XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System收集
理解回归，并在长期内以高频收集的观察结果 *
在本文中，我们通过长时间的时间间隔收集的观测值分析回归。对于形式的渐近分析，我们假设样品是从连续的时间随机过程中获得的，并让采样间隔δ缩小至零，样品跨度t增加到无穷大。在此设置中，我们表明，只要δ→0相对于t→∞，标准的WALD统计量向无穷大和回归偏差就会变得虚假。这种现象确实是本文中考虑的回归类型在实践中经常观察到的现象。相比之下，我们的渐近理论预测，如果我们使用适当的长期差异估计的WALD测试的强大版本，则伪造性消失。使用长期对短期利率的长期回归我们的经验说明，这得到了强烈和明确的支持。
面向无线能量收集的毫米波高效整流
摘要 — 本文介绍了一种用于毫米波应用的 K 波段微带技术的简单双二极管整流电路。设计的整流电路具有特殊的结构，可以将整流波的直流分量与数据相关的 IF 信道分离。讨论了二极管特性以提高效率，这涉及精确的系统模拟。执行优化程序以最大限度地提高 RF-DC 转换效率。对于设计的电路，在 35 mW 输入功率下实现了 40% 的测量效率，与以前的工作相比，效率有所提高。该电路在用于无线电力传输和能量收集的集成微波和毫米波系统的设计中具有潜在的应用价值。
交流-直流转换器拓扑结构和二极管特性对低功率压电能量收集的影响
HAL 是一个多学科开放存取档案库，用于存放和传播科学研究文献，无论这些文献是否已出版。这些文献可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
解决数字时代的隐私悖论：平衡创新、数据收集和道德责任
摘要目的——本文旨在探索生成人工智能 (AI)、数据收集和消费者隐私的交集，强调人工智能驱动广告中的道德矛盾。本研究探讨了关键挑战，包括智能设备中的数据挖掘以及亚马逊拟收购 iRobot 等备受关注的案例的影响。设计/方法/方法——本文对案例研究、监管发展和美国和欧盟当前的立法反应进行了概念性探索。本研究进一步提出了道德自我监管，与国防工业计划等历史先例相似，同时强调透明度、默认隐私和以消费者为中心的人工智能设计。结果——本研究的结果揭示了现有监管框架存在重大漏洞，尤其是在美国，并强调需要在自我监管方面发挥积极主动的行业领导作用。本文确定了一些实用的解决方案，例如选择加入数据收集模型和将道德推理纳入人工智能训练，以增强消费者信任和隐私保护。实际意义——企业可以利用本文的建议来解决隐私悖论，增强消费者信任并降低隐私风险，从而促进道德创新。社会意义——主动解决隐私问题可以减轻社会对人工智能技术的担忧，有助于更广泛地接受人工智能，提高消费者信任度，并在日常生活中合乎道德地融入人工智能数据收集。原创性/价值——这项研究弥合了人工智能伦理理论讨论与实际可实施解决方案之间的差距。通过倡导自我监管和强有力的立法措施，这项研究为平衡数据驱动广告的技术创新与道德责任提供了一条新途径。
利用生成式人工智能进行智慧城市和物联网数据收集
现代城市的快速城市化需要创新的数据收集和集成方法，以实现更智能的城市管理。物联网 (IoT) 是这些进步的核心，高效收集、分析和利用数据的能力变得至关重要。生成人工智能 (AI) 通过在互联系统中实现智能合成、异常检测和实时决策，彻底改变了数据收集方式。本文探讨了生成人工智能如何增强智能城市中物联网驱动的数据收集，重点关注交通、能源、公共安全和环境监测方面的应用。通过解决数据隐私、可扩展性和道德考虑等挑战，该研究强调了生成人工智能如何改变城市治理并为可持续和以公民为中心的发展铺平道路。本文讨论了主要趋势、案例研究和未来研究方向，展示了生成人工智能作为智能城市计划基石的潜力。
利马镇太阳能收集系统条例草案
附属太阳能收集系统包括所有在此获准作为附属用途的小型太阳能电池板或技术，但须根据第 3.4 条或本条例获得批准或分区合规证书。作为住宅用途附属的地面安装太阳能电池阵列不应视为附属结构。通常安装在个人住宅或商业场所，仅用于私人目的，不得用于任何能源的商业转售，但将剩余电能卖回电网除外。任何附属太阳能收集系统的设计和尺寸都应满足主要用途的能源需求。以下要求适用于所有供私人使用的附属太阳能收集系统。
嵌入式 MEMS 能量收集器的电气模型和性能
在大多数考虑的应用中，收集源信号的振动能量发生在特定的频带上，因此 MEMS 的频率响应需要足够宽的带宽。所研究的收集器的频率响应如图 5.a 所示，该图显示了在 MEMS 模型的负载下对一组偏置电压 V b 测得的电路输出功率。图 5a 清楚地表明了“软化”效应，其中谐振频率的降低随着 V b 的增加而减小，这与 MEMS 的实际行为一致 [3]。该模型还表明，我们可以在高偏置电压下达到较大的工作带宽，但代价是较低的 P peak 。该模型预测随着 V b 的增加，带宽会显著增加，P Peak 会呈非线性变化。它表明，MEMS 的最佳工作条件是偏置电压足够高（>30V），其中带宽足够大，V out 与其最大值（~10V）不会有显著差异。根据以上结果和观察，我们可以根据以前的研究 [6] 定义一个可靠的 FoM：
（公开包）联合废物收集服务合同重新招标补充报告环境和地点审查委员会议程补充，2025 年 1 月 28 日 19:00
6.1 选择市议会家庭垃圾收集服务的市场途径是一项关键决策。沃金目前的收集服务范围（基线）包括每两周在路边收集垃圾和干混合可回收物、每周收集食物垃圾、小型电器和纺织品、选择加入医疗垃圾服务、收费的花园垃圾服务（每两周）和大件垃圾服务（根据要求）。将制定采购战略，以确保市议会继续遵守法规，并包括改变服务的选项，以反映新的职责、减少浪费的机会、增加回收、脱碳运营和更广泛的社会价值考虑。如果全体议会同意重新采购合同，采购结果和修订后的机构间协议将成为向行政部门提交的单独报告的主题。
关于国家农业的数据收集的新方法...
•为了克服问题，提议具有一个多分裂的研发强度指标，该指标结合了四个不同的强度比，每种都将研发投资与四个变量之一相关联，这些变量是影响一个国家投资可能性的结构特征的代理。
充分利用人工智能和大型语言模型来支持健康科学图书馆的收集开发
该项目调查了生成AI模型在协助健康科学图书馆员进行收集开发方面的潜力。Chapman大学的Harry和Diane Rinker Health Science Campus的研究人员评估了四种生成AI模型，即Chatgpt 4.0，Google Gemini，Perpelxity和Microsoft Copilot-从2024年3月开始六个月。使用了两个提示：一个是在特定的健康科学领域生成最新的电子书标题，另一个用于确定现有收藏中的主题差距。第一个提示揭示了跨模型的不一致之处，副驾驶和困惑提供了来源，也提供了不准确性。第二提示得出了更有用的结果，所有模型均提供有用的分析和准确的国会电话号码库。这些发现表明，由于不准确和幻觉，大型语言模型（LLM）尚未作为收集开发的主要工具可靠。但是，它们可以用作分析主题覆盖范围并确定健康科学收集差距的补充工具。