XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System配合力
哪些 FEHB 计划与 Medicare A 和 B 部分配合得最好
• B 部分的 IRMAA 费率：244.60 美元（收入在 103,000 美元至 129,000 美元之间） • B 部分每年 244.60 美元 x 12 = 2,935.20 美元 • 每月 174.70 美元 x 10% 延迟注册 = 每月 17.47 美元的永久罚款 • 2,935.20 美元/17.47 美元 = 168 个月/12 = 14 年支付罚款，相当于 1 年的 B 部分保费 永远保持沉默
视力保健技术 配镜学 理学副学士
附加课程信息：每年 8 月招收一批 25 名学生。每门视力保健技术课程的最终成绩必须达到“C”或更高，才能继续参加课程。退出或被取消视力保健技术课程的学生应参考学院政策 6Hx2-5.33 和程序 A6Hx2-5.33 关于重新进入健康科学课程和/或课程指南。重新进入课程将取决于是否有空位。只允许一次重新进入。重新进入的学生必须在每门视力保健技术课程中保持“C”或更高的成绩才能继续参加课程。重新进入后在任何课程中获得“D”或“F”成绩的学生将导致永久被 BC 视力保健技术课程开除。*技术证书代表学位课程内特定健康科学课程的子集，不会作为独立证书颁发给学生用于就业目的。
联合研发应用人工智能图像分析的“钢筋检测系统”
3.未来发展 未来我们计划继续研究和开发该系统，并通过在各公司反复的现场试验和改进来提高其性能。 此外，该联合研究框架允许总承包商共同推动研究和开发，融入各种想法并在短时间内取得优异成果。希望本次研发能够利用人工智能解决总承包商面临的常见技术问题，为提高整个建筑行业的技术能力做出贡献。 ※参与联合研究项目的20家公司（按字母顺序） 青木阿苏那罗建设株式会社 浅沼组株式会社 安藤间株式会社 奥村组株式会社 北野建设株式会社 熊谷组株式会社 五洋建设株式会社 佐藤工业株式会社 大末建设株式会社 高松建设株式会社 铁拳建设株式会社 东急建设株式会社 户田建设株式会社 飞岛建设株式会社 西松建设株式会社 日本土地开发株式会社 长谷工業株式会社 PS三菱株式会社 松村组株式会社 矢作建设株式会社
基因组辅助育种气候智能型咖啡
缩写：香气喜好，AROMA；平均产量，YIELD；贝克比率，PR；贝叶斯稀疏线性混合模型，BSLMM；豆大小，GSIZ；叶斑病，CERC；咖啡潜叶虫，LMINER；咖啡叶锈病，RUST；平衡，EQUIL；风味喜好，FLAVOR；开花时间，FL；一般配合力，GCA；一般倾向，GL；一般尺度，GSCE；全基因组关联研究，GWAS；基因组选择，GSCE；叶枯病，LBLIGHT；似然比检验，LRT；连锁不平衡，LD；标记辅助选择，MAS；成熟期，UNIF；成熟时间，MAT；参与决定表型的稀疏效应基因座的数量，n_gamma；整体喜好，OVLIKING；感知，HEDONIC；植物结构，PRT；后验包含概率，PIP；主成分分析，PCA；由具有主要效应的遗传变异解释的遗传变异比例，rho；由稀疏效应和随机效应解释的表型变异比例，PVE；仅由稀疏效应解释的 PVE 比例，PGE；数量性状基因座，QTL；鼻后，RETRO；筛残差，RES；筛孔尺寸，M15；筛孔尺寸，M13；筛孔尺寸，M10；简单序列重复，SSR；单核苷酸多态性，SNP；酸味，ACIDITY；特定配合力，SCA；甜度，SWEET；干加工和未烘焙的生豆重量（以克为单位），GREEN；使用自然干燥方法（日晒豆）后的咖啡果实重量（以克为单位），CHERRY；2014-2015 年产量，YB1； 2016-2017 年产量，YB2；2018-2019 年产量，YB3。
肼储能：取代金属配位层中的 N2H4
2020 年，美国能源部 (USDOE) 提出了一项以储能为重点的重大挑战，这是该机构首次提出的综合性方法。[1] 鉴于锂离子电池技术在解决短储能时长（<4 小时）方面取得的成功，[2] 储能研究的重点已转向长储能方法，这种方法倾向于将电力和能源分离以实现灵活的电网安装。液氢载体是一种可以利用现有基础设施并利用质子交换膜 (PEM) 燃料电池的高效率/成熟度在需要时释放储存能量的方法。[3] 为此，我们专注于肼 (N2H4)，它含有 12.5% 的 H2（重量），已被纳入燃料电池应用。[4,5] 虽然 N2H4 可以通过多种工艺在工业上生产，但它通常是通过 NH3 的氧化制成的，而 NH3 目前的基础设施和碳足迹相当可观。[6] 如果
金属配位指导的大环配合物的合成方法
金属配位导向大环复合物，其中大环结构由金属-配体配位相互作用形成，已成为一种有吸引力的超分子支架，可用于创建生物传感和治疗应用材料。尽管最近取得了进展，但不受控制的多环笼和线性低聚物/聚合物是最有可能的金属配体组装产物，这对当前的合成方法提出了挑战。本文我们概述了使用可折叠配体或通过组装两亲配体合成金属配位导向大环复合物的最新合成方法。这篇小综述为高效制备具有可预测和可控结构的金属配位导向大环复合物提供了指导，这些复合物可在许多与生物相关的领域得到应用。
MetalHawk：通过人工神经网络增强金属配位几何的分类
摘要：金属配合物的化学性质在很大程度上取决于与金属中心配位的配体的数量和几何排列。现有的确定配位数或几何形状的方法依赖于准确性和计算成本之间的权衡，这阻碍了它们在大型结构数据集研究中的应用。在此，我们提出了 MetalHawk ( https://github.com/vrettasm/MetalHawk )，这是一种基于机器学习的方法，通过人工神经网络 (ANN) 同时对金属位点的配位数和几何形状进行分类，这些网络使用剑桥结构数据库 (CSD) 和金属蛋白数据库 (MetalPDB) 进行训练。我们证明，CSD 训练的模型可用于对属于最常见配位数和几何形状类别的位点进行分类，对于 CSD 沉积的金属位点，平衡准确度等于 96.51%。我们还发现，CSD 训练模型能够对 MetalPDB 数据库中的生物无机金属位点进行分类，在整个 PDB 数据集上的平衡准确度为 84.29%，在 PDB 验证集中手动审核的位点上的平衡准确度为 91.66%。此外，我们报告的证据表明，CSD 训练模型的输出向量可以被视为金属位点扭曲的代理指标，表明这些可以解释为金属位点结构中存在的细微几何特征的低维表示。