XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System质量检查
BeMoBIL Pipeline 用于自动分析多模式移动大脑和身体成像数据
硬件技术和分析方法的进步使脑电图 (EEG) 实验具有越来越多的移动性。除了神经活动之外，移动大脑/身体成像 (MoBI) 研究还可以记录各种类型的数据，例如运动或眼动追踪。尽管有可用的选项可以以标准化的方式分析 EEG 数据，但它们并不能完全涵盖来自移动实验的复杂多模态数据。因此，我们提出了 BeMoBIL 管道，这是 MATLAB 中一个易于使用的管道，支持时间同步处理多模态数据。它基于 EEGLAB 和 fieldtrip，由用于 EEG 预处理和随后的源分离的自动化功能组成。它还提供用于运动数据处理和从不同数据模态中提取事件标记的功能，包括使用独立成分分析从 EEG 中提取眼动和步态相关事件。该管道引入了一种新的稳健方法，用于基于感兴趣区域的独立 EEG 成分的组级聚类。最后，BeMoBIL 管道在各个处理步骤中提供分析可视化，保持分析透明并允许对结果进行质量检查。所有参数和步骤都记录在数据结构中，可以使用相同的脚本完全复制。该流程使（移动）EEG 和身体数据的处理和分析更加可靠，并且不受个别研究人员的先前经验的影响，从而促进了 EEG 的一般使用，特别是 MoBI。这是一个开源项目，可在 https://github.com/BeMoBIL/bemobil-pipeline 下载，允许将来进行社区驱动的改编。
启用区块链的分散自主...
优先考虑透明度，不变性和包容性，使利益相关者能够民主参与组织过程。区块链通过允许对所有行动和交易进行审查来确保信任和问责制（Buterin 2014）。Daos对供应链管理的好处：在供应链管理中实施DAO可以带来许多好处，从而彻底改变了供应链的运作方式。一些关键优势包括：透明度：DAO通过记录共享分类帐上的所有活动，促进信任，并提供对商品，资金和信息流的明确见解（Lim等人2021）。可追溯性：基于区块链的DAO创建了交易的不变历史，包括所有权转让，认证和质量检查。通过识别伪造或不道德实践等问题来加强消费者的信任（Lim等人2021）。效率和自动化：Daos用智能合约，自动化任务并通过删除中介来降低成本的供应链。这提高了操作效率并最大程度地减少了手动工作。公平和协作的治理：DAOS通过智能合同投票提供包容性决策，确保利益相关者之间的公平，信任和一致性（Rikken，Janssen＆Kwee 2019）。可持续性和道德：Daos通过验证产品真实性，跟踪排放和执行合规性，促进生态友好和道德实践，使消费者能够做出负责任的选择（Han＆Fang 2024）。2017）。3。利用区块链弹性和信任：DAOS在分散的区块链上运作，通过减少脆弱性，防止数据操纵并通过共识驱动的决策来增强供应链的弹性（Zheng等人（Zheng等）
定性研究
抽象目标尽管不合格和伪造（SF）血压（BP）降低药物是一个全球问题，但尚未报道定性研究探讨驱动这一因素在尼日利亚的因素。本研究提供了有关推动尼日利亚降低药物的需求和供应因素的因素和供应的信息，以及解决这些因素的潜在策略。方法这是一项横断面定性研究。在2020年8月至2020年9月之间，我们与卫生设施，主要制造商和BP降低药物，药剂师，药物调节剂，患者和初级保健医生的主要制造商和分销商进行了11次深入的访谈，并进行了7个焦点小组讨论。借助dedoose，使用定向内容分析分析数据。结果我们发现，尼日利亚降低SF BP药物的需求是由高自付支出和质量降低的BP降低药物的库存驱动的。低质量BP降低药物的供应是由国内制造能力有限，对良好的制造和分销实践的不依从性，资源不足的药物调节系统，无效的医疗保健设施运营，不良的分销惯例，有限的训练有素的药剂师和库存库存的Pandmemic，这导致了库存。中医商店的采购程序，积极的药物成分质量检查以及训练有素的药剂师的可用性是现有的策略，以降低降低SF BP降低药物的供求风险。结论我们的发现表明，尼日利亚降低SF BP药物的需求和供应是由多层相互关联的因素驱动的。多管齐的策略需要针对参与药物生产，分配，处方，消费，监管和定价的利益相关者和系统。
TM 24-01 – 技术指导和计算...
