XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System区域时
HW-SMA339DUL00_QUICRUN WP MINI24
1。在启动过程中•红色LED打开固体，表明ESC未检测到任何节气门信号，或者油门触发器处于中性位置。•绿色LED闪烁“数量”次数，指示您已连接到ESC的脂质单元的数量。2。操作中•当节气门扳机位于节气门中性区域时，红色和绿色LED消失了。•当您的车辆向前运行时，红色LED打开了固体。将油门扳机拉到完整的油门端点时，绿色LED亮了。•红色LED逆转时，将油门扳机推向完整的反向端点并将“最大制动力”设置为100％时，绿色LED也将亮起。3。激活某些保护•红色LED闪烁短而单一的闪光和重复（☆，☆，☆），指示低压截止保护被激活。•绿色LED闪烁短，单闪存和重复（☆，☆，☆），表明ESC热保护已激活。•红色和绿灯同时闪烁（单个闪光灯，在“☆，☆，☆”模式中闪烁）：电动机误差保护，所使用的电动机与参数项目“电动机类型”选项不符。
气候变化改编中的访问和分配
摘要随着气候变化的影响越来越明显，适应变得越来越紧迫。因此，对气候变化的适应已转移到政策和研究中的关注中心。在本文中，我们回顾了适应研究的最后十年（2008- 2018年），重点是地球系统治理网络中的工作。我们使用访问和分配的镜头来构建我们的审查，并研究适应性的影响，一方面受基本需求，基本权利和决策的影响，以及对另一方面的责任，资源和风险的分配。我们发现，正义，公平和公平的问题对于适应的所有方面都是基础。访问的观点表明，我们需要广泛理解我们需要评估漏洞，而分配观点则集中在脆弱性的呼吸问题上，例如当人们居住或搬到暴露于气候风险的危险区域时。这也涉及谁负责选择，实施和资助适应措施的问题。总的来说，我们发现“访问和分配”及其子类别的框架为适应和适应研究提供了详细的方法，但它不是直观的。“气候正义”的概念似乎在学术和政策辩论中引起了更多的共鸣。
基于...
摘要：可用性和可靠的干燥传感器或脑电图（EEG）对于实现大规模部署O脑 - 机器 - 机器Interdace（BMIS）至关重要。但是，与黄金标准AG/AGCL湿传感器相比，干燥传感器总是显示出较差的per肿。当监视信号摩毛和弯曲区域时，使用干燥传感器的损失更为明显，需要使用obulkyand tobledobledortable cacicular传感器。这项工作证明了基于厚度厚的外延石墨烯或检测脑电信号的三维微图案传感器。对应于视觉皮层的大脑的枕骨区域是基于公共稳态的视觉诱发潜在范式实现OBMI的关键。图案化的外延石墨烯传感器显示出具有低阻抗的皮肤接触，并且可以实现与湿传感器相比的信噪比。使用这些传感器，我们还通过大脑活动展示了与四倍的机器人的无动用通信。关键字：大脑 - 机器界，脑 - 机器人互隔离，外延石墨烯，光刻，微图案传感器，脑电图
ML云GPU短缺培训：跨区域是答案吗？ 水管工
摘要ML的广泛采用导致对GPU硬件的需求很高，因此，公共云中GPU的严重短缺。通常很难在单个云区域分配足够数量的GPU来训练或微调当今的大型ML模型。如果用户愿意使用不同地理区域的设备进行ML培训工作，则可以访问更多的GPU。但是，GPU节点与较低的网络带宽连接，并且云提供商为跨地理区域的数据传输提供了额外的费用。在这项工作中，我们探讨了何时以及如何有意义地利用跨区域和地区进行分布式ML培训的GPU。我们根据不同模型并行性策略的计算和通信模式分析了跨区域培训的吞吐量和成本影响，开发了一种基于配置文件的分析模型，用于估计培训吞吐量和成本，并为有效分配地理分配资源提供指南。我们发现，尽管在节点跨越地理区域时，ML训练吞吐量和成本会显着降低，但使用管道等级的跨区域训练是实用的。
