XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System清洁机
13 I 2025年1月https://doi.org/10.22214/ ... 高性能M- Term Karatsuba类似于... 的乘数 使用机器学习的AI聊天机器人 审查学生活动监控系统 基于物联网的无线监视机器人 通过集成速度破坏者增强了道路安全性，... 使用深度学习的物理疗法实践分析 多媒体传输中的加密水印 在机器中利用Yolo算法和Paddleocr ... 瘫痪的患者自动家庭控制系统... 使用机器的受众参与监控系统... 量子密码学 - 证书 人工智能 DevSecops中的零信任体系结构：增强... 中的安全性 rakshit poudel 一种机器学习方法以进行准确的健身运动... 使用ML 的医学推荐系统 对内部的生成AI模型的比较研究... 塑料太阳能电池技术的调查文件 与... 使用压电电动传感器的智能鞋 移动控制的河流清洁机器人 一项关于氩离子激光的研究 对HE-NE激光系统的审查 生成的AI和教育：共生关系 一项关于掺杂Yttrium Orthovanate的neododymium的研究...
摘要：RSA是最广泛采用的公钥加密算法之一，它通过利用模块化指数和大质量分解的数学属性来确保安全通信。但是，其计算复杂性和高资源要求对实时和高速应用构成重大挑战。本文通过提出针对RSA加密和解密的优化非常大规模的集成（VLSI）设计来解决这些挑战，重点是加速模块化凸起过程，这是RSA计算的核心。设计结合了蒙哥马利模块化乘法，以消除时间密集型的分裂操作，从而在模块化算术域中有效地计算。它进一步整合了诸如管道，并行处理和随身携带加盖之类的技术，以减少关键路径延迟并增强吞吐量。模块化启动是使用正方形和多种方法的可扩展迭代方法实现的，该方法针对硬件效率进行了优化。硬件原型是使用FPGA和ASIC平台合成和测试的，在速度，区域和功耗方面表现出卓越的性能。所提出的体系结构在保持安全性和可扩展性的同时，可以实现高速操作，使其适用于实时的加密应用程序，例如安全通信，数字签名和身份验证系统。与现有实现的比较分析突出了重大改进，将提出的设计作为下一代安全硬件加速器的可行解决方案。关键字：RSA算法，Verilog，FPGA
移动控制的河流清洁机器人
Muhammad Arif bin jalil物理系，马来西亚大学科学学院，81310 Johor Bahru，Johor，Johor，Malaysia，马来西亚摘要：一种在可见的和紫外线的贵族 - 基因激光器。氩离子激光器的可见和紫外线波长分别为408.9至686.1 nm和275至363.8 nm。1964年，威廉·布里奇斯（William Bridges）创建了氩离子激光。因为它们是由贵重气氩的电离物种制成的，因此这些连续波（CW）激光也称为离子激光器。氩离子的能级过渡在氩离子激光器的激光操作中起作用。氩离子激光器可能在可见光谱中产生多达100 W的能量。[28]关键字：激光，能源，增益培养基，吸收，自发发射，刺激发射，氩离子激光。
Billy Buddy针对网络欺凌 基于嵌入式的智能事故前出现，后... 晶体管微型化对量子的影响... Sightsense：增强对盲人的视野，在其中，声音用计算机视觉和语音绘制世界 使用... 根据学习时间来预测学生的结果 使用机器的投资建议系统... 生物发光混凝土的文献综述研究 使用Arduino 的智能vac Ultimate清洁机器人
摘要 - Billy Buddy反对网络欺凌的“基本上是为解决网络欺凌的安全空间，包括两个主要模块：管理员和用户。管理员模块包括安全登录，状态数据分析和用户管理，而用户模块允许注册，事件报告，与已解决类似问题的其他人进行讨论以及标记解决问题的问题。该平台通过OTP，配置文件管理为用户提供了密码恢复选项，并使用高级机器学习算法，其中包括随机森林，MLP分类器和ADABOOST来检测和分类网络欺凌。它是在Python，MySQL和Django中开发的，在HTML，CSS和JavaScript中具有直观的接口。“比利·巴迪（Billy Buddy）针对网络欺凌”的目的是针对一个有用的环境，用户可以利用先进的技术来解决这个严重的社会问题，并使数字世界成为更安全的地方，从而在其中用户可以报告和解决网络欺凌事件。Index Terms - Cyberbullying, Machine Learning, Random Forest, MLP Classifier, AdaBoost, Flask, Django, MySQL, Python, User Module, Admin Module, Problem Registration, Chat Support, Profile Management, State- wise Analysis, Data Classification, Web-based Platform, Cyberbullying Prevention, User Interaction, Secure Login, Dashboard, Sentiment Analysis.
