XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System耳模
工作中的模因
社交媒体研究的综合数据似乎是具有有趣潜力的特征，但由于缺乏对现实世界数据的参考，它仍然受到损害。Chatgpt生成的合成数据在验证包含LLM建议的主题标签的帖子的存在时，表明这种相关性极为不一致，并且CHAT-GPT提供的绝大多数Instagram帖子要么不解决或不包含任何相关的主题标签。合成数据在这个意义上并不代表现实世界数据，该数据强调了Chatgpt在建议相关的主题标签时似乎如何关注语义相似性，并且对平台上共享内容共享内容的共享实践没有掌握，可能是它们的内容或面向市场（定位）。然而，合成数据仍然可以证明分析有用性。在比较自动和手动群集标签时（在平台上使用这些主题标签对社区和帖子进行了个性化之后，或者由Chatgpt产生它们），实际上，聊天机器人和研究人员产生的标签中具有显着的亲和力（与手动编码的簇相比，由6个出现了6个）。1。简介
定制产品参考指南（新！）
定制产品的优势 5 当圆顶无法满足需求时 6 第 1 部分 - 耳印和印模材料 耳印 8 轻松制作深印 9 印模材料 10 耳印技术 11 您的客户值得拥有完美的首次试戴体验 15 闭塞 16 第 2 部分 - 定制产品 定制产品样式选项 18 定制产品耳道长度选项 20 定制产品通气口选择 21 定制产品通气样式 22 影响定制产品尺寸的因素 23 接收器尺寸和插入深度 24 功率水平：接收器 25 防耵聍系统选项 26 易用性选项 27 第 3 部分 - 耳模和定制外壳 100% 数字化制造 29 耳模和定制外壳材料选项 30 耳模和定制外壳样式选项 31 RIC 和 BTE 的声耦合产品组合 34 SlimTip 与 cShell 35 耳模和定制外壳通气选项 36 Phonak Serenity Choice 37 Phonak 定制听力保护装置 38
地热 - 彼得·拜耳
未托管的热萃取，以及田间多个钻孔热交换器（BHES）的邻接性，可能导致地面上的不良热条件。无法正确控制的热异常被认为是闭环地热系统的严重风险，因为对地面的有害影响可能会导致性能严重，或者使操作系统与监管人日期的兼容性无效。本文提出了一个灵活的框架，用于整个生命周期中BHE领域的合并模拟优化。所提出的方法解释了地下特性和能耗的不确定性，以最大程度地减少操作过程中的热量提取引起的温度变化。描述性不确定性是作为监视温度与模拟温度变化的偏差引入的，而能量需求的变化似乎是针对预定需求的过量或不足的费用。通过通过温度测量来更新地面的热条件，在操作周期内连续执行优化，并能够生成修订后的负载分布。 在这项研究中，两个具有五个和26个铃的磁场被认为证明了该方法的性能。 顺序优化通过为更具战略性的负载平衡模式提供基础，并在每种BHE配置中分别提供约2.9 k和8.9 K的较低较低的TEM Perature异常，从而超过单步优化。在操作周期内连续执行优化，并能够生成修订后的负载分布。在这项研究中，两个具有五个和26个铃的磁场被认为证明了该方法的性能。顺序优化通过为更具战略性的负载平衡模式提供基础，并在每种BHE配置中分别提供约2.9 k和8.9 K的较低较低的TEM Perature异常，从而超过单步优化。
三模冗余可靠性分析
本文研究了三重模块冗余 (TMR) 实现对系统可靠性的影响。为此，对具有 RISC-V 架构的微处理器进行了模拟，分别采用了 TMR 实现和未采用 TMR 实现。在模拟中，注入了单事件瞬变 (SET) 和多事件瞬变 (MET)。此外，还模拟了采用 TMR 实现的晶体管故障。TMR 应用于处理器的 Multi/Div 块，故障将注入这些三重块的输入端。将使用注入故障数与传播故障数之比来比较采用和未采用 TMR 的系统的性能。当系统仅注入 SET 时，不采用 TMR 的系统的比例从 0.058 到 0.389，具体取决于发生 SET 的概率，而采用 TMR 的系统则根本不传播任何故障。如果注入 MET，则不带 TMR 的系统性能会更好，比率在 0.069 和 0.291 之间，而带 TMR 的系统比率在 0 和 0.036 之间。TMR 实施可显著降低错误传播的概率，但如果多事件瞬变击中多条类似的线路，它仍可能失败。为了解决这个问题，应该实施其他形式的冗余。
激光束的空间和多模纠缠
[1] M. Lassen, V. Delaubert, J. Janousek, K. Wagner, H.-A. Bachor、PK Lam、N. Treps、P. Buchhave、C. Fabre、CC Harb、Phys.冻结。莱特。 98,083602 (2007)
耳脑电图技术及其应用综述
摘要 目的。本综述全面概述了耳脑电图 (EEG) 技术，该技术涉及记录放置在耳朵内或耳朵周围的电极的 EEG 信号，以及它在神经工程领域的应用。方法。我们使用多个数据库进行了彻底的文献检索，以确定与耳脑电图技术及其各种应用相关的研究。我们选择了 123 篇出版物并综合了信息以突出该领域的主要发现和趋势。主要结果。我们的综述强调了耳脑电图技术作为可穿戴脑电图技术未来的潜力。我们讨论了耳脑电图与传统头皮脑电图相比的优势和局限性以及克服这些局限性的方法。通过我们的综述，我们发现耳脑电图是一种很有前途的方法，其产生的结果与传统的基于头皮的方法相当。我们回顾了耳脑电图传感设备的发展，包括设计、传感器类型和材料。我们还回顾了耳脑电图在不同应用领域（如脑机接口和临床监测）的研究现状。意义。这篇评论文章是第一篇专注于回顾耳部脑电图研究文章的论文。因此，它为从事神经工程领域的研究人员、临床医生和工程师提供了宝贵的资源。我们的评论揭示了耳部脑电图令人兴奋的未来前景，以及它推动神经工程研究和成为可穿戴脑电图技术未来的潜力。