XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System增强的
增强的区块链支持的验证系统...
摘要： - 随着云计算的不断发展，安全和可互操作的法律文档管理的当务之急变得越来越关键。本研究论文介绍了一个由区块链支持的验证系统，旨在增强对跨多云环境管理法律文档的安全性，互操作性和信任。我们提出了一个分散的框架，该框架利用区块链技术来验证文档，确保它们在不同云平台上的完整性和真实性。我们的多云框架促进了无缝的互操作性和灵活的工作流程管理，而智能合同驱动的验证过程简化了验证并最大程度地减少安全性漏洞。该系统的实施导致了文档安全性的显着提高，安全违规事件100％降低，未经授权的访问尝试减少了90％。审计过程也已进行了优化，可实现100％完整的审核步道，并将审计时间减少80％。此外，该系统已经显着增强了用户信任，这是用户满意度提高50％，而采用率提高了300％。这些进步为法律文档管理建立了有弹性的基础架构，承诺具有更高程度的安全性，运营效率和信任，这对于在法律领域的广泛接受和集成至关重要。
光子晶体耦合增强的转向发射
在低丰度生物标志物的癌症和传染病的情况下，利用荧光记者使用荧光记者的诊断测定方法可以通过有效收集发射的光子进入光学传感器来达到检测的下限。在这项工作中，我们介绍了一维光子晶体（PC）光栅界面的合理设计，制造和应用，以实现无棱镜的无棱镜，无金属和客观的无目标平台来增强荧光发射收集效率。PC的引导模式共振（GMR）具有互联状态，可与辐射偶极子的激光激发（532 nm）和发射最大（580 nm）匹配，以在优化的条件下到达。使用银纳米颗粒的光质量杂交纳米工程>> 110倍的转向荧光增强功能，使样品放置在兴奋源和探测器之间，这是直线的。根据实验和仿真，我们根据辐射等离子体模型仔细检查杂交底物的极化发射特性，提出了一个辐射的GMR模型。在这里使用简单检测仪器实现的增强荧光强度提供了亚纳米摩尔灵敏度，以提供通往护理点场景的路径。
当今分布式认知和人工智能增强的未来
在本文中，我们探讨了使用人工智能 (AI) 通过认知卸载（即将思考任务委托给 AI 技术）分配认知的前景。认知支持的现代技术正在迅速发展并越来越受欢迎。如今，许多人严重依赖智能手机或其他技术设备来支持他们的日常生活以及学习和工作。例如，智能手机用于跟踪和分析环境变化，以及存储和不断更新相关信息。因此，个人可以将信息卸载（即外部化）到他们的智能手机上，并通过访问它来更新他们的知识。这意味着使用 AI 等现代技术可以通过卸载赋予用户权力，使他们能够作为始终更新的知识专业人士发挥作用，这样他们就可以战略性地部署他们的见解，而不是依赖过时和记忆的事实。这种由 AI 支持的认知过程卸载还通过将任务需求分配到他们的环境中来节省个人的内部认知资源。在本文中，我们 (1) 概述了认知卸载的实证研究结果，以及 (2) 对未来人工智能增强下个人卸载行为可能如何变化的展望。更具体地说，我们首先讨论卸载的决定因素，例如技术工具的设计和与元认知的联系。此外，我们讨论了认知卸载的好处和风险。虽然卸载可以提高即时任务绩效，但也可能对用户的认知能力构成威胁。在此之后，我们提供了一个观点，即个人是否会在未来更多地使用人工智能技术来卸载，以及这将如何影响他们的认知。一方面，个人可能会严重依赖易于获取的人工智能技术，而这反过来可能会削弱他们的内部认知/学习。另一方面，个人可能会致力于增强他们的认知，以便他们能够跟上人工智能技术的步伐，而不会被它们取代。最后，我们展示了自己的数据和文献中的发现，假设个人的性格是人工智能信任的预测因素。对现代人工智能技术的信任可能是更广泛地利用和依赖这些技术来传播认知的重要决定因素，因此应该在人工智能增强的未来中加以考虑。
战斧泻湖集水区 - 栖息地增强的资金
您可能有资格获得资金和支持，以增强您财产的栖息地。奥塔哥地区委员会拥有132,000美元的资金池，以帮助上下战斧泻湖流域的土地所有者。ORC将与土地所有者和社区合作，以识别和优先考虑站点。关于共同资助工作的决定将基于实现项目的整体愿景。共同努力改善战斧流域
Mapbi3薄的增强的非线性光学系数...
C. Rendo-Erief 1，I。South 1.2，S.J。问题1，T.S。 Ripoles 1，J。P。Martin-Saturnaly 2，问题1，T.S。Ripoles 1，J。P。Martin-Saturnaly 2，
印度场景的车辆检测：增强的Yolo- ...
