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安装手动电池模块微笑蝙蝠13.3p（...REDX ENERGY RX-2505ACREDX ENERGY RX-2505AC
RX-2505AC是一种全储能系统（ESS），旨在使用REDX专利FWS逆变器技术实现最高效率。
利用人工智能和物联网技术激活的自动售货机
该项目提出了一种使用人工智能和物联网技术的微笑激活自动售货机。交互式电子产品市场正在稳步增长。为了确保这一点，我们试图将人工智能与自动售货机关联起来，用户的微笑会使用物联网技术触发自动售货机的输出。我们项目的主要目标是将新的技术应用引入社会，并在购买巧克力时传播微笑，因为我们知道微笑是我们灵魂幸福的使者。截至目前，世界上大多数人都日益感到沮丧。使用响应微笑的自动售货机对环境有益，它可以帮助顾客订购巧克力，并让顾客微笑。他们只需选择他们想要的巧克力类型，然后按下订购巧克力按钮。在将巧克力倒入机器之前，会持续监测配料的数量。相关部门会收到通知警告，并被指示填充适当的配料。它旨在改善巧克力自动售货机的整体管理，该机器以前采用投币系统运行。这些设备可以以多种方式构建，但该项目使用了 Arduino 微控制器、开放计算机视觉（OpenCV）的 Python 库和用于微笑检测的 TensorFlow。
REDX ENERGY RX-2505AC 安装手动电池模块微笑蝙蝠13.3p（... REDX ENERGY RX-2505AC
RX-2505AC是一种全储能系统（ESS），旨在使用REDX专利FWS逆变器技术实现最高效率。
用梁搜索解码分子语言模型
摘要。关键字：分子设计·生成建模·模型·搜索·梁搜索·解码语言模型分子设计是由于有效分子的较大搜索空间而导致的化学合作问题之一。现有的方法基于两种关键编码方法：分子图和文本微笑。分子图编码方法具有表达性和化学意识，因为它们包括原子，键和其他分子证券。基于微笑的方法没有考虑任何化学信息，并将这些分子视为一系列特征。当前的生成分子图和基于微笑的模型了解输入的分布，然后从学习分配中进行采样以生成新的分子。基于微笑的方法容易产生无效的分子，并且尚不在化学上意识到。尽管如此，大型语言模型（LLM）在NATU语言处理（NLP）中的成功导致了强大的LLM方法的开发，这些方法与最先进的分子基于图形的方法具有竞争力。本文显示了如何通过梁搜索对基于碎片的微笑LLM进行训练和采样，以提高产生的分子的有效性，新颖性和独特性。我们在两个标准分子设计数据集上评估了该模型：锌和PCBA。我们表明，我们的模型可以生成具有较高va效率，新颖性和唯一性的精确分子，同时记录结果与最先进的基于分子图的方法相当或更好。
Ortho 2024年7月 - 牙科医学学院ubdentist-牙科医学学院 - 布法罗大学
由莎拉·史密科夫斯基（Sarah Smykowski）于2月28日，UB牙科学生，居民和教职员工向近1,000名当地学校和两所国际学校的近1,000名儿童进行口腔健康教育。在2月的最后一个星期三举行，微笑教育日教孩子如何实现和维持良好的口腔健康。今年，该计划扩大了其足迹，以到达布法罗市，尼亚加拉瀑布，塔斯卡罗拉地区和两个国际遗址的学校。面对面和虚拟外展的结合使更多的孩子在更多的地方体验活动。通过尽早与儿童互动，并且经常遵守良好的口腔健康习惯，志愿者旨在为健康的微笑建立基础，以跟随儿童到成年。“微笑教育日是牙科学校可以与社区合作提供的一个例子，”佩多（Pedo）DDS '94'Meelin Dian Chin Kit-Wells说。证书。'00，Med，组织该活动的儿科牙科临床助理教授。“健康的微笑和整体健康的一生。”
朱尔达布房屋起火，三人获救 - 巴林新闻
Seef Properties 最近接待了约 100 名来自未来青年协会微笑倡议的儿童，该协会为与癌症作斗争的儿童家庭提供支持。孩子们在位于哈马拉 Al Liwan 的 Yabeela 家庭娱乐中心度过了充满乐趣的一天。微笑倡议志愿者组织了娱乐节目，并向孩子们分发了礼物。为庆祝国庆节，举办了多项活动，包括卡通人物吉祥物、面部彩绘和听爱国歌曲。Seef Properties 首席执行官 Ahmed Yusuf 表示：“凭借微笑倡议对社会，特别是儿童做出的巨大贡献，我们将继续与他们合作，为他们实现人道主义目标服务。”未来青年协会负责人 Sabah Abdulrahman Al Zayani 表示：“这次访问对英勇的抗癌斗士意义重大，他们在 Yabeela 度过了难忘的时光。”
人类机器人面部共表达
大型语言模型正在实现机器人口头交流的快速进步，但是非语言通讯并不能保持步伐。物理类人形机器人努力使用面部运动来表达和交流，主要依靠声音。挑战是双重的：首先，一种表达的机器人面孔的致动在机械上具有挑战性。第二个挑战是知道要产生什么表达，以使机器人看起来自然，及时和真实。在这里，我们建议通过训练机器人来预测未来的面部表情并与人同时执行它们，从而可以缓解这两个障碍。虽然延迟的面部模仿看起来不明显，但面部共表达感觉更为真实，因为它需要正确推断人的情绪状态才能及时执行。我们发现，机器人可以学会在人类的微笑之前预测即将到来的微笑，并在人类的笑容面前预测，并使用学习的逆向运动面部自我模型，同时与人同时同时表达微笑。我们使用包含26个自由度的机器人脸证明了这种能力。我们认为，同时表达面部表情的能力可以改善人类机器人的相互作用。