XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System获取
地面穿透雷达的自主数据获取...
2 Public Works Department, Faculty of Engineering, Cairo University, Giza12613, Egypt amr-m.eldemiry@polyu.edu.hk , muhammad.muddassir@polyu.edu.hk , tarek.zayed@polyu.edu.hk Abstract – In this paper, we propose a ground mobile robot that can perform both surface mapping and subsurface mapping using三维激光雷达同时定位和映射系统（3D激光雷达大满贯系统）和地面穿透雷达（GPR）。机器人由配备3D激光雷达传感器的移动平台和安装在固定机箱上的GPR天线组成。机器人可以自主浏览环境并从表面和地下收集数据。表面映射是通过使用±3 cm范围精度的3D激光镜传感器来观察地形的点云，然后对其进行处理以生成3D表面图。地下映射是通过使用GPR天线将电磁脉冲发射到土壤中并接收反射的，然后对其进行处理以生成3D地下图。然后，我们可以融合表面和地下图以获得地形的全面表示。我们在现实世界中（例如桥梁）演示了机器人的性能。我们表明，我们的机器人可以在表面映射任务和GPR数据采集中实现高精度和效率。
利用生成式人工智能获取经济洞察*
我们使用生成式人工智能从超过 120,000 份企业电话会议记录中提取管理层对其经济前景的预期。总体衡量标准人工智能经济评分可以稳健地预测短期和未来 10 个季度的未来经济指标，例如 GDP 增长、生产和就业。这种预测能力是现有衡量标准（包括调查预测）的增量。此外，行业和公司层面的衡量标准提供了有关特定行业和个别公司活动的宝贵信息。整合管理层对公司、行业和宏观经济状况的预期的构成衡量标准进一步显著提高了对国家和部门 GDP 增长的预测能力和预测范围。我们的研究结果表明，管理层预期对经济活动具有独特的见解，对宏观经济和微观经济决策都有影响。
双语处理和获取 - 简介
如何发展对第一语言或第二语言的知识，以及在实时理解和一种或两种语言中使用的知识如何？双语开发和处理是本书探索的中心主题，最初是根据第一语言（S）（L1）而探讨的，然后是其他语言。人类的生长和发展必然涉及时间的流逝，刺激了这种正交因素，并导致观察到能力在整个寿命中可能会有所不同。两个理论框架在历史上已经归因于知识和使用语言，自然与养育方法的解释（Galton 1876）：前者归功于生物遗传的内在特征，而后者则将环境外在经验归因于发展变化的原因。te证据将导致更加细微，更复杂的观点，避开二分法，并赞成考虑一系列内部和外部影响的混合方法。的确，“没有两者都不会发生发展，并且由于自然而改变了自然而自然的变化”（Shulman 2016，75；另请参见Resende 2019）。双语者表明，根据何时以及如何获取两种语言的方式（语言获取，洛杉矶；有关儿童洛杉矶的讨论），请参见De Houwer 2021。te术语的开发，获取和学习通常在本书中互换使用，并包括“指导和非实施者，无论是隐式和明确的》（de Houwer＆Ortega 2019b，2，2）。第一个审查是同时学习两种语言（2l1a）的双语者，并且可以称为婴儿床双语者。从两种语言中获得大量意见并在两种语言中都具有稳固培训的教育机会的可比访问权限的孩子都认为平衡能力。但是，双语的两种语言永远不会完全平等或平衡（de Houwer 2018a，b; Grosjean 2008），因此该术语（尽管广泛使用）并不是真正准确的。第二个要研究的是幼儿，他们从三到六岁的年龄获得第二语言（CL2A）掌握其L1的核心特征；这样的个体被描述为早期顺序
在调查和...时获取电子证据
目标由于在线调查，几乎所有刑事法庭都面临着刑事诉讼中提供的电子证据是否可采信的问题。管理电子证据可采信性的规则在不同成员国的法律框架中有所不同，并不断受到计算机、移动电话和数码相机等技术设备发展的挑战。本次研讨会旨在促进欧盟成员国处理在线调查的法官、检察官和私人执业律师之间的先进知识、经验交流和最佳实践。这将提高参与者对不同欧洲国家使用的策略和技术的了解，并最终改善成员国当局之间的跨境合作。关于项目 本次研讨会是欧盟委员会赞助的一项大型项目的一部分，该项目名为“在调查和起诉犯罪时获取电子证据”。它由六场研讨会组成，分别在都柏林、塞萨洛尼基、布拉格、特里尔、克拉科夫和维尔纽斯举行。谁应该参加？来自欧盟成员国的法官、检察官和私人执业律师（丹麦不参与 2014-2020 年司法计划）。地点 国家司法和检察学院 ul。Przy Rondzie 5 31-547 克拉科夫 波兰 CPD ERA 的计划符合获得持续专业发展 (CPD) 认可的标准要求。参加此活动的完整计划相当于 9 个 CPD 小时。必须在活动结束后最迟 14 天内申请 CPD 证书。应要求，将颁发用于 CPD 目的的参与证书，其中注明已完成的培训小时数。
![文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控](/simg/8/8dd469c55249d1165cc0c55c494f5b27bda7b11b.png)
文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
文章标题：抗击 COVID-19：人工智能技术与挑战 作者：Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构：毕业于杜比克大学，联系电子邮件 ID：Patelnikhilr88@gmail.com[1]，IEEE 会员，毕业于 Technocrats Institute of Technology，联系电子邮件 ID：sandeep.trived.ieee@gmail.com[2]，尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id：0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件：sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息：本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布：2022 年 7 月 25 日 关键词：COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
扩大减肥药 tirzepatide 的获取渠道 – 常见问题解答
● 据估计，英格兰约有 340 万人有资格使用这种药物。tirzepatide 的推出必须谨慎管理，以确保医疗保健专业人员能够继续满足所有患者的全方位健康需求。最初，只有临床需求最高的人才能优先获得该药物，同时 NHS 将测试各种新的服务来照顾肥胖患者。这将包括优先考虑已经在专科体重管理服务 (SWMS) 接受护理的人。在 NICE 的最终指南在 SWMS 上发布后 90 天内，以及在初级保健中 180 天内，患者将能够在临床上合适的情况下获得 tirzepatide。