XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System残割
减轻与残差管理相关的PFA风险的临时策略
2019年，佛蒙特州对全州浅层土壤中的PFA进行了研究。•在每个样品中都检测到PFA。•PFO是检测到的主要化合物。•本研究中采用了本策略中建立的筛选标准•（使用UTL，因此95％的PFA土壤水平低于极限）
自我力量+ 52英寸Z6零转割割草机 - 景观供应
自我功率+ 52英寸Z6零骑行割草机是ZTR，就像其他地方一样采用Peak Power™+技术，它结合了高达6个EGO 56V ARC LITHIUM™电池的功率 - 相同的电池技术为所有EGO产品提供动力，使其成为世界上第一个兼容的骑手。采用5个独立无刷电动机设计，可在切割和驾驶功率方面提供25马力，等效于燃气发动机。使用52英寸的10号制造钢甲板制造，并达到8 mph的最高速度，该新的ZTR可以使您更快地覆盖地面一次充电，最多可将4英亩的土地切成六英亩，包括六个EGO 12.0AH 56V ARC LITHIUM™电池。与市场上的任何其他电池供电的ZTR不同，可以添加更多电池以削减5、6、7或尽可能多的英亩。该行业最快的充电器在短短4个小时内收取6 x 12.0AH的费用，比竞争对手快4倍。可调座悬架可确保平稳的骑行。使用具有3种驾驶模式的LCD接口自定义割草体验：控制，标准和运动 - 可以用手指的简单触摸来访问。高级功能，例如LED灯，USB充电端口和蓝牙等优质功能，以使体验与其他任何ZTR不同。为耐用性而构建 - 割草机，电池和充电器都有5年的保修。在全新的自我力量+ 52英寸Z6零转弯割草机上，从未像现在这样的零割草
基于混合注意力机制的残差 UNet 用于脑肿瘤语义分割
摘要：由于脑肿瘤形状不规则且弥散，因此在磁共振成像 (MRI) 体积中对其进行分割非常困难。最近，由于标记数据集的可用性，二维和三维深度神经网络已成为医学图像分割的热门选择。然而，三维网络的计算成本很高，需要大量的训练资源。这项研究提出了一种用于脑肿瘤分割的三维深度学习模型，该模型使用轻量级特征提取模块来提高性能，而不会影响上下文信息或准确性。所提出的模型称为基于混合注意的残差 Unet (HA-RUnet)，它基于 Unet 架构，利用残差块从 MRI 体积中提取低级和高级特征。注意和挤压激励 (SE) 模块也被集成在不同级别，以在局部和全局感受野内自适应地学习注意感知特征。所提出的模型在 BraTS-2020 数据集上进行了训练，在测试数据集上，Dice 得分分别为 0.867、0.813 和 0.787，对整体肿瘤、肿瘤核心和增强肿瘤的灵敏度分别为 0.93、0.88 和 0.83。实验结果表明，所提出的 HA-RUnet 模型优于 ResUnet 和 AResUnet 基础模型，同时参数数量少于其他最先进的模型。总体而言，所提出的 HA-RUnet 模型可以提高脑肿瘤分割准确率，并有助于医生进行适当的诊断和治疗计划。
用于脑肿瘤检测和分割的多任务上下文空洞残差网络
摘要 —近年来，深度神经网络在医学成像中的各种识别和分割任务中取得了最佳性能，包括脑肿瘤分割。我们发现，分割脑肿瘤面临着数据不平衡的问题，即属于背景类（非肿瘤像素）的像素数量远大于属于前景类（肿瘤像素）的像素数量。为了解决这个问题，我们提出了一个级联结构的多任务网络。我们的模型包含两个目标，即（i）有效区分脑肿瘤区域和（ii）估计脑肿瘤掩模。第一个目标由我们提出的上下文脑肿瘤检测网络执行，该网络起到注意力门的作用，只关注脑肿瘤周围的区域，而忽略与肿瘤相关性较小的远邻背景。与处理每个像素的其他现有物体检测网络不同，我们的上下文脑肿瘤检测网络只处理真实实例周围的上下文区域，这种策略旨在产生有意义的区域提议。第二个目标建立在 3D 空洞残差网络和编码解码网络之下，以便有效地分割大物体和小物体（脑肿瘤）。我们的 3D 空洞残差网络采用跳跃连接设计，使深层的梯度能够直接传播到浅层，从而保留不同深度的特征并用于相互细化。为了从体积 MRI 数据中整合更大的上下文信息，我们的网络利用具有各种内核大小的 3D 空洞卷积，从而扩大了滤波器的感受野。我们提出的网络已经在包括 BRATS2015、BRATS2017 和 BRATS2018 数据集在内的各种数据集上进行了评估，包括验证集和测试集。我们的性能已通过基于区域的指标和基于表面的指标进行了基准测试。我们还与最先进的方法进行了比较。1
Narok的县综合发展计划...
