XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System分级
Vermont Pitch Challenge第1轮分级标准
•0：解决方案尚不清楚或不发达。•1：解决方案有些清晰，但缺乏强大的价值主张。•2：解决方案清晰且发达，并具有强大的价值命题；解决方案具有高度创新，清晰且具有出色价值主张的发达。
技术里斯本 - 分类量表 - 分级系统
信用单位学生工作单位与欧洲信用转移和累积系统相对应）。全职工作年度对应于60个ECTS学分，考虑到1680年的年度工作时间总数。ECTS信用额将对应于28小时的工作（包括面对面的活动，评估和自动工作）。
使用成分分级为 SS316 至 C300 的添加剂...
C300 SS316L C300 SS316L 0–99 100 0.000 11.928 0.000 100 92.857 7.143 11.076 0.388 101 85.714 14.286 10.224 0.810 102 78.571 21.429 9.372 1.239 103 71.429 28.571 8.520 1.677 104 64.286 35.714 7.668 2.122 105 57.143 42.857 6.816 2.577 106 50.000 50.000 5.964 3.040 107 42.857 57.143 5.112 3.514 108 35.714 64.286 4.260 3.997 109 28.571 71.429 3.408 4.493 110 21.429 78.571 2.556 5.000 111 14.286 85.714 1.704 5.520 112 7.143 92.857 0.852 6.054 113–213 0.000 100 0.000 6.604
使用生成AI进行分级作业
•您对内容的质量负责：即使您正确声明了属AI的使用，您也需要检查使用AI工具的相关性，真实性和准确性及其产生的输出。•您的分级分配必须代表您自己的工作：属AI只能以支持能力使用。作为分级分配的一部分生成的creaɵve产生的属工具所产生的贡献的份额或范围必须识别为第三阶段。•并非可以使用属ai系统处理各种数据：原则上，不允许使用以下数据的处理：parclands partsiplyssisensiɵve个人数据（例如有关宗教信仰，健康或基因数据数据的数据）以及（法律EN研究）的商业和商业秘密。
Robotics II概述2024-2025分级期1
课程组件概述的词汇表 - 本文档中的内容概述了当年主题中涵盖的节奏和概念。Teks - 德克萨斯州的基本知识和技能（TEKS）是学生应该知道并能够做到的国家标准。单元概述 - 单元概述提供了对每个单元中涵盖的概念的简要说明。概念 - 单元主要主题的亚主题。成功标准 - 在这个概念中取得成功的描述。能力 - 基于标准的分级传达了学生对德克萨斯州基本知识和技能（TEKS）的理解。使用Teks，教师开发了成绩水平的能力，以在基于标准的成绩中传达学生的进步。每个等级内容领域的能力相同（即一年级数学）遍布整个地区。教师报告了学生使用学习进度的能力的进步。家长资源以下资源为父母提供了支持学生理解的想法。对于受密码保护的网站，您的孩子将通过校园收到登录信息。
改进的有效网植物质量分级
排序。这不仅需要巨大的劳动力费用，而且还产生了各种质量的蔬菜，从而导致总体质量降低，否则可以占据优惠的市场价格。此外，以降低的成本获取和包装具有更高市场价值的蔬菜，这直接影响了总体销售价格，不适合大规模生产。与传统的手动检测，识别和分类技术相比，利用计算机愿景进行图像识别，检测和分类不仅可以提高效率，而且还可以提高准确性。目前，计算机视觉技术被广泛用于蔬菜和水果的分类，植物和作物害虫的鉴定以及不完整的片剂的识别，这些片剂可以迅速找到和识别检测中所需的特征；这实现了更有效和经济的提取。对评估农产品视觉质量的计算机视觉技术的探索是在生产的早期阶段进行的，从而产生了可观的结果。主要重点是检查谷物，干果，水果，鸡蛋和类似物品。这导致了值得称赞的结果。这还提供了新的想法和蔬菜图像识别方法的理论可行性。这可以节省人力和物质资源，从而降低人工成本，提高蔬菜分级的性能以及加快蔬菜分级的速度。近年来，随着图像识别领域的深度学习技术的重大突破，由VGGNET，GOGLENET，RESNET等代表的卷积神经网络模型不仅取得了重大成就（在广泛的计算机视觉挑战中取得了实现），而且还在众多的众多学者中实现了众多的众多学者，并在其他方面进行了分类和分类。因此，为了减少对蔬菜质量等级进行分类所需的人力，物质资源和成本，本文提出了一种基于深度学习的蔬菜质量分级方法，建立了蔬菜分级图像数据集，随后提出了改进的蔬菜质量级别的改进的有效网络模型（Ca-foricednet-CBAM）。
使用大语言模型的自动分配分级
动机：通过任务为学生提供个性化的反馈是支持他们学习和发展的教育基石。研究表明，及时，高质量的反馈在改善学习成果中起着至关重要的作用。但是，由于需要大量的时间和精力，在大量学生的课程中提供个性化的反馈通常是不切实际的。自然语言处理和大型语言模型（LLM）的最新进展，通过有效地提供个性化反馈来提供有希望的解决方案。这些技术可以减少课程人员的工作量，同时提高学生满意度和学习成果。但是，他们的成功实施需要在真实的教室中进行彻底的评估和验证。结果：我们介绍了卢布尔雅那大学生物信息学课程的2024/25迭代中对基于LLM的地级者进行书面作业的实际评估结果。在整个学期的过程中，有100多名学生回答了36个基于文本的问题，其中大多数是使用LLMS自动分级的。在一项盲目的研究中，学生在不了解来源的情况下收到了LLM和人类教学助理的反馈，后来对反馈的质量进行了评价。我们对六个商业和开源LLM进行了系统的评估，并将其分级表现与人类助教进行了比较。我们的结果表明，通过精心设计的提示，LLM可以实现与人类分级相当的分级准确性和反馈质量。我们的结果还表明，开源LLMS的性能和商业LLM的性能，使学校可以在维持隐私的同时实施自己的分级系统。
用功能分级材料释放智能药物
功能分级的材料（FGM）具有从一个区域到另一个区域的平稳差异，近年来一直受到越来越多的关注，尤其是在航空航天，汽车和生物医学领域。但是，他们尚未发挥全部潜力。在本文中，我们探讨了在药物输送的背景下，FGM的潜力，在此，独特的材料特征为所需应用提供细化药物释放的潜力。具体来说，我们基于空间变化的药物扩散率开发了从薄膜FGM中释放药物的数学模型。我们证明，取决于扩散率的功能形式（与材料特性有关），可以获得广泛的药物释放曲线。有趣的是，这些释放曲线的形状通常无法从具有恒定扩散率的均匀介质中实现。
分级、侵蚀和沉积物控制条例 #4949
1.已分级材料的体积小于 250 立方码。2.所有挖方高度均小于 5 英尺。3.所有填方高度均小于 3 英尺。4.土壤扰动面积小于 10,000 平方英尺。5.未产生由主任确定的潜在不稳定斜坡或易受侵蚀的区域。6.分级活动不会侵占化粪池污水处理区。7.排水不会直接流入化粪池污水处理区。8.填料不用于支撑结构改进，包括平面混凝土、车道、道路和建筑物。9.平整活动不会改变先前放置的侵蚀控制材料或排水设施。
