XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System一组
计算机是一种先进的电子设备，它从用户那里获取原始数据作为输入，并在一组指令的控制下对其进行处理（c
计算机的下一个组件是控制单元，它的作用就像主管一样，确保事情以正确的方式完成。控制单元负责使用时间信号协调各种操作。控制单元确定计算机程序和指令的执行顺序。诸如处理存储在主存储器中的程序、解释指令以及发出信号让计算机的其他单元执行这些指令。当多个用户同时访问计算机时，它还充当接线员。因此，它在执行输入和输出时协调计算机外围设备的活动。
b'1. 引言 \xe2\x80\x9e“黑天鹅”一词来自诗人尤维纳尔的一句拉丁语表达。因此，他说 \xe2\x80\x9erare avis in terris nigroque simillima cygno\xe2\x80\x9d（好人如黑天鹅一样稀有）。该术语是在英语中引入的，当时人们认为没有黑天鹅。比喻的重要性在于它与任何思维系统的脆弱性相似。当一组结论的基本假设失效时，它随时可能被取消。在这种情况下，一只黑天鹅的出现，使短语 \xe2\x80\x9e所有天鹅都是白色的\xe2\x80\x9d 的逻辑和基于它的任何其他推论都失效。尤维纳尔的短语是英语中常见的表达16 世纪在伦敦开始流行，用来强调事实的不可能性。英语表达来自旧世界的假设，即所有天鹅都必须是白色的，因为所有历史记录都只提到白天鹅。在这样的背景下，黑天鹅的概念是不可能的，或者充其量是不存在的。荷兰探险家 Willem de Vlamingh 于 1697 年在西澳大利亚发现黑天鹅后，该术语开始用于定义不可能的事情，但后来可能成为可能（Montanari，J.，1989）。19 世纪，约翰·斯图亚特·密尔将黑天鹅逻辑错误用作识别假象的新术语。纳西姆·尼古拉斯·塔勒布提出的 \xe2\x80\x9eBlack Swan\xe2\x80\x9d 类事件理论是一种隐喻，用于描述具有重大影响的意外事件，并回顾性地简化。该理论有助于解释（Taleb，N.，2016）：罕见事件的作用不成比例，影响重大且难以预测，超出了历史、科学、经济和技术的正常预期范围；无法借助科学方法计算罕见事件的概率；个人和集体的心理偏见使我们对罕见历史事件的不确定性和巨大作用漠不关心。现在所谓的 \xe2\x80\x9e黑天鹅\xe2\x80\x9d 是一个具有以下三个属性的事件：它是一个极端事件，它超出了正常的预期，因为过去没有任何事件可以令人信服地表明它出现的可能性；产生极端 \xe2\x80\x9e影响\xe2\x80\x9d；尽管处于极端事件的地位，但人类的天性还是引导我们寻找必要的逻辑解释来证明其合理性'
b'1. 引言 \xe2\x80\x9e“黑天鹅”一词来自诗人尤维纳尔的一句拉丁语表达。因此，他说 \xe2\x80\x9erare avis in terris nigroque simillima cygno\xe2\x80\x9d（好人如黑天鹅一样稀有）。该术语是在英语中引入的，当时人们认为没有黑天鹅。比喻的重要性在于它与任何思维系统的脆弱性相似。当一组结论的基本假设失效时，它随时可能被取消。在这种情况下，一只黑天鹅的出现，使短语 \xe2\x80\x9e所有天鹅都是白色的\xe2\x80\x9d 的逻辑和基于它的任何其他推论都失效。尤维纳尔的短语是英语中常见的表达16 世纪在伦敦开始流行，用来强调事实的不可能性。英语表达来自旧世界的假设，即所有天鹅都必须是白色的，因为所有历史记录都只提到白天鹅。在这样的背景下，黑天鹅的概念是不可能的，或者充其量是不存在的。荷兰探险家 Willem de Vlamingh 于 1697 年在西澳大利亚发现黑天鹅后，该术语开始用于定义不可能的事情，但后来可能成为可能（Montanari，J.，1989）。19 世纪，约翰·斯图亚特·密尔将黑天鹅逻辑错误用作识别假象的新术语。纳西姆·尼古拉斯·塔勒布提出的 \xe2\x80\x9eBlack Swan\xe2\x80\x9d 类事件理论是一种隐喻，用于描述具有重大影响的意外事件，并回顾性地简化。