XiaoMi-AI文件搜索系统
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辅仁大学外语学院生成式AI使用原则说明
■ 如果您提供最少努力的提示，您将获得低质量的结果。您需要改进提示以获得良好的结果。这需要努力。■ 不要相信它说的任何话。如果它给您一个数字或事实，除非您知道答案或可以向其他来源核实，否则假设它是错误的。您将对该工具提供的任何错误或遗漏负责。它最适合您理解的主题。■ AI 是一种工具，但您需要承认使用它。请在任何使用 AI 的作业末尾附上一段，解释您使用 AI 的用途以及您使用什么提示来获得结果。不这样做违反了学术诚信政策。■ 请仔细考虑此工具何时有用。如果它不适合案例或情况，请不要使用它。
预置式免疫 - 式 - 式学习者.pdf
申请人/学习者：需要此表格的信息，因为您在汉密尔顿健康科学（HHS）中拥有即将到来的学习经验。请让您的医疗保健提供者填写以下所有详细信息！亲爱的医疗保健提供者，安大略省医院协会和安大略省医学协会（OHA/OMA）要求医院工作的每个人都满足以下要求。感谢您为此个人完成此免疫表格。
中国人工智能服务管理暂行办法2023（目录）...
第 3 章 服务规范 （第 9 条 至 第 15 条） 第 4 章 监督检查和法律责任 （第 16 条 至 第 21 条） 第 5 章 附 则 （第 22 条 至 第 24 条）
面向医疗应用的二值化神经网络的内存电阻式 RAM 实现
摘要 — 深度学习的出现大大加速了机器学习的发展。然而，边缘深度神经网络的部署受到其高内存和能耗要求的限制。随着新内存技术的出现，新兴的二值化神经网络 (BNN) 有望降低即将到来的机器学习硬件一代的能量影响，使机器学习能够在边缘设备上进行，并避免通过网络传输数据。在这项工作中，在介绍采用混合 CMOS - 氧化铪电阻存储器技术的实现后，我们提出了将 BNN 应用于心电图和脑电图等生物医学信号的策略，以保持准确度水平并降低内存要求。我们研究了二值化整个网络和仅二值化分类器部分时的内存-准确度权衡。我们还讨论了这些结果如何转化为 Imagenet 任务上面向边缘的 Mobilenet V1 神经网络。这项研究的最终目标是实现智能自主医疗设备。
面向医疗应用的二值化神经网络的内存电阻式 RAM 实现
摘要 — 深度学习的出现大大加速了机器学习的发展。然而，边缘深度神经网络的部署受到其高内存和能耗要求的限制。随着新内存技术的出现，新兴的二值化神经网络 (BNN) 有望降低即将到来的机器学习硬件一代的能量影响，使机器学习能够在边缘设备上进行，并避免通过网络传输数据。在这项工作中，在介绍采用混合 CMOS - 氧化铪电阻存储器技术的实现后，我们提出了将 BNN 应用于心电图和脑电图等生物医学信号的策略，以保持准确度水平并降低内存要求。我们研究了二值化整个网络和仅二值化分类器部分时的内存-准确度权衡。我们还讨论了这些结果如何转化为 Imagenet 任务上面向边缘的 Mobilenet V1 神经网络。这项研究的最终目标是实现智能自主医疗设备。
私人船舶营运管理业务（客船）表格及填写说明...
- 由于业务收支计划等用于判断提案中各项条件及投标价格是否合适，因此必须进行准确的计算，以确认其一致性。 - 请注意，如果业务收支计划等内容与提议内容和投标价格存在很大差异，您的投标可能会无效。 - 须依照文件4：服务费计算及支付方式的内容准备业务收支计划等。 - 计算的财政年度必须与国家财政年度相对应。 - 必须记录实施该项目所需的所有资金和费用。 - 编制事业收支计划等时，除非另有指示，否则应不含消费税。 - 根据相关法规、法律和规定，通过适当的会计和税务程序编制。 - 如果计算依据等的计算过程比较复杂，请将计算过程准备在单独的表格中并附加（提交包含计算公式和其他表格的链接的数据）。
基于非贵金属氧还原催化剂的质子交换膜燃料电池性能
W 窑 cm -2 曰 持续增加到 2.0 bar 袁 功率密度进一步提升 达到 0.94 W 窑 cm -2 ( 图 4E). Chen 等 [47] 报道 Co-N-C 催化剂在空气的燃料电池测试中压力从 0.5 bar 提 升至 2 bar 上 袁 最高功率密度从 0.221 W 窑 cm -2 提升 到 0.305 W 窑 cm -2 ( 图 4F). 文献中记录的非贵金属催 化剂燃料电池测试压力一般不大于 2 bar 袁 在此范 围内催化剂燃料电池的性能随着压力的增加而提 升 袁 压力过大会造成催化剂层结构的破坏并加速 膜电极的退化 . 目前 袁 鲜有对测试过程中气流量影 响的探究 . 从表 1 中发现 袁 大部分基于非贵金属催 化剂的 PEMFC 性能测试是采取固定气流量的方 式 袁 但气流量的选择并没有统一标准 袁 其中空气的 气流量一般等于或大于氧气的气流量 . 4 非贵金属催化剂耐久性分析
军事武器人工智慧(AI)化对战争伦理影响之研究
2019年，https://brokingdefense.com/2019/10/ethical-ai-for-war-defense-innovation-board-says-it-can-be-done/，