XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System材料科
功能单元：材料科学的新观点...
摘要 - 定量反转算法允许在场景中的每个点构建电性能（例如介电常数和电导率）。但是，由于需要了解场景中的事件波场，因此这些技术在测量的反向散射相历史信号和数据集上都具有挑战性。通常，由于天线特征，路径丢失，波形因子等因素，这是未知的。在本文中，我们引入了一个标量校准因子来解释这些因素。为了解决校准因子，我们通过包括正向问题来增强反转过程，我们通过训练简单的馈送正式完全连接的神经网络来解决这些问题，以学习基本介电常数分布与雷达散射场之间的映射。然后，我们最大程度地减少了测得的和模拟字段之间的不匹配，以优化每个发射器的标量校准因子。我们证明了数据驱动的校准方法在菲涅尔研究所数据集中的有效性，其中我们显示了估计的场景介绍的准确性。因此，我们的论文为在现实成像场景中应用定量反转算法的应用奠定了基础。
材料科学的量子力学
2、3、4电气工程，部门工程学院，印度坎纳尔，摘要：智能网格是高级系统，结合了灵活的电网，通信以及IT，以实时监控和控制能源流，从生产到公用事业区域。 他们有效地整合了转移和分销系统，客户和可再生集成以及智能解决方案，以衡量和管理能源使用情况。 电力对现代生活至关重要，传统上是由TNEB人员手动测量的。 我们为TNEB客户提供了一个基于物联网的功率计，以通过使用ESP 8266测量能源消耗并将数据上传到云中来自动化此过程。 随着化石燃料资源的耗尽，智能电网，利用物联网进行广泛的信息传感，传输和处理，提供了有希望的解决方案。 本文回顾了智能电网中的物联网集成，讨论了四层和启用Web的体系结构，以及使用用于大数据管理的云计算的SCADA系统的增强。 智能电网将通过解决能源消耗，废物以及网格可靠性和安全性来彻底改变电网。 关键字：智能电网，物联网，能源管理，TNEB，ESP 8266，SCADA，云计算，可再生集成。2、3、4电气工程，部门工程学院，印度坎纳尔，摘要：智能网格是高级系统，结合了灵活的电网，通信以及IT，以实时监控和控制能源流，从生产到公用事业区域。他们有效地整合了转移和分销系统，客户和可再生集成以及智能解决方案，以衡量和管理能源使用情况。电力对现代生活至关重要，传统上是由TNEB人员手动测量的。我们为TNEB客户提供了一个基于物联网的功率计，以通过使用ESP 8266测量能源消耗并将数据上传到云中来自动化此过程。随着化石燃料资源的耗尽，智能电网，利用物联网进行广泛的信息传感，传输和处理，提供了有希望的解决方案。本文回顾了智能电网中的物联网集成，讨论了四层和启用Web的体系结构，以及使用用于大数据管理的云计算的SCADA系统的增强。智能电网将通过解决能源消耗，废物以及网格可靠性和安全性来彻底改变电网。关键字：智能电网，物联网，能源管理，TNEB，ESP 8266，SCADA，云计算，可再生集成。
13 I 2025年1月https://doi.org/10.22214/ ... 社交媒体如何放大性别和种姓叙事 多模式健康数据整合的联合学习 艺术恢复 糖尿病：... 的类型，并发症和方式 机器人技术在现代仓库中的作用 糖尿病研究的研究审查 电池级别指示器 - 一种新颖的方法 NISQ设备的自适应量子电路汇编 材料科学的量子力学 2024年6月12日https://doi.org/10.22214/ijraset.2024.63434 使用IoT 的智能网格集成 高级QR代码攻击中的网络钓鱼检测 13 I 2025年1月https://doi.org/10.22214/ ... 虚拟访谈模拟器 AI在设计，制造和生产中的应用 XII 2024年12月12日https：// doi。 ... 垂直轴风力涡轮机和太阳能发电...
