XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System相结合
现代风格与先进照明技术相结合
Lumec UrbanScape LED 吊灯和柱顶灯具非常适合增强环境的建筑特色，具有现代魅力。UrbanScape 的比例和性能都完美符合各种行人和道路应用的需求，为您的整个照明项目提供一致的风格。得益于行业领先的 LED 技术，UrbanScape 比 HID 灯具节能得多，是寻求经济高效、无需更换灯泡的户外照明的城市和公用事业的正确选择。
将自主权与客户和技术相结合 - DSIAC
• 作为传感器网络的一部分，传感器可以实现态势理解 • 态势理解可以传递给规划和控制（任务规划）系统 • 可以为巡航导弹提供规划和控制并执行应急管理 • 当巡航导弹发动攻击时，应急管理可以为系统适应提供反馈 • 联网传感器为规划和控制提供更新的反馈以及巡航导弹反馈，从而实现系统适应
将主要领导力和教师角色与AI相结合...
有效的领导力涉及使教师积极参与课程创新，并提供必要的支持和资源[12]，[13]。这项研究强调了在基于AI的“ Merdeka”课程计划的开发和实施中培养教师自治，创造力和协作的重要性。校长通过提供专业发展机会，创建协作平台来最佳实践共享以及认可教师对课程创新工作的贡献[14]，[15]，从而发挥着关键作用。该分析揭示了教师的角色与基于AI的“ Merdeka”课程创新之间的显着关系，如0.000的显着性值为0.000，相关系数（R）为0.447，这也反映了中等水平的关系。因此，数据支持第二个工作假设的有效性，表明教师参与“ Merdeka”课程创新会导致更多地采用基于AI的创新。
斑点生产商 HANDL TYROL 将自动化与传统相结合
每年有 5,000 吨培根从位于奥地利蒂罗尔州海明的 HANDL TYROL GmbH 最先进的生产设施运出。COPA-DATA 的银牌合作伙伴 ematric gmbh 实施的整体工厂自动化解决方案基于 zenon 软件平台，可高效生产传统美食。
可再生能源与抽水蓄能相结合：不确定性和其他挑战下的设计优化
摘要：随着可再生能源渗透率的提高，混合可再生能源系统与抽水蓄能相结合变得越来越受欢迎。这种配置在通常不与大陆电网相连的偏远地区更为繁荣，这些地区的能源独立挑战加剧。本研究侧重于从建立可再生能源最佳组合的角度设计此类系统，利用可再生能源的互补性和协同作用，结合抽水蓄能的多功能性。然而，这种设计具有相当大的复杂性，一方面是要满足多个目标和约束，另一方面是内在的不确定性，这些不确定性涵盖了所有底层过程，即外部和内部。在这方面，我们利用希腊爱琴海锡夫诺斯岛提出的混合可再生能源系统布局，在确定性和最终随机性设置中开发和评估综合模拟优化方案，揭示不确定性保护下的设计问题。具体来说，我们考虑了三个主要的不确定因素，即风速（自然过程）、能源需求（人为过程）和风能到电能的转换（内部过程，以概率功率曲线表示）。我们还强调了有关系统关键设计参数（水库规模和太阳能发电量）的决策程序，这是通过彻底解释不确定性感知优化结果来实现的。最后，由于拟议的抽水蓄能项目使用海洋作为下水库，因此需要解决额外的技术挑战。
将人工智能与自然智能相结合，学习英语写作技巧
工业革命 4.0 以自动化和数据交换为标志，人们通过互联网搜索、引用、分析数据/信息、访问云服务。同时，社会 5.0 被定义为以人为本的社会，利用技术和经济进步，通过整合网络空间和物理空间的系统来解决问题。在学习英语，特别是写作技巧方面，有许多在线语言服务可供选择，从免费到收费，其中之一就是 Paperrater。这项语言服务对学生练习英语写作非常有帮助，因为它能够以拼写、语法、词汇选择、词汇、风格、过渡短语的形式提供反馈，并显示表明写作质量的等级书面文本，从 A-B-C-D 等级开始-无等级。但学生还需要具备自然智能，即能够区分语法和利用句子上下文。这项描述性研究旨在描述人工智能（Paperrater）与自然智能在学习英语写作方面的结合。研究数据取自英语 1 课程，参与者是信息技术和船舶建筑专业的学生。通过 Paperrater，学生能够创作出更好的英语写作文，并且通过自然智能，学生能够区分哪些反馈需要纠正，哪些反馈应该忽略。
医疗保健转型：将人工智能和机器学习与大数据分析相结合