Multiwash Pro电池商业地板清洁机
在使用机器产品信息之前，请阅读所有说明。多洗地板清洁机旨在在室内地区的平滑，甚至地板上使用。它们可用于大多数地形表面，包括短木地毯，木材，PVC，橡胶和石头。此机器仅用于室内。该机器旨在用于商业用途，例如在酒店，学校，医院，工厂，商店，租赁，租赁业务和其他家政用途以外的其他目的。电池电池组在交付时会部分充电。使用前和必要时充电。充电指示灯应在充满电时充电时变红，并在充满电时变绿色。电池组大约需要2个小时才能充分充电。充电器将在充电周期完成后自动关闭。为了避免电池触点的损坏，请始终在安装或从机器上卸下电池组时将电源开关转到OFF位置。正常操作期间的LED状态
世界第一个用于滚动stock的自动清洁机器人
IISRI的专业知识跨越了智能系统学科，包括运动模拟，仿真培训和触觉，机器学习，自主系统，机器人技术和人类绩效。IISRI提供了全面而独特的功能和功能，可以从头到尾设计和开发硬件设备和软件包。
公共场所清洁机器人：基于利益相关者访谈的基准测试的调查和提案
自动化已成为我们日常生活中不可或缺的一部分，并改变了各个行业和部门。这是一个显着进步的这样一个行业是自动清洁行业。尽管已经针对私人自主室内清洁机器人的开发[19,28,20]进行了大量研究，但探索公共空间的自主清洁机器人尚未进行相同的分析。自动化的公共清洁机器人有可能应对社会挑战，例如保持清洁度并为公共清洁行业的劳动力短缺提供有希望的解决方案。我们通过利益相关者访谈研究了公共部门的要求，并分析了清洁机器人的技术要求。基于两者，并进一步受到机器人竞赛的积极影响，我们提出了一种基准测试场景，以促进开发公共空间的清洁机器人。本文的贡献如下：
1学生，2教授1-2计算机科学工程，1 Sharnbasva University，Kalaburagi，Karnataka，印度摘要：心脏病是领先的 使用机器的糖尿病预测... 增强糖尿病治疗的胰岛素功效：关键... 与自然语言处理和机器学习算法的呼叫机器人的调查 有心脏血管疾病对角线 AI驱动的无人机应用 酒店的环保实践：促进可持续性... 使用arduino-uno 的地板清洁机器人 印度农业的多元化种植模式 印度Patna博物馆的案例研究 自主送货机器人小印度人... 智能耕种机器人用于检测工厂... 使用MediaPipe和... 的手势识别 中的重新分配的异质数据存储管理 统计和数学在人工智能，机器学习，数据中的重要性 智能学科监控机器人 环境挑战，生物多样性和性别... 使用混合密码学的安全文件存储 稀土激活磷酸盐的简短合成方法和发光发展
1学生，2教授1-2计算机科学工程，1个Sharnbasva University，Kalaburagi，Karnataka，India摘要：心脏病是全球死亡率的主要原因，需要有效及时诊断。这项研究提出了一种使用先进的机器学习技术和数据驱动的见解来预测心脏病的新方法。该系统设计用于识别心脏病，利用各种机器学习分类器在选定功能上的性能。采用了预测模型，包括决策树（DT），天真贝叶斯（NB），随机森林（RF）和支持向量机（SVM）来识别心脏病。评估这些分类器的有效性，以确定最准确的心脏病检测方法。此外，该系统还为患者提供有关最近医生的信息，从而促进快速获得医疗诊断和治疗。这种综合方法旨在增强对心脏病的早期检测和干预，最终改善患者的结果并减轻医疗保健系统的负担。索引术语 - 心脏病，机器学习，预测，识别，决策树，天真的贝叶斯，随机森林，支持向量机，数据驱动的见解，早期检测，医学诊断，医疗保健系统。
ANN的SOC估计锂离子电池 orcID：2。0000-0001-7601-7851 3。0000-0003-2784-5022 4.0000-0002-1442-2365 doi：10.15199/48.2024.02.35 iot基于IoT的水表面清洁机器人 politechnikaśląska（1），politechnika lubelska（2）orcid：1。0000-0002-4279-0472; 2。0000-0003-0850-7108doi：10.15199/48.2024.05.43 Perspektywy Roz 伊斯兰阿扎德大学阿利亚·卡图尔分公司电气工程系，伊朗阿利亚亚·卡托尔（Aliabad Katoul）（1,2,3）OrcID：1。0000-0001-7004-3311; 2。 技术科学学院，普里斯蒂纳大学的科索夫斯卡大学米特罗维卡，knjazaMiloša7，38220 Kosovska Mitrovica，塞尔维亚（1），MB University，DEP
