XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System射流
与机器视觉集成的高分辨率微射流喷雾器的实时控制，用于精密杂草控制Raja，r。屠杀，哥伦比亚特区； Fennimore，
愿景，深度学习以及机器人和其他技术学，可能有助于减轻对更可持续的农业系统的需求。但是，传统的工业机器人不是为典型农业生态系统的复杂环境而设计的。农业领域中最关键的害虫控制问题之一是杂草控制，这是目前是一项劳动力的任务。因此，自动化杂草控制系统的需求很大。蔬菜场中的机器人内部杂草控制需要机器视觉，作物定位，决策和代理系统。缺乏可靠的技术来检测，定位和分类杂草和作物植物是开发针对特种蔬菜等特种耕作的完全自动化和全面的杂草管理系统的主要技术障碍。在杂草密度中等至高杂草密度的杂草田中，现有的机器人除草机变得混乱，因为它们无法解释过去的几十年，研究人员一直在尝试各种方法来实时区分杂草的杂草 - 杂草 - 杂草浓度。Lee等。 （1999）提出并开发了一个实时机器视觉系统，该系统以3 fps的速度区分了番茄植物和杂草，代表114毫米101毫米的种子线面积，允许杂草控制系统以1.20 kmh 1的速度传播。 番茄植物在75.8％的时间内正确识别，低于所需的准确性。 Lamm等。 （2002）开发了一种基于Lee El al的棉花的精确杂草映射的系统。 Slautter等。Lee等。（1999）提出并开发了一个实时机器视觉系统，该系统以3 fps的速度区分了番茄植物和杂草，代表114毫米101毫米的种子线面积，允许杂草控制系统以1.20 kmh 1的速度传播。番茄植物在75.8％的时间内正确识别，低于所需的准确性。Lamm等。（2002）开发了一种基于Lee El al的棉花的精确杂草映射的系统。Slautter等。的（1999）原型，并达到了88％的歧视精度。（2008）开发了一种多光谱的机器视觉识别系统，以对杂草的生菜作物分类，并获得90.3％的精度。Haff等。 （2011年）后来提出了一个基于X射线的作物检测系统，该系统达到了90.7％的tomatoplantsatthetthervavel speedof1.6kmh 1的检测准确性。 zhangetal。 （2012）提出了一种高光谱成像系统，以实时识别作物植物并将其与杂草区分开。 该系统在区分杂草的作物方面达到了95.8％的准确性。 有许多关于AI，机器学习，深度学习技术的研究工作，以对杂草进行分类（Bah等，2018； Osorio等，2020）。 Osorio等。 （2020）使用多光谱摄像机在生菜场和应用的SVM（支撑矢量机），Yolov3（您只看一次V3）和掩盖r e cnn（基于区域的综合神经网络）中的图像，以在杂草和作物之间进行分类，并在79％，89％，89％，89％，89％，89％，89％，89％，89％的差异Haff等。（2011年）后来提出了一个基于X射线的作物检测系统，该系统达到了90.7％的tomatoplantsatthetthervavel speedof1.6kmh 1的检测准确性。zhangetal。（2012）提出了一种高光谱成像系统，以实时识别作物植物并将其与杂草区分开。该系统在区分杂草的作物方面达到了95.8％的准确性。有许多关于AI，机器学习，深度学习技术的研究工作，以对杂草进行分类（Bah等，2018； Osorio等，2020）。Osorio等。（2020）使用多光谱摄像机在生菜场和应用的SVM（支撑矢量机），Yolov3（您只看一次V3）和掩盖r e cnn（基于区域的综合神经网络）中的图像，以在杂草和作物之间进行分类，并在79％，89％，89％，89％，89％，89％，89％，89％，89％的差异
DHA 表格 116，2024 年 8 月注射流感疫苗...
