XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System冒泡排序
基于颜色和形状的物体排序的机器人臂
对象分类机器人臂正在彻底改变我们的流程，使它们更有效，并为未来的自动化奠定了基础。它正在开辟我们处理和分类材料的新时代，尤其是随着技术的不断发展。但是，它确实有挑战。机器人臂必须适应不同类型的对象和现实世界环境，这可能很棘手。研究人员一直在努力提高其功能，以确保其顺利集成到各种环境中。随着技术的进步，该机器人部门的潜在应用正在扩大。它可用于详细的装配线，甚至用于个性化的物流。这项技术的持续发展强调了其在转型行业中的重要性。我们正在走向智能机器人系统将播放
FEMA FOIA 2023 日志日期排序.xlsx
2023-FEFO-00027 凯默勒市 我们正在寻找一家据称与 FEMA、美国森林服务局签约的公司的信息和确认，2022 年 10 月 13 日 2023-FEFO-00029 美国第一法律基金会 寻求记录以识别和相关数据，记录所有以政治身份进入该机构任职的员工 2022 年 10 月 12 日 2023-FEFO-00030 我正在请求 (b)(6) FEMA 洪水疼痛管理部门对 Ocean Gate 自治市镇进行访问的现场记录，2022 年 10 月 14 日
填字游戏线索答案检索和排序的多策略方法
填字游戏 (CP) 解析是一种流行的游戏。与几乎所有其他人类游戏一样，可以自动解决这个问题。CP 求解器将其纳入约束满足任务，其目标是最大限度地提高用与线索一致并与谜题方案连贯的答案填充网格的概率。这些系统（Littman 等人，2002 年；Ernandes 等人，2005 年；Ginsberg，2011 年）严重依赖于每个线索的候选答案列表。候选答案的质量对 CP 解析至关重要。如果正确答案不在候选列表中，则无法正确解答填字游戏。此外，即使是排名较差的正确答案也会导致填字游戏填写失败。答案列表可以来自多个求解器，其中每个求解器通常专门解决不同类型的线索，和/或利用不同的信息来源。此类列表主要通过两种技术检索：（1）使用线索表示通过搜索引擎查询网络；（2）查询包含先前回答过的线索的线索-答案数据库。在本文中，我们专注于后者。在从线索-答案知识源中检索候选答案的问题中，答案根据查询线索与数据库中的线索之间的相似性进行排序。相似性由搜索引擎提供，搜索引擎为每个检索到的答案分配一个分数。已经实施了几种方法，通过学习排序策略对候选列表进行重新排序（Barlacchi 等人，2014a；Barlacchi 等人，2014b；Nicosia 等人，2015；Nicosia 和 Moschitti，2016；Severyn 等人，2015）。这些方法需要一个训练阶段来学习如何排序，并且大多数情况下在重新排序方面有所不同。
针对巴尔通体的潜在药物靶点的优先排序...
