XiaoMi-AI文件搜索系统
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安全的云存储变得容易。
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有了人工智能，挖根变得更容易
摘要 研究中根系量化的规模通常受采样、测量和处理样本所需时间的限制。卷积神经网络 (CNN) 的最新发展使得更快、更准确的植物图像分析成为可能，这可能显著减少根系测量所需的时间，但在让不具备机器学习深度知识的研究人员使用这些方法方面仍然存在挑战。我们使用 RootPainter CNN 软件分析了从三个破坏性根系采样中获取的根系图像，该软件具有一个更易于使用的校正注释界面。带有和不带有非根系碎片的根系扫描用于测试训练模型（即从标记示例中学习）是否可以通过将最终结果与干净图像的测量值进行比较来有效排除碎片。从土壤剖面壁和土壤芯横截面获取的根系图像也用于训练，并将得出的测量值与人工测量值进行比较。在每个数据集上训练 200 分钟后，我们发现，对于整体结构（R 2 =0.99）、剖面壁（R 2 =0.76）和土芯断裂（R 2 =0.57），手动测量结果与 RootPainter 得出的数据之间存在显著关系。从带有碎片的图像得出的生根密度与用 RootPainter 处理后的干净图像得出的生根密度没有显著差异。还可以从剖面壁和土壤芯图像中成功计算出生根密度，并且在每种情况下，根密度随深度的梯度与手动计数没有显著差异。我们的结果表明，使用 CNN 的所提出方法可以大幅减少根样本处理工作量，从而增加未来根系研究的潜在规模。关键词：深度学习 | 分割 | 根量化 | 剖面壁 | 根清洗 | 土壤芯取样
医疗保险账户让购买保险计划更加容易
• 审查您目前的计划明年将如何变化。 • 将您目前的计划与您所在地区的其他计划进行比较。 • 保存您目前正在服用的处方药清单。您可以随时更新您的清单。 • 保存您首选药房的清单。 • 获取包括您获得的任何帮助（例如来自 Medicare 储蓄计划）的费用信息。
网格相互作用的有效建筑物变得容易
为了衡量建筑物中频繁的负载灵活性的潜力，重要的是要了解控制系统如何监视和管理整个建筑物中的能源。图表4提供了参考，以了解控制系统实现负载灵活性的能力。负载灵活性在图4中的频谱右侧的控制系统中最有效。这种控制级别使自动化能够处理整个建筑物跨建筑物的优化，从而使建筑物经理可以“设置并忘记它”，并在
对差异平面系统的最佳控制非常容易
随着我们转向日益复杂的网络物理系统（CPS），需要采用新的方法来实时计划有效的状态轨迹。在本文中，我们提出了一种方法，可以显着降低解决具有非线性动力学的CP的最佳控制问题的复杂性。我们利用差异平坦度的属性来简化优化过程中出现的Euler – lagrange方程，而这种简化消除了通常会遇到最佳控制的数值不稳定性。我们还提出了一个显式微分方程，该方程描述了最佳状态轨迹的演变，并扩展了结果以考虑不受约束和受约束的情况。此外，我们通过为带有两个Revolute关节的平面操纵器生成最佳轨迹来证明方法的性能。我们在模拟中表明，我们的方法能够在4中生成受约束的最佳轨迹。5 ms尊重工作空间约束并在肘关节中的“左”弯曲和“右”弯曲之间切换。©2023 Elsevier Ltd.保留所有权利。
未来军官最容易出现哪些类型的战术弱点......
现代多域战不仅涉及简易爆炸装置等物理威胁，还涉及越来越多的网络威胁。敌人可能会干扰或拦截通信信号，或入侵包括导航系统和无人机在内的电子设备。因此，所有军事领导人（不仅仅是信号/网络专家）现在都需要对战术网络资源和漏洞有所了解。物理威胁更容易被想到，因为它们出现的频率高，而且它们的影响对感官来说非常明显。网络威胁的历史先例较少，也不太“明显”（“眼不见，心不烦”）。我们开发了一项任务（问题预测任务：PAT），以衡量未来陆军军官自动预测网络和非网络战术威胁的程度。他们阅读假设的任务描述，并试图预测可能出现的最多 25 个问题。任务描述明确提到了几个网络脆弱组件（例如，无线电、导航系统、无人机、生物传感器）。然而，39% 的“数字原生代”参与者未能列出任何网络问题，而且只有 8% 的预期问题与网络有关。PAT 使我们能够评估我们预测网络漏洞的准备程度的基准，并可用于评估培训干预措施在提高网络状况理解方面的有效性。
实现净零排放变得更加容易
满足政府的 EPC 立法和最低能源效率标准以及净零可持续未来的商业需求对于大多数组织来说都是一项昂贵的挑战。但无法实现这一目标将变得越来越繁重。银行将无法为您提供资金，租户不想向您租房，能源成本将增加，改造将变得非常非常昂贵。
Kraton D1192和D0243高质量乳液变得容易...
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未来的抗生素很容易在革兰氏宝中抗性 -
（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版的版权持有人于2024年9月18日发布。 https://doi.org/10.1101/2023.07.23.550022 doi：Biorxiv Preprint