XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System用户接口
信任界面：不同的用户接口如何塑造大语模型对健康信息的人类信任
大型语言模型（LLMS）与对话用户界面（CUI）的集成已大大改变了健康信息，从而提供了互动式访问卫生资源。尽管信任在采用健康建议方面非常重要，但在LLM提供的信息中，用户界面的信任感知仍然不清楚。我们的混合方法研究调查了使用相同的LLM源时不同的CUI（基于文本，基于语音和体现的）感染信任。关键发现包括（a）与其他人相比，通过基于文本的界面传递的信息的较高信任水平； （b）对接口的信任与所提供的信息之间的显着相关性； （c）参与者的先前经验，具有不同方式和演示方式的信息的处理方法以及可用性水平是与健康相关信息信任的关键决定因素。我们的研究阐明了LLM的健康信息及其传播的信任感，强调了用户界面在可信赖和有效的健康信息中与LLM驱动的CUI一起寻求的重要性。
Cesar RF电源 TREK 152P-CR-1：表面/体积同心环探针 EN61000-4-11 AN-144 对电静电排放的免疫力 Trek 609b-3
强大而多功能的CESAR®平台提供了异常一致的RF功率传递性能以及各种型号的选择，每种都具有独特的功能和功能（2、4、13.56、27.12和40.68 MHz； 40.68 MHz； 0.3至5 kW;具有各种用户接口和输入选项）。这使您能够选择一个专门适合您应用程序的单元 - 而无需冗长的自定义生成器交货时间。
通过摩尔斯码的人类计算机互动
医学领域技术的增长会在巨大的程度上减少患者的困难。该疾病被称为运动神经元病（MND）。MND患者由于肌肉的减弱而无法进行诸如谈话，步行，表达感觉和交流之类的工作。病人只能眨眼。言语障碍是人类最关键的疾病，它会导致脑损伤，中风瘫痪和其他几种疾病。它也可能在事故中造成运动损坏，并且使人完全无法交流。在患有言语障碍和瘫痪的患者中保持完整的唯一能力是控制眼睑运动。病人只有一种仅通过眼动而与他人互动的方法。通过使用此术语制作模型，其中输入将是瘫痪患者的眼睛。1.1 AIM和目标，目的是使用Morse代码技术创建人类计算机交互的系统，并借助眼睛纵横比计算眼睛眨眼持续时间，以将信息或消息传达给其他人作为音频输出。1.2要求所需的用户接口所需的内容如下： -
基于战场动力学的作战设计与应用
面向服务架构SOA，本地服务物理海陆空交通网络均基于能源网格+服务+平台而开发，远程服务采用模块化的Web服务应用程序接口，ITSM管理多种传感器的大数据存储，实现数据压缩、采集和监控，并在必要时发出警报，完成服务对象的处理和配置管理对于此服务接入分布式企业服务总线（ESB），在网络层交换机上进行拓扑发现，具有所辖子网的拓扑关系，并及时显示各种网络拓扑结构引入服务管理。对于此服务接入分布式企业服务总线（ESB），在网络层交换机上进行拓扑发现，具有所辖子网的拓扑关系，并及时显示各种网络拓扑结构引入服务管理。不同服务对象的接口考虑了用电设备的时变特性，系统提供了各个用户对无线资源的使用情况，并从时间域的角度分析对OFDM符号的时间延长，将大数据信号转换为并行数据流。从频域角度看，就是利用频率选择性信道组成一组并行的信道接口，为优先提交应用的用户接口分配动态资源。
心脏病风险预测：一种流动应用集成机器学习模型
简介：存在许多不同的方法来识别心脏病。本文讨论了使用机器学习算法来预测心脏病风险的心脏病预测应用。该应用程序旨在为用户提供预测，帮助他们评估心脏病风险并就其健康做出明智的决定。方法：心脏病预测应用利用KAG GLE的“心脏病UCI”数据集。数据经过预处理，转换并分成70％的培训和30％的测试集。使用三种机器学习算法（即支持向量机（SVM），天真的贝叶斯和K-Nearest邻居（K-NN）。结果：K-NN的准确率达到81.82％，幼稚的贝叶斯达到83.44％，而SVM的准确率达到了84.74％的最高准确率。结果表明SVM的表现优于其他算法。然后开发了一个AP贴合以实现SVM预测模型。该应用程序具有各种用户接口，包括用于用户注册和身份验证的注册和登录页面。用户可以输入其医疗信息，该应用程序使用训练有素的SVM模型来预测其心脏病的风险。结果以百分比的风险提交给用户，并伴随着适当的健康建议。结论：该应用程序可以帮助用户评估心脏病风险并提供建议，以最大程度地减少心脏病风险。马来西亚医学与健康科学杂志（2024）20（SUPP10）：10-17。 doi：10.47836/mjmhs.20.s10.2马来西亚医学与健康科学杂志（2024）20（SUPP10）：10-17。 doi：10.47836/mjmhs.20.s10.2
