XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System堆栈
Microsoft Hyper-V和Azure堆栈HCI
Rubrik不断监视Hyper-V和Azure堆栈HCI VM的威胁，包括勒索软件，数据破坏和妥协的指标。利用机器学习，它检测数据删除，修改和加密，以进行最佳勒索软件调查。rubrik威胁监控会自动检测并确定备份中的威胁指标，从而实现快速响应，而鲁布里克威胁狩猎狩猎通过有针对性的IOC搜索和历史数据分析发现了新的威胁。Rubrik还有助于识别和监视敏感的数据暴露，并使用智能风险监视，以最大化数据安全姿势。
当今人力资源技术堆栈和集成的状态 - 2024 - ...
大多数（59%）小型组织将其人力资源技术堆栈描述为“未开发”（27%）或“初级”（32%），具有基本工具，集成或组织很少。相比之下，大型组织往往拥有“中等开发”（29%）或“高级”（51%）的系统。这并不特别令人惊讶，但值得注意的是，中型企业与大型组织的关系比小型企业更紧密。这些企业中相当一部分（尽管规模较小）也拥有“中等开发”（33%）或“高级”（32%）的系统。这表明，大多数企业都能够获得能够为人力资源成功做出重大贡献的实用人力资源技术。
RSC Advances 解决方案中的二维radial-π堆栈-RSC Publishing 自组装单层功能化的nio纳米线 金属 - 有机络合物的瞬态自组装 朝着电动汽车电池的互动管理 与疫苗辅助成分Tween 80和Triton X-100的羟丙基-β-环糊精的相互作用模式通过荧光增加了猝灭分析 阳离子苯乙染料，用于DNA标记和对癌细胞和革兰氏阴性细菌的选择性 RSC Advances 外排泵抑制剂与氧氟沙星结合通过调节Nora和fareum Sensing的基因表达，从而降低了MRSA生物膜的形成生物相容性且完全可侵蚀的导电聚合物可启用植入可充电的Zn电池
含氮的芳族杂环化合物已被研究在各种ELDS中具有很好的应用。Quinoxaline是一种芳族杂环化合物，其结构由苯环和吡嗪环组成，将其凝结在一起。已研究了4,5个喹啉衍生物具有许多生物学活性，包括抗结核，抗菌，抗癌，抗内部抗药性，抗疟疾和抗呼吸症活性。5二氧素衍生物作为T2DM处理具有很大的潜力，其中包括DPP -4抑制剂，GLP -1受体激动剂，PPAR G和SUR EMONIST，A淀粉酶抑制剂和 - 葡萄糖苷酶抑制剂。4 - 11此外，异氧唑是一类叠氮唑，其结构含有氮和氧原子，中有含元素的芳族环。12这类化合物已被证明在药物化学中起重要作用，
调查锂离子电池性能的恒定堆栈压力
当前涉及将堆栈压力施加到锂袋细胞的研究表明了性能和终身益处。固定装置用于模仿细胞级别，并常规规定在细胞上的常数位移。这增加了堆栈压力，但也会导致压力变化。尽管如此，施加初始堆栈压力可改善细胞电导率和细胞寿命（Mussa等，2018； Zhou等，2020；Müller等人，2019； Li等，2022，Cannarella和Arnold，2014）。在这项工作中，设计了一个固定装置，该固定装置将恒定压力施加到独立于位移的细胞。固定装置使用气动施加恒定的堆栈压力，独立于弹性和塑料肿胀。使用混合脉冲功率表征（HPPC）测试评估受恒定压力夹具和常规位移固定装置约束的细胞，以测量内部电阻和最大可交付功率。应用多个堆栈压力来研究压力在操作条件上的压力方差以及恒定压力和基于恒定位移的方法之间的性能。将所有测试与没有施加堆栈压力的对照案例进行比较。基于压力的恒定方法减少了充电和排放期间的压力变化，减少了放电阻抗并提高了放电功率，但并不能改善电荷性能。恒定压力带来的排放性能益处可能会影响包装设计以提高车辆性能。
电池通过技术标准堆栈
该文档由电池通行证财团发布，其中包含许多来源提供或可能已提供的信息。本文所表达的发现，解释和结论是由电池通行证财团促进和认可的协作过程的结果。电池通行联盟合作伙伴（本文档第11次幻灯片中列出的合作伙伴）认可了整个项目方法和调查结果，并且电池通行证财团已努力准确地捕获组织所设定的利益相关者职位（包括支持合作伙伴和更多专家），尽管结果可能不一定代表他们所代表的所有个人或组织的观点。电池通行证联盟尚未单独验证外部来源提供的信息，如果这些陈述中的任何一个错误陈述为利益相关者职位，或者位置随着时间的推移而发展，则不能承担责任。
