XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System数据解释
空间辐射对SIC电源设备可靠性
摘要 - 高空离子辐射会导致碳化硅动力装置降解和/或灾难性故障。测试程序和数据解释必须考虑重型离子诱导的现状泄漏电流增加将对随后的单事件效应敏感性和可检验性产生的影响。在轨道上，由于累积离子诱导的非胃动态性单事件效应，必须在整个任务寿命中确保可靠的表现。这项工作为不同的二极管，Power MOSFET和JFET设备提供了大量的重离子测试数据。SIC和SI功率设备之间比较了对单事件效应的敏感性。对硅碳化物电源设备的重型离子辐射测试方法的初步建议进行了，并讨论了辐射硬度保证，目的是将一步更近的一步移动到可靠地将这项技术从地面上脱离地面的航天器和仪器，从而使其从其独特的功能中受益。
人工智能（AI）的使用与工商管理专业学生学业成绩之间的关系
人工智能以其数据解释、学习和任务完成能力而闻名，由于效率和质量的提高，在各个行业和学院中越来越受欢迎。本研究旨在确定学生使用人工智能的程度，包括功能性、可用性、复杂性、评估分数、课程掌握和评分指标。它还试图确定人工智能的使用与他们的学业成绩之间是否存在关系。该研究采用相关设计的定量方法。该研究的受访者是来自杜马格特市内格罗斯东方州立大学主校区 1 的 293 名工商管理专业学生。研究结果表明，学生使用人工智能在功能性、可用性和复杂性方面相当普遍。然而，学生的学业成绩高于平均水平，在评估、课程掌握和成绩方面得分较高。没有发现人工智能的使用和学业成绩之间有显著的关系。总之，人工智能工具提供个性化的学习体验、即时反馈和协作活动，但需要进一步发展和改进，包括培训、可访问性、研究、监控和最佳实践分享。
下丘脑生长抑素能神经元的消耗在小鼠大脑、骨髓、脂肪和视网膜中重现糖尿病表型
✉ Maria B. Grant mariagrant@uabmc.edu。Chao Huang 和 Robert Follett Rosencrans 对这项工作做出了同等贡献。作者关系和活动作者声明，不存在任何可能对其工作产生偏见或被认为会偏见的关系或活动。贡献声明 CH 管理所有实验和数据收集并编辑了手稿。RFR 收集了代谢数据并撰写了手稿。RB 进行了立体定向手术。PH 进行了组织处理和免疫组织化学分析。YA-A 进行了视动和 ERG 记录，CPV 和 ALFL 协助进行了流式细胞术和骨髓功能测定。GML、PMF 和 KLG 协助进行了实验设计。所有作者都对数据的获取和分析做出了贡献。所有作者都对手稿的重要知识内容进行了批判性修改，并批准了手稿的最终版本。MBG 构思了实验、获得了资金、设计了实验、协助进行了数据解释、编辑了手稿并且是手稿中所有数据的担保人。
如何准备 - 定量才能-Toprankers
实际上，2009年以来，Cat Online模式的发作在CAT准备过程方面产生了重大转变。这是因为，2009年是有多个猫论文要研究，分析和以我们的写作和准备过程为基础的第一年。在随后的几年中，随着猫窗的增加，每年的论文数量达到了30-40篇论文。CAT在2015年回到了两槽测试，因此总共只有两张测试纸。cat 2017也是这一旅程中的一个重要变化点 - 就像在线猫历史上第一次，实际的测试纸是为参加考试的学生发布的。，总的来说，总的来说，在了解我需要提供给读者的准备工作时，我对150多个测试论文的经验更为丰富。基于这个相当丰富的见解，我基于此版本的变化（注意：我的其他书籍中已经纳入了类似的变化，如何为CAT的言语能力和阅读理解做准备，如何为CAT准备数据解释以及如何为Cat的逻辑推理做准备）以及上几年的cat cat纸书。
实施红外热成像维护计划
书面检查程序可提高所收集数据的质量，并确保检查安全进行。关键因素包括安全性、所需条件和数据解释指导。美国国家消防协会 (NFPA) 70E 要求所有人员都接受有关在电气设备附近工作时面临的风险的教育。还必须提供个人防护设备 (PPE)，以尽量减少发生事故时的风险。对于热成像师来说，PPE 通常包括防爆服和面罩。作为创建特定检查程序的起点，请查看当前存在的行业标准（请参阅附录）。查看贵公司是否有可用作指南的程序，然后从主要的电气和机械应用开始，并在开发程序时进行改进。避免仅根据温度对发现结果进行优先排序。温度测量可以很好地识别问题，并可能有助于表征问题，但它们并不是确定故障组件原因的最佳方法。您的检查程序应解决使用热成像定位问题所需的条件，并确认进一步排除故障所需的其他技术。