AI Artificial Insemination AIDS Acquired Immune Deficiency Syndrome ANC Antenatal Care ARV Anti-Retro viral BPO Business Process Outsourcing CBO Community Based Organization CADP County Annual Development Plan CDI County Development Index CIDP County Integrated Development Plan CIMES County Integrated Monitoring and Evaluation System COG Council of Governors COMEC County Monitoring and Evaluation Committee CRA Commission on Revenue Allocation CRF County Revenue Fund DRM Disaster Risk Management DRR Disaster Risk减少EDE结束灾难ERC经济恢复战略E-Nimes电子国家集成监测和评估系统FGM女性生殖器残割GHRIS GHRIS政府政府人力资源信息系统HDI人类发展指数HDR人类发展报告HIV人类免疫缺陷病毒ICT信息和通信技术
智能采煤机器人关键技术
摘 要： 采煤机是综采工作面的核心装备，研发智能采煤机器人是实现综采工作面智能化的关键。 综合分析当前采煤机机器人化研究进程中的传感检测、位姿控制、速度控制、截割轨迹规划与跟 踪控制等技术的研究现状，提出研发智能采煤机器人必须破解的 “ 智能感知、位姿控制、速度控制、 截割轨迹规划与跟踪控制、位 − 姿 − 速协同控制 ” 五大关键技术，并给出解决方案。针对智能感知 问题，提出了构建智能感知系统思路，给出了智能采煤机器人智能感知系统的架构，实现对运行 状态、位姿、环境等全面感知，为智能采煤机器人安全、可靠运行提供保障；针对位姿控制问题， 提出了智能 PID 位姿控制思路，给出了改进遗传算法的 PID 位姿控制方法，实现了智能采煤机器 人位姿精准控制；针对速度控制问题，提出了融合 “ 力 − 电 ” 异构数据的截割载荷测量思路，给出 了基于神经网络算法的截割载荷测量方法，实现了截割载荷的精准测量；提出牵引与截割速度自 适应控制思路，给出了人工智能算法牵引与截割速度决策方法和滑模自抗扰控制的牵引与截割速 度控制方法，实现了智能采煤机器人速度精准自适应控制；针对截割轨迹规划与跟踪控制问题， 提出了截割轨迹精准规划思路，给出了融合地质数据和历史截割数据的截割轨迹规划模型，实现 了截割轨迹的精准规划；提出了截割轨迹精准跟踪控制思路，给出了智能插补算法的截割轨迹跟 踪控制方法，实现了智能采煤机器人截割轨迹高精度规划与精准跟踪控制；针对 “ 位 − 姿 − 速 ” 协同 控制问题，提出了 “ 位 − 姿 − 速 ” 协同控制参数智能优化思路，给出了基于多系统互约束的改进粒子 群 “ 位 − 姿 − 速 ” 协同控制参数优化方法，实现了智能采煤机器人智能高效作业。深入研究五大关键 技术破解思路，有利于加快推动研发高性能、高效率、高可靠的智能采煤机器人。
纯电动卡车部件转售凸显残值上涨空间
CALSTART 开发了一个财务模型，使用行业合作伙伴提供的合理衰减率逐个评估 BET 组件的 RV。根据该模型，当考虑组件转售价值时，BET 的 RV 预期值会很高，尤其是在卡车使用寿命的后期，但在典型融资期的早期也是如此。具体而言，到第 5 年，建模的 BET 组件合计可保留卡车初始价值的 15-25%——这比贷方在其当前承保流程中使用的前景要好。这种 RV 保留率与柴油卡车的 RV 保留率接近，约为 30%，并且随着 BET 继续变得更具成本效益并受到法规的青睐，未来可能会下降。此外，由于电池在二次使用期间具有持续价值，因此在第 8 年后，BET 保留的 RV 比柴油卡车更高。这个基于 BET 组件转售的 RV 基准得到了众多电池二次生命公司的创新市场活动的支持，例如 Zenobē 和 Connected Energy，他们正在利用到 2030 年二手电动汽车电池供应所带来的 20 至 25 亿美元的机会。
临床前和临床状态的PSMA靶向α疗法用于转移性cast割前列腺癌
1化学系，科学学院，阿拉马·伊克巴尔公开大学，伊斯兰堡44000，巴基斯坦； uzmarajpoot123@gmail.com（U.P.）; overlord.scorpion6@gmail.com（m.i.m.）2基础科学与人文科学系，达沃德工程技术大学，卡拉奇74800，巴基斯坦； pervaiz.ali@duet.edu.pk 3，伊斯兰堡45320，Quaid-i-Azam大学化学系； asaeed@qau.edu.pk（A.S。）; aahmed@chem.qau.edu.pk（A.A.）4牙科科学系，牙科学院，国王沙特大学，利雅得，沙特阿拉伯11545； wsaeed@ksu.edu.sa 5跨学科工程与科学学院（SINES），国立科学与技术大学（NUST），伊斯兰堡44000，巴基斯坦； fouzia@sines.nust.edu.pk（F.P.）; basitazad50@gmail.com（B.A.）6医疗保健生物技术Atta-ur-Rehman Applied Biosciences，国立科学与技术大学（NUST），伊斯兰堡44000，巴基斯坦； javedaneela19@asab.nust.edu.pk 7 Gujrat大学生物化学与生物技术系，古吉拉特大学，巴基斯坦50700； Hammad.ismail@uog.edu.pk 8德克萨斯州A＆M健康科学中心，Joe H. Reynolds Medical Build，美国德克萨斯州77843，美国大学; isaackhan1@tamu.edu *通信：nasimaa2006@yahoo.com或nasima.arshad@aiou.edu.edu.pk
Powermax 选择指南
凭借业内最多的割炬选项和最新的技术创新，Powermax65、Powermax85 和新款 Powermax105 可帮助您完成比以往更多的工作。七种 Duramax 割炬样式为手动、便携式自动化、X-Y 工作台和机器人切割和气刨提供了更大的灵活性。Smart Sense™ 技术可根据切割模式和割炬引线长度自动调整气压，以实现最佳切割效果。在 Powermax105 中，它还可以检测消耗品的使用寿命，自动关闭割炬电源，以防止对其他部件或工件造成潜在损坏。