XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System类为
空中客车琥珀色分类为/M1044
上下文：空中客车防御与空间（D＆S）正在寻找卫星的替代性，更可持续的化学推进系统。我们对使用替代推进剂（例如水，一氧化二氮，过氧化氢和二硝基铵（ADN））的推进剂特别感兴趣。此外，我们非常有兴趣寻找和探索法国解决方案，以便获得法国航天局CNES主动行动的支持。这项称为Comet的倡议旨在支持和推广为太空技术开发创新解决方案的法国公司。与技术初创公司的合作对于应对这一技术挑战至关重要，并确保成功开发和实施卫星的替代推进剂推进器。挑战介绍卫星上的推进系统使用的化学推进剂可能会对环境造成负面影响。根据特定的欧洲立法 - 对化学品的注册，评估，授权和限制（覆盖范围）的规定，空中客车D＆S将来需要为其卫星推进器部署无毒的推进剂。总体而言，D＆S正在寻求初创企业或可以使用符合监管要求的绿色推进剂提供推进器的公司的创新解决方案。技术/解决方案要求
根据欧盟电池调节，用于自我包含的紧急照明灯具的电池分类为工业电池
欧盟电池法规（2023/1542）是迈向欧盟电池更可持续和循环市场的重要一步。Lightingerurope承认该调节在减少电池环境足迹，最大程度地减少危险物质的使用以及改善收集，回收和重复使用电池及其嵌入的关键原料的重要性。但是，我们检测到该法规的文本包含与电池分类有关的歧义。尤其是在紧急照明系统中使用的电池，应通过将这些电池分类为工业电池进行立法清晰度。一些欧盟国家已经得出结论，紧急照明中使用的电池应被视为工业电池，但必须随后在欧盟单一市场上进行完整的协调。用于自我包含的紧急照明灯具的电池特征
错误地分类为巴西患者的PMS2CL伪代元素作为PMS2变体的频繁丧失
。cc-by-nd 4.0国际许可证可永久提供。是作者/资助者，他已授予Medrxiv的许可证，以显示预印本（未通过同行评审证明）预印版本的版权所有者此版本发布于2024年3月27日。 https://doi.org/10.1101/2024.03.26.24304914 doi：medrxiv Preprint
以人工智能和人类为重点的研究框架......
摘要 尽管缺乏共识和普遍接受的定义，人工智能 (AI) 仍受到推崇，并被认为具有解决所有问题的神奇能力。为了更细致入微地了解与人工智能相关的设计权衡，本文提出了一个研究框架，对比了两个相互竞争的框架：（1）人工智能与人类（以强人工智能和通用人工智能为特征），专注于取代人类；（2）人工智能与人类（以智能增强和以人为本的人工智能为特征），专注于赋予人类作为个体和社区的力量。本文中的论点得到了探索概念框架和鼓舞人心的原型的研究活动的支持。这些发展使我们更深入地了解了人工智能类型的系统如何为生活质量方面做出贡献，特别注重重新思考和重塑数字时代的学习、教育、工作和协作。
肠球菌粪便129 BIO 3B被归类为乳酸肠球菌129 Bio 3b
粪肠球菌129 BIO 3B是一种乳酸细菌，已安全用作益生菌产品已有100多年了。最近，由于某些粪肠球菌属于万古霉素的肠球菌。致病潜力较少的粪肠球菌组已被分为一个单独的物种（乳糖肠球菌）。在这项研究中，我研究了粪肠球菌129 Bio 3b以及粪肠球菌129 BIO 3B-R的系统发育分类和安全性，该含有天然对氨苄西林具有抗性。使用特定基因区域的质谱和基本局部比对搜索工具分析无法将3B和3B-R区分为E.粪肠球大肠杆菌或乳酸菌。然而，成功识别3B和3B-R的多焦点序列与乳酸螺旋体相同。总体基因组相关性指数表明，3B和3B-R与乳酸乳乳酵母具有很高的同源性。用E.乳酸性乳核e物种特异性引物证实了3B和3B-R的基因扩增。氨苄青霉素的最低抑制浓度被证实为3B为2 µg/ml，这是欧洲食品安全局设定的粪肠球大肠杆菌的安全标准。基于上述结果，将粪肠球菌129 Bio 3b和E.粪肠球菌129 BIO 3B-R分类为乳酸菌。除了FMS21之外，没有致病基因的缺乏表明这些细菌可安全用作益生菌。
北约空军第五代战斗机训练中未来红军空中投送的方法（本电子出版物受版权保护，处理分类为“北约非机密 – 公开披露”。）