机载频域 EM — 回顾与预览
四十多年前，频域电磁 (FDEM) 方法促成了首次航空电磁 (AEM) 发现。尽管早期面临来自时域技术的竞争，但 FDEM 尤其是直升机电磁 (HEM) 多年来蓬勃发展并多样化，成为采矿勘探的主要工具之一。随着传感器和解释技术的成熟，应用变得越来越定量，特别是在工程和环境任务中。为这些应用开发的 FDEM 方法的改进现在正应用于矿产勘探。校准精度和稳定性已成为这些定量调查数据解释质量的重要因素。随着技术的不断改进，诸如检测细微特征等困难的勘探问题（由于系统精度和分辨率不足而目前无法访问）正变得可处理。勘探人员和仪器/解释专家的共同努力对于这些新应用的开发至关重要。未来十年的技术改进可能包括系统硬件和软件的进一步集成、引入具有更宽光谱范围和密度的系统、增强校准能力、减少系统噪声和漂移以及更好地跟踪传感器方向。
开源3D荧光显微镜的主动样品稳定
超分辨率显微镜已在纳米尺度分辨率下实现了成像。但是，在不引入可能误导数据解释的文物的情况下达到这种细节水平，需要在整个成像采集中保持样本稳定性。此过程的范围从几秒钟到几个小时，尤其是在将活细胞成像与超分辨率技术相结合时。在这里，我们基于实时跟踪效果标记的3 d主动样品稳定系统。为了确保广泛的可访问性，该系统是使用易于可用的避开功能的光学和光子组件设计的。此外，随附的软件是开源的，并用Python编写，促进了社区的采用和定制。，我们在侧面和轴向方向上在1 nm内实现样品运动的标准偏差，持续时间在小时范围内。我们的方法可以轻松地整合到现有的显微镜中，不仅使延长的超分辨率显微镜更容易访问，而且还可以使共同体和宽阔的现场活细胞成像实验跨小时甚至几天。
人工智能 (AI) 的使用与工商管理专业学生学业成绩之间的关系 Jaysone Christopher M. Bancor
摘要 - 人工智能以其数据解释、学习和任务完成能力而闻名，由于效率和质量的提高，在各个行业和学院中都广受欢迎。本研究旨在确定学生使用人工智能的程度，包括功能、可用性、复杂性、评估分数、课程掌握和评分指标。它还试图确定人工智能的使用与他们的学业成绩之间是否存在关系。该研究采用相关设计的定量方法。该研究的受访者是来自杜马格特市内格罗斯东方州立大学主校区 1 的 293 名工商管理专业学生。研究结果表明，学生在功能、可用性和复杂性方面对人工智能的使用较为普遍。然而，学生的学业成绩高于平均水平，在评估、课程掌握和优异成绩方面得分较高。没有发现人工智能的使用与学业成绩之间有显著的关系。总之，人工智能工具提供个性化的学习体验、即时反馈和协作活动，但需要进一步发展和改进，包括培训、可访问性、研究、监控和最佳实践共享
Envr E-210可持续性的分析方法
课程描述：了解复杂的生态和环境系统的动态以及设计促进其可持续性的政策是一个巨大的挑战，需要精通分析和测量。从业者和决策者都必须能够评估科学研究，认识到研究设计数据解释中的基本陷阱以及上下文相关性。计算建模工具允许对复杂的环境和生态系统进行更动态和准确的预测，尽管模拟输出仅与输入数据的质量一样有效。分析测量场景的完整性至关重要；哪些遗漏和局限性可能会偏向结果，以及人类行为相互作用如何导致场景建模与定量预测有所不同？为了学习这些技能，参加本课程的学生进行了实践练习，以说明一系列测量和建模技术，包括对生态和环境数据以及系统动态建模的统计分析。基于这些方法，技能发展还包括科学写作，批评基本研究文献，谈判环境资源权利以及以非技术语言进行准确传达环境科学。课程活动植根于环境和可持续性科学，气候变化，人群动态，濒危物种的人口生存能力分析，
从数据到见解：利用AI和互惠对称性的商业智能
本文探讨了商业智能（BI）如何使用AI和相互对称原则来从数据中获得可行的见解。目标是研究AI和相互对称性，在BI中使用以及它们对战略决策的影响之间的协同作用。使用了对AI，相互对称性，BI文献，研究文章和案例研究的完整综述。二级数据源进行汇总和评估，以解释这种综合方法的基本概念和方法。重大发现表明，互惠对称引导的AI驱动分析如何改善数据解释和洞察力产生。这种整合增强了决策，创新和行业运营。政策应解决道德问题，数据隐私问题和法律框架，以促进负责的AI采用和数据驱动的决策透明度。BI可以通过AI和相互对称性进行转换，以打开新的机会并获得竞争优势。这种综合方法强调了不断的创新和适应性，以最大程度地提高战略业务成功的数据潜力。