XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System铅电图
含铅和无铅焊点的微观结构、等温和热机械疲劳行为
* 通讯作者 Ahmad Baroutaji 博士 英国伍尔弗汉普顿大学工程学院，特尔福德创新园区，Priorslee，特尔福德，TF2 9NT，英国 电话：+44 (0)1902 322981；传真：+44 (0)1902 323843 电子邮件地址：ahmad.baroutaji2@mail.dcu.ie
AI 可广泛应用于协同办公场景，利好龙头厂商
图 1 ： AI 带来 OA 功能的重构 ......................................................................................... 3 图 2 ：微软发布 Copilot .................................................................................................. 3 图 3 ：百度“如流” ........................................................................................................ 3 图 4 ： Copilot 根据要求起草邮件 .................................................................................... 4 图 5 ： Copilot 提炼邮件内容 ........................................................................................... 4 图 6 ： Copilot 对会议内容进行总结并支持提问 .............................................................. 5 图 7 ： Copilot 支持会议内容的实时总结和提问 .............................................................. 5 图 8 ： Copilot 对客户关注的领域进行扫描 ..................................................................... 5 图 9 ： Copilot 根据销售资料提供竞品分析建议 .............................................................. 5 图 10 ： Copilot 整理各类资料协作对工作内容进行梳理 ................................................. 6 图 11 ： Copilot 为接下来的会议准备相关资料 ................................................................ 6 图 12 ：泛微智能办公平台框架图 .................................................................................... 7 图 13 ：泛微智能办公平台前端技术 ................................................................................ 7 图 14 ：泛微小 e 助手查询业绩 ....................................................................................... 7 图 15 ：泛微小 e 助手智能填单 ....................................................................................... 7 图 16 ：小致语音助手技术框架 ........................................................................................ 8 图 17 ：小致语音助手使用示例 ........................................................................................ 8
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摘要。交通摄像头的视频供稿对于许多目的都是有用的，其中最关键的是与监视道路安全有关。车辆轨迹是危险行为和交通事故的关键要素。在这方面，至关重要的是要脱离那些异常的车辆轨迹，即偏离通常的路径的轨迹。在这项工作中，提出了一个模型，以使用流量摄像机的视频序列自动解决该模型。该提案通过框架检测车辆，跨帧跟踪其轨迹，估计速度向量，并将其与其他空间相邻轨迹的速度向量进行比较。可以从速度向量的比较中，可以检测到与相邻的trajectories非常不同（异常）的轨迹。实际上，该策略可以检测错误的轨迹中的车辆。模型的某些组成部分是现成的，例如最近深度学习方法提供的检测；但是，考虑了几种不同的选择和分析车辆跟踪。该系统的性能已通过各种真实和合成的交通视频进行了测试。
木材/有机聚合物复合材料在柔性传感器方面的研究进展
Figure 8.The working mechanism and sensing performance of the Wood-based Triboelectric Self-powered Sensors (WTSS).(a) Schematic illustration of the working principle of WTSS; (b) Volatile Organic Compounds (VOCs) of WTSS under varying pressures; (c) VOCs of WTSS at different stress levels; (d) Increasing VOCs of WTSS with escalating pressure.Inset: An enlarged view of the low-pressure region; (e) VOCs of WTSS and input pressure at frequencies of 0.5, 1, and 2 Hz [41] 图 8.木质基摩擦电自驱动传感器 (WTSS) 的工作机理和传感性能， (a) WTSS 工作原理示意图； (b) WTSS 在不同压力 下的挥发性有机化合物 (VOCs) ； (c) WTSS 在不同应力水平下的挥发性有机化合物 (VOCs) ； (d) 随着压力增加， WTSS 的挥发性有机化合物 (VOCs) 逐渐增加。插图：低压区域的放大视图； (e) 在 0.5 、 1 和 2Hz 的频率下， WTSS 的挥发性 有机化合物 (VOCs) 与输入压力的关系 [41]
学习心脏激活图从12铅ECG具有多重限制贝叶斯优化⋆
摘要：我们提出了一种非侵入性识别心脏异位激活的方法。异位活动会触发致命的心律不齐。因此，异位灶或最早激活位点（EAS）的定位是心脏病专家决定最佳治疗方面的关键信息。在这项工作中，我们通过最大程度地减少心脏模型预测的ECG之间的不匹配（在给定的EAS上的节奏），而在异位活动期间观察到的ECG来最大程度地降低心脏模型预测的ECG之间的不匹配，从而提出识别问题作为全局优化问题。我们的心脏模型在求解躯干中的心脏激活和正向bidomain模型的各向异性核心方程方面的量具有用于计算ECG的铅方法方法。我们在心脏表面上构建了损失函数的高斯过程替代模型，以执行贝叶斯优化。在此过程中，我们迭代评估较低的置信结合标准后的损失函数，该标准结合了探索表面与最小区域的开发。我们还扩展了此框架以结合模型的多个级别。我们表明我们的过程仅在11后收敛到最低。7±10。4迭代（20个独立运行），用于单项实现案例和3个。5±1。7迭代次数。我们设想可以在临床环境中实时应用此工具，以识别潜在危险的EAS。