巴尔通体杆菌 (Bb) 是一种革兰氏阴性致病菌，可导致卡里翁病 (CD)，从而引起溶血性贫血和皮肤病变。（1）这种感染是秘鲁、哥伦比亚和厄瓜多尔部分地区的地方病。它主要与贫困、气候变化和获得的少量财政支持有关。（2）这种疾病有两个不同的临床阶段。早期或急性期（奥罗亚热）症状包括发烧和严重贫血，通常在感染后约 60 天出现。如果不进行抗生素干预，此阶段对 40-88% 的患者来说是致命的，即使经过充分治疗，死亡率也会上升到 9-11%。慢性期或秘鲁疣的特征是出现皮肤疹，称为疣。此阶段很少致命，但病变可能会留下疤痕或出血，并且皮疹可能伴有发烧、头痛、淋巴结肿大、急性关节和骨痛。（3）
使用 Thorpe 排序估计混合的两种方法的比较
使用 Thorpe 排序和尺度分析对 2017 年春季收集的一些高分辨率 CTD 数据进行了分析，包括常用的“Thorpe 尺度”方法和较少使用的方法，该方法基于直接估计“可用翻转势能”（AOPE）：混合“湍流斑块”中原始密度剖面与排序密度剖面的势能之间的差异。剖面仪的速度各不相同，因此空间（垂直）采样不均匀。开发并描述了一种方法，将 Thorpe 缩放和 AOPE 方法应用于这种不均匀采样的数据。 AOPE 方法似乎对“背景”浮力频率 N 的估计（约束性较差）不太敏感。虽然这些方法通常用于首先估计湍流动能的耗散率 « K，但真正的目标是估计密度扩散率 K r，从而估计混合对密度分布的净改变。两个易于测量的无量纲参数被提出作为混合斑块“年龄”或“状态”的可能指标，这可能有助于解决总湍流能量和耗散如何在动能和势能成分之间分配的问题，以及测量的 AOPE 中有多少最终会改变背景分层。下面提供了一个关于其如何工作的推测性示例。
全纤维动态可重新配置轨道角动量模式排序
摘要：在许多应用中广泛探索了轨道角动量（OAM）光的空间自由度，包括电信，量子信息和基于光的微型消除。能够分离和区分不同横向空间模式的能力称为模式排序或模式消除，并且在此类应用程序中恢复编码的信息至关重要。理想的D模式分散器应该能够忠实地区分不同的D空间模式，具有最小的损失，并具有D输出和快速响应时间。所有以前的模式分子都依赖于散装的光学元素，例如空间光调节器，如果要与光纤系统集成在一起，它们将无法快速调整，并且会造成其他损失。在这里，我们提出并在实验上证明了我们的最佳知识，这是使用超快动态可重构性的第一种全纤维模式分类的全纤维方法。我们的方案首先分解了OAM模式内纤维线性偏振（LP）模式，然后经过对照法规的重组以确定拓扑电荷，从而正确对OAM模式进行了分类。此外，我们的设置也可用于执行OAM模式的超快路由。这些结果显示了一种新颖的光纤形式的光空间模式排序，可以很容易地用于经典和量子信息处理中的许多新应用。关键字：轨道角动量，光子灯笼，光纤，空间除法■简介
SiGe 上的三维自排序多层 Ge 纳米点
采用减压化学气相沉积法在 Si 0.4 Ge 0.6 虚拟衬底（VS）上循环外延生长 Ge/SiGe 超晶格，制备了三维（3D）自有序 Ge 纳米点。Ge 纳米点采用 Stranski-Krastanov 机理形成。通过 Ge/SiGe 超晶格沉积，分别获得了沿垂直和横向的点上点排列和〈100〉排列。研究了 Ge 纳米点的刻面和生长机制以及排列的关键因素。观察到两种类型的 Ge 纳米点：由 {105} 面组成的类金刚石纳米点和由 {113} 和 {519} 或 {15 3 23} 面组成的圆顶状纳米点。Ge 纳米点倾向于直接在前一周期的纳米点上方生长，因为这些区域表现出由埋藏的纳米点引起的相对较高的拉伸应变。因此，这种点对点对准对 SiGe 间隔层厚度很敏感，并且当 SiGe 间隔层变厚时，这种对准会变差。由于超晶格和 VS 之间的应变平衡，SiGe 间隔层中 45% 至 52% 的 Ge 含量会影响 Ge 纳米点的横向对准和尺寸均匀性。通过保持应变平衡，可以改善 3D 对准 Ge 纳米点的排序。© 2023 作者。由 IOP Publishing Limited 代表电化学学会出版。这是一篇开放获取的文章，根据知识共享署名 4.0 许可条款分发（CC BY，http://creativecommons.org/licenses/ by/4.0/ ），允许在任何媒体中不受限制地重复使用作品，前提是对原始作品进行适当引用。[DOI：10.1149/ 2162-8777/acce06 ]
