XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System直线
通过新的直线编译器从Sigma协议中普遍合并的非交互式零知识
摘要。非交互式零知识证明（NIZK）是阈值加密系统中的必不可少的构件，例如多党签名，分布式关键产生和可验证的秘密共享，允许当事方在不揭示秘密的情况下证明正确的行为。此外，普遍合并（UC）Nizks在较大的密码系统中启用无缝组成。构建Nizks的一种流行方式是使用Fiat-Shamir变换来编译交互式协议。不幸的是，菲亚特 - 沙米尔（Fiat-Shamir）转换的nizk需要倒带对手，并且不可直线提取，这与UC相反。使用Fischlin的转换具有直线提取性，但以基本协议的许多重复为代价，导致具体效率差且难以设定参数。在这项工作中，我们提出了一个简单的新变换，该转换将代数关系的Sigma协议编译为UC-NIZK协议，而没有任何重复的开销。
欺骗您的眼睛在大脑上发挥作用 - 错觉
1。将纸放在您前面的桌子上，长侧位于水平位置。将您的非写入手放在纸张中间。将手指稍微分开，但指向。应该指出您的拇指。2。用铅笔追踪您的手。请确保将铅笔上下握住，而不是倾斜。小心地围绕着手指而不是在手指上画。花点时间。3。用尺子在纸张的左侧和右边缘放置一个小点。使用标尺引导您，从页面上水平绘制直线平行线（从左边缘标记到右边缘标记），从左边缘的点到右边缘的相应点。不要在您伸出手的地方绘制直线直线。当您伸到手上，向上绘制曲线，然后向下划清曲线以满足另一侧的匹配平行线。曲线之间的空间应为相同的宽度。4。重复绘制直线和弯曲的平行线，直到填充纸。5。在指关节所在的手上画一条直线。6。每个手指上的线将从平行线上弯曲，并平行于曲线的开头。在手指之间拉直线。通过示范 - 直线，曲线进行交谈；直线，曲线；直线，曲线；直线，曲线；直线，曲线；直线。在这些水平线上保持平行的距离。
孟加拉国TMSS癌症中心最近安装的Varian VitualBeam直线加速器的光子束百分比深度剂量的比较研究
自伦琴于1895年发明X射线以来，放射治疗发展迅速。此后，X射线生产技术的进步主要集中在计算机控制的强度调制光束传输上。1 利用诸如直线加速器 (LINAC) 等先进设备产生的辐射已成为一种有效的治疗工具。与传统的X射线机相比，LINAC 产生的辐射具有多种优势。现代放射治疗主要使用同期开发的医用 LINAC 产生的辐射。LINAC 可以对高能X射线进行修改，使其与肿瘤的形状相符，从而有效杀死癌细胞，同时保护周围的健康组织。此外，为了产生相对论速度的电子，高功率 LINAC 也正在得到推广。2
原始研究频道镜训练对盲折的直线行走Saira Talwar†1，Johneric W. Smith‡2和John
摘要国际运动科学杂志17（1）：438-444，2024。频道镜训练已显示可改善运动表现的视觉运动控制和动态视力；但是，没有研究考虑使用这种培训来提高步行过程中的运动觉知识，适用于高风险人群。目的：这项研究的目的是评估频镜训练对盲折直线步行的影响。方法：37名大学生健康参与者（年龄：20.141.23岁；女性：n = 32，男性：n = 5）完成了这项研究。在此预测试前的准实验研究中，没有癫痫病或平衡障碍史的参与者完成了为期四周的渐进式频镜训练方案。评估感觉运动反馈参与者在蒙住眼睛时行走27.5 m。完成了盲折的直线步行测试，并测量了与端点的偏差。一个配对样本t检验用于分析计算出的偏差角。结果：从PRE（14.485.95）到发布（11.606.78）偏差角（t（36）= 2.71，p = 0.01）的显着差异。结论：这是第一个研究频道训练对视力限制步行任务的影响的研究，这需要反馈重新加权。这些发现对于依赖非视觉系统的临床环境或性能可能是有益的。具体来说，视觉系统为临床（8）和健康人群（1，12）的步行和运动表现提供了重要的提示。关键词：感觉运动，反馈重新加权，本体感受，姿势协调介绍闭环反馈，来自原理，视觉和前庭系统提供了信息，以保持运动期间保持稳定性和姿势控制（14）。对一个或多个感觉运动系统的操纵将中枢神经系统重定向以依靠提供的信息来维持协调，也称为“感觉重新加权”（4，15）。例如，通过破坏视力，将更大的依赖应用于体验和前庭反馈以执行任务。先前的研究使用视觉训练来增强视觉运动控制（3）和动态视敏度（11），并在下游转换为练习或竞争（8，12）。因此，通过有限的视觉反馈训练，
绩效管理中的人工智能
摘要，目的：本研究重点是确定人工智能 (AI) 使用对绩效管理活动的影响，并评估直线经理在这些活动中的角色如何变化。为了实现这一目标，介绍了使用 AI 的优点和缺点，并将其应用于直线经理的角色。设计：进行系统的文献综述，并辅以三个由半结构化专家访谈构建的案例。文献综述旨在了解 AI 使用对绩效管理的影响。专家访谈的结果与文献综述的结果相结合，以回答研究问题。结果：绩效管理受到 AI 使用的影响，它通过使用更及时和更准确收集的数据变得更加准确，这些数据比实施 AI 之前更容易收集、更连续、更少偏见、以更积极主动的态度完成。AI 实施使直线经理有更多时间指导员工，在绩效管理环境中，这意味着帮助员工发挥出最佳能力，并帮助他们发展。研究局限性：由于案例数量相对较少，本研究的有效性可能受到质疑。但这不太可能，因为所提出的研究结果在案例中得到了一致证实。可以进行进一步的研究以提高有效性，因为发现的结果对直线经理来说非常有希望。理论意义：目前的学术文献仅关注人工智能实施对人力资源经理和/或绩效管理的影响，而本研究则特别针对直线经理提出了影响。此外，本研究还为人力资源权力下放理论做出了贡献，证实了在人工智能使用的影响下，责任会转移到直线经理身上。实际意义：本研究的结果为直线经理、他们的员工和人力资源经理提供了有关人工智能在绩效管理中的应用可能是什么样子以及它对他们的运作有何影响的见解。毕业委员会成员：AC Bos-Nehles 博士 M. Renkema 博士关键词人工智能、绩效管理、人力资源活动、直线经理
员工福利和心理健康策略 - 人员...
c. 富有同情心的领导文化：我们需要正确的榜样，我们可以向他们学习，他们富有同情心，以身作则。我们的大学将提供更好的招聘、晋升和学习发展机会，并为那些担任直线管理或其他领导职责的人提供工具，其中可能包括健康和心理健康评估工具。这将帮助我们在必要时管理和支持他人，并以真诚和有益的方式领导我们的大学社区，激发他人的信任，透明地沟通，管理变革，对我们的工作和行动承担责任。我们的大学重视直线经理的福祉，并了解他们在培养积极的福祉文化方面的重要性；因此，它将与整个大学的直线经理建立一种合作方式。
模块-02知情搜索策略
我们需要的第一个条件是H（可允许的）是可接受的启发式方法。可接受的启发式方法是从未高估实现目标的成本的启发式方法。可接受的启发式方法本质上是乐观的，因为他们认为解决问题的成本比实际的要少。一个明显的启发式启发式的例子是我们用来进入布加勒斯特的直线距离H SLD。直线距离是可以接受的