电气工程系Tahri Mohamed University，Bechar，Algeria doi：10.15199/48.2024.08.41 ANN ANN方法的SOC估算锂离子电池摘要。充电器或SOC是电动汽车的电池组对汽油量表的类似物。在包括电动汽车（EV）在内的所有电池应用中确定电荷状态至关重要。本文的目标是使用人工神经网络（ANN）估算高容量锂离子电池（LIB）的充电状态（SOC）。这是必要的，因为无法直接测量SOC；取而代之的是，必须使用可测量的电池指标（例如温度，电压和电流）来计算它。可以获得可以在不久的将来预测SOC的准确预测模型。模拟数据集和ANN模型表示同意，表明该模型的强劲性能。Streszczenie。StanNaładowania，Czyli Soc，odpowiednik wskaitnika benzyny w Zestawie akeStawieakumulatoromatorówpojazdu elektrycznego。ustalenie stanunaładowaniaakumulatoromatorówstajesięniezwykle istotne我们wszystkich zastosowaniach，w tym w tym w samochodach elektrycznych（ev）。celem tegoartykułujest wykorzystanie sztucznej sieci sieci neuronowej（ann）do oszacowania stanu stanunaładowania（soc）akumulatora litowo litowo-jonowo o jonowogo om jonowogo opojemności（lib）。开玩笑，poniewaêSocnieMioMnaZmierzyćBezpośrednio； ZamiasttegoNależygoobliczyćNapodstawiemierzalnychparametrówakumulatora，takich jak tempatura，napięcieiprąd。moêliwejest uzyskaniedokładnego模型predykcyjnego，którybędziew stanieprzewidziećsoc wnajbliêszejprzyszłości。SymulowanyZbiórDanychI Model SsnbyłyZgodne，Co wskazuje nawysokąWydajność模型。( Podejście ANN do szacowania SOC baterii litowo-jonowej ) Keywords: Electric Vehicle, State of Charge, Open Circuit Voltage, ANN Słowa kluczowe: Pojazd elektryczny, stan naładowania, napięcie obwodu otwartego, SSN I.简介运输部门正在迅速朝着电动汽车（EV）迈进，这被认为更可靠和高效，并且已经开始在市场上竞争。根据电气化程度，电动汽车包括所有AEV，更多的MEV，PHEVS（插电式混合动力汽车）和HEVS（混合电动汽车）。为电动汽车研发，生产和商业化提供的大量资金来自政府机构，学术机构，商业和公众，以满足对电动汽车的不断增长的需求。电动汽车的规格范围非常广泛。许多技术都是适合的，因为每个应用程序对电动机都有不同的需求[1]。术语“储能系统”（ESS）是指使用机械，化学，电化学和电气方法来存储由各种来源产生的盈余电能的一组设备。尽管每种技术都有自己的优点和缺点，但环境，独立系统运营商，设备制造商，最终用户，监管机构和能源服务提供商都从这些技术中受益。为了尽可能有效地计划存储系统，需要了解两条信息。随着ANN方法的应用，我们的贡献寻求：首先，准确地预测ESS将运行的时间范围内的负载配置文件。第二，使用付费（SOC）估计在计划时间
AI动力清洁机器人
1圣雄甘地技术学院信息技术系教授2,3,4，圣雄甘地技术学院信息技术系学生摘要商业自动清洁机器人，如今很普遍。 但是，可以在自主和远程控制的同时可以清洁和拖把的机器人非常昂贵。 最近，人们对使用人工智能（AI）和物联网（IoT）（IoT）的兴趣越来越浓厚，以改善日常生活的各个方面。 这样的领域是家庭计算机化，尤其是在清洁任务的领域。 此任务建议开发带有超声传感器的基于智能的清洁机器人，并由IoT平台Nodemcu和AI计算控制。 机器人自动导航室内空间，使用气体传感器检测有害气体，并使用AI和机器学习算法进行清洁。 NodeMCU IoT平台允许用户远程监控空气质量并控制机器人的操作。 气体感应，人工智能，机器学习和物联网功能的结合为室内空气污染管理提供了积极的解决方案，从而带来了更健康，更安全的室内环境。 此外，与ThingsPeak等云平台的集成允许进行远程监视和预测性维护。 在实施和测试该原型后，观察到机器人可以按编程工作，并且配备了家庭商业最先进的清洁机器人的大多数功能。 地板清洁剂多年来都在发展。