XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System讲座
负责任的人工智能 - 讲座 2
○ 人类的主导和监督：人工智能系统应该赋予人类权力 ○ 技术稳健性和安全性：人工智能系统需要具有弹性和安全性 ○ 隐私和数据治理：必须确保数据治理机制 ○ 透明度：数据、系统和人工智能商业模式应该透明 ○ 多样性、非歧视和公平性：人工智能系统应该对所有人都开放 ○ 社会和环境福祉：人工智能系统应该造福全人类 ○ 问责制：确保对人工智能系统及其结果的责任和问责
讲座 / 4个培养基 /第1部分< / div>
将细菌细胞分化为两个主要组：基于其细胞壁的特征，革兰氏阳性和革兰氏阴性。该方法是由Hans Christian Gram在1880年代开发的。有一个有关如何执行革兰事染色的分步指南：材料和试剂：1。细菌培养2。显微镜幻灯片3。Bunsen燃烧器或酒精灯4。接种环或无菌木棍5。水晶紫色染色6。gram的碘（碘 - 碘化物碘化物）溶液7。乙醇或异丙醇（酒精）8。safranin或Basic Fuchsin染色9。洗涤的水或乙醇10。显微镜程序：1。准备细菌涂片：
计算机原理 第一节 讲座编号1 助教。......
读取或写入光盘数据的过程。光盘、DVD 和蓝光光盘是常见的光学介质类型，可以通过此类驱动器读取和记录。光驱是通用名称；驱动器通常被描述为“CD”、“DVD”或“蓝光”，后跟“驱动器”、“刻录机”等。光学介质主要有三种类型：CD、DVD 和蓝光光盘。CD 最多可以存储 700 兆字节 (MB) 的数据，DVD 最多可以存储 8.4 GB 的数据。蓝光光盘是最新类型的光学介质，最多可以存储 50 GB 的数据。这种存储容量明显优于软盘存储介质
讲座1：可持续发展概论
可持续性指标是特定的，可衡量的变量，可提供有关环境，经济或社会系统运作良好的信息。他们有助于跟踪朝着可持续性目标的进步，并突出需要关注的领域。指标可以定量（可通过数字来衡量）或定性（描述性）。常见的可持续性指标类型：
讲座系列
移动性、物联网和可穿戴设备的兴起将处理转移到传感器的边缘，这是因为需要减少延迟、通信成本和总体能耗。虽然深度学习模型在各个领域都取得了显著的成果，但将其部署在边缘用于实时应用仍然需要耗费大量的计算资源。神经形态计算是一种有前途的范式转变，其特点是共定位的内存和计算以及事件驱动的异步感知和处理。在本次演讲中，我们将了解如何使用 SynSense Speck 神经形态芯片解决边缘物体检测这一无处不在的计算机视觉任务，该芯片由基于事件的传感器和基于脉冲的异步处理器组成。我们将了解如何减少用于训练的片外时钟驱动模拟与片上事件驱动推理之间的精度差异，后者以平均 20mW 的运行功率实现人脸检测。我们将进一步讨论神经形态计算的当前挑战和机遇，从建模到训练和基准测试。
讲座教程：太阳帆和其他航天器推进
太阳能航行是一种革命性的驱动航天器的方式。太阳帆（图3）使用大型，轻巧的镜面表面，以捕获从阳光下的动量，以将航天器向前推动。光由称为光子的无质量颗粒组成。光子在撞击其反射表面时将其动量（复数）转移到航天器中。就像在离子推进器中一样，每一个击中帆的光子都可以产生一个小的推力。Starshot Mission将使用太阳能航行前往我们太阳系Alpha Centauri最近的星系。
大法官S. B. Sinha纪念讲座
我已经看到他是一个非常节俭的食者，曾经用很少的食物吃饭，而且我认为他几乎没有睡觉。对他来说，工作是敬拜，即使在他担任最高法院法官的退休后，他还是为TDAT董事长贡献了自己的服务。在那里服役3年后，他进入了仲裁，正如一位教职员工所说的那样，他在仲裁中也在非常非常重要的仲裁中做出了巨大贡献。无论他走到哪里，无论是Patna高等法院，无论是加尔各答高等法院，安得拉邦高等法院还是德里高等法院，从那里他被提升到最高法院，当然是最高法院 - 他都将不可能的烙印放在任何地方。我碰巧有这个机会，尤其是我回来后，我碰巧去了很多地方。在此之前，我的访问在很大程度上仅限于马哈拉施特拉邦（Maharashtra），但是在过去的一年半中，每当我去这三到四个地方时，他们总是非常深切地记得辛哈大法官。
2025 年冬季 OLLI 系列讲座
●规律且无痛的排便 ●强大的免疫力 ●正常的气体和腹胀量 ●健康的肠道运输时间 ●头脑清晰 ●健康的皮肤 ●更好的睡眠 ●更好的消化 ●对食物和压力的健康反应
讲座（16）网格嵌套和网状细化
粗网格预测提供了巢界面上的边界条件，以便在细网格预测中使用。双向嵌套网格的优势包括在细网格上解析的细尺度工艺可以影响粗网格上的较大尺度流。这对于数值天气预测很重要，因为大气中的小规模过程极大地影响了大气中的大规模过程。由于与精细分辨率网格相比，粗分辨率网格上的预测所花费的时间和内存更少，因此模型的最外界可以远离预测区域，而细分辨率域仍然足够小，足以实时运行。移动巢也很常见，在当前模型中，较高的分辨率巢可以通过感兴趣的现象（例如飓风）移动。