XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System虹膜
国内废物和副产品：关键材料供应链的资源
金属对美国经济很重要，并且大量进口。DOE已经开发了其中十二种材料的子集，称为“动态十二”。这些材料是neododmium，dosprosium，praseodymium，锂，钴，镍，锰，石墨，石墨，虹膜，铂，铂，镀具有至关重要，对于未来的清洁能源和运输系统至关重要在大规模的矿石热烘烤，煤的粉刷和石油蒸馏期间，发生了一个快乐的事故。Elements partition according to their volatility (melting and boiling points of the elements and common compounds), with the highly volatile elements (such as the pollutant elements – halogens, mercury, and sulfur) often going up the stacks with the flue gas, and the less volatile elements concentrating in the solid byproducts such as ashes, flue dusts, slags, and cokes.这种现象允许经济重要性的要素，例如动态十二个，可以集中精力于大规模热处理（例如烘焙或组合）导致的许多固体废料。这些元素在丰富的副产品中的浓度表明它们用于金属恢复。
在稳定的P-I-N Perovskite太阳能电池中应用
作者的完整清单：Tremblay，Marie-Hélène；佐治亚理工学院，化学与生物化学学院舒特特（Kelly）；牛津大学，Federico物理学；佐治亚理工学院化学与生物化学学院舒尔茨，索尔斯滕； Helmholtz-Zentrum柏林材料和Energie GmbH；柏林的洪堡大学，伯特尔德（Berthold）的物理与虹膜研究所（Iris Adlershof Wegner）；洪堡大学关于柏林数学科学教师；柏林物理研究所Jia，小米的洪堡大学；亚登埃西张埃克斯学院佐治亚理工学院工程学院；佐治亚理工学院化学与生物化学学院Longhi，Elena；佐治亚理工学院，化学与生物化学学院Dasari，Raghunath；佐治亚理工学院，菲恩特斯·赫尔南德斯（Canek）；佐治亚理工学院，基佩伦，伯纳德；佐治亚理工学院工程学院，诺伯特ECE Koch学院；洪堡大学关于柏林数学科学教师；伯林物理研究所Snaith，亨利的洪堡大学；牛津大学，史蒂芬物理Barlow；佐治亚理工学院化学与生物化学学院Marder，塞思；佐治亚理工学院化学与生物化学学院
Alpha Cubesat的设计：A
本文提供了Alpha的概述，Alpha是一项快速发展的低成本立方体任务，可验证高度逆转型材料以进行轻型推进。由康奈尔大学太空系统设计工作室的学生设计，集成和测试，该任务展示了许多关键技术，这些技术使下一代能力能够进行太空探索。尤其是本文侧重于芯片组的新应用（革兰氏量表上的芯片技术）作为验证Alpha的帆轨道和态度动态的一种手段。其他创新包括一个完全3D打印的结构，以启用快速，便宜的原型制作，这是一种围栏虹膜调制解调器，绕开了对地面电台无线电设备的需求，反式式流动式帆材材料，可提供激光照明的更确定性的动力，并仅利用态度控制态度和态度控制态度控制态度和巨镜控制。除了这些近期的技术示范外，Alpha是Space全息图的第一个展览之一，该媒介在星际旅行中的多个角色中表现出长期的承诺。
Qualcomm®应用程序处理器选择器指南
•Spectra 480图像信号处理器旨在提供高级相机体验，可以通过高性能捕获200兆像素的照片，8k视频录制和4K HDR视频捕获•Adreno 650视觉处理子系统的高质量捕获，可用于使用较大的Imbersive Experiess（GPU）（GPU）（GPU）（GPU）（GPU）（GPU） 698 DSP with HVX, Hexagon Tensor Accelerator and Hexagon Scalar Accelerator to support sophisticated, on- device AI processing, and delivers mobile- optimized computer vision (CV) experiences for a wide array of use cases • Kryo 585 CPU: Manufactured in 7 nm process node, optimized across four high- performance Kryo Gold cores and four low- power Kryo Silver cores • Qualcomm® Secure处理单元提供了卓越的安全性，旨在帮助保护您的面部数据，虹膜扫描和其他生物识别数据。它支持信任的硬件根，Qualcomm Tee，Secure Boot和Camera Security•随着产品寿命计划的预期，预计到2035年9月的长期支持
眼睛如何表现糖尿病
我们在本文中通过真实的临床案例解决了经常相关的三合会。 div>这是新生血管瘤（NV），视网膜中央静脉（OVCR）和糖尿病（DM）的闭塞。 div>因此，glauco-ma nv是一种次要形式的开角青光眼的次级形式，由于虹膜中新血管的形成而产生。 div>这些异常血管阻碍了幽默的排水，从而导致眼内压（PIO）增加。 div>NV青光眼的主要原因包括DM和OVCR。 div>另一方面，OVCR是视网膜中静脉被阻塞的条件，从而中断了回流的血流。 div>这会导致视网膜静脉的曲折性增加，并可能导致反感应的出血以及黄斑水肿。 div>OVCR的常见原因包括动脉高血压（HTA），动脉粥样硬化和NV青光眼。 div>为了结论三合会，应注意的是，糖尿病性视网膜病变（RD），DM的最常见的眼部并发症，这是这种代谢病理的患者中视力丧失的主要原因之一，其特征是视网膜血管系统的变化。 div>在高级阶段，RD可以发展为增生形式，这意味着形成了新的异常血管。 div>
ILAP2，一种AP2/ERF超家族基因，通过与Iris Lactea var中的ILMT2A相互作用来介导镉的耐受性。 Chinensis
摘要：镉（CD）应力对生态系统具有重大影响，因此，找到合适的CD耐受植物很重要，同时阐明负责任的分子机制以进行植物修复以管理CD土壤污染。虹膜乳酸变量。Chinensis是一种观赏性的多年生地植物植物，对CD具有很强的耐受性。先前的研究发现，ILAP2是AP2/ERF超家族基因，可能是金属硫蛋白基因ILMT2A的相互作用伴侣，在CD耐受中起着关键作用。研究ILAP2在调节乳酸中CD耐受性中的作用，我们基于酵母两杂化测定法分析了其调节功能和机制，这是双分子泛互感互补测试，定量实时PCR，Transenics和转录组测序。结果表明，ILAP2与ILMT2A相互作用，并可能与其他转录因子合作，以调节参与信号转导和植物激素的基因，从而通过阻碍CD转运来降低CD毒性。这些发现提供了对ILAP2介导的对CD的胁迫反应的机理的见解，以及对植物修复中植物胁迫耐受性提高植物胁迫耐受性的重要基因。
数字预处理算法...