使用条款 – 修改、通知 本白皮书被归类为“北约非机密 – 公开披露”，可在以下条件下复制用于指导、参考或分析： 1.您不得将本作品用于任何商业目的，也不得将其用作任何商业产品或服务的支持内容。2.您不得更改、转换或基于本作品进行创作。3.本作品的所有副本均须显示原始版权声明和网站地址。4.引用原始作品的完整参考资料必须包括组织、作者姓名和出版物标题。5.任何在线复制还必须提供 JAPCC 网站 www.japcc.org 的链接，JAPCC 要求提供礼貌热线。6.本白皮书根据其他方的使用条款使用了他们的知识产权，并合理谨慎地包含了原创者来源和版权信息。原创者的使用条款指导此类材料的重复使用。要获得复制此类材料的许可，请联系此类材料的版权所有者，而不是 JAPCC。如有疑问，请联系我们。
通过静止状态脑电图将抑郁症分类为精神病学的新颖实践：评论
背景：医疗保健中的机器学习应用在最近的过去大幅增加，这项综述着重于与抑郁症发现有关的精神病学中的重要应用。自计算精神病学的出现以来，基于功能磁共振成像的研究取得了显着的结果，但是对于日常临床使用而言，这些工具往往太昂贵了。目的：本综述着重于基于脑电图记录的负担得起的数据驱动方法。通过公共或基于云的平台的基于Web的应用程序将是合乎逻辑的下一步。我们旨在将几种不同的方法比较使用各种功能和机器学习模型从脑电图记录中检测抑郁症的方法。方法：为了检测抑郁症，我们回顾了基于最终机器学习的静止状态脑电图的已发表的检测研究，并预测治疗结果，我们在其方法中使用某种形式的刺激审查了一系列介入研究。结果：我们回顾了2008年至2019年之间的14项检测研究和12项介入研究。由于所使用的理论方法和方法的大量多样性，我们无法进行直接比较，因此我们根据分析和准确性的步骤进行比较。此外，我们比较了样本量，特征提取，特征选择，分类，内部和外部验证以及可能不必要的乐观和可重复性的可能缺点。此外，我们提出了理想的做法，以避免误解结果和乐观。结论：本综述显示了需要更大的数据集和更系统的程序来改善解决方案用于临床诊断的方法。因此，对所使用方法的管道和标准要求的调节应成为强制性的，以提高将其转化为现代精神病学的完整方法的可靠性和准确性。
主题：根据艺术提供的信息。欧盟法规第 13 条2016/679 依据艺术。欧盟法规编号2016/679（以下简称“GDPR 2016/679”），其中包含有关个人数据处理方面对个人和其他主体的保护规定，我们希望通知您，您提供的个人数据将按照上述法律法规进行处理。数据控制者 数据控制者为 Audisio Specialità Alimentari Srls，注册办事处位于 Via Spegazzini, 2 - 10010 - Bairo (TO) 数据处理者 – （如适用）数据控制者为 Audisio Specialità Alimentari Srls 处理目的 您提供的个人数据对于履行工作关系、为我们公司供应或购买商品或服务是必要的。处理和储存方法 处理将以自动和/或手动方式进行，符合艺术的规定。 32 GDPR 2016/679 关于安全措施，由专门指定人员执行并遵守艺术规定。 29 GDPR 2016/679。我们通知您，遵守合法性、目的限制和数据最小化原则，根据艺术。 5 GDPR 2016/679，您的个人数据将被存储在实现收集和处理目的所需的时间内。沟通和传播的范围我们还告知您，所收集的数据绝不会被传播，未经您的明确同意不会进行沟通，除非是必要的沟通，这些沟通可能涉及将数据转移给公共机构、顾问或其他方，以履行法律义务或由多方进行供应。个人数据的转移 您的数据不会被转移到欧盟成员国或欧盟以外的第三国。特殊类别的个人数据根据欧盟法规第 9 条和第 10 条。 2016/679，您可以向公司提供可归类为“特殊类别的个人数据”的数据，即揭示“种族或民族血统、政治观点、宗教或哲学信仰或工会会员资格，以及基因数据、旨在唯一识别自然人的生物特征数据，与健康或性生活或性取向有关的数据”。
