XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System重复性
彻底改变您的对话式 AI 测试工作流程
对话式 AI 在塑造客户体验方面发挥着关键作用。然而，测试和重新测试更新可能会减缓创新并造成资源紧张。想象一下，如果您能够大幅减少重新测试更新所花费的时间和精力，让您的团队可以专注于创新而不是重复性任务，那该有多好。我们由 Azure OpenAI 驱动的解决方案通过简化测试流程来解决这些挑战，帮助您的团队节省时间、减少精力并确保大规模质量。
使任何技能水平的操作员都能为从 A 到 Z 的最高制造测试标准做出贡献。
紧凑型扁平拉伸试验样品制备机旨在以节省空间的形式提供精度和效率，是小型和大型实验室的理想选择。该机器结构坚固，界面友好，可确保为拉伸试验提供一致的样品制备，大大缩短设置时间，同时提高结果的准确性。其先进的功能（包括自动化流程和快速切换功能）使其成为满足各种材料测试需求的可靠解决方案，可提供卓越的重复性和性能。
对 faa hybrid iii 50 的评估 - SOAR
目录 章节 页码 1.简介 1 1.1 动机 1 1.2 背景 2 1.2.1 耐撞性原则 4 1.2.2 座椅认证规定 6 1.2.3 伤害标准 9 1.2.4 人体脊柱损伤耐受性 12 1.2.5 FAA HIII 第 50 架男性和其他飞机 ATD 15 1.3 文献综述 21 1.4 研究范围和目标 25 2.FAA HYBRID III 第 50 架 ATD 的动态测试方法 27 2.1 NIAR 滑车设施描述 28 2.2 测试方向和脉冲严重程度 28 2.3 仪器 29 2.4 协议 30 2.5 座椅底板方向和质量效应 32 2.6 座椅坐垫特性 32 3.结果、数据分析和讨论 34 3.1 60 o 2 点式安全带的 FAA HIII 腰椎-骨盆响应测试结果 34 3.1.1 FAA Hybrid III 腰带仅 60 o，适用于 Part 25.562 刚性座椅 36 3.1.2 FAA Hybrid III 腰带仅 60 o，适用于 Part 25.562 软垫座椅 38 3.1.3 FAA Hybrid III 腰带仅 60 o，适用于 Part 23.562 刚性座椅 40 3.2 FAA HIII 腰椎-骨盆响应的重复性结果 42 3.2.1 选定方法 43 3.2.2 所有 60 o 配置的 FAA HIII 的重复性 45 3.3 测试数据分析与讨论 48
是算法交易法律
目标是为了创建一个问卷，该问卷准确地测量了在工作场所中计算机使用引起的视觉症状。使用文献综述，专家讨论，预测试，试点测试和重新测试进行了一项研究，以验证该计算机视觉综合征问卷（CVS-Q）。通过职业健康，验光和眼科专家评估来确保内容有效性。使用Rasch分析评估了问卷的心理测量特性。标准有效性是通过计算灵敏度和特异性，接收器操作员特征曲线和截止点来确定的。使用Cohen's Kappa（κ）的类内相关系数（ICC）和一致性测试了重复测试重复性。开发的CVS-Q在专家之间达成了广泛的共识和目标群体的良好接受。它以单个评分量表来评估16个症状，可很好地适合Rasch评级量表模型。问卷达到了70％以上的敏感性和特异性，并且对获得的两个分数显示出良好的测试重复性[ICC = 0.802; 95％CI：0.673，0.884]和CVS分类（κ= 0.612; 95％CI：0.384，0.839）。发现CVS-Q具有可接受的心理测量特性，使其成为控制计算机工人视觉健康的有效且可靠的工具。它可以在临床试验和结果研究中使用。关键字：asthenopia;计算机终端；诊断;眼病；职业接触;职业健康。人口问题
优化中的可重复性：理论框架和局限性
除了机器学习模型的实际部署之外，机器学习学术界的可重复性危机也得到了充分的记录：请参阅 [ Pineau 等人，2021 ] 及其参考文献，其中对不可重复性的原因（对超参数和实验设置的探索不足、缺乏足够的文档、代码无法访问以及不同的计算硬件）进行了出色的讨论，并提出了缓解建议。最近的论文 [ Chen 等人，2020 、D'Amour 等人，2020 、Dusenberry 等人，2020 、Snapp 和 Shamir，2021 、Summers 和 Dinneen，2021 、Yu 等人，2021 ] 还证明，即使在相同的数据集上使用相同的优化算法、架构和超参数训练模型，它们也会对同一个示例产生明显不同的预测。这种不可重复性可能是由多种因素造成的 [D'Amour 等人，2020 年，Fort 等人，2020 年，Frankle 等人，2020 年，Shallue 等人，2018 年，Snapp 和 Shamir，2021 年，Summers 和 Dinneen，2021 年]，例如目标的非凸性、随机初始化、训练中的不确定性（例如数据混洗）、并行性、随机调度、使用的硬件和舍入量化误差。也许令人惊讶的是，即使我们通过使用相同的“种子”进行模型初始化来控制随机性，其他因素（例如由于现代 GPU 的不确定性而引入的数值误差）（参见，例如，[ Zhuang et al. , 2021 ]）仍可能导致显着差异。经验表明（参见，例如，Achille et al. [ 2017 ]）
非侵入式血糖仪系统的设计与开发
摘要：新冠肺炎疫情的爆发已引起公共卫生问题，其影响在全世界范围内对患有糖尿病等非传染性疾病（一种危及生命的疾病）的人群产生了越来越大的影响。诊断和监测系统有限的低收入国家的个人需要持续和定期的血糖监测。侵入式或微创血糖监测已被广泛使用，准确度高，但感染和并发症的风险很高。非侵入式监测技术至关重要，并在全球范围内受到推荐，它有可能提高安全性并减少血糖控制的工作量。本研究介绍了一种非侵入式 GSM（血糖筛查测量）模块血糖仪的设计、开发和评估分析，该血糖仪使用波长为 1550nm 的近红外传感器作为发射器，通过指尖传输，并使用 ATMega38 微控制器作为控制器来确定人体血液中的血糖水平。调查共招募了 40 名受试者。使用 Bland 和 Altman 分析、并发效度和可靠性分析评估了重复性、有效性和可靠性。使用通过和 Boblok 回归分析进一步评估统计意义。重复性显示无显著差异，置信区间为 95%，偏差为 0.6895。使用回归分析，线性关系显示一致性为 99.72%，可靠性为 99.9%。这项研究表明，使用非侵入式 GSM 模块血糖仪测量血糖可有效增强糖尿病胰岛素治疗中的患者监测。
疲劳、压力和表现... - DiVA 门户
在职业生活中，在令人疲劳的体力工作任务之间执行认知工作任务可能有助于恢复和减轻压力，而不会损失生产性工作时间。这种交替的时间模式可能是恢复效果的决定因素，影响压力和疲劳；认知任务 (CT) 的难度也可能是一个决定因素。本研究的目的是确定重复性体力任务和不同难度的 CT 之间交替的时间模式在多大程度上影响感知疲劳性、表现疲劳性、压力相关结果和表现。15 名女性进行了四次工作会议，包括 110 分钟的重复性体力任务（移液），与 CT（n-back）交替。会议在周期时间（短：7 + 3 分钟 vs. 长：14 + 6 分钟）和 CT 难度（CTdiff；容易 vs. 困难）方面有所不同。疲劳是通过记录工作前后肩部抬高和握力时的最大自主收缩力、工作期间右斜方肌和右前臂伸肌的肌电图 (EMG) 以及整个疗程中反复自我评估疲劳和疼痛来评估的。压力是通过心电图 (心率变异性)、唾液淀粉酶和自我报告来评估的。所有方案的感知疲劳都会随着时间的推移而显着增加，长周期比短周期条件下的感知疲劳增加更多。EMG 活动没有显着增加