TM 24-01 符合建筑能效标准的技术指导和计算方法，2024 年 7 月 1 附录 A：简介 5 A. 基准测试和报告 7 A. 1 基准测试背景 7 A. 1.1 报告责任 - 谁负责收集和报告数据？ 7 A. 1.2 涵盖的建筑 - 谁需要进行基准测试？ 8 A. 1.2.1 部门通知。 8 A. 1.2.2 豁免 - 哪些建筑不需要遵守？ 9 A. 2 基准测试要求 9 A. 2.1 数据收集 10 A. 2.1.1 将数据输入 ENERGY STAR Portfolio Manager 10 A. 2.1.2 收集哪些数据？ 11 A. 2.1.3 数据使用 12 A. 2.1.4 能源和排放排除 12 A. 2.1.4.1 食品服务设施 13 A. 2.1.4.2 电动汽车充电 14 A. 2.1.4.3 所需燃烧设备的排放 14 A. 3 报告 15 A. 3.1 报告截止日期 15 A. 3.1.1 通过 ENERGY STAR Web 服务共享基准数据 15 A. 3.2 验证 16 A. 3.2.1 数据质量检查 16 A. 3.2.2 第三方验证 17 B. 性能标准和合规性演示 20 B. 1 建筑能源性能标准背景 20 B. 1.1 指标 21 B. 1.1.1 直接温室气体净排放量（千克/二氧化碳当量/平方英尺） 21 B. 1.1.2 保留 21 21 B. 1.2 合规责任 - 谁负责实现合规？ 21 B. 1.3 覆盖建筑 - 谁需要遵守建筑能效标准？ 21 B. 2 确定临时和最终标准 22 B. 2.1 最终净直接排放标准 22 B. 2.2 保留 22 B. 2.3 临时净直接排放标准 24 B. 2.4 保留 25
工作学生 /机器视觉专家< / div>
Quelltech GmbH是一家雄心勃勃的创新企业，在激光计量学领域，具有国际客户群。我们是激光扫描仪制造商，也是该行业全自动质量检查应用程序的完整解决方案开发人员。我们的优势能够制造量身定制的扫描仪并开发复杂的解决方案。责任：使用诸如EVT和HALCON等平台的2D/3D机器视觉项目中的支持项目团队（无需先前了解这些平台的知识）使用客户样本进行激光扫描仪的概念验证验证验证验证•使用客户样本并记录结果记录结果记录项目的记录，记录了项目的预期：•熟悉的型号•熟悉的机器•熟悉的机器••设置型号•设置型号••设置型号•设置••设置••设置••设置••设置••设置••设置••设置••设置••设置••设置••设置••设置•机器•标准竞争性薪水个人办公室，中央位置，您将协助计算机视觉工程师的项目，学习项目评估和评估小团队的可行性。资格和个人要求：B.Sc.物理或工程背景计量学的基本知识编程经验团队合作者开放且灵活的个性，能够与来自不同文化的客户沟通兴趣伴随项目销售过程•自我组织和良好的时间管理技能熟练的英语知识是必须的，因为我们的国际客户•对德语的知识是需要工作时间14-20小时的工作时间14-20小时。请特别申请您参加慕尼黑，如果您仍然有至少1年的时间来完成硕士学位。请发送您的简历，指定最早的开始日期，送给：giracoglu，电子邮件：office@quelltech.de Quelltech Gmbh，Leonrodstr。56，80636München，德国，电话。 （49）89 1247237556，80636München，德国，电话。（49）89 12472375
平等：通过注入受控扰动来改善量子退火器的保真度
