XiaoMi-AI文件搜索系统
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具有紫外线消毒的启用RFID的太阳能脱水器是一种创新的系统，旨在提高食品保存过程的效率和安全性。该设备将太阳能的可持续能源与先进的技术相结合，以提供可靠且环保的解决方案，以使食物脱水，同时确保卫生状况。不可再生能源，这会提高运营成本，并对环境产生不利影响。此外，脱水过程可能会导致微生物感染，这引发了有关食品安全的问题。传统系统的可伸缩性和可用性受到缺乏自动化和监视的进一步限制。。脱水过程中的效率，使用可再生能源来最大程度地减少运营成本和环境影响。 这确保最佳干燥条件并促进工艺自动化和质量控制。 在研究中证明了启用了RFID的太阳能食品脱水器是一种以安全可持续的方式保存食品的实用方法。 通过改进过程控制，RFID技术可以确保用户的便利性和一致的脱水质量。。脱水过程中的效率，使用可再生能源来最大程度地减少运营成本和环境影响。 这确保最佳干燥条件并促进工艺自动化和质量控制。 在研究中证明了启用了RFID的太阳能食品脱水器是一种以安全可持续的方式保存食品的实用方法。 通过改进过程控制，RFID技术可以确保用户的便利性和一致的脱水质量。。脱水过程中的效率，使用可再生能源来最大程度地减少运营成本和环境影响。这确保最佳干燥条件并促进工艺自动化和质量控制。在研究中证明了启用了RFID的太阳能食品脱水器是一种以安全可持续的方式保存食品的实用方法。通过改进过程控制，RFID技术可以确保用户的便利性和一致的脱水质量。虽然紫外线消毒系统成功地消除了微生物威胁，但太阳能消耗大大降低了运营成本和碳的影响。在能源资源有限的偏远和离网地中，这项研究为食物保存问题提供了创造性的答案。通过结合智能监控，可再生能源和食品安全协议来解决公共卫生，环境可持续性和粮食安全方面的重要问题。
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2D蓝图转换为3D模型是建筑，工程和建筑行业中最关键的任务之一。由于设计计划必须准确代表可视化和实现，因此传统方法始终是手动，乏味的，容易出现错误。随着计算机辅助设计（CAD），机器学习和计算机成像技术的进步，转换更准确，更有效。本文涉及新兴方法，以通过深度学习和图像处理技术自动化从2D蓝图到其3D模型的过渡。主要关注点是对2D渲染的几何形状，各种维度以及各种结构细节的解释深入了解，以及它可能包含的复杂和晦涩的信息。方法是在卷积神经网络下开发的，用于从2D图像中提取特征，然后是用于重建的生成模型。使用语义分割运行的系统，可以标识墙壁，门和窗户等实体。此外，使用3D网格生成算法将2D数据转换为3D结构。该方法利用建筑和工程设计中通常应用的数据集和基准进行模型培训和评估。评估测量时间，计算时间，噪声效能性能以及由于蓝图数据的嘈杂世界本质而引起的缩放。还考虑了一些规模和复杂性的问题，例如数据质量的要求。未来的前景包括用于实时相互作用的增强现实（AR）可视化以及基于激光雷达的传感器数据以提高精度。这为渲染极为可能的实时自动化技术提供了巨大的机会，这可能有益于缩短设计过程并增强许多领域的项目成果。
![Android申请自动空手道KATA培训
DNA元编码：简化生物多样性
在以下引文样式（a）中引用了本文：[1] Ali Sadig Mohommed Bager，“用于分析和预测温度数据的拱形模型”
（b）：Okoye Rosemary，Chinechendo Eze，Aliyu Galadima（2024）。评估真菌，导致地图中地瓜恶化的真菌评估](/simg/4/4dae9df3cc15f59033a58a2d46a094df568ff4c1.webp)