该理论有助于解释（Taleb，N.，2016）：罕见事件的作用不成比例，影响重大且难以预测，超出了历史、科学、经济和技术的正常预期范围；无法借助科学方法计算罕见事件的概率；个人和集体的心理偏见使我们对罕见历史事件的不确定性和巨大作用漠不关心。现在所谓的 \xe2\x80\x9e黑天鹅\xe2\x80\x9d 是一个具有以下三个属性的事件：它是一个极端事件，它超出了正常的预期，因为过去没有任何事件可以令人信服地表明它出现的可能性；产生极端 \xe2\x80\x9e影响\xe2\x80\x9d；尽管处于极端事件的地位，但人类的天性还是引导我们寻找必要的逻辑解释来证明其合理性'
使用一组可解释的人工智能模型揭示协同药物反应的表达特征
复杂的机器学习模型有望通过帮助医生根据分子特征选择最佳的抗癌药物组合来彻底改变急性髓系白血病 (AML) 等疾病的治疗。虽然准确的预测很重要，但了解抗癌药物协同作用的潜在分子基础也同样重要。可解释的人工智能 (XAI) 为数据驱动的癌症药理学提供了一种有前途的新途径，将高度准确的模型与可解释的模型决策见解相结合。然而，由于癌症转录组数据具有高度相关性和高维性，我们发现现有的 XAI 方法在应用于大型转录组数据集时并不理想。我们展示了一种基于模型集成的新方法如何帮助提高解释的质量。然后，我们使用我们的方法来证明造血分化特征是各种抗 AML 药物组合协同作用的基础。
一组用于映射跨国企业利润和经济活动位置的矩阵
本文介绍了构建一组矩阵的方法和数据来源，这些矩阵映射了跨国企业 (MNEs) 在不同司法管辖区之间的利润和经济活动位置。这些矩阵最初是为了评估经合组织/G20 税基侵蚀和利润转移 (BEPS) 包容性框架正在考虑的国际企业税收安排改革提案的影响而设计的。它们将来还可以用于其他分析目的。该组矩阵包括一个利润矩阵和三个侧重于经济活动指标（营业额、有形资产和工资单）的矩阵。每个矩阵包含的数据涵盖 200 多个司法管辖区（矩阵行），并细分为跨国企业最终母公司 200 多个司法管辖区（矩阵列），主要关注 2016 年。这些矩阵将来自各种来源的数据结合在一个一致的框架中，包括新获得的汇总国别报告 (CbCR) 数据、ORBIS 数据库和经合组织分析性 AMNE 数据库。数据空白通过基于宏观经济数据的推断来填补，包括通过复杂的程序根据外国直接投资 (FDI) 数据推断利润。已进行了广泛的基准测试，以确保矩阵中使用的数据源和推断之间的一致性。
使用稳态视觉诱发的电势估计一组个人在电影筛选过程中的情绪唤醒变化
神经科学是神经科学的新兴学科，旨在通过分析一组观众的大脑活动来提供新的效果技术。几项神经科学研究试图在电影筛选过程中跟踪精神状态的时间变化；但是，仍需要开发有效和鲁棒的脑电图（EEG）特征，以精确地跟踪大脑状态。本研究提出了一种新的方法，用于通过采用稳态的视觉诱发潜力（SSVEP）来估计电影筛选期间一组个体的情绪唤醒变化，这是通过定期视觉刺激的表现引起的广泛使用的EEG响应。先前的研究报告说，每个个体的情绪唤醒调节了SSVEP响应的强度。基于这种现象，电影剪辑被叠加在背景上，以特定的频率引起了SSVEP响应。向六名健康的男性参与者提供了两个情感上引起的电影剪辑，而从枕骨通道记录了脑电图信号。然后，我们调查了引起较高SSVEP响应的电影场景是否与在单独的实验性会话中被评为37位观众最令人印象深刻的场景的电影相吻合。我们的结果表明，在六个参与者中平均的SSVEP响应可以准确地预测每部电影的整体印象，并通过更大的个体进行评估。
联合新闻稿 新加坡，2021 年 6 月 8 日 南洋理工大学、NP 和 NHCS 科学家发明的新型人工智能工具可加速心血管疾病的诊断 新加坡南洋理工大学 (NTU Singapore)、新加坡义安理工学院 (NP) 和新加坡国家心脏中心 (NHCS) 的一组研究人员发明了一种可以加速心血管疾病诊断的工具。 在人工智能 (AI) 的推动下，他们的创新技术使用心电图 (ECG) 来诊断冠状动脉疾病、心肌梗死和充血性心力衰竭，准确率超过 98.5%。 这种诊断工具的联合开发恰逢其时，因为新加坡过去三年来因心血管疾病导致的死亡人数有所增加。 根据新加坡心脏基金会的数据，2019 年新加坡所有死亡人数的 29.3%，即新加坡几乎三分之一的死亡，是由于心脏病或中风。科学家们希望他们的创新技术能够支持临床环境中心血管疾病的诊断，特别是在医生进行初步心电图检查时，最终加快治疗进程。研究人员使用一种名为 Gabor-卷积神经网络 (Gabor-CNN) 的人工智能机器学习算法设计了这种诊断工具，该算法模仿了人类大脑的结构和功能，使计算机能够像人类一样从过去的经验中学习。使用该算法，
