XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System集成的
与机器视觉集成的高分辨率微射流喷雾器的实时控制，用于精密杂草控制Raja，r。屠杀，哥伦比亚特区； Fennimore，
愿景，深度学习以及机器人和其他技术学，可能有助于减轻对更可持续的农业系统的需求。但是，传统的工业机器人不是为典型农业生态系统的复杂环境而设计的。农业领域中最关键的害虫控制问题之一是杂草控制，这是目前是一项劳动力的任务。因此，自动化杂草控制系统的需求很大。蔬菜场中的机器人内部杂草控制需要机器视觉，作物定位，决策和代理系统。缺乏可靠的技术来检测，定位和分类杂草和作物植物是开发针对特种蔬菜等特种耕作的完全自动化和全面的杂草管理系统的主要技术障碍。在杂草密度中等至高杂草密度的杂草田中，现有的机器人除草机变得混乱，因为它们无法解释过去的几十年，研究人员一直在尝试各种方法来实时区分杂草的杂草 - 杂草 - 杂草浓度。Lee等。 （1999）提出并开发了一个实时机器视觉系统，该系统以3 fps的速度区分了番茄植物和杂草，代表114毫米101毫米的种子线面积，允许杂草控制系统以1.20 kmh 1的速度传播。 番茄植物在75.8％的时间内正确识别，低于所需的准确性。 Lamm等。 （2002）开发了一种基于Lee El al的棉花的精确杂草映射的系统。 Slautter等。Lee等。（1999）提出并开发了一个实时机器视觉系统，该系统以3 fps的速度区分了番茄植物和杂草，代表114毫米101毫米的种子线面积，允许杂草控制系统以1.20 kmh 1的速度传播。番茄植物在75.8％的时间内正确识别，低于所需的准确性。Lamm等。（2002）开发了一种基于Lee El al的棉花的精确杂草映射的系统。Slautter等。的（1999）原型，并达到了88％的歧视精度。（2008）开发了一种多光谱的机器视觉识别系统，以对杂草的生菜作物分类，并获得90.3％的精度。Haff等。 （2011年）后来提出了一个基于X射线的作物检测系统，该系统达到了90.7％的tomatoplantsatthetthervavel speedof1.6kmh 1的检测准确性。 zhangetal。 （2012）提出了一种高光谱成像系统，以实时识别作物植物并将其与杂草区分开。 该系统在区分杂草的作物方面达到了95.8％的准确性。 有许多关于AI，机器学习，深度学习技术的研究工作，以对杂草进行分类（Bah等，2018； Osorio等，2020）。 Osorio等。 （2020）使用多光谱摄像机在生菜场和应用的SVM（支撑矢量机），Yolov3（您只看一次V3）和掩盖r e cnn（基于区域的综合神经网络）中的图像，以在杂草和作物之间进行分类，并在79％，89％，89％，89％，89％，89％，89％，89％，89％的差异Haff等。（2011年）后来提出了一个基于X射线的作物检测系统，该系统达到了90.7％的tomatoplantsatthetthervavel speedof1.6kmh 1的检测准确性。zhangetal。（2012）提出了一种高光谱成像系统，以实时识别作物植物并将其与杂草区分开。该系统在区分杂草的作物方面达到了95.8％的准确性。有许多关于AI，机器学习，深度学习技术的研究工作，以对杂草进行分类（Bah等，2018； Osorio等，2020）。Osorio等。（2020）使用多光谱摄像机在生菜场和应用的SVM（支撑矢量机），Yolov3（您只看一次V3）和掩盖r e cnn（基于区域的综合神经网络）中的图像，以在杂草和作物之间进行分类，并在79％，89％，89％，89％，89％，89％，89％，89％，89％的差异
基于集成的脑卒中预测人工智能系统
摘要：及时发现并采取积极措施避免中风至关重要，因为这种疾病很可能导致严重残疾或致命后果。对于缺血性和出血性中风，必须及时使用适当的溶栓或抗凝药物。关键的初始阶段围绕及时识别中风的初始指标（个体之间可能有所不同）并在规定的治疗窗口内及时寻求医疗干预。本研究介绍了一种基于机器学习的系统，该系统采用实时测量心电图 (ECG) 和光电容积描记法 (PPG) 数据来以有意义的方式预测和解释中风预后症状。为了实现实时中风预测，我们开发并实施了一种集成结构投票分类器，该分类器结合了 SVM、随机森林和决策树分类器。这种方法可以准确预测患者的中风诊断，并且可以通过利用患者的 ECG 和 PPG 属性数据轻松实施。关键词：深度学习、机器学习、心电图（ECG）、光电容积描记法（PPG）、实时脑卒中预测
