XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System反应式
用氧化还原流量电池进行多用途应用的演示
作为一个例子，讨论了峰值剃须/碱基加载操作（主动功率）和电压调节（反应能力）的多用途应用。在表1所示的分布网络中，这两个功能分别对应于分布递延和电压支持。尽管两者都是可靠性服务，但它们不会冲突，因为主动和反应式功率调节可以独立运作。图4显示了调节RF电池系统的主动功率输出的示例，以使输出的波动与分配网络负载（功率消耗和太阳能输出之和）相结合，保持在一定范围内，同时调节反应性电源输出，从而使网格电压保持在一定范围内。RF电池系统可以抑制DISTRI BUTION网络负载和电压波动的波动。
单击订购完整笔记的硬件
智能聚合物是聚合物，它们会响应于温度，pH，光，电场或机械应力而经历物理或化学特性的可逆和可预测的变化。使用：1。生物医学：药物输送系统，组织工程支架和生物传感器。2.Textiles：自我清洁或自适应服装材料。3.传感器和执行器：用于机器人和软电子产品。4.环境：水净化，污染物捕获和反应式涂层。5.粘合剂：各种行业可逆或可重复使用的粘合剂。优点：1。针对特定应用程序的高可定制性。2。能够在各种刺激下进行操作，从而增强适应性。demerits：1。昂贵且复杂的合成。2。在重复循环下有限的长期稳定性。
决策者的摘要 - 季节性预测
咨询•促进保存过多的牧场和水收集。•增强疾病监测，尤其是针对跨界动物疾病（TADS）。•创建社区对预期的降雨和河流洪水的认识，以投资商业饲料生产，并将动物展示给疫苗接种。•在饲料，牛奶，肉类等中促进性别敏感的企业家。处理和营销。•提高使用抗菌剂以降低抗菌耐药性的意识。•敦促各国遵循ICPAC和气象部门的预测更新。•激活性别反应式移民和平委员会，以减轻牧民，农民，野生动植物之间的冲突。•提高性别响应式访问预警消息，并建立社区的能力，以了解，解释和利用这些消息。•促进尸体，疫苗和抗菌剂的适当处理，以供可持续的环境供应。
空间数据模型现代化，用于主动和...
现代空间领域感知的挑战和目标与几十年前人们首次发射卫星时不同。但是，我们仍然依赖为反应式目录维护而开发的数据模型，其目的是提供每颗卫星的最新轨道更新。在本文中，我们提出了现代化的空间数据模型，重新定义时间和数据表示，以实现主动和机器辅助决策。目录更新的平面列表不足以实现这一点，因为它不代表每颗卫星随时间的行为历史，而是提供传感器集合的历史记录。此外，它没有提供表示多个同时当前或未来假设所需的时间构造，这在评估或预测表现为非确定性轨道机动的卫星动作时很重要。无法用清晰的数学结构表示这种现实的卫星行为是机器自动评估、检测和预测轨道动作的障碍。
技术指南
本文档的目的是协助各方采取早期行动，以确定如何与Kunming-Montreal Global Biovertity框架及其目标和目标和目标进行修改或更新其国家生物多样性目标。《生物多样性公约》（SCBD），联合国发展计划（UNDP），联合国环境计划（UNEP）和世界保护监测中心（UN EP-WCMC）的秘书处协调了本文档中裁定帐篷的发展。它是由全球环境设施（GEF）资助的EAS ProJ ECT的产物。本指南旨在与EAS ProJ ECT下制定的其他指南一起使用，包括对国家监测系统评估的指南以及监视行动计划，政策和机构一致性的制定以及与Kun Ming-Ming-Ming-Montreal全球生物多样性框架和生物反应式和生物效率融资活动相干的审查。
治疗早期乳腺癌治疗的女性的雌激素缺乏症状，关节痛和更年期诊断
引言乳腺癌是英国最常见的女性恶性肿瘤。尽管在第三十年和第四十年中诊断的风险迅速增加，但主要是少年后的病情，因为大约80％的病例发生在50岁以上的女性中。2在早期疾病管理中的发育，引入和现在广泛使用乳腺癌的系统疗法，其目的是消除休眠的神秘微型糖浆，是乳腺癌生存的改善的最重要贡献者。3,4不幸的是，可能诱发雌激素缺乏症状和关节痛，或者因这些疗法而加剧了预先存在的症状，并导致其中断。5治疗血管舒缩症状和外阴阴道萎缩可能是有问题的，因为雌激素反应式乳腺癌的女性在雌激素反应性乳腺癌的女性中表明，某些HRT替代方案的疗效是治疗血管瘤症状的疗效，因此无法广泛欣赏，因此缺乏对最佳的了解，因此缺乏对最佳的管理。6,7有效的患者护理不仅需要就潜在的干预措施提供建议。对于许多妇女来说，有机会与医疗保健专业人员讨论症状发展及其持续时间本身可以带来治疗益处。但是，如果临床医生对乳腺癌的治疗知之甚少，那么这些讨论可能很困难。8
将普适计算研究转移到太空应用
人类在太空中载人和无人飞行器数量的迅速增长，为将为地面应用而酝酿的理念和方法应用于太空创造了越来越多的机会。为了从普适社区的角度说明这一点，本文概述了麻省理工学院媒体实验室响应式环境小组近期和正在进行的一些太空导向项目，并记录了其中大多数项目在我们之前的普适计算研究项目中的根源。这些项目涉及可穿戴设备、智能织物、传感器网络、跨现实系统、普适/反应式显示器、微型机器人、响应式太空栖息地内部以及太空基础设施的自组装系统。其中许多项目已在国际空间站的零重力和亚轨道飞行中进行了测试，或将在即将到来的月球任务中部署。综合评估，这些工作成果表明，普适计算的一些原则（例如，新型传感技术、“智能材料”和一流的现代 HCI 基础设施）将在我们近期的太空未来中发挥广泛作用。这项工作标志着航天工业的一个重要转折点，学术研究实验正在迅速成熟——以数月而不是数年的规模——以影响低地球轨道及更远地区的产品、工具和人类体验。
通过人机交互实现机器人精确灵巧的操作......