隐私法声明依据：公法 104-191、1996 年健康保险流通与责任法案；10 USC，第 55 章，医疗和牙科护理；10 USC 1097a，TRICARE Prime：自动注册；付款方式；10 USC 1097b，TRICARE Prime 和 TRICARE 计划：财务管理；10 USC 1079，配偶和子女医疗保健合同：计划；10 USC 1079a，TRICARE 计划：制服服务平民健康和医疗计划 (CHAMPUS) 收取的退款和其他金额的处理；10 USC 1086，特定成员、前成员及其家属的健康福利合同；10 USC 1095，代表受保受益人产生的医疗保健服务：从第三方付款人收取； 42 USC 290dd，政府和其他雇员中的药物滥用；42 USC 290dd-2，记录保密；42 USC Ch. 117，第 11131-11152 节，信息报告；45 CFR 164，安全和隐私；国防部 (DoD) 指令 6015.23，外国军事人员护理和军事治疗设施 (MTFS) 中的统一商务办公室；国防部手册 (DoDM) 6025.18，“在国防部医疗保健计划中实施健康保险流通与责任法案 (HIPAA) 隐私规则”；以及 EO 9397 (SSN)，经修订。目的：DHA 表格 116 将用于更新即将到来的流感季节的流感筛查。常规用途：除了根据 1974 年隐私法修正案第 5 USC § 552a(b) 条一般允许的披露外，这些记录还可根据 5 USC § 552a(b)(3) 条作为常规用途在国防部之外披露，具体如下：在需要完成与本记录系统相关的机构职能时，向承包商和为联邦政府工作或执行任务的其他人披露；有关本系统常规用途的完整列表，请参阅以下超链接的 SORN。您记录中的任何受保护健康信息 (PHI) 均可按照国防部实施的 HIPAA 规则的许可进行使用和披露。PHI 的许可使用和披露包括但不限于治疗、付款和医疗保健操作。适用 SORN：EDHA 07，军事健康信息系统 (2020 年 6 月 15 日；85 FR 36190) https://dpcld.defense.gov/Portals/49/Documents/Privacy/SORNs/DHA/EDHA-07.pdf 披露：自愿。如果您选择不提供所要求的信息，可能会出现行政延误；但是，不会拒绝提供护理，也不会受到任何处罚。
Granite Bay射流Ski，Inc。II级答案书
帐户标题借记信用-------------------------------------------------------------------------------------------现金78,940.41零售现金100.00短期投资15,200.00应收账款56,319.02可疑帐户的津贴81.82 ACCTS。应收款，信用卡公司8,124.00商品库存217,836.02预付费保险4,375.00预付费物业税650.00商店和商店用品3,102.92商店设备和固定设备69,018.00累积。devec。，商店装备。和修复。13,570.00商店设备34,250.00累积。Depreciation, Shop Equipment 7,750.00 Trucks 42,300.00 Accumulated Depreciation, Trucks 7,250.00 Accounts Payable 74,045.92 Notes Payable 12,000.00 Sales Tax Payable 4,267.26 Unearned Storage Fees 13,740.00 Long-term Notes Payable 70,000.00 Common Stock 225,000.00 Retained Earnings 73,224.77 Dividends Declared 2,400.00级船只和附件销售226,719.80销售收益和津贴2,117.00服务费用8,368.50售出的商品成本160,222.40 160,222.40交通运输604.00 604.00薪金和工资费用14,730.50.50卡车和设备运营。899.95广告费用2,183.50交货费用541.50信用卡费用1,112.00工具费用40.00租金费用15,600.00电力和天然气费用877.05电话费用423.00银行服务费用95.00损失的416.00现金416.00现金416.00损失35.00 MID 35.00 MID 35.00 MID 35.00 MID 35.00 MID 35.00 MID 35.00 MID 35.00 MID 35.00 MID 35.00 MID 35.00 MID 35.00 MID 35.00 MID 35.00 MID 35.00 MID 35.00 MID 35.00 MID 35.00 MID 35.00 MID 35.00 MID 35.00 MID 35.00 MID 35.00 MID 35.00 217.00股息获得了638.00