主题：根据艺术提供的信息。欧盟法规第 13 条2016/679 依据艺术。欧盟法规编号2016/679（以下简称“GDPR 2016/679”），其中包含有关个人数据处理方面对个人和其他主体的保护规定，我们希望通知您，您提供的个人数据将按照上述法律法规进行处理。数据控制者 数据控制者为 Audisio Specialità Alimentari Srls，注册办事处位于 Via Spegazzini, 2 - 10010 - Bairo (TO) 数据处理者 – （如适用）数据控制者为 Audisio Specialità Alimentari Srls 处理目的 您提供的个人数据对于履行工作关系、为我们公司供应或购买商品或服务是必要的。处理和储存方法 处理将以自动和/或手动方式进行，符合艺术的规定。 32 GDPR 2016/679 关于安全措施，由专门指定人员执行并遵守艺术规定。 29 GDPR 2016/679。我们通知您，遵守合法性、目的限制和数据最小化原则，根据艺术。 5 GDPR 2016/679，您的个人数据将被存储在实现收集和处理目的所需的时间内。沟通和传播的范围我们还告知您，所收集的数据绝不会被传播，未经您的明确同意不会进行沟通，除非是必要的沟通，这些沟通可能涉及将数据转移给公共机构、顾问或其他方，以履行法律义务或由多方进行供应。个人数据的转移 您的数据不会被转移到欧盟成员国或欧盟以外的第三国。特殊类别的个人数据根据欧盟法规第 9 条和第 10 条。 2016/679，您可以向公司提供可归类为“特殊类别的个人数据”的数据，即揭示“种族或民族血统、政治观点、宗教或哲学信仰或工会会员资格，以及基因数据、旨在唯一识别自然人的生物特征数据，与健康或性生活或性取向有关的数据”。
1.1 智能系统 AI 是计算机科学、心理学和哲学的结合。简而言之，我们可以将 AI 定义为使计算机智能地做事的研究 程序必须具备的能力 AI 程序必须具备的能力和智能特征，如学习、推理、接口以及接收和理解信息。对 AI 的理解 对相关术语的理解 智能、知识、推理、认知、学习和许多其他计算机相关术语。显示依赖于复杂问题，一般原则对这些问题没有多大帮助，尽管有一些有用的一般原则。对 AI 的第一种观点是，AI 是关于复制人脑所做的事情 第二种观点是，AI 是关于复制人脑应该做的事情 即合乎逻辑或理性地做事 ELIZA 这里简要提到了它的主要特征：智能模拟 响应质量 连贯性 语义 ELIZA 是一个用英语与用户对话的程序，就像 iPhone 中的 siri 一样。智能系统的分类为了设计智能系统，对这些系统进行分类非常重要 此类系统可能分为四种类别。
1.1 智能系统 AI 是计算机科学、心理学和哲学的结合。简而言之，我们可以将 AI 定义为使计算机智能地做事的研究 程序必须具备的能力 AI 程序必须具备的能力和智能特征，如学习、推理、接口以及接收和理解信息。对 AI 的理解 对相关术语的理解 智能、知识、推理、认知、学习和许多其他计算机相关术语。显示依赖于复杂问题，一般原则对这些问题没有多大帮助，尽管有一些有用的一般原则。对 AI 的第一种观点是，AI 是关于复制人脑所做的事情 第二种观点是，AI 是关于复制人脑应该做的事情 即合乎逻辑或理性地做事 ELIZA 这里简要提到了它的主要特征：智能模拟 响应质量 连贯性 语义 ELIZA 是一个用英语与用户对话的程序，就像 iPhone 中的 siri 一样。智能系统的分类为了设计智能系统，对这些系统进行分类非常重要 此类系统可能分为四种类别。
通过人工智能技术预测学业成绩 Omar D. Castrillón、William Sarache 和 Santiago Ruiz-Herrera 哥伦比亚国立大学 - 马尼萨莱斯校区，工程与建筑学院，工业工程系，创新与技术发展组，Q 区拉努比亚校区，马尼萨莱斯，170001 - 哥伦比亚。 （电子邮件：odcastrillong@unal.edu.co；wasarachec@unal.edu.co；sruizhe@unal.edu.co） 五月收到。 9，2019； 2019 年 7 月 8 日接受；最终版本 2019 年 8 月 12 日，2020 年 2 月发布 摘要 本文的目的是利用人工智能技术（分类器）根据各种影响因素预测高等教育学生的学业成绩。