XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System金键
6年级科学实践测试答案键
•带有四个答案选项的多项选择（MC）问题，只有一个正确的答案。所有MC项目都值得一分。多序列（MS）问题，具有五到七个答案选项和一个以上正确的答案。对于MS项目，该问题确定了正确答案的数量，除非它是两部分依赖（TPD）的一部分。在TPD中，B部分中的问题将被措辞“选择所有适用的内容”。所有MS项目都值得一分。•技术增强项目（TEI）：使用技术以真实的方式捕获学生理解，以前很难通过机器进行大规模评估。te项目最多值得两点，并且可能包括项目类型，例如但不限于拖放，下拉菜单和热点。•分为两部分：要求学生回答两个相关问题，总计两个点。两部分的项目可以结合MC，MS和/或TE项目类型。
临时答案键和反对通知
动荡的，像我们自己一样的革命时代 - 但是在他开始写作之前，他将获得一种情感态度，他将永远无法完全逃脱。是他的气质训练是他的工作，但是如果他完全摆脱了早期的影响，他将杀死他的写作冲动。我认为写作散文的任何速度都有四个伟大的写作动机。他们是：（i）纯粹的利己主义：渴望看起来很聪明，被谈论，死后被记住，让自己回到童年时代的大人身上； （ii）审美热情：分享一个人认为有价值的经历，不应该错过（iii）历史冲动：渴望看到事物，以了解真实事实，并为他们的后代（iv）政治目的使用真实事实：渴望在某种方向上推动其他人的社会观念，以改变他们应该努力的社会观念。
catnet：键的小样本传输学习方法...
拟人化是人类精神状态对非人类实体的归因。这项研究的目的是开发日语版本的拟人化问卷中的个体差异（IDAQ-J），并通过三项研究来检查其因子结构，可靠性和有效性。因素分析表明，IDAQ-J具有三个一阶因子（拟人化自然实体，技术设备和非人类动物）和一个二阶因子（一般拟人化）。IDAQ-J表现出较高的一致性和中等测试可靠性。在有效性方面，IDAQ-J与自然和机器的拟人化表现出了中等的积极关系，并且预测与机器人和目的论信念相互作用的负面情绪低下。另一方面，IDAQ-J表现出与非人类动物的拟人化，对自然保护的态度以及对机器人的恐惧的弱关系。需要进一步的研究来解释IDAQ-J的有效性。
化学（12 年级）
尽管自 1902 年以来人们就预测会出现稳定的稀有气体化合物，但是由于合成尝试失败，人们普遍认为稀有气体不仅稀有，而且惰性。直到 1962 年，加拿大的 Bartlett 发表了第一种稳定的稀有气体化合物 XePtF 6 ，才打破了这一固有观念。这一发现引发了全球对该领域的热议，在很短的时间内，许多新的氙、氡和氪化合物被制备并表征。最近的发现表明氙具有作为配体的能力。Seppelt 团队发现多个氙原子可以附着在金属中心，在金的情况下，可以形成令人惊讶的稳定的 Au-Xe 键。 [AuXe 4 ] 2+ 中的键合涉及 4 个氙配体通过相对较强的键以方平面排列连接到单个 Au(II) 中心，其中氙-金键长约为 274 微米。这一发现不仅提供了多个氙配体的第一个例子，而且代表了第一个强金属-氙键。
适用于模拟金星环境的高温电子封装