用于家庭康复的个性化负责任人工智能
摘要：COVID-19 后的社会经济原因要求进行无人监督的家庭康复，特别是需要个性化的人工智能来支持参与和激励。人工智能还必须符合问责制、责任制和透明度 (ART) 要求，以获得更广泛的接受。本文介绍了一种以患者为中心的个性化家庭康复支持系统。为此，计时起立行走 (TUG) 和五次坐立 (FTSTS) 测试评估了在存在或发展合并症的情况下的日常生活活动表现。我们提出了一种生成合成数据集的方法，以补充实验观察并减轻偏见。我们提出了一种增量混合机器学习算法，该算法结合了集成学习和混合堆叠，使用极端梯度提升决策树和 k-最近邻来满足个性化、可解释性和 ART 设计要求，同时保持较低的计算占用空间。该模型在预测相关患者医疗状况时，FTSTS 和 TUG 的准确率高达 100%，在预测测试部分中的困难区域时，准确率分别达到 100% 或 83.13%。与以前使用摄像头等侵入式监控手段的方法相比，我们的结果显示，FTSTS 和 TUG 测试分别提高了 5% 和 15%。
紧急防备计划...
R – 救援：将所有员工从危险中解救出来。所有员工都应撤离到最安全的出口或远离火源/烟雾的最近出口。 A – 警报：拨打 911。告诉他们是谁、什么、何时、何地。如果系统响起，消防部门将在途中，但仍应拨打 911。如有必要，洒水喷头将启动。 C – 限制：关闭所有通往火灾现场的门。检查所有房间，然后在撤离该区域时关闭门。 E – 灭火：灭火 – 仅在安全且您已遵循此程序中的所有其他步骤的情况下进行。当火灾警报响起时，员工需要立即使用最近的出口撤离建筑物——不要延迟撤离以收拾个人物品、打完电话或等待朋友。消防部门将立即出动。该系统直接连接到消防站。一旦他们到达，员工将接受他们的命令和指示。他们是负责人。所有已知火灾必须报告给消防部门进行调查。警报响起 - 没有明显火灾保持冷静。指定楼层监控员将搜索设施是否有烟雾或火灾。消防部门需要前来关闭警报。如果没有人来给你进一步的指示，并且警报关闭，你可以继续操作。只有在以下情况下才能灭火：
d5.2基于V2X的合作感和驾驶过渡...
TransAID（基础设施辅助驾驶过渡区）项目的目标是处理协作型自动驾驶汽车（CAV）在接近其自动驾驶系统无法自行处理的交通状况或区域时可能面临的情况。在这些情况下，驾驶员需要接管车辆；这就是所谓的控制转移（ToC）。TransAID 开发并演示交通管理程序和协议，以提高整体交通安全和效率，特别是在过渡区（即应该进行 ToC 的区域），考虑到 CAV、自动驾驶汽车（AV）、协作型汽车（CV）和传统汽车（LV）的共存。TransAID 措施要求使用车辆之间的通信（V2V）以及车辆与道路基础设施之间的通信（V2I），主要用于通过协作传感收集有关交通流的信息，并通过协作操作支持协调车辆的操作。在此背景下，本文档展示了 TransAID 正在开发的传感器设备和融合其数据的技术。这包括在配备摄像头的基础设施上实施的技术，这些基础设施能够使用光流检测、创建边界框和唯一地跟踪物体，以及在车辆上采用混合传感器融合策略，该策略包含一个低级激光雷达融合模块，可以转换传感器