注射流感疫苗禁忌症筛查清单
如果患者报告对之前接种的流感疫苗有严重反应，应要求描述他们的症状。立即出现的（可能是过敏性的）反应通常是进一步接种流感疫苗的禁忌症。如果患者之前接种过任何流感疫苗（即，基于鸡蛋的灭活流感疫苗 [IIV]、基于细胞培养的 IIV [ccIIV]、重组流感疫苗 [RIV] 或减毒活流感疫苗 [LAIV]），并出现过严重的全身性或过敏反应，则不要给其接种任何基于鸡蛋的 IIV。对于 ccIIV，如果患者对任何 ccIIV 或 ccIIV 的任何成分有严重过敏反应（例如过敏反应），则禁止将来使用 ccIIV。对于 RIV，如果患者对任何 RIV 或 RIV 的任何成分有严重过敏反应（例如过敏反应），则禁止将来使用 RIV。
研究论文 聚束环形微通道热沉中受限射流冲击的分析
射流冲击冷却被视为高功率电子设备热管理的绝佳选择。然而，它的缺点是高压降损失和远离射流区域的低局部传热系数。尽管据报道回流区是由于夹带而出现的，但是回流尺寸对热行为的影响尚不清楚。在这里，在数值研究中采用带有收敛环形通道的射流冲击散热器，以最大限度地减少微通道中冲击射流带来的不利冷却影响。可实现的 k − ε 湍流模型用于模拟热场和湍流流场（Re = 5,000 至 25,000）。研究发现，小尺度上不同的流动回流区是增强传热速率的原因。虽然在 Re 数较低时，收敛壁面射流冲击散热器的热性能高于其平板壁面散热器，但在 Re 数较高时，热性能结果有利于平板壁面射流冲击散热器。在 Re 数较高时，收敛通道中的流动再循环面积会缩小，因此与平板壁面射流散热器相比，收敛通道的热性能会下降。此外，研究发现，采用更陡的收敛通道会缩小流动再循环区域，导致 Re = 25,000 时压降降低高达 59%。本研究考察了不同 Re 数下流动再循环对射流冲击收敛环形散热器热工水力性能的影响。
粘合剂射流添加剂制造镁合金从粉末到成品零件
M. Salehi等。 “通过毛细管介导的无结合三维印刷的镁 - 锌 - 锌（ZK）合金的添加剂制造”，《材料与设计》，169（2019）。 M. Salehi等人，“通过纳米颗粒作为烧结剂作为烧结辅助工具的粘合喷气添加剂制造中的致密性”，《制造过程杂志》，99，（2023），M. Salehi等。“通过毛细管介导的无结合三维印刷的镁 - 锌 - 锌（ZK）合金的添加剂制造”，《材料与设计》，169（2019）。M. Salehi等人，“通过纳米颗粒作为烧结剂作为烧结辅助工具的粘合喷气添加剂制造中的致密性”，《制造过程杂志》，99，（2023），
量子计算机中的介质诱导射流展宽
QCD 喷流是提取有关超相对论重离子碰撞后产生的夸克胶子等离子体信息的最佳途径之一。喷流的结构由多粒子量子干涉决定，很难用微扰法处理。当喷流在 QCD 介质中演化时，这种干涉图案会被修改，从而增加了另一层复杂性。通过利用量子技术的最新发展，可以通过直接量子模拟喷流演化来更好地理解这种影响。在这项工作中，我们引入了此类模拟的前身。基于光前哈密顿形式，我们构建了一个数字量子电路，可在随机颜色背景下跟踪单个硬探针的演化。就喷流淬灭参数 ˆ q 而言，使用理想量子计算机的经典模拟器获得的结果与已知的分析结果一致。通过这项研究，我们希望为未来使用量子计算机进行介质内喷流物理研究奠定基础。
带电粒子束轮廓监测器的超声速气体射流特性
现代加速器首选非侵入式测量方法来表征束流参数。电离轮廓监测器 (IPM) [1–3] 和束流诱导荧光监测器 (BIF) [4–8] 被广泛用作许多加速器中的非侵入式束流轮廓监测器。在此类监测器中，粒子束与残留气体相互作用，导致气体分子电离或发射荧光。束流与气体相互作用产生的副产物可以通过外部电磁场（离子和电子）收集，或使用独立光学系统（荧光）检测，以提供初级束流的一维分布信息。根据背景压力水平，它们通常需要较长的积分时间或加载额外的工作气体。后者将产生较大的压力凸起区域，并可能导致初级束流性能下降
冲击波重组直接导致下游高速等离子体射流的产生
激波是自然界最强大的粒子加速器之一，与相对论电子加速和宇宙射线有关。上游激波观测包括波的产生、波粒相互作用和磁压缩结构，而在激波和下游，可以观察到粒子加速、磁重联和等离子体喷流。在这里，我们使用磁层多尺度 (MMS) 展示了在地球弓形激波处产生的高速下游流动（喷流）的现场证据，这是激波重新形成的直接结果。由于上游等离子体波演化和弓形激波持续重新形成周期的综合作用，在下游观察到了喷流。这一产生过程也适用于通常存在无碰撞激波的行星和天体物理等离子体。