联合新闻稿 新加坡，2021 年 6 月 8 日 NTU、NP 和 NHCS 科学家发明的新型人工智能工具可以加快心血管疾病的诊断 新加坡南洋理工大学 (NTU Singapore)、新加坡义安理工学院 (NP) 和新加坡国家心脏中心 (NHCS) 的一组研究人员发明了一种可以加快心血管疾病诊断的工具。在人工智能 (AI) 的推动下，他们的创新利用心电图 (ECG) 来诊断冠状动脉疾病、心肌梗死和充血性心力衰竭，准确率超过 98.5%。联合开发诊断工具非常及时，因为新加坡过去三年来因心血管疾病导致的死亡人数有所增加。据新加坡心脏基金会称，2019 年新加坡所有死亡人数中有 29.3%（几乎占新加坡死亡人数的三分之一）是心脏病或中风造成的。科学家们希望他们的创新能够支持临床环境中心血管疾病的诊断，特别是在医生进行初步心电图检查时，最终加快治疗进程。研究人员使用一种名为 Gabor-卷积神经网络 (Gabor-CNN) 的人工智能机器学习算法设计了诊断工具，该算法模仿人脑的结构和功能，使计算机能够像人类一样从过去的经验中学习。他们使用该算法，通过输入反映心血管疾病的心电图信号示例来训练他们的工具识别患者心电图中的模式。这项研究的共同作者、NHCS 心脏病学系高级顾问临床副教授 Tan Ru San 表示：“我们对一小组初步研究对象进行的研究表明，在使用常规心电图对一些常见心血管疾病进行分类的准确性方面取得了令人鼓舞的结果。虽然确认特定疾病仍需要额外的测试，但我们的诊断工具将
一组基准测试，用于在细胞方法中验证3D粒子
摘要 - 虽然粒子中的方法（PIC）方法是相当的，但对新开发的方法和单个代码的验证和验证主要集中在一些测试案例的特殊选择上。这些测试用例中的许多涉及一维模拟。这是由于（准）分析解决方案的可用性或历史原因。ad的测试通常集中于对特定物理问题（例如粒子排放或碰撞）的研究，并且不一定研究完整特色的PIC代码所需的算法套件的综合影响。由于三维（3D）代码成为标准，因此缺乏基准测试可以确定这些代码的有效性；现有论文要么不研究数值实验的细节，要么提供其他可测量的数字指标（例如噪声），这些指标是模拟的结果。本文旨在提供几种测试用例，可用于验证和基准在3D中的细胞代码中粒子标记。我们专注于无碰撞的示例，并且可以以合理的计算能力运行。四个测试案例以显着的细节呈现；其中包括基本的粒子运动，束扩展，血浆的绝热膨胀和两个流不稳定性。所有提出的案例均可根据现有的分析数据或其他代码进行比较。我们预计这些情况应该有助于解决基准标记和验证问题的空隙，并有助于在细胞代码中开发新粒子。
![b'for \ xce \ xb2，\ xce \ xb3 \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 \ xce \ x93。我们可以将其视为将标签的中心移至\ xce \ xb2 \ xe2 \ x88 \ x92 1。我们说，如果\ xce \ xce \ xb2 \ xb2 \ xe2 \ x88 \ x88 \ x97 \ x97 \ xc2 \ xc2 \ xb5 = \ xc2 \ xc2 \ xb5 \ xe2 \ x88 \ x88 \ xce \ x93，其中\ xce \ xb2 \ xe2 \ x88 \ x97表示pushforward。我们用prob \ xce \ x93（a \ xce \ x93）表示一组移位不变的概率度量。如果v是a \ xef \ xac \ x81nite集，我们可以考虑从\ xce \ x93的同构的sep hom（\ xce \ x93，sym（v））到v的排列组。