使用基于堆栈的CNN-LSTM模型的先天性心脏病检测深度学习技术：一项试验研究
产前干预可以降低产后认真的冠心病患者的风险，但目前的诊断是基于定性标准，这可能导致临床医生之间的诊断差异。目的：使用深度学习模型检测患有低塑性左心脏综合征（HLHS）胎儿的心脏超声（US）视频的形态和时间变化。招募了一小部分健康和13名HLHS患者，并收集了三个妊娠时间点的超声视频。对视频进行了预处理并分段到心脏周期视频，并培训了五个不同的深度学习CNN-LSTM模型（Mobilenetv2，Resnet18，Resnet15，Resnet50，Densenet121和Googlelenet）。最佳表现的三个模型用于开发一种新型的堆叠CNN-LSTM模型，该模型是使用五倍的交叉验证对HLHS和健康患者进行分类的训练。堆叠CNN-LSTM模型的准确性，精度，敏感性，F1得分和90.5％，92.5％，92.5％，92.5％，92.5％和85％的精度，精度，敏感性，F1得分和特异性的准确性，精度，敏感性，F1得分和特异性分别优于其他预先训练的CNN-LSTM模型，分别是视频范围的分类以及90级分类和92。使用超声视频的主题分类分别为92.5％，92.5％和85％。这项研究表明，使用深度学习模型使用超声视频对CHD产前患者进行分类的潜力，该视频可以在临床环境中对疾病的客观评估进行分类。
E-Cell EDI MK-3 堆栈
总氯 ≤ 0.05 ppm 铁、锰、硫化氢 ≤ 0.01 ppm 硼注释8 ≤ 1.0 ppm pH 值 4 至 11 油脂 未检测到 颗粒注释9 RO 渗透液 氧化剂 未检测到 颜色注释10 ≤ 5 APHA 注释：1. 实际性能可能因现场条件而异。参考 Winflows 预测软件来验证预期的产品水质以及为设计条件提供的电阻率、钠和二氧化硅性能保证。要获得硼或其他保证，请联系威立雅。2. 入口压力由产品和浓缩液流的下游压力要求、逆流或并流操作的选择以及堆栈压降决定。3. 在标称流量和 25°C 下。参考 Winflows 预测软件来验证设计条件。4. 参考 Winflows 预测软件和 E-Cell Stack 用户手册来验证设计条件下的给水规格。 5. TEA（以 CaCO 3 计的 ppm）- 总可交换阴离子，这表示进水中存在的所有阴离子的浓度，包括 OH -、CO 2 和 SiO 2 的贡献。必须使用 Winflows 来确认进水 TEA 在特定应用的操作条件下是可接受的。表格值是在最小流量和最大温度下得出的。6. 1.0 ppm 以 CaCO 3 计的进水硬度限制仅适用于标准逆流操作。在并流操作中，允许的进水硬度降低至 0.1 ppm 以 CaCO 3 计。
Veolia-E-Cell-3X EDI 堆栈
总氯 ≤ 0.05 ppm 铁、锰、硫化氢 ≤ 0.01 ppm 硼注释8 ≤ 1.0 ppm pH 值 4 至 11 油脂 未检测到 颗粒注释9 RO 渗透液 氧化剂 未检测到 颜色注释10 ≤ 5 APHA 注释：1. 实际性能可能因现场条件而异。参考 Winflows 预测软件来验证预期的产品水质以及为设计条件提供的电阻率、钠和二氧化硅性能保证。要获得硼或其他保证，请联系威立雅。2. 入口压力由产品和浓缩液流的下游压力要求、逆流或并流操作的选择以及堆栈压降决定。3. 在标称流量和 25°C 下。参考 Winflows 预测软件来验证设计条件。4. 参考 Winflows 预测软件和 E-Cell Stack 用户手册来验证设计条件下的给水规格。 5. TEA（以 CaCO 3 计的 ppm）- 总可交换阴离子，这表示进水中存在的所有阴离子的浓度，包括 OH -、CO 2 和 SiO 2 的贡献。必须使用 Winflows 来确认进水 TEA 在特定应用的操作条件下是可接受的。表格值是在最小流量和最大温度下得出的。6. 1.0 ppm 以 CaCO 3 计的进水硬度限制仅适用于标准逆流操作。在并流操作中，允许的进水硬度降低至 0.1 ppm 以 CaCO 3 计。