XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System由伯特
![特别项目7 [开幕式]第1 jsh-tasl-kasl（...](/simg/g:\will\search\icon\source\3\31ba74131027a51c42407fca46b3ba23aeac0d9d.webp)
旋转l特殊研讨会
di效力MRI利用水分子不同的运动来创建反映生物组织微结构的图像，以类似于虚拟活检的非侵入性方法。最初通过实现早期诊断和有效的干预措施，这种创新最初彻底改变了急性脑缺血的管理。随着时间的流逝，DI效率MRI已成为临床和研究环境中的基石，为组织完整性，结构异常和早期发现其他模式的变化提供了关键的见解。它在研究和医学方面有广泛的应用，尤其是在神经病学和肿瘤学用于癌症检测和治疗监测中。在不同的使用成像中的显着开发是二量张量成像（DTI），它允许在3D中映射脑白质连接。该技术在开放精神病学的新研究途径的同时，对脑部疾病，神经发生和衰老提供了更深入的了解。概括，扩散框架还将大脑功能和相对论理论的概念联系起来，提出意识是从大脑的4D连接组中作为5D全息构造而产生的，将神经活动与相对论的时空框架融合在一起。这些关键概念即将使用新开发的11.7T MRI扫描仪探索，从而实现了人脑的介绍成像。该扫描仪已成功捕获了大脑的体内图像前所未有的，没有观察到不良影响。这一突破为神经科学社区提供了一种强大的工具，可以以新的规模研究神经退行性和精神疾病。通过促进我们对大脑结构和功能的理解，该项目表明了超高领域MRI解决脑部疾病复杂性的潜力，从而进一步促进了科学知识和医学实践。
AI专利简介（42）了解AI专利！掌握它们！〜Vision Transformer...
1 Alexey Dosovitskiy、Lucas Beyer、Alexander Kolesnikov、Dirk Weissenborn、Xiaohua Zhai、Thomas Unterthiner、Mostafa Dehghani、Matthias Minderer、Georg Heigold、Sylvain Gelly、Jakob Uszkoreit、Neil Houlsby “一张图片胜过 16X16 个单词：用于大规模图像识别的 Transformers” arXiv:2010.11929v2 [cs.CV] 2021 年 6 月 3 日
航空航天 - 坎特伯雷大学
摘要：背景——Bowtie 分析是风险管理中广泛使用的工具，用于识别危险的根本原因和后果，并显示可以防止或减轻事件发生的障碍。该方法的局限性在于依赖判断和临时开发过程。目的——需要系统的方法来识别威胁和后果，并确定缓解和预防障碍。结果——通过将 Bowtie 方法与 Ishikawa 的 6M 结构相结合，引入了一个新概念框架来对威胁、后果和障碍进行分类。该方法是为燃气轮机部件的目视检查而开发的，为此提供了一个示例。原创性——提供更系统的方法有可能产生更全面的 Bowtie 风险评估，严重遗漏的可能性更小。该方法有望在更广泛的行业中得到应用，并在执行 Bowtie 风险评估时为非风险专家但具有应用特定知识的操作员提供支持。
情感预测 - 丹尼尔·吉尔伯特
人们通常不知道微软股票的价格会涨还是跌？”）或他们自己的行为（例如，“我在未来 10 年内会离婚吗？”）。人们忽视了一种重要的预测形式，即人们预测自己感受的能力。我们认为，人们真正想知道的是他们的幸福和幸福水平，许多关于未来事件和行为的问题实际上是关于这些情感状态的问题的代理。人们希望能够预测他们是会结婚、离婚还是生孩子，因为他们相信这些生活事件是他们幸福的关键决定因素。他们想知道微软股票的未来价格，这样他们就可以赚钱，他们相信这会增加他们的幸福感。追求幸福是人类最基本的动机之一，如果人们有运转良好的水晶球，他们会经常看水晶球，试图实现这个目标。