这套设置可能是空的。给定的\ xcf \ x83 \ xe2 \ x88 \ x88 hom（\ xce \ x93，sym（v）），我们写入允许的允许，这是\ xce \ xb3 \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 \ x88 \ xce \ xce \ x93的映像。对于每个I \ Xe2 \ x88 \ x88 [r]和v \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 v v \ x88 \ x88 \ x88 \ x88 v。任何\ xcf \ x83的图形都可以视为\ xef \ xac \ x81nite系统，该系统在本地看起来像\ xce \ x93，就像一个大矩形网格本地看起来像整数lattice z r一样。 \ xce \ x93或某些\ xcf \ x83的图形可以具有自然的图形距离：一对顶点之间的距离是de \ xef \ xac \ x81，是它们之间的路径中的最小边数，忽略边缘方向。令b \ xcf \ x83（v，r）表示以v \ xe2 \ x88 \ x88 V为中心的封闭半径r球，并且类似地表示de \ xef \ xac \ x81ne b \](/simg/b/b7fee28848c40b97e6c5608d1e26bc7a06b6fe3e.webp)
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b'for \ xce \ xb2，\ xce \ xb3 \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 \ xce \ x93。我们可以将其视为将标签的中心移至\ xce \ xb2 \ xe2 \ x88 \ x92 1。我们说，如果\ xce \ xb2 \ xb2 \ xe2 \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 \ x88 \ x97 \ x97 \ xc2 \ xc2 \ xc2 \ xc2 \ xc2 \ xc2 \ xb5， \ xe2 \ x88 \ x88 \ xce \ x93，其中\ xce \ xb2 \ xe2 \ x88 \ x97表示pushforward。我们用prob \ xce \ x93（a \ xce \ x93）表示一组移位不变的概率度量。如果V是\ XEF \ XAC \ X81NITE集，我们可以考虑来自\ XCE \ X93的同构的SET HOM（\ XCE \ X93，SYM（V））到V的排列组。此集合有可能为空。Given \xcf\x83 \xe2\x88\x88 Hom(\xce\x93 , Sym( V )), we write the permutation which is the image of \xce\xb3 \xe2\x88\x88 \xce\x93 by \xcf\x83 \xce\xb3 .我们可以将导向图与\ xcf \ x83与Vertex Set V和I -LabeLed Edge（V，\ XCF \ X83 S I（V））相关联，每个I \ Xe2 \ X88 \ X88 \ X88 [R]和V \ XE2 \ X88 \ X88 \ X88 \ x88 v。任何\ xcf \ x83的图形都可以被认为是一个局部看起来像\ xce \ x93的\ xef \ xac \ x81nite系统，就像局部的大矩形网格看起来像Integer lattice Z r一样。\ xce \ x93或某些\ xcf \ x83的图可以具有自然的图形距离：一对顶点之间的距离是de \ xef \ xac \ x81，是它们之间的最小边数，忽略边缘方向。