公司背景：AI Arrive 是一家人工智能公司，其愿景是创建 AI 产品，以加速研究并增强我们对人类疾病的了解。CloseBy 是一个健康生活平台，它汇总不同的社区数据，以帮助个人在搬迁到特定区域时做出明智的决定。我们的使命很简单，就是使数据孤岛民主化，并呈现一个整体的画面，帮助个人做出更明智的决定。团队规模：4-5 名学生地点：远程，客户/团队会议将使用 Zoom 举行。项目摘要：AI Arrive 希望使用开源数据集（例如人口普查、空气质量开放数据、CDC 社会脆弱性指数、Zillow 住房和租金价格以及 python news-fetch）开发一个健康生活平台。目标是构建 ETL 提取系统和聚合开源社区数据和新闻文章的数据模型。另一个目标是使用 d3.js 和/或其他可视化工具开发视觉效果以在地图上显示数据。所有知识产权将归 AI Arrive 所有。关键技能/技术：开发 ETL 管道、使用数据库和使用 d3.js 进行可视化的背景将有助于完成这个项目。团队可以向客户寻求指导。学生福利：
公司背景：AI Arrive 是一家人工智能公司，其愿景是创建 AI 产品，以加速研究并增强我们对人类疾病的了解。CloseBy 是一个健康生活平台，它汇总不同的社区数据，以帮助个人在搬迁到特定区域时做出明智的决定。我们的使命很简单，就是使数据孤岛民主化，并呈现一个整体的画面，帮助个人做出更明智的决定。团队规模：4-5 名学生地点：远程，客户/团队会议将使用 Zoom 举行。项目摘要：AI Arrive 希望使用开源数据集（例如人口普查、空气质量开放数据、CDC 社会脆弱性指数、Zillow 住房和租金价格以及 python news-fetch）开发一个健康生活平台。目标是构建 ETL 提取系统和聚合开源社区数据和新闻文章的数据模型。另一个目标是使用 d3.js 和/或其他可视化工具开发视觉效果以在地图上显示数据。所有知识产权将归 AI Arrive 所有。关键技能/技术：开发 ETL 管道、使用数据库和使用 d3.js 进行可视化的背景将有助于完成这个项目。团队可以向客户寻求指导。学生福利：
2022-2025的技术计划
简介西谷宣教社区学院（WVMCCD）技术计划的目的是解决范围内的技术，支持和资源计划，以进一步促进西谷学院和宣教学院的任务，愿景和战略方向。该计划与其他机构计划和计划审查有关，以进行教学，学生服务和管理。技术计划与大学技术计划的不同之处在于，前者专注于范围内的资源，政策和战略，后者侧重于教学和学术资源，程序和运营。当两个区域之间存在重叠的区域时，将记录这些联系。本文档是由技术部门撰写的，除了从操作的角度及时成为快照外，本文档的目的是为从2022年至2025年开始的技术提供愿景。信息技术（IT）部门由两个主要领域组成：信息系统（IS）和教育技术服务（ETS）。IT部门有两个主要角色：支持运营要求并计划，开发和交付技术项目和服务。由于技术正在不断变化，因此目标是尽可能频繁地审查和更新此文档。信息技术任务IT部门的任务是建立一个可靠的综合技术基础设施；保持有效的运营环境，并提供高质量的信息服务，以支持大学计划，研究，学生服务和管理。
补充材料 - Repisalud
只要疫苗接种率尚未达到确保获得免疫力的临界水平，并且新的 SARS-CoV-2 毒株正在发展，那么降低人群感染速度的唯一现实方法就是在感染者传播病毒之前对其进行追踪。通过抽样对人群进行测试已显示出减缓疫情传播的良好效果。抽样可以在疫情期间的不同时间进行，可以针对个人进行，也可以一次针对多个人群进行。我们在此介绍的工作有两个主要贡献。我们首先扩展和改进了可扩展的基于代理的 COVID-19 模拟器，以纳入考虑职业的改进的社会人口统计模型，以及基于每个国家接触矩阵的更现实的人口混合模型。这些扩展对于在包括西班牙 62 个最大城市的场景中开发和测试各种抽样策略是必要的；这是我们的第二项贡献。作为评估的一部分，我们还分析了不同参数（例如测试频率、隔离时间、隔离违规者百分比或群体测试）对抽样效率的影响。我们的结果表明，最有效的策略是集中隔离、快速抗原检测活动以及要求进入公共区域时进行阴性检测。通过减少感染者的接触次数，可以大大提高所有这些策略的有效性。