XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System下文
通过上下文改善虚拟现实可访问性 -
vr对用户能力的假设对于具有移动性限制的用户可能无法满足的用户，而基于手势和运动的输入VR意味着通用电机可访问性解决方案无法提供足够的适应性补救措施。本文介绍了三相研究路径的结果，涵盖了可访问的空间输入中的各种研究问题。首先，对可访问的多模式输入设置的调查表明，由于各种自定义可访问性设置，针对输入类别而不是输入设备的设计是关键。第二个项目专注于在桌面和VR之间切换时所经历的情境障碍，展示和评估了一种解决用户上下文的解决方案，以使此跨设备输入更加容易。最终项目调查了VR的单个用户运动范围，并提出了一种受3 d几何原始启发的身体运动的设计语言。这些动作原语用于创建一个解决方案，该解决方案可以比传统传输功能更简单，更简洁的方式来启用用户可限制的输入重新映射。
缩小差距 - 在监管上下文截止日期中验证和实施新方法方法：28/04/2025关键字：实施/Tech
缩小差距 - 在监管上下文截止日期中验证和实施新方法方法：28/04/2025关键字：实施/技术转移化学毒理学，临床前研究，临床前研究，社会科学，发表于：06.01.01.2025 Akronyment：valnam网站：wwwwww.valnam.eu 1。一旦对人类的可能有毒效果和危害进行了充分的评估，才可以批准新的化学产品和药物。此外，还需要以人类相关的方式建立新开发的药物的功效。国家和国际立法促进了此类评估。但是，科学和社会越来越意识到人道模型模仿人类生物学的必要性。因此，开发创新的人性化测试系统不仅将是替代动物测试的关键因素，而且由于使用类似于人类状况的模型而受益于社会和环境，最终导致更安全，更有效的产品。在物质测试中，动物测试长期以来一直是黄金标准。近年来，越来越明显的是，所谓的“翻译失败”，即将动物测试转移到人类的成功率低是一个紧迫的问题，必须解决。新方法方法（NAMS
迈向上下文的信息理论框架 -
1。Lanqing Li，Rui Yang和Dijun Luo。焦点：通过距离度量学习和行为正则化的有效的全面隔行元提升学习。ICLR 2021。2。haoqi yuan和Zongqing lu。通过对比度学习，脱机元强化学习的强大任务表示。ICML 2022。3。Yunkai Gao等。 下文减少离线元强化学习。 神经2023。Yunkai Gao等。下文减少离线元强化学习。神经2023。
上下文感知的预测运动计划安全自主驾驶
在自动驾驶汽车中，在不确定环境中的几个道路使用者中，在交通状况中是安全有效的操作。前瞻性运动计划策略试图预测周围的交通变动，然后使用这些预测来计划无碰撞的道路。在交通环境中，有多个汽车的中央研究问题是如何处理汽车，驾驶行为不确定性和周围环境的影响之间的相互作用，以实现安全的运动计划。本文提出了在不确定和动态环境中自动驾驶汽车的运动计划方法，并有助于设计达到期望绩效的策略。第一个贡献包括一种相互作用的策略预测模型预测调节（MPC）。该方法基于相互作用的模型的整合，以预测周围汽车的运动和自己的汽车的时间变化参考目标。结果是在动态的交通环境中进行的主动运动计划，其中几辆汽车不仅允许当地重新计划道路。第二个贡献扩展了MPC方法，也能够处理环境中的多模式操作不确定性，其中包括驾驶操作和特定方式的不确定。该方法包括对这些不确定性进行建模以及引入一个参数，该参数能够在运动计划者的性能和稳健性之间保持平衡。第三个贡献集中在自动学习上，同时驱动周围汽车的运动不确定性，以避免操作员过于谨慎，而不会损害安全性。该方法是基于学习周围汽车的驾驶行为的基础，并采用后续策略来预测他们在不久的将来可以占据的道路的哪一部分。第四个贡献是一个注重环境意识的运动计划策略师，可以预测有关道路属性的周围汽车中可能驾驶操作。通过整合这些因素，该方法可以有效地预测周围汽车的运动，然后将其用于制定业务计划问题中的碰撞折叠标准。通过在各种交通情况下进行的模拟和实验，自动驾驶汽车可以通过整合对互动的意识，周围的汽车的不确定性以及周围环境的特征来实现安全有效的运动计划。
太阳能，上下文 - 自适应和...