Let B \xcf\x83 ( v, R ) denote the closed radius- R ball centered at v \xe2\x88\x88 V , and similarly de\xef\xac\x81ne B \xce\x93 ( \xce\xb3, R ) for \xce\xb3 \xe2\x88\x88 \ xce \ x93。let \ xcf \ x83 \ xe2 \ x88 \ x88 hom（\ xce \ x93，sym（v））和x \ xe2 \ x88 \ x88 a v。\ xef \ xac \ x81nite与\ xef \ xac \ x81nite系统之间的对应关系是使用em-pirical Distributions建立的，我们现在是我们现在de \ xef \ xaC \ xac \ x81ne。对于任何V \ Xe2 \ x88 \ x88 V，有一种自然的方法可以将X提升到标签\ XCE \ XA0 \ XCF \ XCF \ X83 V X \ XE2 \ X88 \ X88 A \ XCE \ XCE \ X93，从将X V提起到根e。更准确地说，\ xce \ xa0 \ xcf \ x83 v x（\ xce \ xb3）= x \ xcf \ x83 \ xce \ xce \ xb3（v）。
第一章•公司的策略是其经理采取的协调一组行动
外部和内部？在主要的市场条件方面表现出良好的外部拟合，但也针对公司的资源和竞争能力量身定制，并得到一系列互补的功能活动（即在供应链管理，运营，销售和营销等领域的活动）。赢得策略也表现出动态拟合，从某种意义上说，随着时间的流逝，即使外部和内部条件都会改变竞争优势测试，即使在外部和内部条件发生变化的情况下，它们以有效的有效状态与公司的处境保持一致，询问该策略是否在帮助公司
一组患有风湿性疾病的 COVID-19 患者的临床病程、严重程度和死亡率
在这项描述性回顾性研究中，我们旨在描述这些患者的严重程度和死亡率相关特征以及免疫调节药物对感染病程的影响。研究对象为 2020 年 2 月 25 日至 2020 年 6 月 8 日期间在拉巴斯大学医院风湿病科就诊的患有 COVID-19 感染和风湿性炎症疾病的患者。共纳入 122 名患者。其中 100 名（82.0%）通过鼻咽拭子确诊。22 名患者（18.0%）表现出相符的症状，且肺部影像学检查结果相符和/或血清学检查呈阳性。患者特征如表 1 所示。单因素分析显示，与住院相关的变量（表 2）包括年龄（5 年间隔；OR 1.34，95% CI 1.17-1.55）、泼尼松剂量 >5 mg/天（OR 2.55，95% CI 1.07-5.59）、慢性肺部疾病（OR 5.34，95% CI 1.47-19.35）和高血压（OR 4.06，95% CI 1.79-9.19）。住院的独立危险因素是甲氨蝶呤（OR 2.06，95% CI 1.01-5.29）和年龄（5 年间隔；OR 1.31，95% CI 1.11-1.48）。未发现与羟氯喹、其他常规抗风湿药物 (cDMARDs)、靶向合成抗风湿药物或生物抗风湿药物 (bDMARDs) 或实验室参数有任何关联。甲氨蝶呤治疗与年龄、性别、糖皮质激素或风湿病亚型无关。14 名患者 (11.5%) 死于呼吸衰竭。9 名患者使用 cDMARDs（单药或联合治疗），1 名使用 bDMARD（利妥昔单抗），4 名仅服用口服糖皮质激素。羟氯喹在死亡率方面没有差异。单变量分析显示，与死亡相关的因素包括年龄（OR 1.60，95% CI 1.20- 2.01）、动脉高血压（OR 12.17，95% CI 2.58-57.38）、肺部疾病（OR 5.36，95% CI 1.60-17.94）和泼尼松剂量>5 mg/天（OR 5.70，95% CI 1.63-19.92）。最近爆发的 COVID-19 引起了人们对炎症性风湿病患者管理的担忧。然而，一些报告表明，通常用于治疗风湿病的治疗方法可能对 COVID-19 有效。 4 在我们的系列研究中，与其他群体相比，因感染严重而需要住院的患者比例较高 (56.6%)，这可能是由于合并症患病率较高，尤其是高血压，糖皮质激素的使用率较高或对更严重病例的潜在选择偏见。5 6