Android申请自动空手道KATA培训 DNA元编码：简化生物多样性 在以下引文样式（a）中引用了本文：[1] Ali Sadig Mohommed Bager，“用于分析和预测温度数据的拱形模型” （b）：Okoye Rosemary，Chinechendo Eze，Aliyu Galadima（2024）。评估真菌，导致地图中地瓜恶化的真菌评估
摘要本研究旨在评估学生对为独立空手道KATA培训开发的基于Android的应用的接受。这项研究是遵循Addie方法的研究和发展研究的评估阶段。进行评估，两位专家，内容和媒体质量专家评估了应用程序的可行性。此外，在梅德市梅德尔9卫理公会私立中学的空手道外课外计划的参与者衡量了学生的接受。研究人员使用问卷调查收集了研究数据，并进行了定量分析的回答。内容专家的评估表明，该应用程序非常可行，表明学习材料适合空手道kata培训。媒体质量专家还确认，该应用程序符合有效学习工具的所有必要标准。此外，使用技术接受模型的评估表明，学生发现该应用程序有用且易于使用，这鼓励他们将其用于学习空手道Kata的意图。总而言之，研究表明，基于Android的应用是空手道KATA培训的可行且广受好评的工具。
图像生成AI模型基于对比度学习样式距离计算
摘要。本文提出了一种检索训练有素的图像生成洛拉（低级别适应性）模型的方法。此搜索算法采用单个任意图像输入，然后将模型在其中将图像转换为与输入映像相同的样式中的模型。我们使用三胞胎网络（带有三重损失的暹罗网络）采用了对比度学习方法。我们在预采用的洛拉模型上创建了一个示例图像集并执行了样式转移。使用这些传输的图像，对网络进行了微调，以通过其样式而不是通过其主题来计算距离；对于由不同的Lora模型转化的同一主题的一对图像对成对的差异很大，对于由同一LORA模型转换的不同下ject的图像对。通过准确评估任务评估了搜索算法，这些任务估计是否通过对模型进行排名的相同模型和用户实验进行了转换。实验结果表明，精细调整至关重要，样本图像集的多样性也很重要。
esaflor®样式样式解决方案
esaflor®样式在卷发定义和保持方面具有出色的雨水淋浴性。在相同浓度的情况下，对性能与基准合成样式聚合物进行了评估。头发，然后在受控条件下卷曲和干燥，安装并用去离子水喷洒。卷曲保留和保持。
单击以编辑主标题样式 - 健康与安全要点
1. 工作场所健康影响：1. 生物危害（如细菌、病毒、霉菌）可导致传染病、过敏反应和慢性健康问题。2. 人体工程学危害（如工作站设计不良、重复性动作）会导致肌肉骨骼疾病 (MSD) 和生产力下降。2. 经济后果：1. 旷工率增加、医疗成本增加，以及组织的潜在法律责任。3. 法律和法规合规性：1. 欧盟指令和马耳他法律要求对这些危害进行风险评估和控制，以确保工人的安全和健康。4. 预防和控制：1. 及早识别和管理危害可防止工作场所事故、保护工人健康并培育积极的安全文化。5. 跨行业相关性：1. 生物危害影响医疗保健、农业和食品生产等行业。2. 人体工程学风险主要存在于物理环境和办公室环境中。 6. 为劳动力提供未来保障：1. 解决这些危害可以减少长期健康问题，确保可持续的工作实践并提高员工保留率。
哈佛（巴斯）参考样式
o对于非英语名称：请参阅“正确的命名”指导。•书籍的版本：如果您使用了第一版书籍，则不包括版本号。•标题：仅在标题和名称的第一个字母（人，组织或地点）的第一个字母中使用大写。•字幕：所有字幕，包括首字母，都应在较低的情况下输入（名称除外）。副标题应在结肠后输入。例如：反思性读者：社会工作和心理健康。•出版年：如果在源中未提供此信息，则应输入N.D. （无日期简称）。如果您在出版年度结束时输入了一封信（例如2000b）在您的文本引用中，同年应出现在参考文献中。但是，如果您输入了N.D.在您的引用中（因为没有提供一年的出版年），n.d。应该出现在相应的参考中，例如泰勒，n.d。
Microsoft Outlook - 备忘录样式
