XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System基本步骤
化学质量成分系统作为模拟计算机
最新的技术进步使我们能够将化学质量成分系统视为模拟计算机。在这种情况下，计算的输入被编码为某些化学物种的初始值，而输出是其他化学物种的限制值。在本文中，我们设计了进行基本算术计算的化学系统：识别，反转，中根（对于m≥2），加法，乘法，绝对差异，对非负实数的实际减法以及对实际数量的部分差异。我们证明这些“基本模块”具有与计算输入无关的计算速度。此外，我们证明，并行运行的此类基本模块的有限序列可以对实数进行复合算术，也可以以独立于输入的速率进行。此外，我们表明复合计算的速度正是最慢的基本步骤的速度。特别是复合计算的比例，即复合材料中涉及的基本步骤的数量不会影响整体渐近速度 - 我们算法的平行计算本质的特征。我们的证明需要对某些非自主系统进行仔细的数学分析，我们认为该分析将在应用数学，动力学系统和计算理论的不同领域有用。我们将讨论未来的研究方向进行讨论，其中包括与反应网络计算领域有关的许多重要的开放理论问题。关键字：模拟计算，使用化学计算，多项式动力学系统，无独立的计算速度MSC：37N25，68N01，92B05
能源和纳米技术——澳大利亚的未来战略
能量转换的所有基本步骤（电荷转移、分子重排、化学反应等）都发生在纳米级（一纳米是十亿分之一米）——原子和分子的尺度。近年来，围绕分子级工程，科学技术领域（纳米科学和纳米技术）出现了一个重大的新领域。这一领域的潜力巨大，电子、光子学、生物技术、医学和材料等许多领域都在创建新学科。澳大利亚在这些领域的研究工作非常强大，纳米技术是一个不断发展的技术群体，它可能会改变澳大利亚能源活动的所有领域，包括转换、存储、传输和使用。
量子力学中的可观测量和测量
正如我们所见，最简洁的方法是将定义状态的信息包视为抽象希尔伯特空间中的向量。这样做提供了捕捉量子系统物理观察到的属性所需的数学机制。第 8.4.2 节描述了一种建立物理系统状态空间的方法，其中一个基本步骤是将系统的一组基态与测量系统某些物理属性或可观测量时获得的详尽结果集合相关联。将特定状态与特定测量结果联系起来，可以用量子力学来描述量子系统的可观测量，即用厄米算子来描述。本章的主要主题就是如何做到这一点。
启用近海风尺度的框架
支持该技术在世界范围内成功部署的基本步骤是许可过程。目前，存在三个模型：集中式，分散和混合。欧洲最佳实践表明，随着政府控制进程，集中式模型有助于降低开发商的风险。分散的两阶段模型改变了这一点，以使开发人员更有风险，但灵活性也更高。混合模型是其他两个模型的组合，可以轻松地适应特定的国家环境。的确，尽管可以使用这些模型中的任何一个，但它是一个国家的特定政治，财政和文化背景，决定了应该使用哪些。
RFP 响应策略工具包
此 RFP 响应策略工具包旨在通过提供最佳实践和策略来帮助哥伦比亚特区的小型企业和少数族裔企业，从而让他们能够以有竞争力的方式竞标提案请求 (RFP)。此工具包与 Johnson Cooper Consulting, Inc. 合作开发，反映了私营部门采购专家数十年的经验。它概述了小型企业和少数族裔企业需要了解的基本步骤，以确定要寻求哪些 RFP、制定有竞争力的 RFP 响应并推广其品牌。应用此工具包中的原则将有助于企业建立长期关系，无论投标结果是否成功。
收入周期管理中的人工智能
您如何看待 AI 的使用发展？最近针对 RCM 现状的行业研究提供了对机器人流程自动化 (RPA)、机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 缓慢采用的洞察。医疗保健组织正重点关注对其财务生存至关重要的领域，包括资格、授权和患者付款估算，而这些领域的流程自动化目前是通过附加解决方案实现的。根据我们的经验，在不同的供应商和核心收入周期解决方案之间协调这些解决方案的实施会浪费太多时间。行业供应商必须简化对这些附加解决方案的访问，这是 AI 驱动解决方案发展的基本步骤。
脑肿瘤检测和特征提取和
人体的中央控制单位是大脑。肿瘤未在早期诊断出来，然后会影响大脑意味着它会导致患者的死亡。磁共振图像（MRI）不会产生任何有害的辐射，并且是基于肿瘤等级的区域计算和分类的更好方法。如今，没有自动系统来检测和识别肿瘤的等级。 本文提出了脑肿瘤分类，该分类分为四个阶段，作为预处理，分割，降低和提取，分类。 分割脑肿瘤是肿瘤检测和分类的基本步骤之一。 中位过滤器用于消除k含量簇的噪声和组合，而大小的二进化用于分割脑肿瘤。 dwt（离散小波变换）和GLCM（灰度级别共发生矩阵）用于变换和空间特征提取和PCA（主要成分分析）可降低特征向量以维持脑MRI图像的分类准确性。 为了进行MRIS分类的性能，重要的功能已提交给KSVM（内核支持向量机）。拟议的系统将减少处理时间并可以实现更好的准确性。 所提出的方法已在Brats 2015数据集上进行了验证。如今，没有自动系统来检测和识别肿瘤的等级。本文提出了脑肿瘤分类，该分类分为四个阶段，作为预处理，分割，降低和提取，分类。分割脑肿瘤是肿瘤检测和分类的基本步骤之一。 中位过滤器用于消除k含量簇的噪声和组合，而大小的二进化用于分割脑肿瘤。 dwt（离散小波变换）和GLCM（灰度级别共发生矩阵）用于变换和空间特征提取和PCA（主要成分分析）可降低特征向量以维持脑MRI图像的分类准确性。 为了进行MRIS分类的性能，重要的功能已提交给KSVM（内核支持向量机）。拟议的系统将减少处理时间并可以实现更好的准确性。 所提出的方法已在Brats 2015数据集上进行了验证。分割脑肿瘤是肿瘤检测和分类的基本步骤之一。中位过滤器用于消除k含量簇的噪声和组合，而大小的二进化用于分割脑肿瘤。dwt（离散小波变换）和GLCM（灰度级别共发生矩阵）用于变换和空间特征提取和PCA（主要成分分析）可降低特征向量以维持脑MRI图像的分类准确性。为了进行MRIS分类的性能，重要的功能已提交给KSVM（内核支持向量机）。拟议的系统将减少处理时间并可以实现更好的准确性。所提出的方法已在Brats 2015数据集上进行了验证。