XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System太甜
太空中的特玛
目前，Terma 正在为众多当前和未来的任务提供软件和硬件系统。 例如： • BepiColombo——2018 年发射至水星，采用我们的电力电子设备，使用我们的检验软件进行测试，并使用我们的卫星控制系统软件进行控制； • Euclid（预计 2020 年发射）——采用我们的电力电子设备，并使用我们的检验和模拟软件进行测试； • Aeolus——2018 年发射，搭载我们的星跟踪器； • Electra——正在使用我们的 RTU 进行开发； • Heinrich Hertz——正在使用我们的 RTU 进行开发； • SARah——正在开发中，采用我们的电力电子设备、RTU 硬件、测试和模拟软件，并使用我们的卫星控制软件进行操作； • OptSat——正在开发中，采用我们的电力电子设备、RTU 硬件、测试和模拟软件，并使用我们的卫星控制软件进行控制； • OneWeb——正在使用我们的检验软件进行测试。
近太空中的 Labdisc
“在看到 BBC 开展的类似项目后，我立即意识到，这样的项目将以一种方式激励、激发和激励我们合作学校的孩子们，让他们远远超越课堂的身心限制。我们邀请 Croft 博士与我们分享他的专业知识，在一次非常成功的试点之后，英国和美国的团队每次都继续开发该项目，并结合 Labdisc 传感器、跟踪器甚至 3D 打印任务补丁。”
![太空军介绍 [最终版]](/simg/3\3143989f371b7601c338a91f6e5702b8a9d47e6c.webp)
SaxaVord 太空港宣传册
轨道飞行将卫星发射到太空，使它们以不同的高度绕地球运行。最常见的低地球轨道 (LEO) 通常低于 2,000 公里，由于靠近地球大气层，因此用于通信、地球观测和科学研究。中地球轨道 (MEO) 可以从 2,000 公里左右开始，一直延伸到 36,000 公里，包括全球定位系统 (GPS) 和其他提供导航服务的系统，如伽利略。地球静止轨道 (GEO) 位于 36,000 公里处，可让卫星固定在地球的特定区域，这对于天气监测和全球通信至关重要。
太空中的Terahertz无线通信
摘要 - 新空间时代通过由公共空间代理商和私人公司领导的新空间任务增加了太空中的交流trafϔic。火星殖民化也是船员任务在不久的将来的目标。由于地球和火星附近的空间越来越多，带宽变得拥挤。此外，目前任务的下行链路性能在延迟和数据速率方面并不令人满意。因此，为了满足太空链接的不断增长的需求，在本研究中提出了Terahertz频段（0.1-10 THZ）无线通信。与此相一致，我们讨论了THZ带空间链接姿势和可能的解决方案的主要挑战。此外，我们为火星大气层的情况模拟了火星空间THZ链接，并进行了严重的沙尘暴，以表明即使在最坏的条件下，也可以使用大型带宽用于火星交流。
甜叶菊植物：它作为健康的天然甜味剂的潜力
甜叶菊（Stevia redaudiana bertoni）是一种植物，以其含有叶糖苷，天然低热量甜味化合物的含量而闻名。自1977年以来，其在印度尼西亚的发展就一直在进行，并且对其收益的研究继续进行。这篇文学评论文章使用了最新文献，特别是从2015年到2024年，它讨论了其作为健康的天然甜味剂的潜力，包括其化学成分，健康益处和应用中的挑战。根据作者进行的文献综述，Stevia Repaudiana Bertoni工厂已被证明有效地支持糖尿病，肥胖和高血压的管理。该工厂应用的商业价值很大，表明其进一步发展的潜力。然而，作者认为，随着处理技术的持续发展，将解决挑战，例如苦味的回味和提取结果的变化。
红葡萄和甜菜根汁作为营养物质的功效......
分类 81 - 82 - 8282 分类 4 - 8 - 8282 摘要 本研究使用大鼠作为动物模型，评估红葡萄和甜菜根汁营养素对血糖水平、肾功能、肝酶和免疫状态的生物学影响。结果显示，补充了 5% 红葡萄汁和 10% 甜菜根汁的大鼠饮食显著降低了血糖水平（P < 0.05），从 150.3 mg/dL 降至 85.5 mg/dL。然而，与阳性对照组相比，我们记录到血清尿素、肌酐和尿酸浓度显著下降。补充了 10% 红葡萄和甜菜根汁食物成分的大鼠的 ALT 和 AST 显著下降 P < 0.05，分别从 85.3 U/L 和 155.3 U/L 降至 25.3 U/L 和 59.6 U/L。另一方面，（5% 红葡萄/甜菜根汁）使细胞免疫吞噬细胞和淋巴细胞分别增加了（76,1.31 和 90,1.78），肾脏没有任何组织病理学变化，表明所选的实验饮食是安全的。关键词：红葡萄、甜菜根、营养素、葡萄糖水平、免疫力、肾功能
人工智能不必太复杂或昂贵
需要 AI 进行学习。这就需要关注涵盖重要案例并始终标记的数据，以便 AI 可以从这些数据中学习它应该做什么。换句话说，创建这些有价值的 AI 系统的关键是我们需要能够使用数据而不是代码编程的团队。为什么在技术领域之外采用 AI 如此困难 为什么 AI 没有在消费者互联网公司之外广泛使用？其他行业采用 AI 面临的最大挑战包括： 1.数据集小。在拥有大量用户的消费者互联网公司中，工程师拥有数百万个数据点，他们的 AI 可以从中学习。但在其他行业，数据集大小要小得多。例如，您能否构建一个 AI 系统，在仅查看 50 个示例后就学会检测有缺陷的汽车部件？或者从 100 个诊断中学习后检测出罕见疾病？当只有 50 个数据点时，为 5000 万个数据点构建的技术不起作用。2.定制成本。消费者互联网公司雇用数十或数百名熟练的工程师来构建和维护创造巨大价值的单片 AI 系统——例如，每年产生超过 10 亿美元收入的在线广告系统。但在其他行业，有许多 100 万至 500 万美元的项目，每个项目都需要定制的 AI 系统。例如，每个生产不同类型产品的工厂可能需要定制的检查系统，每家医院都有自己的健康记录编码方式，可能需要自己的 AI 来处理其患者数据。这些数十万个项目的总价值是巨大的；但单个项目的经济效益可能不支持雇用一个大型、专门的人工智能团队来构建和维护它。人工智能人才的持续短缺加剧了这个问题，进一步推高了这些成本。3.概念验证与生产之间的差距。即使人工智能系统在实验室中工作，也需要大量的工程来部署