XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System引导性
引导人工智能在高等教育中的应用
随着教育 4.0 的到来，人工智能 (AI) 与高等教育的融合日益普遍，反映了数字技术对当代教育模式的广泛影响。鉴于这种变革性转变，这篇概念性文章提出全面调查高等教育机构本科生采用人工智能的情况。本研究借鉴技术接受和使用统一理论 (UTAUT) 的强大理论框架，旨在阐明 UTAUT 模型中关键变量（即绩效期望、努力期望、社会影响和促进条件）之间错综复杂的相互作用，这些变量对学生在教育过程中采用人工智能的态度和行为意图产生了影响。通过采用定量研究设计，本研究将利用结构方程模型 - 偏最小二乘法 (SEM-PLS) 严格分析收集的数据。这样的调查至关重要，因为它致力于揭示和理解学生采用人工智能趋势的细微动态，从而使教育机构能够主动应对潜在挑战并利用与人工智能整合相关的新兴机遇。此外，本研究旨在在实证检验之前就上述变量之间的潜在联系进行细致入微的讨论，从而丰富围绕高等教育采用人工智能的学术讨论。
冗余引导系统理论危险和可靠性...
免责声明 本信息由美国政府机构赞助，作为工作记录而编写。美国政府及其任何机构或其任何员工均不对所披露的任何信息、设备、产品或流程的准确性、完整性或实用性做任何明示或暗示的保证，也不承担任何法律责任或义务，也不表示其使用不会侵犯私有权利。本文以商品名、商标、制造商或其他方式提及任何特定商业产品、流程或服务并不一定构成或暗示美国政府或其任何机构对其的认可、推荐或支持。本文表达的作者的观点和意见不一定代表或反映美国政府或其任何机构的观点和意见。
引导电力市场快速脱碳
系统服务采购就是这种变化的一个例子。随着电力系统从化石燃料发电向更高比例的 VRE 过渡，确保系统安全运行将需要基于不同组件的不同配置。必须使用所有可用技术来采购足够的能源、灵活性、峰值容量和稳定性等基本服务。反过来，所需资产及其对系统的各自价值将不断发展。例如，VRE 可以提供大量清洁、低成本的能源，但对固定容量的贡献却少得多。相比之下，尽管没有提供净正能量贡献，但能源储存可以有助于提高灵活性和充分性。
智能视频引导传感器 (SVGS)
概述 • 智能视频制导传感器 (SVGS) 专为资源受限系统（例如立方体卫星、小型卫星、小型着陆器）而设计，是高级视频制导传感器的一种低质量、低成本 COTS 实现，专为会合近距操作和捕获 (RPOC)；进入、下降和着陆 (EDL)、舱内导航和 GPS 拒绝导航而设计。 • 使用摄像头捕获图像并使用摄影测量技术分析目标航天器上发光标记的模式，以确定范围和相对方向（6DOF 状态）。 • 可用于业余级（例如 Raspberry Pi、Android）和高端平台（例如 Xilinx US+MPSoC）。 • 在 Linux、FreeRTOS 和 Android 中的软件实现。 • 传感器范围可根据目标配置定制。 • 预计 SVGS 飞行装置的 SWaP： – 尺寸：8.5x6.5x4.5cm – 重量：250g – 功率：5W 摄像头 + 5W 目标
磁共振成像引导聚焦超声
ACR：美国放射学会；MRgFUS：磁共振引导聚焦超声。a 通常适用：该成像程序或治疗在特定的临床情况下适合，对患者具有有利的风险收益比；可能适用：该成像程序或治疗可能在特定的临床情况下适合作为具有更有利风险收益比的成像程序或治疗的替代方案，或对患者的风险收益比不明确；通常不适用：该成像程序或治疗不太可能在特定的临床情况下适合，或者对患者的风险收益比可能不利。
引导跨语义语义解析器
语义解析的最新进展几乎不考虑英语以外的其他语言，但专业翻译的速度可能非常昂贵。我们将接受单一语言训练的语义解析器（例如英语）调整为新的语言和多个域，并具有最小的注释。我们查询机器翻译是否足以替代培训数据，并将其扩展到使用英语，释义和多语言预培训模型的联合培训来调查引导。我们通过在多个编码器上的注意力并提出了ATIS的新版本，并在德语和中文中介绍了新版本，从而开发了一个基于变压器的解析器，将副本酶结合在一起。实验结果表明，MT可以在新的语言中近似训练数据，以便通过多个MT engines进行释义时进行准确解析。考虑到MT何时不足，我们还发现，使用我们的方法仅使用50％的培训数据才能在完全转移的2％内实现解析精度。1
引导骨再生的脚手架的最新进展
摘要：中度至重度大小的肺泡骨缺损的康复通常具有挑战性。当前，使用的治疗方法包括指导骨再生技术与各种骨移植物结合。尽管这些技术得到了广泛应用，但已经报道了几种局限性和并发症，例如发病率，次优的移植/膜补充速率，低结构完整性和尺寸稳定性。因此，具有量身定制特征的仿生支架的发展可能是一种有前途的工具。本文在脚手架的设计和开发中提出了一个关键的考虑，同时还提供了有关这些纳米系统各种制造方法的信息。也将提及它们作为交付系统的利用。
带有解剖学先验的引导变压器
摘要。肌肉体积是运动中有用的定量生物标志物，也是对退行性肌肉疾病的随访。除了体积外，还可以通过从医学图像中分割感兴趣的肌肉来提取其他形状的生物标志物。手动细分仍然是当今此类测量的黄金标准，尽管非常耗时。我们提出了一种在3D磁共振图像上自动分割18个下肢肌肉的方法，以进行这种形态计量分析。从本质上讲，当MR图像中观察到不同肌肉的组织是无法区分的。因此，肌肉分割算法不能依靠外观，而只能依靠参观提示。然而，这种轮廓很难检测到，它们的厚度在受试者之间也有所不同。为了应对上述挑战，我们提出了一种基于混合体系结构的分割方法，结合了汇总和视觉变压器块。我们首次在肌肉分割的背景下首次研究这种混合体系结构的行为以进行形状分析。考虑到一致的解剖肌肉构型，我们依靠变压器块来捕获肌肉之间的长距离关系。为了进一步利用解剖学先验，这项工作的第二个贡献包括基于根据训练数据估算出的合理肌肉邻居的邻接矩阵增加了规则损失。我们对
兼容所有 TT RGB PLUS 电源
所有 Thermaltake TT RGB PLUS 产品均可连接到 Razer Chroma 生态系统。安装 TT RGB PLUS 软件和 Razer Synapse 3。