强化学习 (RL) 在实现机器人自主习得复杂操作技能方面前景广阔，但在现实环境中实现这一潜力却充满挑战。我们提出了一个基于视觉的人机协同强化学习系统，该系统在一系列灵巧操作任务中展现出令人印象深刻的性能，包括动态操作、精密装配和双臂协调。我们的方法融合了演示和人工校正、高效的强化学习算法以及其他系统级设计选择，旨在学习在短短 1 到 2.5 小时的训练时间内即可实现近乎完美的成功率和快速循环时间的策略。我们证明，我们的方法显著优于模仿学习基线和先前的强化学习方法，平均成功率提高了 2 倍，执行速度提高了 1.8 倍。通过大量的实验和分析，我们深入了解了该方法的有效性，展示了它如何为反应式和预测式控制策略学习稳健且自适应的策略。我们的结果表明，强化学习确实能够在实际训练时间内直接在现实世界中学习各种基于视觉的复杂操作策略。我们希望这项工作能够激发新一代学习型机器人操作技术，促进工业应用和研究进步。视频和代码可在我们的项目网站 https://hil-serl.github.io/ 获取。
人工智能 (AI)、力拓和公司领先的人工智能竞争力
简介 人工智能 (AI) 包括计算机程序或数字连接设备以类似于人类学习理解和影响其环境的方式思考、学习和响应的能力。这一程序化互联技术领域也试图使计算“更智能”。人工智能包括复杂的信息处理和编程问题，这些问题源于生物或商业数据及其信息处理的某些方面 (Marr, 1975)。当今人工智能的进步使该行业变得更加复杂，更难以在瞬间提供高质量的商业信息，这可能会决定成功、生存或破产 (Bharadiya, 2023)。Pallathadka 等人 (2021) 介绍了金融行业中的人工智能，通常涉及：机器学习、复杂性解决方案和多样性算法，并有助于实现：更好的消费者连接、供应链效率、设计改进、产品质量控制方法和新的消费者体验——而且所有这些都成本低廉！人工智能应用的稳步增长现已渗透到人类生活和商业机会中。如今，商业中采用人工智能有助于预测和从数据中学习。它有助于提高竞争力、重新设计产品/服务、重新规划商业战略、提高人类理解力、推进计算并解决复杂的商业未知问题（Sestino & De Mauro，2022 年）。人工智能商业领域人工智能通常基于对设备功能采取行动的能力。人工智能采用适用的数字人工智能软件系统，并提供分析和识别基本重复模式或复杂机制中的模式差异的能力，包括大数据优化、图像识别、机器学习 (ML)、机器人技术和所选公司或工业部门的设备自动化。一些人工智能可以使机器或设备学习和设计自我改进。Zohuri 和 Moghaddam（2020 年）等人支持人工智能参与业务流程的不同迭代级别。人工智能渗透到业务的许多层面。人工智能大致呈周期性发展，从简单的机械规则型响应驱动型人工智能，到日益复杂的代际人工智能，如下所述。这五代人工智能与以下几大变化相一致：（1）最新的数字能力和趋势、（2）正在进行的工业/开发者创新技术以及（3）人工智能参与突破周期。这些周期也与未来学家的考虑相结合（Anon7，2023 年，Anon8，2023 年），而且并非专门基于学术论文。简单的反应式人工智能系统接收基本的数字信息，并被编程为启动特定响应。第一代人工智能系统以无人监督的方式持续提供相同的基本、特定的条件改变，以适应相同的情况。此外，它不会从重复或变化的数字信息情况中学习。反应式人工智能系统无法启动未来的重定向更改操作。但是，它们可以包含以下程序：垃圾邮件过滤器、SPSS 的统计分析、出租车/优步预订服务或业务呼叫热线的过滤系统，以连接到所选的业务响应部门。这一级别的软件开发提供了诸如基本人工智能自然语言处理（识别/响应和图像识别）之类的结果，但有时它们可能会使用基本的机器学习和/或神经网络算法来完成特定任务。第二代人工智能系统利用可用内存，但方式有限且受监督。这种方法可以存储知识并使用预测算法：回忆、重新整理和训练大量数据，比较过去和现在的观察、经验或行动数据，并建立进一步的比较知识，同时还提供复杂、评估的