抽象量子计算是一种信息处理范式，它使用量子力学属性来加速构成综合问题。基于门的量子计算机和量子退火器（QAS）是当今用户可以访问的两个商业上可用的硬件平台。尽管很有希望，但现有的基于门的量子计算机仅由几十个Qubits组成，对于大多数应用来说，量子不够大。另一方面，现有的QA具有数千个量子位的QA有可能解决某些领域的优化问题。QAS是单个指令机，并且要执行程序，将问题扔给了Hamiltonian，嵌入了硬件上，并且运行了单个Quanth Machine指令（QMI）。不幸的是，硬件中的噪声和瑕疵也会在QAS上进行次优的解决方案，即使QMI进行了数千个试验。QA的有限可编程性意味着用户对所有试验执行相同的QMI。在整个执行过程中，这对所有试验进行了类似的噪声验证，从而导致系统偏见。我们观察到系统偏见会导致亚最佳解决方案，并且不能通过执行更多试验或使用现有的减轻误差方案来缓解。为了应对这一挑战，我们提出了相等的（e nosemel qu antum a nnea ling）。均等通过向程序QMI添加受控的扰动来生成QMI的集合。在质量检查上执行时，QMI的合奏会导致该程序在所有试验中都遇到相同的偏见，从而提高了解决方案的质量。我们使用2041 Qubit d-Wave QA的评估表明，相等的桥接基线和理想之间的差异平均为14％（最高26％），而无需进行任何其他试验。可以将相等的相等与现有的缓解误差方案相结合，以进一步弥合基线和理想之间的差异55％（高达68％）。
数学1030通用教学大纲
数学1030通用教学大纲教科书：杰弗里·贝内特（Jeffrey Bennett）和威廉·布里格斯（William Briggs）（第8版）的“使用和理解数学：一种定量推理方法”。演讲视频：https：//www.math.utah.edu/lectures/math1030.php。这些讲座视频可能非常有帮助。如果您有时间，请尝试观看它们。课程画布页：希望学生每天登录并检查帆布，以获取发布的公告和作业。还强烈建议学生为画布设置通知，以免错过任何重要的通知。阅读有关画布上的所有公告：我将在画布上定期发布信息，文件，解决方案和公告（通过“文件”，“模块”，“公告”）。您将对这些公告中包含的任何信息以及课堂上宣布的信息负责。我将始终尽力确保与课程相关的沟通清晰透明。您有责任通过定期检查来保持自己的更新：关于画布，您的UMAIL，讨论委员会上的帖子，并注意课堂上的公告。Umail：您的责任也定期检查您的UMAIL（如果您不定期进行检查，请确保您设置转发），您的UMAIL是我与您私下交流的唯一途径，在学期中，我们可能需要在学期内有机会与您单独接触（例如，关于成绩或分配的成绩或提示），并且它是您的最佳启动提示。计算器：您将需要本课程的科学计算器。确保您选择的计算器具有指数密钥（𝑒𝑒𝑥𝑥）和电源密钥（𝑦𝑦𝑦𝑦）课程说明：Math 1030是一门非传统的，基于应用程序的课程，以数学在现实世界中使用数学的使用以及这些数学想法的有效交流。该课程主要针对来自社会和行为科学，健康科学和只是寻求满足质量检查的人文科学的学生（定量推理 - 课程a）对学士学位的要求，除了统计学课程外，他们都不会再参加任何
优化的呼吸分析：定制的分析方法和增强的工作流程，以更广泛地检测VOC
抽象引入呼吸挥发性有机化合物（VOC）由于其独特的特性而成为临床目的的有希望的生物标志物。将VOC生物标志物转换为诊所的翻译取决于识别和验证：需要协作，建立良好协议和数据交叉比较的挑战。以前，我们开发了一种呼吸收集和分析方法，从而确定了148种呼吸传播VOC。目的是开发一种互补分析方法，以检测和鉴定呼吸中的其他VOC。通过将呼吸样品与应用三个指标的配对背景样本进行比较：标准偏差，配对的t检验和接收器操作 - 特征（ROC）曲线，通过比较呼吸样本与配对背景样本进行比较，以开发和实施升级，以识别确定为“呼吸”的特征。方法开发了利用PEG相GC柱的基于PEG相位GC柱的基于生物学相关的VOC的基于PEG相位GC柱的热解（GC） - 质谱法（MS）质谱法（MS）的分析方法。通过多个发展升级了多步VOC识别方法：候选VOC分组，基于离子丰度相关的基于光谱库的创建方法，混合烷烃 - fames保留索引，相对保留时间匹配以及其他质量检查。结合使用，这些更新可以在光谱和保留轴上高度准确地识别呼吸传播VOC。结果，总共有621个特征在呼吸上被统计确定为至少一个度量（标准偏差，配对t检验或ROC）。结论总共确认的呼吸voc现在是186。从与化学标准的比较中可以确定，总共有38次呼吸ov。我们提出了一种更新的方法，用于高信VOC识别，以及一组新的VOC，通常在呼吸上发现。