人工智能 (AI)、机器学习 (ML) 和大数据已成为改变医疗保健格局的强大力量。人工智能是指机器模拟人类智能过程，使其能够执行推理、学习、解决问题和决策等任务。机器学习是人工智能的一个子集，涉及算法的开发，使系统能够从数据中学习并在没有明确编程的情况下做出预测或决策。另一方面，大数据是指从电子健康记录、医学影像、可穿戴设备和基因组学等各种来源生成的庞大而复杂的数据集，超出了传统数据处理工具的能力。这些技术的融合有可能通过提供更深入的见解、增强决策能力和改善患者治疗效果来彻底改变医疗保健。人工智能和机器学习技术（例如深度学习）支持从诊断到个性化治疗计划等各种医疗保健应用，而大数据分析则可以处理大规模数据，从而揭示医疗保健实践中的模式、趋势和相关性。这些技术共同促进了医疗保健各个领域（包括疾病预防、诊断、治疗和管理）更准确、及时、更具成本效益的解决方案 [1]。
将直接脑电刺激与人类连接组相结合
神经系统和神经发育疾病是主要的公共卫生问题，迫切需要新的治疗方法。有效疗法的开发依赖于对与行为产生因果关系有关的神经基质的精确映射。目前，在清醒手术中的认知和神经监测期间进行的直接电刺激 (DES) 被认为是脑功能因果映射的黄金标准。然而，DES 受到刺激部位局部性的限制，阻碍了在网络层面上对人类大脑功能的真正整体探索。我们使用了来自 612 名胶质瘤患者的 4137 个 DES 点，结合人类连接组数据（静息态功能 MRI，n = 1000 和扩散加权成像，n = 284），以提供对包含 12 个不同行为域的因果宏观功能网络的多模态描述。为了探究我们程序的有效性，我们 (i) 比较了健康和临床人群的网络拓扑图；(ii) 测试了 DES 衍生网络的预测能力； (iii) 量化结构和功能连接之间的耦合；(iv) 建立一个多变量模型，能够量化单个受试者与规范人群的偏差。最后，我们通过测试 DES 衍生的功能网络在识别与术后语言缺陷相关的关键神经调节靶点和神经基质方面的特异性和敏感性，探究了 DES 衍生的功能网络的转化潜力。与单独使用 DES 相比，DES 和人类连接组数据的组合导致全脑覆盖率平均增加 29.4 倍。DES 衍生的功能网络可以预测未来的刺激点（准确率为 97.8%），并得到皮层下刺激的解剖连接的强烈支持。我们没有观察到患者和健康人群在群体和单个受试者层面上存在任何显著的拓扑差异。通过展示具体的临床应用，我们发现 DES 衍生的功能网络与多个功能域中的有效神经调节目标重叠，在使用不同刺激技术的颅内刺激点进行测试时表现出高度特异性，并且可以有效地用于表征术后行为缺陷。DES 与人类连接组的整合从根本上提高了 DES 或单独功能成像提供的功能映射的质量。DES 衍生的功能网络可以可靠地预测未来的刺激点，与底层白质具有很强的对应性，并且可以用于患者特定的功能映射。可能的应用范围从精神病学和神经病学到神经心理学、神经外科和神经康复。
将非周期 1/f 斜率与大脑模拟相结合
预印本（未经同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可不得重复使用。此版本的版权所有者于 2022 年 12 月 22 日发布。；https://doi.org/10.1101/2022.12.21.521529 doi：bioRxiv 预印本
VR与脑电图相结合是脑机接口的前沿
Hongbian Li,1,9 Hyonyoung Shin,2,9 Luis Sentis,1 Ka-Chun Siu,3 Jose´ del R. Milla´n,2,4,5,6,* 和 Nanshu Lu 1,2,6,7,8,* 1 德克萨斯大学奥斯汀分校航空工程与工程力学系，德克萨斯州奥斯汀 78712，美国 2 Chandra Family 德克萨斯大学奥斯汀分校电气与计算机工程系，德克萨斯州奥斯汀 78712，美国 3 内布拉斯加大学医学中心联合健康职业学院物理治疗教育部，内布拉斯加州奥马哈 68198，美国 4 德克萨斯大学奥斯汀分校神经病学系，德克萨斯州奥斯汀 78712，美国 5 德克萨斯大学奥斯汀分校 Mulva 神经科学诊所，德克萨斯州奥斯汀 78712，美国 6奥斯汀，奥斯汀，TX 78712，美国 7 德克萨斯大学奥斯汀分校沃克机械工程系，奥斯汀，TX 78712，美国 8 德克萨斯大学奥斯汀分校德克萨斯材料研究所，奥斯汀，TX 78712，美国 9 这些作者贡献相同 *通信地址：jose.millan@austin.utexas.edu (JdRM)，nanshulu@utexas.edu (NL) https://doi.org/10.1016/j.device.2024.100425