能不仅具有个性化的个性化早期发现和罕见疾病的潜力，而且还为使用新型ML方法提供了更广泛研究的途径，最终导致了个性化的干预措施和新颖的治疗目标。可用性：智能的源代码可在GitHub（https://github.com/drzeeshanahmed/intelligenes）和Code Ocean（https://codeocean.com/capsule.8638596/tree/v1）上获得。联系人：Zeeshan Ahmed（zahmed@ifh.rutgers.edu）补充信息：补充数据可从BioInformatics Online获得。
采用六个单位电容器的、与分辨率无关的全差分 SCI 型 SAR ADC 架构
现代仪器系统和数据采集系统需要低到中等分辨率、中速的模数转换器 (ADC)。由于这些系统大多是便携式的，因此 ADC 规范对功率和面积参数有严格的要求。尽管传统的逐次逼近寄存器 (SAR) ADC 因结构简单、模拟模块少而在这些应用中很受欢迎，但它们占用的芯片面积很大。传统 SAR ADC 采用二进制加权电容电荷再分配数模转换器 (DAC) [1,2]。传统电容电荷再分配 DAC 的两个主要限制是转换速度和庞大的电容阵列。较大的 MSB 电容限制了转换速度。这种架构中使用的 DAC 电容阵列变得非常笨重。文献中提出了一些新方法来提高 SAR ADC 的速度 [3,4]。此外，还提出了一些用于 SAR ADC 的面积效率高的 DAC 架构 [5-7]。其中一些 ADC 在性能系数 (FOM) 方面优于其他 ADC，但由于所用 DAC 架构的类型，面积效率 (AE) 参数会降低。[8、9] 中的 SAR ADC 将分辨率可变性融入传统电荷再分配 ADC，以适应需要不同分辨率的多种信号，适用于生物医学信号采集系统等应用。