针头键合的智能系统解决方案
医疗系统中粘合剂的主要应用领域是针结合和注射器组件 - 不锈钢针或插管粘结到玻璃或塑料注射器中。这些针头大量生产，需要大量生产中的快速和可靠的键合。除了其机械键强度外，所使用的粘合剂还必须允许高精度生产和永久连接，并且必须承受各种灭菌方法。Panacol的紫外线治愈的Vitralit®粘合剂完全满足这些要求。vitralit®粘合剂有各种粘度范围，可完全适合针线轮的设计，并填补轮毂和针之间的间隙。轮毂和针的材料也影响粘合剂的选择：许多粘合剂都是紫外线，这需要使用透明和紫外线的材料。对于阻断紫外线（例如聚碳酸酯）的材料，建议使用长波LED可固化的粘合剂。建议用于针头键合的所有Vitralit®粘合剂均为无溶剂和认证的USP IV类和/或ISO 10993用于医疗设备。此外，即使在几个灭菌周期后，也要用所有针键粘合剂测量高针提取力。进行视觉质量检查，还提供了我们的医学级粘合剂的荧光版本。选择粘合剂需要一个匹配的分配系统，以在快速生产环境中可靠，精确地分配。使用BDtronic提供的迷你溶液，无论粘合粘度如何，在微氧范围内的分配都变得容易。随着针线粘合的应用，医疗设备所需的高质量需求证实了Bdtronic的体积分配设备的选择。由于连续的体积分配，分配是无脉冲的，可确保最佳过程速度，可重复性和准确性。最后，紫外线固化设备的选择取决于触发聚合的粘合剂和波长。用于使用Vitralit®产品进行针头键合您可以使用UV-A或可见的LED灯。由于特殊的LED组件和自己优化的电源，HönleLED Powerline LC保证了最快的固化和最短周期时间的高密集型照射。此外，可以在0.01 - 99.99秒的范围内选择辐照时间，因此可以精确地适合过程要求。
社论：人工智能在护理点诊断
加速并改善诊断过程的何时何地发生事件是实际护理点（POC）诊断的目标。除了在传感技术方面取得了与多学科领域有关的传感技术，包括纳米技术，微流体和先进的材料，还可以预见，POC诊断能力可以与人工智能（AI）更严格的相互作用与更严格的相互作用。AI的跨学科影响与数字信号处理的一般领域密切相关，为不同应用程序形成了集成平台，并基于计算智能和机器学习（ML）统一其背景。这种方法遵循了历史上提出的莱布尼兹的思想，试图将失去交流能力的不同领域的研究人员互连（1）。的确，AI和ML可以导致用于整合，分析和理解来自许多不同设备的多媒体数据的方法。此外，多元方法可以将当前的患者状态与以前的历史相关联，将发现调整到其个人历史上，并与更个性化和适应性的方法相一致，以护理并赞成对未来状态的更准确的预测。为此，有必要探索AI和POC诊断中的不同研究方向。从一侧，可以将AI范式嵌入POC测试设备中，扩展其功能并进行可能的分析，否则不可行，例如包括图像分析的人。这可以导致普遍计算和POC诊断的收敛。同样，可以设计本地设备的网络，利用分布式AI：可穿戴的传感器和便携式设备可以在生态系统中进行通信，并且它们的数据可以累积且相干地处理。最后，AI可以分散，也考虑了一种基于云的方法，从而将POC诊断的功能扩展到计算连续体上。例如，通过及时分散的调查，POC可以允许检测异常，这些异常曾经与先前收集的数据和解散集成，以进一步的质量检查以使用可靠数据，可以通过AI方法进行分类。立即可以提醒用户及其护理人员。此外，特定的援助网络可以保证对该领土的控制和救援。即使POC设备的成本很高，它也会降低间接成本并挽救生命。