摘要 — 开发了一种电子封装技术，该技术可在二氧化碳 (CO 2 ) 和氮气环境中承受模拟的金星表面温度 465°C 和 96 bar 压力，且不含腐蚀性微量气体。对氧化铝陶瓷基板和氧化铝上的金导体的电气和机械性能进行了评估。最有前途的芯片粘接材料是厚膜金和氧化铝基陶瓷浆料。使用这些芯片粘接材料将氧化铝、蓝宝石、硅和碳化硅芯片粘接到氧化铝基板上，并在 465°C 的 CO 2 环境中暴露于 96 bar 压力下 244 小时。陶瓷芯片粘接材料在测试前后表现出一致的剪切强度。还评估了氧化铝陶瓷封装材料的热机械稳定性。封装基板上的器件采用陶瓷封装，在 Venusian 模拟器测试后，裂纹和空隙没有明显增加。对金键合线进行了线拉力强度测试，以评估 Venusian 模拟器暴露之前和之后的机械耐久性。暴露前后的平均金键合线拉力强度分别为 5.78 gF 和 4 gF（1 mil 金键合线），符合最低 MIL-STD-885 2011.9 标准。Venus 模拟器测试后，整体键合线菊花链电阻变化为 0.47%，表明键合线完整性良好。制作了钛封装来容纳陶瓷封装基板，并制作了双层金属化馈通来为封装提供电气接口。
2024 年关键技术预测 - NTT
在实现净零排放和自然友好运营的过程中，组织将越来越多地寻求部署私有 5G 网络等技术。利安德巴塞尔和施耐德电气等组织已经使用这些技术来推动智能工厂应用，以支持其环境、社会和治理计划，从碳减排到基础设施硬件的循环经济。
2型糖尿病中的键三合会
抽象的背景：随着2型糖尿病（DM）的患病率的增加，需要评估升高的唾液葡萄糖水平是否提供了有利于特异性链霉菌Mutans和乳脂核酸乳酸果蝇和乳脂核酸菌群生长的环境。材料和方法：将43名患者分为三组，由龋齿2型DM，无龋齿的2型DM患者和年龄匹配的健康非糖尿病患者（对照）组成。唾液样品通过葡萄糖氧化酶 - 过氧化物酶方法进行半自动唾液葡萄糖估计。立即将拭子接种到唾液杆菌蛋白琼脂和男子Rogosa Sharpe琼脂上。结果：在A组中，发现葡萄糖和唾液葡萄糖（r = 0.858）以及嗜酸乳杆菌和唾液葡萄糖（r = 0.853）之间发现了统计学上显着的正相关。在B组中，仅在葡萄糖和唾液葡萄糖和唾液葡萄糖之间发现统计学上显着的正相关（r = 0.705），而在嗜酸乳杆菌和唾液葡萄糖（r = 0.387）之间不存在。对照组没有显示统计学上显着的相关性。结论：唾液葡萄糖水平反映了个体的糖尿病状态。唾液葡萄糖水平预测糖尿病患者的龋齿敏感性将增加1.7倍，如本研究的结果所示。唾液葡萄糖会导致糖尿病患者的致癌负荷增加，因此需要修改Keyes Triad。
rudraksh：紧凑而轻巧的量子后键 -
摘要。资源受限的设备，例如无线传感器和物联网（IoT）设备在我们的数字生态系统中已变得无处不在。这些设备生成并处理我们数字数据的主要部分。但是，由于我们现有的公钥加密方案的量子计算机即将发生威胁以及在物联网设备上可用的有限资源，因此设计适合这些设备的轻量级量化后加密（PQC）方案非常重要。在这项工作中，我们使用基于错误的PQC方案探索了学习的设计空间，以设计适用于资源约束设备的轻巧键合并机制（KEM）。我们对不同的设计元素进行了严格且广泛的分析和评估，例如多项式大小，场模结构，还原算法以及基于LWE的KEM的秘密和错误分布。我们的探索导致了轻巧的PQC-KEM Rudraksh的提议，而没有损害安全性。我们的方案提供了针对所选密文攻击（CCA）的安全性，该攻击（CCA）具有100个以上的核心SVP后量子后安全性，属于NIST级I安全类别（至少提供AES-128的安全性）。我们还展示了如何将Ascon用于基于晶格的KEM中的轻质伪随机数生成和哈希功能，而不是广泛使用的keccak用于轻量级设计。我们的FPGA结果表明，Rudraksh目前需要类似安全性的PQC KEM之间的最小面积。与最先进的面积优化的Kyber实施相比，我们的Rudraksh实施对面积的需求提高了3倍，可以在高thoughtup Kyber的频率上以63％-76％的频率运行，并且与Time-Araea-AraeApoptuct-time-Araeapoptuct-time-aftrapuctiage 〜2×2×compact compact的实施相比，