今年秋天，为了庆祝里奥格兰德大学和里奥格兰德社区学院成立 148 周年，我们在 8 月和 9 月举办了一系列活动。单击照片拼贴图可在 Facebook 上查看所有秋季活动相册。我们在杰克逊和加利波利斯举办了车尾派对；举办了绿色现场音乐会和社区庆祝活动，重点介绍了我们的创始人捐赠日项目，并推广了当地企业、运动队和希腊生活；观看了档案志愿者 Jake Bapst 每周的 Throwback Thursday 视频；为校友举办了每周校园参观活动；举办了从农场到餐桌的晚宴；并为校园内的五个项目筹集了超过 230,000 美元。很高兴看到大家参加我们的几场活动。
Arxiv样式的模板
在这份技术报告中，我们广泛研究了众所周知的生成人工智能（AI）应用的产出的准确性，以响应描述流体力学社区熟悉的常见流体运动现象的提示。我们检查了一系列应用程序，包括Midjourney，Dall·E，跑道ML，Microsoft Designer，Gemini，Meta AI和Leonardo AI，由Google，OpenAI，Meta和Microsoft等著名公司介绍。我们的文本提示生成图像或视频，包括“vonKármán涡流街”，“经过机翼”，“ kelvin-helmholtz的不稳定”，“尖锐的超音速身体上的冲击波”等示例。我们将这些应用程序生成的图像与实验室实验和数值软件产生的图像进行比较。我们的发现表明，这些生成的AI模型没有得到充分训练的流体动力学成像，从而导致潜在的误导性输出。除了文本到图像/视频生成之外，我们还进一步探索了使用这些AI工具从图像/视频到文本生成的过渡，旨在研究其对流体运动现象的描述的准确性。本报告为学术机构中的教育工作者提供了警告，强调了这些工具误导学生的潜力。它还旨在告知这些著名公司的研究人员，鼓励他们解决这个问题。我们猜测，这种缺点的主要原因是从科学期刊中对版权保护的流体运动图像的有限访问权限。
使用天气数据模拟通过基于样式的生成对抗网络
在2023年，Pothovoltaic（PV）发电的全球安装能力打破了另一个记录。国际能源机构最近发布了2023年的年度报告显示，去年，全球PV发电的新安装能力约为375 GW，增长了30％以上（Szalóczy等人，2024年）。中国是世界上最大的光伏市场和产品供应商（Fu等，2024）。但是，分布式PV发电的固有间歇性和波动引入了相当大的不确定性，因此需要对PV场景进行建模，以减轻这种不确定性并支持PV行业的增长。在影响PV输出的各种因素中，天气条件在引起光伏生成的爆发和不确定性方面起着重要作用。然而，当前的绝大多数PV场景生成文献都会直接产生PV场景，这可以忽略天气对PV的重要影响（Cai等，2023）。为了说明与天气相关的不确定性并对PV发电模型施加更严格的物理约束，PV方案是通过模拟天气场景模拟的，在模型中既有特定的院子和通用性。因此，开发全年天气情况的随机模拟模型对于为PV发电建模提供准确的天气信息至关重要（Rohani等，2014）。当前的天气生成模型主要依赖于涉及概率计算的数学方法。li et la。提出了一个两阶段的方案。Sparks等。最常见的方法是将天气数据的分布直接拟合概率分布，例如β分布后的阳光强度（Rathore等，2023）和Weibull分布后的风速（Hussain等，2023）。在第一个阶段，天气序列是通过单位多变量天气发生器模拟的，在第二阶段，经验副方法用于重现可变量的相互间隔和相间依赖性以及时间结构（Li等，2019）。理查森（Richardson）基于动态的两参数伽马分布模型和两个参数β分布模型提出了WGEN（Richardson，2018）。WGEN目前是广泛使用的天气生成器模型之一，许多其他天气生成器模型是根据WGEN的改进和扩展而开发的，例如美国农业农业部农业研究服务部开发的小木屋。通过将部分时间序列转换为推断的线性函数模型，提出了一种新颖的方法，将天气变量视为具有时间行为的高斯变量（Sparks