利用机器人技术提高工作场所安全
机器操作、零件重新定位和拾取和放置：由工人进行的机器操作和零件重新定位涉及从工业机械中物理调整或移除生产零件或工具和材料——依靠屏幕和基本传感器来固定重型压制设备或快速旋转工具，以防止意外伤害。人类操作员有时会为了提高生产率或便利性而绕过此类安全机制，从而增加严重伤害和死亡的风险。通过用机械臂和 AMR 取代机器操作员，可以消除这些重复性和高风险的任务。
ZX/ZXF Indexer Drive 用户指南 - Parker Motion
................................................................................................................ 135 分流调节器安装...................................................................................................................... 135 选择 Z 系列分流调节器 ................................................................................................................ 136 硬件参考....................................................................................................... 1 4 1 ZX600 电气规格...................................................................................................................... 141 输入功率.................................................................................................................................... 141 输出功率.................................................................................................................................... 141 ZX600 电机/驱动器配置.................................................................................................................... 141 ZX600 系列技术数据............................................................................................................. 142 位置重复性.................................................................................................................................... 142 位置精度.................................................................................................................................... 142 电机/驱动器兼容性.................................................................................................................... 142 电机制动器.................................................................................................................................... 143 电机数据.................................................................................................................................... 143 速度/扭矩曲线................................................................................................................ 151 ZX800 电气规格................................................................................................................... 153 输入功率.............................................................................................................................. 153 输出功率.............................................................................................................................. 153 电机/驱动器配置................................................................................................................. 153 技术数据 ZX800 系列.................................................................................................... 153
对人工智能感觉良好？
结论 关于人工智能实施的持续争论是某些角色和法律工作将被淘汰，主要是那些处于职业入门级的角色和工作，因为它们可能更容易被技术取代。这包括行政和重复性任务，在某些情况下，这些任务可以通过技术更有效、更准确地完成。对人工智能的一个担忧是，这项工作通常由初入该行业的初级律师承担。通过执行这些简单的任务，年轻律师可以学习和了解法律体系。然而，有人可能会说，随着人工智能融入该行业，初级律师可能根本不需要学习这些繁琐的任务。