XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System化和以
Ovation 虚拟化
通过虚拟化，Ovation 组件可以作为虚拟机运行，从而大大减少典型系统上使用的硬件数量。高可用性虚拟化非常适合控制系统实施，需要两个或更多主机服务器。在这种配置中，用户可以将虚拟机集中存储在共享存储区域网络 (SAN) 设备上，也可以使用虚拟 SAN 技术将其本地存储在主机服务器上。用户可以通过小型瘦客户端通过单独的远程桌面协议 (RDP) 网络访问 Ovation 虚拟机。主机基础设施通过专用基础设施网络使用专用管理控制台进行管理。对于控制应用程序，艾默生建议对关键应用程序实施高可用性虚拟化。
纳米化的LI1.15NB0 ...
合成的锂液阳离子氧化岩石氧化物，li 1.15-nb 0.15 mn 0.7 o 2，合成并测试为电池应用的阳性电极材料。尽管纳米化的LI 1.15 Nb 0.15 Mn 0.7 O 2使用阳离子/阴离子氧化还原反应提供了较大的可逆能力，但较低的容量保留阻碍了其用于实际应用的使用。电极可逆性的这种降解，包括电化学和结构可逆性，预计将源自带有阴离子氧化还原的电极材料的逐渐氧损失。以下，li 3 PO 4通过高能机械铣削整合到LI 1.15 Nb 0.15 Mn 0.7 O 2中，而7 mol％Li 3 PO 4 Integrated Li 1.15 NB 0.15 MN 0.7 O 2，LI 1.2 P 0.06 P 0.06 NB 0.13 NB 0.13 MN 0.61 O 2，显示出与样品相比，显示出大量改进的环保能力。以200 mA g-1的速率在100周期测试后保留了可逆能力的约80％。此外，电极动力学通过Li 3 PO 4的整合可显着改善，Li 1.2 p 0.06 Nb 0.13 -Mn 0.61 O 2提供了200 mA H G - 1
葡萄干化的眼镜：
从根本上有用的玻璃是其光学的透明。当然有更强的建筑材料和其他同样惰性的容器材料，但是我们可以通过玻璃看到的事实使其非常特别。我们每天在窗户，瓶子和电子设备的屏幕上遇到的玻璃通常是硅酸盐玻璃的类型不同。硅酸盐玻璃可以传递超过90％的人类可以看到的光，即在400–800 nm的波长范围内。但是，可见光只是电磁频谱的一小部分。如果我们想以4,000–8,000 nm的波长查看光线，则以400-800 nm的波长传输光线的光线相同。因此，这些应用需要其他类型的玻璃。在电磁频谱的红外区域传输光线的设备在现代世界中，从非接触式温度计到用于修复我们视力的激光器。这些应用程序，更详细地讨论
平台化的政治
Giannopoulou 和 Valeria Ferrari。尽管学术生活压力重重，但你们让我在国外度过了一段特别的时光，我希望将来能再次见到你们。这是家庭之外的亲情的创造，Donna Haraway 对此表示赞同。在过去的博士生涯中，Nicola Zengiaro 一直是我情感上、哲学上和情感上的同行评审员。感谢你们就符号学和数字化进行的多次对话，感谢 Marco Dal Lago 就经济学进行的对话。感谢我的好朋友 Alberto Micheletto，我与他讨论了隐喻哲学，感谢 Alessio Andriolo 向我介绍了更多有关当代技术的批判性研究。感谢墨西哥王子 Jordi Guerrero（您的贡献也至关重要），感谢他与我进行了关于技术哲学的愉快讨论。感谢 Claudio D'Aurizio 阅读本文并为本文提供深刻的评论。我还要感谢网络文化研究所的所有工作人员：Chloë Arkenbout、Sepp Rinze、Laurence Scherz、Giorgiana Cojocaru 和所有其他人。非常
平台化的政治
在此致谢中，我要特别感谢我的两位阿姆斯特丹明星 Alexandra Giannopoulou 和 Valeria Ferrari。尽管学术生活压力重重，但你们让我的海外生活变得很特别，我希望将来能再次见到你们。这是家庭之外的亲情的创造，Donna Haraway 对此表示赞同。在过去的博士生涯中，Nicola Zengiaro 一直是我情感上、哲学上和情感上的同行评审员。感谢你们就符号学和数字化进行的多次对话，感谢 Marco Dal Lago 就经济学进行的对话。感谢我的好朋友 Alberto Micheletto，我与他讨论了隐喻哲学，感谢 Alessio Andriolo 向我介绍了更多有关当代技术的批判性研究。感谢墨西哥王子 Jordi Guerrero（您的贡献也至关重要），感谢他与我进行了关于技术哲学的愉快讨论。感谢 Claudio D'Aurizio 阅读本文并提供深刻的评论。我还要感谢网络文化研究所的所有工作人员：Chloë Arkenbout、Sepp Rinze、Laurence Scherz、Giorgiana Cojocaru 和所有其他人。
预测杂化后...
COVID-19大流行导致了全球广泛的健康挑战。在这些挑战中，COVID-19的并发症（尤其是心血管并发症）的出现引起了极大的关注。这项研究解决了通过使用数据驱动的机器学习模型来预测从Covid-19的个体中心血管并发症的紧迫问题。进行了全面的分析，其中包括来自伊拉克各个地区的352例COVID后352例。相关临床数据，包括人口统计信息，合并症，实验室发现和成像结果。机器学习算法（包括[指定所采用的算法]）被利用以构建预测模型。数据集分层为培训和测试子集，以严格评估模型性能。该研究的结果阐明了几个关键见解，例如鉴定特定合并症与发生后-19后心血管并发症发生的实质性关联。预测模型实现了值得称赞的准确率，灵敏度，特异性和其他相关性能指标，从而证明了他们在识别患者患上这种并发症风险增加的个人方面的功效。这种早期检测能力有望促进及时的干预措施，最终导致患者的预后改善。调查结果强调了对患者（尤其是具有可识别危险因素的患者）保持警惕的必要性。总而言之，这项调查强调了数据驱动的机器学习模型的潜力是预测Covid-19康复的个体心血管并发症的宝贵工具。此外，本研究提倡继续进行研究工作和验证研究，以完善这些模型，从而提高其在各种临床环境中的准确性和普遍性。