计算机科学与工程系
Linux操作系统的内核类似于Unix的内核。Linux操作系统建立在Linux内核上，Linux内核是全球广泛使用的操作系统内核。Linux发行版通常用于传统计算机系统，但Linux也用于路由器等嵌入式设备上。Linux内核也是Android移动和平板电脑操作系统的基础。Linux内核的应用程序编程接口（API）允许用户程序与内核进行通信，旨在非常稳定，并且不会干扰用户PACE程序（某些程序，包括具有图形用户接口的程序，也取决于其他API）。设备驱动程序作为内核操作的一部分管理硬件； “主线”设备驱动程序也被设计为非常稳定。与许多其他内核和操作系统相比，内核和可加载内核模块（LKMS）之间的接口并不是要特别可靠的设计。Linux内核是免费和开源软件的众所周知的示例，因为它是由全世界的贡献者创建的。关于日常开发的讨论在Linux内核邮件列表（LKML）上举行。虽然某些固件图像是在不同的非免费许可下提供的，但Linux内核是根据GNU通用公共许可证版本2（GPLV2）分发的。芬兰赫尔辛基大学的一名21岁学生名为Linus Torvalds，于1991年4月开始开发一些基本的操作系统概念。他从终端驱动程序和用英特尔80386组装代码编写的任务切换器开始。Torvalds于1991年8月25日提交给Usenet NewsGroup Comp.os.minix。在此之后，更多的人向该项目贡献了代码。Linux内核很早就收到了Minix社区的想法和代码贡献。GNU项目当时已经开发了免费操作系统所需的许多零件，但是该项目自己的内核GNU Hurd尚未完成且无法使用。BSD操作系统仍受法律限制的约束。尽管功能有限，但Linux很快吸引了开发人员和消费者。建立后的第一个帖子。comp.os.linux于1992年3月31日从alt.os.linux重命名。
基于Arduino的机器人太阳能汽车和蓝牙-IJRPR
农业是印度人口的主要收入来源，占该国总人口的近60％。农民根据环境和可用资源来开展自己的领域，并种植不同的农作物。满足了如此庞大的人口对食物的高需求。农民应使用大量农药来增加粮食生产。在传统的手动农药喷涂操作中，农药液体完全暴露于工作环境中，这会对人体造成巨大伤害，如果农药在喷涂过程中与农民接触，可能会导致皮肤癌和哮喘。增加了进入食物链的农药喷涂可能会影响消费者的健康。因此，我们设计了一种自动机器人系统，当检测到昆虫解决上述问题时，该机器人系统可以喷洒大量的杀虫剂。这不仅使农民免于威胁生命的疾病和身体问题，而且由于使用了禁止的农药而为他节省了钱。因此，农民帮助该国的经济发展。使用这种类型的机器人减少了喷洒农药液体所需的时间，并将有助于在任何季节或状况下减少框架上的工作负载。当然，这个想法将加速他们的公司以达到新的高度，并变得更加有利可图。我们的机器人的实施在很大程度上取决于农民的意识，我们认为由于其众多好处，我们认为这将很容易产生。拟议的目标是在化学喷涂等作物活动期间提高农民的安全性。肥料和农药。该研究表明了它在农业工程，电气工程，电子工程领域的相关性。电信工程，机电一体化工程，环境工程。生物医学工程。机械工程等检测和跟踪移动对象用作计算机视觉应用程序的低级功能，例如视频监视，机器人技术，身份验证系统，通过手势通过用户接口以及MPEG4图像压缩的阶段，如前所述。第二部分的其余部分涵盖了文献综述的简要概述，第三部分涵盖了拟议的系统和机器人的操作，第四节涵盖了结果，优势及其含义。在各个领域的应用。最后，V和VI节包括结论和未来的工作领域，呈现了拟议系统的含义。