生物特征识别技术多种多样：我们可以分析手的形状 [2]、虹膜的设计 [3]、声音、视网膜的血管化和脸部的形状。[4] 同样，签名的动态识别 [5] 也可以实时分析（速度、笔上的压力等）。鉴于其成本低、操作简便和指纹识别结果的可靠性，该技术占据了生物特征识别市场的三分之二以上。指纹识别算法多种多样，基于不同的技术，以便从输入图像中提取有用的信息。显然，图像越清晰、越好，系统就越可靠、越快。图像传感器由许多感光点组成，每个感光点对应一个图像元素，即“像素”。图像传感器的每个像素记录其所暴露的光量，并将其转换为相应数量的电子。光越强，产生的电子数量就越多。指纹识别系统中嵌入的传感器种类繁多，基于多种技术，例如：� CCD 传感器：它们已在相机中使用了 30 多年，具有许多优点。一般来说，它们对光的灵敏度仍然比 CMOS 传感器略高，产生的噪音也少一些。然而，它们更昂贵，更难集成到相机中。� CMOS 传感器：它们降低了相机的整体价格，因为它们包含
对称硅微孔谐振器光学横杆阵列，用于加速的推理和训练
摘要：光子综合电路正在成为一个有前途的平台，用于加速深度学习中的矩阵乘法，利用光的固有平行性质。尽管已经提出并证明了各种方案是为了实现这种光子矩阵加速器，但由于在光子芯片上直接芯片后反向传播的困难，使用光子加速器对人工神经网络的原位培训仍然具有挑战性。在这项工作中，我们提出了一个具有对称结构的硅微孔谐振器（MRR）光学横杆阵列，该横梁允许简单的芯片反向传播，有可能使深度学习的推理和训练阶段加速。我们在Si-On-On-On-On-On-On-On-On-On-On平台上演示了一个4×4电路，并使用它来执行简单神经网络的推理任务，用于对虹膜花进行分类，从而达到了93.3％的分类精度。随后，我们使用模拟的芯片反向传播训练神经网络，并在训练后同一推理任务中达到91.1％的精度。此外，我们使用9×9 MRR横梁阵列模拟了卷积神经网络（CNN）进行手写数字识别，以执行卷积操作。这项工作有助于实现紧凑和节能的光子加速器进行深度学习。
国防部自动生物识别系统 (ABIS)
• 对于无法通过自动化流程进行匹配的生物特征提交，生物特征检查员（主题专家）使用带有专门软件的 ABIS 工作站尝试手动匹配提交。 • ABIS 与全球生物特征数据收集者和用户以及外部数据库交互。 - 军事部门和作战司令部使用便携式收集设备从现场感兴趣的人员收集生物特征数据（指纹、掌纹、虹膜扫描和面部扫描），并将这些数据提交给 ABIS。 - 情报分析员通过生物特征身份情报资源（ABIS 之外的自动化数据库）分析和融合生物特征信息，并将信息反馈给现场用户。 • ABIS 1.2 使用一组商用现货和定制组件，包括： - 用于管理客户提交工作流的交易管理器 - 允许授权操作员执行用户管理、系统配置、实时系统监控、提交跟踪和报告生成的门户 • 美国陆军 BIMA 目前在国防部非安全互联网协议路由器网络 (NIPRNET) 上运行 ABIS。 • PMO 开发了 ABIS 1.2，作为对之前部署的版本 ABIS 1.0 的增强。新系统旨在解决 ABIS 1.0 中的硬件和软件过时和可扩展性限制，并提高生物特征提交和响应的吞吐量和存储容量。
DOD 自动生物识别系统 (ABIS)
• 对于无法使用自动化流程进行匹配的生物特征提交，生物特征检查员（主题专家）使用带有专门软件的 ABIS 工作站尝试手动匹配提交。• ABIS 与全球生物特征数据收集者和用户以及外部数据库交互。- 军事部门和作战司令部使用便携式收集设备从现场感兴趣的人员收集生物特征数据（指纹、掌纹、虹膜扫描和面部扫描），并将这些数据提交给 ABIS。- 情报分析员通过生物特征身份情报资源（ABIS 之外的自动化数据库）分析和融合生物特征信息，并将信息反馈给现场用户。• ABIS 1.2 使用一组商用现货和定制组件，包括： - 用于管理客户提交工作流的交易管理器 - 允许授权操作员执行用户管理、系统配置、实时系统监控、提交跟踪和报告生成的门户 • 美国陆军 BIMA 目前在国防部非安全互联网协议路由器网络 (NIPRNET) 上运行 ABIS。• PMO 开发了 ABIS 1.2，作为对之前部署的版本 ABIS 1.0 的增强。新系统旨在解决 ABIS 1.0 中的硬件和软件过时和可扩展性限制，以及增加生物特征提交和响应的吞吐量和存储容量。