XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System阵利学
AI学习数据质量提升支持工具
AI学习数据质量改进支持工具将物体检测中误识别或未检测的原因可视化，从而轻松提高识别率。 通过在深度学习过程中使用此工具，可以缩短使用 RZ/V 系列的视觉 AI 应用程序的开发时间。
关于美国人工智能权利法案
• 它迅速传遍整个美国社会，并带来了巨大的利益。它有可能重新定义社会的每个部分并让每个人的生活变得更好。 另一方面，它被用来威胁美国人的权利（例如，限制机会或拒绝获取重要服务）。 ⇒ 当今民主面临的一个重大挑战。 这些后果非常严重，但并非不可避免。
新增利用AI自动评估演讲内容的功能。
目前使用“商务英语课程”和“新日常英语会话课程”的用户将分别从 12 月 7 日和 10 日起可以使用此新功能。在 StudySapuri ENGLISH，我们将继续开发让您能够看到学习成果的功能。 ■商务英语课程概况 产品页面URL：https://eigosapuri.jp/conversation/business/ 使用费：每月2,980日元（不含税）/ 6个月套餐16,680日元（不含税）/ 12个月套餐29,760日元（不含税） ■新日常英语会话课程概况 产品页面：https://eigosapuri.jp/conversation/daily/ 使用费：每月1,980日元（不含税）/ 6个月套餐10,680日元（不含税）/ 12个月套餐18,960日元（不含税） *两个课程均兼容iOS、Android和PC ■关于StudySapuri ENGLISH系列 https://eigosapuri.jp/ 一款学习继续率为91%的应用程序，让您每次只需3分钟即可在闲暇时间学习英语。对于成人英语学习，我们提供新版日常英语会话课程、托业® 考试准备课程和商务英语课程。对于托业® 考试准备课程，我们还提供个人辅导计划，提供完整的在线辅导，这是业内首创。 *英语学习应用调查中用户数量排名第一。调查委托方：Macromill。受访者：过去一年内使用过英语学习应用的 2,063 人。调查时间：2020 年 9 月 25 日至 9 月 28 日。调查方式：在线调查。
供应链碰撞 - 波利利 - ...
1。希思罗机场术语时，当我们在上下文中提到“希思罗机构”时，供应链利益冲突政策，我们的意思是希思罗机场控股有限公司及其子公司及其子公司（“ Heathrow”或“ Heathrow Group”）。这包括所有代表希思罗机场工作的人（包括关于永久，临时或固定期限的雇佣合同（“同事”）的董事和同事）。本政策使用“供应商”一词来介绍希思罗机场的任何个人或公司，无论是作为承包商，供应商，顾问还是顾问，以及是否提供工程，服务或供应商，包括避免疑问的任何潜在供应商（包括E.G.在采购过程中出价）。出于本政策的目的，希思罗机场将“利益冲突”定义为任何情况和/或立场，或者有可能造成希思罗机场利益之间的冲突，另一方面，另一方面，与希思罗（Heathrow）订婚的一方的利益或参与的一方利益之间的冲突。这种参与可以是直接的（即作为承包商，顾问或供应商）或间接（例如作为分包商或供应商的相关公司；或由于政党与第三方的关系或联系）。
转化肿瘤学 - 印第安纳大学印第安纳波利斯分校 ScholarWorks
a 顺天堂大学医学院临床检验医学系，日本东京文京区本乡 2-1-1，邮编 113-8421 b 顺天堂大学医学院基因组与再生医学中心，日本东京 c 国立遗传研究所信息生物学中心，日本静冈 d 德克萨斯大学 MD 安德森癌症中心分子血液学和治疗科白血病系，美国德克萨斯州休斯顿 Holcombe Boulevard 1515 号 448 单元，邮编 77030 e 日本神奈川县理化学研究所生命科学技术中心预防医学和诊断创新计划 f 顺天堂大学医学院血液学系，日本东京 g 日本大学药学院分子靶向治疗实验室，日本千叶 h 庆应义塾大学药学院化疗科，日本东京 i 印第安纳大学医学院医学系医学，美国印第安纳州马里恩 j 德克萨斯大学 MD 安德森癌症中心白血病生物学研究科白血病系，美国德克萨斯州休斯顿 k Kabushiki Kaisya Dnaform，日本横滨 l 顺天堂大学医学院下一代血液学实验室医学系，日本东京
sc tokai应用物理学会学术演讲（JSAP SCTS 2014）
简介：在过去的几十年中，碳纳米材料（例如碳纳米纤维（CNF）和石墨烯）由于其宏伟的特性而引起了强烈的科学兴趣[1，2]。关于石墨烯的大部分研究都是针对合成高质量和大面积石墨烯方法的探索。有希望的方法是脉搏激光沉积和化学蒸气沉积。虽然在理解石墨烯合成方面已经取得了重要成就，但它们的形成机制尚不清楚。现场技术的最新进展现在为研究原子水平研究固相相互作用的新可能性提供了新的可能性。在这里，我们报告了通过原位透射电子显微镜（TEM）直接观察到铜含有铜纳米纤维（CU-CNFS）的结构转化。实验：使用kaufmann型离子枪制造Cu-CNF（iontech。Inc. Ltd.，模型3-1500-100FC）。所使用的样品是尺寸为5x10x100 µm的市售石墨箔。通过在CNFS生长过程中连续供应Cu，在室温下用1 keV ar +离子辐射石墨箔的边缘。在其他地方详细描述了离子诱导的CNF生长机理的细节[3]。然后将Cu-CNF安装在200 kV的TEM（JEM2010，JEOL CO.，JEOL CO.）的阴极微探针上，并研究了Cu-CNFS向石墨烯的结构转化，在电流 - 电压（I-V）测量过程中进行了研究。结果和讨论：在I-V测量过程中，高温是通过Cu-CNF结构中的Joule加热获得的。焦耳CNF的加热导致其表面石墨化，最后在转化为严重扭曲的石墨烯中。tem图像表明，最初，CNF在本质上是无定形的，而I-V过程中的电流流动引起了CNF的晶体结构的急剧变化，形成了石墨烯的薄层（1-3层）。作为结果，在产生的电流大大增加的情况下，改进了结构的电性能，比初始值高1000倍（从10 -8到10 -5 a）。该过程采用三个步骤进行：Cu纳米颗粒的聚集，无定形碳扩散到Cu中，以及在进一步加热下的Cu纳米颗粒的电迁移。
识别隐藏字符串的量子算法及其在拟阵问题中的应用
在本文中，我们探索了受拟阵理论启发的量子加速问题，即使用最大内积预言机和子集预言机来识别一对 n 位二进制字符串，保证它们具有相同数量的 1，并且恰好有两位不同。更具体地说，给定两个满足上述约束的字符串 s，s ′ ∈{0, 1} n，对于任何 x ∈{0, 1} n，最大内积预言机 O max (x) 返回 s·x 和 s ′·x 之间的最大值，子集预言机 O sub (x) 指示 x 中 1 的索引集是否是 s 或 s ′ 中索引集的子集。我们提出了一个量子算法，该算法消耗 O (1) 次查询来获取最大内积预言机，用于识别对 { s, s ′ } ，并证明任何经典算法都需要 Ω( n/ log 2 n ) 次查询。此外，我们提出了一个量子算法，该算法消耗 n