一种集成的全基因组 CRISPRa 方法，用于功能化 IncRNA 的耐药性
化疗耐药性在癌症死亡率中起着重要作用。为了确定影响对阿糖胞苷（AML 的主要治疗方法）敏感性的基因单元，我们基于双蛋白质编码和非编码集成 CRISPRa 筛选 (DICaS) 开发了一个全面的全基因组平台。最初使用来自 517 种人类泛癌细胞系的药物遗传学数据确定了假定的抗性基因。随后，通过 CRISPR 激活对编码和 lncRNA 基因进行了基因组规模的功能表征。对于 lncRNA 功能评估，我们开发了一种 CRISPR 激活 lncRNA (CaLR) 策略，针对 14,701 个 lncRNA 基因。计算和功能分析确定了新的细胞周期调控、存活/凋亡和癌症信号基因。此外，我们分析中确定的 GAS6-AS2 lncRNA 的转录激活导致 GAS6/TAM 通路过度激活，这是包括 AML 在内的多种癌症的耐药机制。因此，DICaS 代表了一种新颖而强大的方法，用于识别与治疗相关的综合编码和非编码途径。
iberdrola确保与千现在集成的Webex视频会议
全球800个视频室全部在PERM上全部8/5支持超过1000/每月的电话报告问题召集服务不包括在房间中不良的用户体验无法看到（监视）
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建筑集成的光伏（BIPV）阳光
美国通用服务管理局（GSA）与美国能源部合作，正在评估GSA库存中联邦拥有建筑物中建筑物综合光伏（BIPV）日光展的现实性能。该技术将由体外建筑玻璃和Oldcastle建筑信封提供，并与对该技术的其他持续评估进行协调。
从比特到量子比特：经典量子集成的挑战
摘要 — 虽然量子计算在解决以前难以解决的问题方面具有巨大潜力，但其目前的实用性仍然有限。实现量子效用的一个关键方面是能够有效地与来自经典世界的数据交互。本研究重点关注量子编码的关键阶段，该阶段能够将经典信息转换为量子态，以便在量子系统内进行处理。我们专注于三种突出的编码模型：相位编码、量子比特格和量子图像的灵活表示 (FRQI)，以进行成本和效率分析。量化它们的不同特征的目的是分析它们对量子处理工作流程的影响。这种比较分析提供了有关它们的局限性和加速实用量子计算解决方案开发的潜力的宝贵见解。索引词 — 量子计算、混合经典量子计算、量子编码、基准测试
集成的视觉增强系统（IVAS）
陆军打算在所有环境和战场状况下在营及以下的所有环境和战场状况中提高士兵的杀伤力，以增加士兵的杀伤力。IVA包括一个头顶显示器（HUD），一台被称为冰球的人体磨损的计算机，一个网络数据收音机和每个士兵的三个共形电池。IVAS HUD通过集成的热和低光成像传感器，用于导航的内置指南以及战术突击套件情境意识软件提供了透明的显示和增强现实能力。内部士兵无线超宽带网络可实现被动的靶向能力，将武器景点连接起来 - 将武器家族连接到士兵的武器上，并在HUD中的视线图片。IVA无线电使配备IVA的士兵能够在公司内部传输数据。
集成的能源数据资源（IEDR）IEDR实用程序...
4 IEDR开发团队在2024年第三季度提出了一个测试计划，其中包括测试IEDR分期环境的两个阶段，然后是测试IEDR生产环境的两个阶段。这些测试阶段之后是绿色按钮连接认证。根据该计划，Alpha测试将涉及IEDR开发团队，利用具有模拟ESE的标准测试案例场景，并将在舞台和生产IEDR环境中进行。这将进行封闭的Beta测试，涉及IEDR开发团队与选定的外部用户协调测试并收集反馈。5绘制绘制公用事业流程的努力有望支持未来2阶段用例的发现。UCG在第四季度举行的会议包括IEDR开发团队即将推出的用例发现过程的预览，JU在拟议过程中提供了最有效阶段的实用程序输入阶段的反馈。UCG在第四季度举行的会议包括IEDR开发团队即将推出的用例发现过程的预览，JU在拟议过程中提供了最有效阶段的实用程序输入阶段的反馈。