尽管对这些因素的研究已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但仍然提供了使用人工智能提供的工具进行研究的机会，特别是在预测学业成绩方面。通过定义的因素（教育、家庭、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，可以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类到五个预定的学业成绩类别之一中。这种分类可以让教育机构提前识别出可能存在学业成绩问题的学生。由此，可以部署立即的支持和缓解行动。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键词：学业成绩；人工智能;分类器；成功；使用人工智能技术预测学业成绩摘要本文的目的是通过应用人工智能技术（分类器）来预测高等教育学生的学业成绩，考虑几个影响因素。尽管这些因素已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但它们仍然代表了使用人工智能工具的研究机会，特别是在学业成绩预测方面。通过定义影响因素（教育、家庭背景、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类为五个学业成绩类别之一。这种分类使教育机构能够尽早发现可能存在学业成绩问题的学生。根据这些了解，该机构可以立即采取缓解措施。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键字：学业成绩；人工智能；分类器；成功；预测
通过人工智能技术预测学业成绩 Omar D. Castrillón、William Sarache 和 Santiago Ruiz-Herrera 哥伦比亚国立大学 - 马尼萨莱斯校区，工程与建筑学院，工业工程系，创新与技术发展组，Q 区拉努比亚校区，马尼萨莱斯，170001 - 哥伦比亚。 （电子邮件：odcastrillong@unal.edu.co；wasarachec@unal.edu.co；sruizhe@unal.edu.co） 五月收到。 9，2019； 2019 年 7 月 8 日接受；最终版本 2019 年 8 月 12 日，2020 年 2 月发布 摘要 本文的目的是利用人工智能技术（分类器）根据各种影响因素预测高等教育学生的学业成绩。尽管对这些因素的研究已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但仍然提供了使用人工智能提供的工具进行研究的机会，特别是在预测学业成绩方面。通过定义的因素（教育、家庭、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，可以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类到五个预定的学业成绩类别之一中。这种分类可以让教育机构提前识别出可能存在学业成绩问题的学生。由此，可以部署立即的支持和缓解行动。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键词：学业成绩；人工智能;分类器；成功；使用人工智能技术预测学业成绩摘要本文的目的是通过应用人工智能技术（分类器）来预测高等教育学生的学业成绩，考虑几个影响因素。尽管这些因素已从定量和定性方法进行了广泛的分析，但它们仍然代表了使用人工智能工具的研究机会，特别是在学业成绩预测方面。通过定义影响因素（教育、家庭背景、社会经济、习惯和风俗等），设计了一种方法，以训练一个系统，该系统能够预先将新生分类为五个学业成绩类别之一。这种分类使教育机构能够尽早发现可能存在学业成绩问题的学生。根据这些了解，该机构可以立即采取缓解措施。该方法被应用于哥伦比亚一所公立大学的学生样本，成功率达到 91.7%。关键字：学业成绩；人工智能；分类器；成功；预测