1圣雄甘地技术学院信息技术系教授2,3,4，圣雄甘地技术学院信息技术系学生摘要商业自动清洁机器人，如今很普遍。但是，可以在自主和远程控制的同时可以清洁和拖把的机器人非常昂贵。最近，人们对使用人工智能（AI）和物联网（IoT）（IoT）的兴趣越来越浓厚，以改善日常生活的各个方面。这样的领域是家庭计算机化，尤其是在清洁任务的领域。此任务建议开发带有超声传感器的基于智能的清洁机器人，并由IoT平台Nodemcu和AI计算控制。机器人自动导航室内空间，使用气体传感器检测有害气体，并使用AI和机器学习算法进行清洁。NodeMCU IoT平台允许用户远程监控空气质量并控制机器人的操作。气体感应，人工智能，机器学习和物联网功能的结合为室内空气污染管理提供了积极的解决方案，从而带来了更健康，更安全的室内环境。此外，与ThingsPeak等云平台的集成允许进行远程监视和预测性维护。在实施和测试该原型后，观察到机器人可以按编程工作，并且配备了家庭商业最先进的清洁机器人的大多数功能。地板清洁剂多年来都在发展。关键字：Nodemcu，自动清洁机器人，空气污染管理1。简介自动层清洁机器人现在在市场上很常见。这些技术设备旨在在没有任何人类干预的情况下运行。此外，这些设备已编程，以便按时并精确地完成任务。这些设备，从真空吸尘器到具有真空和拖把功能的自动层清洁器，还包括导航和控制应用程序。商业产品，例如Roomba Irobot，Samsung Jetbot，Ecovacs Ozmo，Eufy Robovac等。由于成本高昂，许多家庭，尤其是在较低的社会经济阶层中的家庭负担不起。我们的项目旨在通过提出清洁和拖把机器人的工作原型来缩小这一差距，该原型最终可以将其发展为低成本机器人，并具有商业机器人提供的大多数功能。最近已经进行了几项研究以开发这些类型的机器人。研究人员尝试了尖端的微控制器。拟议中的人类制作的基于情报的清洁机器人使用超声波传感器来检测障碍物并在其当前情况下导航。这些传感器提供了有关机器人环境的持续信息，从而使其能够做出明智的清洁决策。使用nodemcu平台，机器人可以连接到
orcID：2。0000-0001-7601-7851 3。0000-0003-2784-5022 4.0000-0002-1442-2365 doi：10.15199/48.2024.02.35 iot基于IoT的水表面清洁机器人
西里斯技术大学（1），卢布林技术大学（2）OrcID：1。0000-0002-4279-0472; 2。0000-0003-0850-7108 doi：10.15199/48.2024.05.43在电气和能量公路图摘要中开发超导率应用的波动性。基于电流领域独特特性和磁场影响的材料的超导技术在电流和能源应用领域具有广泛发展的机会。超导性虽然已有110多年的历史，但仍需要一种战略性且长期的方法来实施这种先进但对操作条件，技术的敏感。文章概述了电气工程领域的超导性发展的路线图，这是波兰科学院电气工程委员会材料和电力技术部门的一部分。摘要。超导技术基于在运输电流范围内具有独特特性的材料，并且与磁场的交互式具有在电气和能源应用领域进行视频开发的机会。超导性虽然已有110多年的历史，但仍需要一种战略性和长期的方法来实施这一先进的，但对操作条件，技术也敏感。本文概述了电气工程领域发展超导性的路线图，这是波兰科学院电气技术委员会电子技术材料和技术部门工作的一部分。（超导在电力和动力工程中的应用的观点 - 路线图）。关键字：超导性，路线图，电力技术应用，可持续发展。关键字：超导性，路线图，电力技术应用，可持续发展。20世纪初在科学领域的历史概述有一系列重要的发现和科学成就。在1908年，HEL首次凝结了，1911年，在Kriogeniki地区的研究中，发现了汞中超导的现象[1]。这种现象虽然很有趣，但由于在极低的温度下仅在一小组材料中发生材料，因此在技术中很难使用。超导性领域的进一步发现相对较少。在发现后的20年中，观察到了另一个重要的特性，即理想的Diamagnetism。这种现象已经扩大了过量应用的潜在应用范围，以全新的磁相互作用领域。超导性的里程碑是1962年的发现，即在遵守现象的半个多世纪之后，约瑟夫森的隧道效应，后来不久，基于它的鱿鱼量子检测器。这一发现为电子，量子技术和计量学方面开辟了广泛的超导应用[2]。通过引入历史大纲，不可能不提到超导材料开发的进展。材料技术的突破发生在1986年，当时发现了HTS高温超导性。已有70多年的历史了，这种现象仅在某些金属（主要是水星，铅和NIOB）以及金属脚上才知道，在该金属中，最广泛的应用区域在其中发现了Niobu的脚，并带有锡和钛。这从已经在液氮的沸点上实现的超导电工的发展产生了冲动。在21世纪初，Diborek镁加入了密集型材料测试的区域，尽管超导性温度相当低（39 K），但其特征是有利的操作特性。最新研究涉及基于铁和在非常高压下（数百GPA的顺序）的材料的超导体，但这些材料尚未发现实际应用。