XiaoMi-AI文件搜索系统
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可互操作数据湖 (IDL)
• WP1：通过构建端到端原型和测试平台来测试在分布式环境中管理数据的解决方案，以展示如何优化大数据存储和数据检索效率，利用最先进的云技术 • WP2：定义一个数据模型来组织、查找和访问存档数据；设计和调试一个关系数据库，用于元数据管理、识别和数据配置 • WP3、WP4：将使用、调整和链接区块链和基于 Web 的堆栈（如对象存储）的新技术 • WP5：模拟用于处理 SSA 的空间传感器数据的最先进算法并评估计算负载
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纳瓦霍人传教团。犹他州纳瓦霍保留地的第一个圣公会传教团将于 7 月 25 日庆祝成立 20 周年。布拉夫附近的圣克里斯托弗传教团由巴克斯特·H·利布勒神父创立，他在纳瓦霍兰的职业生涯多年来一直被记录在《沙漠》杂志上。利布勒神父最近退休，新任牧师是韦恩·L·庞蒂乌斯神父。上午 10 点的教皇大弥撒之后，将举行纳瓦霍风格的独立日庆祝活动。传教团将为地毯编织和绘画、银器和皮革工艺的艺术作品提供现金奖励。下午，将组织游戏和竞赛，包括麻袋赛跑、射箭、煮水（从头开始）、烤面包和“拉鸡”（今天的意思是从奔跑的马背上拉出钱袋，而不是鸡头）。晚上将有烟火表演和印第安妇女舞会。应该很有趣。
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•手卫生：定期用肥皂和水洗手至少20秒。当肥皂和水不可用时，请使用基于酒精的洗手液。•避免触摸脸：不要用未洗手的手抚摸眼睛，鼻子和嘴巴。•社会距离：与不适或表现出COVID-19症状的人保持安全距离。•生病时待在家里：预计感到不适的人会留在家中寻求医疗建议。•咳嗽和打喷嚏礼节：用纸巾遮盖咳嗽或打喷嚏，然后立即处置。这样做后洗手或使用洗手液。•清洁表面：经常经常触摸表面清洁和消毒。
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本报告是根据 EnergyAustralia 提供的简报编写的，所依据的是当时收集的信息以及报告中规定的条件。报告中包含的所有调查结果、结论或建议均基于上述情况。本报告仅供 EnergyAustralia 使用，对于其他方的使用不承担任何责任。EnergyAustralia 可自行决定使用本报告向监管机构和公众提供信息。© 未经 EMM 事先书面许可，允许出于教育或其他非商业目的复制本报告，但必须完全注明来源。未经 EMM 事先书面许可，禁止出于转售或其他商业目的复制本报告。
浅海岸底栖基质遥感 - MDPI
摘要：鳗草 (Zostera marina) 是潮间带和潮下带生态系统的关键组成部分。然而，人类活动的压力已导致其种群在全球范围内下降。划定和持续监测鳗草分布是了解这些压力和提供有效的沿海生态系统管理的重要组成部分。此类空间监测的一种拟议工具是远程图像，它可以经济高效地频繁覆盖大片且难以接近的区域。但是，要有效应用这项技术，需要了解鳗草及其相关基质的光谱行为。在本研究中，原位高光谱测量用于定义关键光谱变量，这些变量可在 Z. marina 和相关水下基质之间提供最大的光谱分离。对于原位水面反射数据集的鳗草分类，所选变量为：斜率 500–530 nm，一阶导数 (R') 在 566 nm、580 nm 和 602 nm，总体准确率为 98%。当原位反射数据集经过水校正时，所选变量为：566:600 和 566:710，总体准确率为 97%。使用现场光谱仪识别鳗草的深度限制平均为 5.0 至 6.0 m，范围为 3.0 至 15.0 m，具体取决于水柱的特性。涉及高光谱机载图像底栖分类的案例研究表明，变量选择的主要优势是满足统计上更复杂的最大值的样本量要求
通过浅神经网络级联的模拟RF电路尺寸
摘要 - 提出了用于模拟电路组件自动尺寸的深神经网络体系结构，重点是2至5 GHz区域的射频（RF）应用。它解决了通常少数网络培训示例的挑战和多种解决方案的存在，其中该型解决方案是集成电路实现的不切实际值。，由于一系列专用的浅神经网络（SNN），我们通过一次将学习限制到一个组件大小来解决这些问题，在该级联限制了下一个网络的预测。此外，SNN是通过遗传算法单独调整预测顺序和准确性的。在每个步骤中的解决方案空间的缩小允许使用小型训练集，以及SNNS处理组件相互依赖的限制。该方法在三种不同类型的RF微电路上成功验证：低噪声放大器（LNA），电压控制的振荡器（VCO）和混合器，使用180 nm和130 nm CMOS实现。所有预测均在成分和性能水平的真实值的5％之内，所有响应均在4至47分钟后在不到5 s的情况下获得。在常规PC站进行培训。获得的结果表明，所提出的方法快速且适用于任意模拟电路拓扑，而无需为每组新的所需电路性能重新训练开发的神经网络。