1* Autdr-Hub，Andhra University，Visakhapatnam，AP，印度。2 Inder Technology，Anits，Anits，印度Visakhapatnam。 *通讯作者。 电子邮件：balvinder546@gmail.com;在印度等发展中国家，道路上的交通维护是一定的至关重要的任务。 车辆检测起着重要作用，并且是自动监视流量的基本步骤。 车辆检测是从摄像机获得的图像或视频中识别车辆的过程。 它在各种应用中具有重要作用，包括交通监控，监视，自动驾驶汽车和智能运输系统。 具有卷积神经网络（CNN）的深度学习（DL）模型的出现已显示出通往车辆检测问题的途径。 文献中已经提出了几种带有CNN的DL模型，以解决车辆检测问题。 所有这些模型都没有达到标记以产生结果，尤其是由于忙碌的行进条件而引起的印度情况。 为了解决这个问题，本文介绍了一种使用增强的神经体系结构搜索印度SCE NARIO的新车辆检测方法。 实验发现表明，在FGVD和IRUVD数据集上，该模型的表现分别优于Yolo NAS 10.94％和1.29％，精度率为84.51％和96.61％。 关键字：车辆检测，深度学习，Yolo-NAS，平均精度2 Inder Technology，Anits，Anits，印度Visakhapatnam。*通讯作者。电子邮件：balvinder546@gmail.com;在印度等发展中国家，道路上的交通维护是一定的至关重要的任务。 车辆检测起着重要作用，并且是自动监视流量的基本步骤。 车辆检测是从摄像机获得的图像或视频中识别车辆的过程。 它在各种应用中具有重要作用，包括交通监控，监视，自动驾驶汽车和智能运输系统。 具有卷积神经网络（CNN）的深度学习（DL）模型的出现已显示出通往车辆检测问题的途径。 文献中已经提出了几种带有CNN的DL模型，以解决车辆检测问题。 所有这些模型都没有达到标记以产生结果，尤其是由于忙碌的行进条件而引起的印度情况。 为了解决这个问题，本文介绍了一种使用增强的神经体系结构搜索印度SCE NARIO的新车辆检测方法。 实验发现表明，在FGVD和IRUVD数据集上，该模型的表现分别优于Yolo NAS 10.94％和1.29％，精度率为84.51％和96.61％。 关键字：车辆检测，深度学习，Yolo-NAS，平均精度电子邮件：balvinder546@gmail.com;在印度等发展中国家，道路上的交通维护是一定的至关重要的任务。车辆检测起着重要作用，并且是自动监视流量的基本步骤。车辆检测是从摄像机获得的图像或视频中识别车辆的过程。它在各种应用中具有重要作用，包括交通监控，监视，自动驾驶汽车和智能运输系统。具有卷积神经网络（CNN）的深度学习（DL）模型的出现已显示出通往车辆检测问题的途径。文献中已经提出了几种带有CNN的DL模型，以解决车辆检测问题。所有这些模型都没有达到标记以产生结果，尤其是由于忙碌的行进条件而引起的印度情况。为了解决这个问题，本文介绍了一种使用增强的神经体系结构搜索印度SCE NARIO的新车辆检测方法。实验发现表明，在FGVD和IRUVD数据集上，该模型的表现分别优于Yolo NAS 10.94％和1.29％，精度率为84.51％和96.61％。关键字：车辆检测，深度学习，Yolo-NAS，平均精度
GaMF1.39的抗生素功效及其增强的抗结核作用......
摘要 结核分枝杆菌 ( Mtb ) F-ATP 合酶产生大部分生物能量货币 ATP。之前，我们将 F-ATP 合酶亚基 γ 的分枝杆菌特异性环确定为新的抗结核病靶点，并发现了新型二氨基嘧啶 GaMF1，其效力通过结构-活性关系研究得到改善，从而产生了类似物 GaMF1.39。本文报告，GaMF1.39 通过靶向分枝杆菌 F-ATP 合酶来消耗细胞 ATP 形成，而不会影响质子偶联或氧消耗。这种抗分枝杆菌化合物具有杀菌作用，可有效对抗巨噬细胞中的 Mtb，而不会诱导生物膜形成和浮游细菌的表型变化，也不会对斑马鱼幼虫产生毒性。 GaMF1.39 与 NADH 脱氢酶抑制剂氯法齐明、细胞色素 bcc:aa 3 抑制剂 Telacebec 或 F-ATP 合酶抑制剂 TBAJ-876 联合使用，可增强整体 ATP 合成抑制和抗结核活性。这些结果表明，GaMF1.39 可能为针对氧化磷酸化治疗结核病的复合组合增添价值。
增强的生物多样性义务 - 伦敦市议会
根据《 2006年自然环境与农村社区法》（《 2006年法案》）（根据《环境法》（《 2021年环境法》修订）（“ 2021 Act”），在英格兰开展业务的公共当局有时需要考虑在英格兰行使其职能以保护和增强英格兰的生物多样性（“生物学义务”）的行动。《 2021年法案》提出了加强的生物多样性义务，要求公共当局考虑到生物多样性的保护，而这一过程的第一步是通过行使其相关功能来实现上述生物多样性目标的“首先考虑”。然后，在完成该考虑之后，以确定政策和特定目标，并根据被认为适合进一步保护和增强生物多样性的人采取行动。
学习增强的最大独立集-DROPS
找到最大独立集是经典的NP - 硬性问题之一[42]。此外，[36，60]的开创性工作证明了近似MIS的大小至在任何δ> 0的n 1-δ以内的NP硬度。相比之下，输出任何一个顶点都可以琐碎地给出n- apptroximation。[10]给出了一个非平凡的O（n/ log 2 n） - 近似MIS，后来[29]改进了这一点。这些结果表明，该问题的一般形式很难，因此，许多研究工作已致力于在特殊情况下进行近似算法，例如平面图[3，47]，矩形交流图[16，22，32]，and Expiented-timential-pimential-pimential-time algorith算法[51，31，31，59，59，59，59，59，12]。另一方面，启发式算法尽管有糟糕的案例保证，但在现实世界图上通常表现出值得称赞的表现[4，24，57]。例如，贪婪算法仅提供O（∆）的近似保证，其中∆是g的最大程度。但是，它经常产生令人满意的经验结果。最差的硬度硬度和实际效率之间的差距激发了我们通过超出最坏情况分析的视角研究MIS问题[11，52]。，特别是在现代背景下，我们提出了一个问题的问题，该问题是通过学习吸引人的甲壳的最大独立集。