Anuj Jalwal先生，Garima Kumawat女士摘要：社交媒体的出现彻底改变了信息的传播和社会话语的动态。具有快速传播内容的能力，数字平台已成为塑造性别和种姓叙事，影响公众舆论，政策框架和基层行动主义的强大工具。社交媒体用作双刃剑 - 一方面，它为边缘化，促进意识和动员提供了声音；另一方面，它构成了诸如错误信息，在线骚扰和数字排除等挑战。本文深入研究了社交媒体对性别和种姓叙事的深远影响，强调了它如何成为当代社会运动的基本力量。数字平台，包括Twitter，Facebook和Instagram，使历史上被压迫的群体挑战了主导的叙事并要求正义。#METOO，#DalitlivesMatter和#AmbedKariteMovements之类的动作已获得前所未有的动力，引起人们对系统性问题的关注并促使社会和法律改革。社交媒体内容的病毒性质可确保即使本地化问题也可以受到全球关注，从而加强集体行动主义。此外，本文研究了算法，数字素养差距和状态干预措施如何影响这些讨论的轨迹。虽然数字平台声称可以促进自由表达，但人工智能和算法偏见的作用通常会以可能加强现有功率结构的方式来策划内容。关键字：数字起义，社交媒体，性别，种姓，行动主义，在线话语由于数字划分进一步加剧了在线话语中的不平等，因此排除了边缘化社区。尽管具有变革性的潜力，但社交媒体充满了风险，包括网络欺凌，错误信息和有针对性的骚扰。妇女和达利特活动家经常成为在线虐待的受害者，沉默的声音并阻碍进步。此外，国家监视和审查制度对数字行动主义的真实性和可持续性构成了重大威胁。本文探讨了政策和法规如何在保留言论自由和民主参与原则的同时确保更安全的数字空间。使用混合方法方法，本研究整合了定性案例研究和定量数据分析，以评估社交媒体在放大性别和种姓叙事方面的有效性。批判性地评估了这些数字运动是否会导致切实的社会变化，还是仅限于现实世界影响有限的在线空间。本文结束了，强调需要一个包容性的数字生态系统，在这种生态系统中，不仅听到边缘化的声音，而且受到了保护。增强数字素养，实施强大的反骚扰政策以及确保公平的互联网访问对于维持有意义的话语至关重要。随着社交媒体的不断发展，其作为性别催化剂和种姓正义的潜力取决于优先考虑包容性，道德监管和民主参与的积极措施。
通过脑电信号分析对OM诵经对大脑的影响 使用太阳能的蓝牙控制草切割器 AI驱动的患者分析和诊断支持系统 13 I 2025年1月https://doi.org/10.22214/ ... 社交媒体如何放大性别和种姓叙事 多模式健康数据整合的联合学习 艺术恢复 糖尿病：... 的类型，并发症和方式 机器人技术在现代仓库中的作用 糖尿病研究的研究审查 电池级别指示器 - 一种新颖的方法 NISQ设备的自适应量子电路汇编 材料科学的量子力学 2024年6月12日https://doi.org/10.22214/ijraset.2024.63434 使用IoT 的智能网格集成 高级QR代码攻击中的网络钓鱼检测 13 I 2025年1月https://doi.org/10.22214/ ... 虚拟访谈模拟器 AI在设计，制造和生产中的应用 XII 2024年12月12日https：// doi。 ... 垂直轴风力涡轮机和太阳能发电...
1，2名Nanasaheb Mahadik工程学院的学生，Peth，3名Nanasaheb Mahadik工程学院的助理教授，Peth摘要：脑电图（EEG）信号是神经科学的重要工具。人体的行为可以由人脑中的数百万个神经元控制。EEG是一种有效的方式，有助于获取大脑信号对应于头皮表面积的各种状态。 eeg不过是大脑的电活动。 我们知道冥想以来很重要。 冥想会对我们的大脑信号产生更多影响。 最近，大脑信号对抑郁症，记忆力丧失，压力等脑部疾病引起了强烈关注。 因此，这项工作旨在研究OM冥想的重要性，这对于那些受压力的人以及对日常工作感到烦恼的人们可能会非常奇迹。 在这项工作中，对OM诵经信号进行分析，并进行分类，以验证冥想的重要性。 该过程涉及主要两个步骤：第一步是预处理或提取功能，第二阶段是应用机器学习算法。 这些方法的性能可以通过对数据和定量指标（例如准确性，灵敏度，精度）进行评估。 关键字：脑电信号，OM诵经，机器学习，大脑，DWTEEG是一种有效的方式，有助于获取大脑信号对应于头皮表面积的各种状态。eeg不过是大脑的电活动。我们知道冥想以来很重要。冥想会对我们的大脑信号产生更多影响。最近，大脑信号对抑郁症，记忆力丧失，压力等脑部疾病引起了强烈关注。因此，这项工作旨在研究OM冥想的重要性，这对于那些受压力的人以及对日常工作感到烦恼的人们可能会非常奇迹。在这项工作中，对OM诵经信号进行分析，并进行分类，以验证冥想的重要性。该过程涉及主要两个步骤：第一步是预处理或提取功能，第二阶段是应用机器学习算法。这些方法的性能可以通过对数据和定量指标（例如准确性，灵敏度，精度）进行评估。关键字：脑电信号，OM诵经，机器学习，大脑，DWT
