XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System出版
2023.02.02 新闻稿_出版...法律手册
本手册的分发有助于法国履行其国际义务，包括《日内瓦公约》共同第一条（“缔约国承诺在一切情况下尊重本公约并确保本公约之被尊重”）。该手册将成为法国军队长期以来使用的首选教学工具，以确保其合作伙伴以所有语言、所有媒体和当今技术所允许的所有创新来遵守国际人道主义法。迄今为止，法国是少数几个没有适用于军事行动的法律参考手册的国家之一。 《军事行动法手册》的出版标志着迈出了重要的一步。
评估陆军网络部队结构 - USAWC 出版社
作战需求，它们阻碍了陆军网络部队内部的团结，增加了组织和作战成本。联合网络社区正在进行反省。由于所有 CMF 团队最近都实现了全面作战能力，美国网络司令部正在评估其当前规模并请求陆军和空军部署更多团队。3 为了对网络空间采取更统一的方法，空军通过重新指定和重新分配第 67 网络空间联队的几个单位，重新调整了其内部组成部分的结构和组成。4 现在是重新审视陆军内部结构以更好地支持网络空间行动的理想时机。陆军如果不重新评估过去必要决策的有效性就忽视其影响，那就太失职了。我们认为，陆军必须推动网络部门内部的更大团结，以便该组织继续发展成为网络空间中一支有效的战斗力量。
Lindsey，Tim和Simon Butt。印尼法律，美国牛津大学出版社 - OSO，2018年。ProQuest电子书中央，http：//ebookcentral.proquest.com/lib/dp
蒂姆也感谢Cilis的工作人员 - 凯瑟琳·泰勒（Kathryn Taylor），阿德·苏哈托（Ade Suharto），海伦·帕萨克（Helen Pausacker），泰莎·肖（Tessa Shaw）和维基·艾克（Vicky Aikman），为这本书提供了支持的机构基础。西蒙同样感谢悉尼大学法学院及其同事在亚洲和太平洋法中心的同事，无论是在综合方面还是鼓励了这一项目。该书的研究部分由蒂姆的联邦奖学金（项目no FF0668730）以及西蒙的澳大利亚研究委员会后博士奖学金（项目no DP110104287）和未来奖学金（Pro-ject no FT150100294）提供资金。我们都感谢牛津大学出版社邀请我们写它。我们还感谢Sri Astari Rasjid，因为她慷慨解囊，让我们能够在封面上使用她的令人回味的绘画“ Saraswati的新任务”。
出版信息Lahon，Rinalini，Sarah Stanley，Ciara O'Dwyer，Mel T. Devine和Damian Flynn。大规模数据中心增长对PO
摘要 - 在大规模采用基于云的技术的驱动下，过去十年在全球范围内经历了巨大的数据中心的增长。除了该行业的能源消耗持续增加外，数据中心的扩散还引起了许多电网挑战。在这项研究中，分析了它们为需求灵活性做出贡献的潜力，从而在日间电力市场中探索了可用的灵活性和系统能源成本之间的权衡。数据中心的运行是在2030年爱尔兰电力部门的最低成本能源混合整数配方中建模的，从可变可再生能源中采购了70％的电气需求。随后对发电和需求时间表，能源成本，可再生能源削减，排放水平，工厂运营时间等的影响。，以证明大规模数据中心的增长如何影响系统履行其可再生义务的能力。
出版信息 John, John Jacob, Arash Beiranvand 和 Paul Cuffe。“通过识别走廊对有向无环图中的节点进行聚类
摘要 — 本文提出了一种基于电网内现行功率流条件的节点聚类新方法。为此，首先，将网络的有功功率流状态建模为有向无环图。该有向图明确表示功率流向何处，这有助于监控和分析系统漏洞。有向无环图表示还可以轻松识别仅提供或吸收有功功率的总线：这些总线分别是纯源节点和纯汇节点。对系统中的每个节点应用迭代路径查找程序，以枚举供电的源节点和其将功率转发到的下游汇节点。然后应用新颖的聚类算法将共享同一组可达源节点和汇节点的节点分组在一起。首先提出这种新颖的聚类方法作为一种工具，通过更好地总结大型电网中的总功率流配置来提高控制室操作员的态势感知能力。所提出的方法应用于两个样本电网，并阐述了与河流系统的类比，将支流、分流和中央主流等概念应用于电网。
与Wiley一起出版高级材料科学如何...
Founded in 1807 in New York City by John Wiley To this day family-owned in the 7 th generation Approximately 5,000 employees worldwide Company headquarters in Hoboken (New Jersey) Wiley Online Library has 130 million users worldwide >1,700 journals, >940 society partners, >460 Nobel laureates
阿扎德·库马尔博士 - Darshan 出版社
Azad Kumar 博士目前担任 M.L.K (P.G.) 化学系助理教授学院，巴尔拉姆普尔。Kumar 博士获得理学学士学位。荣誉学位 (2007)、理学硕士学位。学位 (2009)、哲学硕士学位。化学学位 (2010)，Dayalbagh 教育学院，Dayalbagh Agra，博士学位。化学学位 (2018)，Babasaheb Bhimrao Ambedkar 大学（中央大学），勒克瑙。Kumar 博士也是多个科学协会的成员。他的研究和教学兴趣包括纳米材料合成的理论和应用及其应用、混合复合材料、光催化剂和聚合物。Kumar 博士在同行评审期刊以及国际和国家期刊上发表了 20 篇研究论文。Kumar 博士是一些国际期刊的编辑成员。Kumar 博士也是
Dyfyniad o'r fersiwn a gyhoeddwyd/已出版版本的引用（APA）：Reghezza，A.，Seghezza，E.，＆Thornton，J.（2020）。开放环境中的期望
• 用户可以从公共门户网站下载并打印任何出版物的一份副本，用于私人学习或研究。 • 您不得进一步分发该材料或将其用于任何营利活动或商业收益 • 您可以自由分发公共门户网站上标识该出版物的 URL ?
![文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控](/simg/8/8dd469c55249d1165cc0c55c494f5b27bda7b11b.png)
文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控