XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System第二种
使用磁力仪和光传感器进行定位
第一种定位技术基于一个或多个磁力仪测量磁性物体的感应磁场。这些测量取决于物体的位置和磁特征，可以用从电磁理论推导出的模型来描述。对于这项技术，已经分析了两种应用。第一个应用是交通监控，这需要很高的稳健定位系统。通过在车道附近部署一个或多个磁力仪，可以检测和分类车辆。这些系统可用于安全目的，例如检测高速公路上的逆行驾驶员，也可用于统计目的，通过监测交通流量。第二种应用是室内定位，其中移动磁力仪测量室内环境中磁结构感应的静止磁场。在本文中，提出并评估了此类磁环境的模型。
测试用于计算离散傅里叶变换的函数...
在第二个 SS f M 程序中，提供了一个基于网络的工具，使用户能够为许多关键计算生成适合其自身应用的参考数据集和相应的参考结果。该工具采用 Java 实现的数据生成器的形式，以便提供生成器的可移植性（跨计算机平台），以及生成的参考数据集的灵活性和可重复性。该工具在第三个 SS f M 程序中得到进一步开发，以提供测试服务的功能。该工具有两种操作模式。在第一种模式下，为用户提供参考数据集和相应的参考结果。在第二种模式下，仅向用户提供参考数据集，但可以上传测试结果以与相应的参考结果（对用户隐藏）进行比较。
数字与科技服务 科技与人工智能对离岸服务交付模式的颠覆
第二种混合方案在过去五年中变得越来越普遍，即建设-运营-转让 (BOT)。在这种情况下，一家公司希望在低成本地点建立 GCC 业务。通常，该公司既没有本地业务，也不了解当地市场或品牌，因此无法进行招聘；因此，它会抓住机会利用具有此类专业知识和业务的公司来建立 GCC。合作伙伴通常会提供设施、招聘和培训员工、提供允许业务运营的技术环境，并为公司提供在合作伙伴运营一段时间后收回服务的机会，通常为三到五年。这种方法已被大大小小的公司采用，员工人数从不到 100 人到超过 2,000 人不等。
AACR癌症进度报告2023
在新疗法中是第一种抗体 - 药物结合物，一种分子靶向的治疗方法，被批准用于治疗具有特定生物标志物的卵巢癌患者。癌症医学的另一个主要进步是FDA批准了针对因突变的KRAS基因引起的改变的蛋白质的分子靶向治疗，这是人类癌症中最常见的突变基因之一。这一非凡的成就（该药物仅是获得FDA批准的第二种），这是在数十年的实验室和临床研究中成为可能的。随着我们继续发现我们称为癌症的疾病收集的分子和细胞基础，将会有更多的开创性发现，进一步推进精密癌症医学的前沿。
反作用轮发射锁定系统
摘要 发射载荷是有效载荷的关键力。许多结构并非为承受这些载荷而设计的，因此需要额外的系统来吸收这些载荷。这些发射锁定机制有多种类型。对于未来的磁轴承反作用轮，开发并测试了两种不同原理的发射锁定机制概念。第一种基于弹簧机构，而第二种使用电磁来移动锁定销。对两者的原型进行了首次测试以评估其功能性。随后，在设计中加入了关于减轻质量和结构体积的改进。在此过程中，使用 PLA 长丝的增材制造已用于研究这些机制的可能应用。弹簧概念比电磁概念更可靠，但需要阻尼机制。使用增材制造的 PLA 组件是生产的一种有希望的可能性。
脑肿瘤放射基因组分类和...
2022年6月的机器学习（ML）型号。使用所有MRI序列（T1WI，T2WI，对比度增强（CE），Flair，DWI_B_HIGH，DWI_B_LOW和ADC）建立了第一种类型，而第二种类型是使用单个MRI序列建立的。结果使用最大相关性和最小冗余技术来基于所有序列找到ML模型的七个放射线特征。在训练和验证集中，预测精度分别为0.993和0.750，曲线下的面积（AUC）的面积分别为1.000和0.754。对于基于单个序列的ML模型，所选特征的数量为T1WI，T2WI，CE，CE，FLAIR，DWI_B_HIGH，DWI_B_LOW和ADC的8、10、10、13,9、7和6，分别为0.797〜1.000 〜1.000和0.583 〜0.583〜0.694
电子包装材料和组件级降解监控
电子组件是由不同材料组合组成的复杂系统，这些系统会随着第二种热力学定律的变化而发生变化。其质量或功能的损失在降低的电子组件的性能或行为中反映出，这可能会导致其运行寿命的失败。因此，了解材料降解的物理学以及导致其确保组件可靠性的因素至关重要。本文着重于包装材料的降低物理学，这些物理通常暴露于环境和操作负载。本文的内容分为三个部分。首先，提出了包装技术和封装材料的概述。然后，审查了最常见的降解因素和与包装相关的故障模式。最后，讨论了硬件要求，包括专门的传感器，测量技术和数字双胞胎，以捕获降解效果并促进小电子级别的健康监测。
调查模拟模型的验证... - DiVA
图 1 – 展示简化燃油系统的组件（备用模式）。 _______________________________ 3 图 2 - 萨博的仿真模型开发过程 _________________________________________________ 6 图 3 - 概率框示例以及添加不确定性信息对其的影响 [15] _____________ 10 图 4 - 来自 [14] 的概率框示例 _____________________________________________________________ 11 图 5 - 本论文中使用方法的概述。 _________________________________________________ 18 图 6 - 建模系统的框图。标有 PX 的块表示“管道 X”，CX 表示“止回阀 X”，SX 表示“过滤器 X”，其中 X 是任意字母。 ____________________________________________________________ 19 图 7 – 简化框图，测量信号标记为红色。 ________________________________ 21 图 8 - 显示输送泵模型。 ____________________________________________________________ 22 图 9 - 显示喷射泵图。 _________________________________________________________________ 23 图 10 - 步长比较。 ________________________________________________________________ 25 图 11 - 显示实施了不确定性的模拟模型。 ________________________________ 28 图 12 - 显示当 V1 中的不确定性变化时 SRQ 如何变化。 __________________________________ 32 图 13 - 显示当 V2 中的不确定性变化时 SRQ 如何变化。 __________________________________ 32 图 14 - 显示当 h2 中的不确定性变化时 SRQ 如何变化。 __________________________________ 33 图 15 - 显示第一种情况的 VV&UQ 评估后的最小和最大传输量。 __ 35 图 16 – 显示第二种情况的 VV&UQ 评估后的最小和最大传输量。 36 图 17 - 显示 SRQ 中的最小和最大输出以及不同操作模式的最小传输限制，对于第一种情况，在每个操作点都有总传输量。 _________________ 37 图 18 - 显示 SRQ 中的最小和最大输出以及不同操作模式的最小传输限制，第二种情况是 𝑡𝑠𝑖𝑚 期间每个操作点的传输量。 _________ 38 图 19 - 显示验证数据、标称模拟输出和最小/最大输出。 ______________________________________ 39