从高渗透合金到具有高熵的合金：材料科学和工程的新范式，用于推进可持续冶金
高渗透合金（HEAS）的开发标志着合金设计的范式转移，从传统的方法中转移到了优先考虑较小元素增强的优先基础金属的传统方法。HEAS相反，没有单个主导成分的多个合金元素，从而扩大了合金设计的范围。这种转变导致创建具有高熵（AHES）家族的各种合金，包括高熵钢，超级合金和金属层间，每种都强调了需要考虑其他因素，例如堆叠故障能量（SFE），晶状体失误和抗形边界能量（抗形边界能量（APBE）），这是由于对显微镜的影响而产生的重大影响。在合金中利用多个元素为开发来自多组分废料和电子废物的新合金的有希望的可能性，从而减少了对关键金属的依赖，并强调了对高级数据生成技术的需求。凭借这些多组分原料提供的巨大可能性，建模和基于人工智能的工具对于有效探索和优化新合金至关重要，从而支持冶金中的可持续发展。这些进步要求重新构想合金设计框架，强调强大的数据获取，
北京绿色催化和分离的主要实验室，北京材料科学与工程学院化学工程系，北京U
芳香和脂肪液的分离是石化工业中最具挑战性的过程之一。这些分子表现出高度相似的物理和化学特征，使用常规方法提出了明显的挑战。蒸馏（用于工业分离的主要技术）依赖于反复的相变，并且特别是能源密集型的，用于分离复杂的混合物，例如芳香和脂肪族烃。在全球范围内，蒸馏和相关的分离过程近似于消耗10-15％的年能量，这是减少碳排放并推动可持续发展的主要障碍。1鉴于全球能源价格不断上升以及对更严格的环境法规的执行，人们对替代性，节能分离技术的需求不断增加，这可以减轻石化过程的环境足迹。
Matterchat：材料科学的多模式LLM
理解和预测无机材料的特性对于加速材料科学和驱动能源，电子及其他方面的应用程序至关重要。通过多模式大语言模型（LLMS）将材料结构数据与基于语言的信息集成在一起，从而通过增强人类–AI相互作用为支持这些努力提供了巨大的潜力。但是，一个关键挑战在于将原子结构完全分辨到LLMS中。在这项工作中，我们引入了MatterChat，这是一种多功能结构感知的多模式LLM，将材料结构数据和文本输入统一为单个粘性模型。MatterChat采用桥接模块来有效地将预验证的机器学习间的原子势与验证的LLM保持一致，从而降低了培训成本并提高了灵活性。我们的结果表明，MatterChat显着提高了材料性质预测和人类相互作用的性能，超过了GPT-4等通用LLM。我们还证明了它在更先进的科学推理和逐步材料合成等应用中的有用性。
材料科学与工程学博士论文是AI驱动的整体系统，用于优化钢铁废料在钢生产中的使用
钢铁行业目前正在转型过程中，以便将来能够以更环保的方式生产。Sec-Ondary原材料钢废料在这种转变中起着至关重要的作用，因为制造过程中的回收废料在环保和可持续性上。但是，钢铁行业中钢铁废料的使用增加涉及新的挑战。必须更改过程，必须保持产品质量，并且必须管理吞吐量的增加和需求。数字化和AI技术的使用可以帮助优化和自动化新过程。在工业环境中使用AI时，通常会有一个挑战，即没有足够的质量数据。为了缩小这一差距，是通过应用一种新颖的耕作技术创建和使用了新的欧洲废料类别的新数据集。创建，甚至更多此类域数据集的注释需要大量的时间和专家知识。出于这个原因，使用不同类型的增强物来实施一种自我监督的方法，以提取诸如钢废料等内在无序物体的典型细粒结构。这些结果用于控制废料输入以及废料使用情况，从而自动化过程。钢生产过程中使用的废料通常在原点和组成方面有所不同，这使得编译更加困难。编译废料混合物时，钢生产商通常依靠经验或必须进行复杂的试验。实施了一种机器学习方法，可用于模拟和优化不同的废料组合。基于这些模型，开发了一种新的方法来估算不使用其他传感器的标准过程参数中使用的输入材料的化学含量。在异质工业环境中AI模型的整合是一个主要挑战。需要根据需要对环境基础架构进行调整或创建。为了嵌入各种解决方案，合并了不同的Machine学习技术，根据需要建立所需的基础架构，并实施了在线模型和接口供生产性使用。总而言之，本文提出了一个由AI驱动的整体系统，该系统可以融合各种技术，优化钢废料工艺，并自动化废料工作流程，从废料进入到基本氧气炉的结束。