摘要本研究提出了一个概念和工作流程，用于太阳能，上下文自适应和可重复使用的立面。使用参数立面设计的整数太阳能控制，工作流程使用太阳辐射来告知具有可变开放度或属性的立面模块（例如封面），使信封在促进循环的同时适应城市环境的变化。该方法通过模拟测试，评估不断变化的城市场景中的日光，眩光，能量和循环。引入了太阳圆形指示器（SCI），以跟踪立面的改变和重复使用。在100m新的阻塞Sce-Nario中，维持了79％的立面模块，而29％的改变模块被重复使用，得出的SCI为85％。阳光自治指标与SCI很好地对齐。随着能量最小的增加（<1％），重新设计的空间日光自治提高了4％。我们的解决方案提供的日光有用2％（100–3000lux）比玻璃外墙多，而眩光少11％。工作流程提供了一个基于循环，基于性能的设计的框架，以保留美学和适应性。
UC Riverside 从不同溶剂加工的有机太阳能电池的效率同样高的效率揭示了形态控制的关键因素 2024年诺贝尔生理学或医学奖 通过IFNγ诱导的NRF2还原加剧的神经毒性小胶质细胞激活 科学期刊 无线可编程的，皮肤整合的热... 在多种核酸检测中荧光微球的最新进展 tau纤维诱导纳米级膜损伤，并在溶酶体处核定胞质tau 血清素能抗抑郁药停药的影响... 迷幻和“内部治疗师”：神话或机制？ 解开tau 肠道微生物组的重塑和代谢组谱可改善蛋白质起搏，并进行间歇性禁食与连续热量限制 粘液产生，宿主 - 微生物组相互作用，激素敏感性和先天免疫反应在人宫颈芯片中建模 劳伦斯·伯克利国家实验室 CIS基因调节的系统解码定义上下文... 干细胞分泌组治疗可改善全体代谢，降低肥胖并促进老年小鼠的骨骼肌功能 圣地亚哥UC
有机太阳能电池（OSC）的功率转化效率超过20％，这是形态优化起着重要作用的进步。普遍认为，加工溶剂（或溶剂混合物）可以帮助优化形态，从而影响OSC效率。在这里，我们开发了对一系列加工溶剂的强大耐受性的OSC，所有设备的高功率转换效率均约为19％。通过研究溶液状态，膜的形成动力学以及经过实验和计算的处理膜的特征，我们确定控制形态的关键因素，即受体材料的侧链与溶剂链的侧链以及供体和受体材料之间的相互作用之间的相互作用。我们的工作为形态控制的长期问题和有效指南提供了新的理解，以将OSC材料设计用于实用应用，在这种应用中，大规模加工需要绿色溶剂。
发育阶段和蜂窝上下文确定...
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权所有，该版本发布于2024年11月27日。 https://doi.org/10.1101/2024.11.14.622807 doi：Biorxiv Preprint
现场实验室：对CCS上下文中故障作用的合作调查
自2022年以来，地球创新技术研究所（RITE）和CSIRO开发了一个关键的协作，用于推进碳捕获和存储技术，特别着眼于了解故障系统及其对CO 2存储的影响。Rite是一个日本研究组织，致力于开发和推广用于环境保护和可持续发展的先进技术，包括碳捕获和存储。通过共同努力，这些受人尊敬的组织结合了他们的专业知识，以研究故障和地质形成如何与注射的CO 2相互作用并展示创新的监测技术，这是确保长期碳存储安全性和可靠性的关键因素。此协作可以更精确地建模和管理与故障相关风险，从而改善了减轻潜在泄漏并提高存储可靠性的技术。这项研究的见解对于精炼存储方法和开发强大的监测系统至关重要，这极大地有助于全球减少温室气体排放和实现气候目标的努力。这项研究的见解对于精炼存储方法和开发强大的监测系统至关重要，这极大地有助于全球减少温室气体排放和实现气候目标的努力。
人工智能 (AI) 一词具有许多预先存在的含义。在“AI”的背景下讨论生物安全，很难将特定计算方法及其训练数据集的具体好处和风险与 AI 系统更普遍的想象能力区分开来。一项建议是从经典生物信息学程序和统计模型（例如隐马尔可夫模型或随机上下文无关语法）的角度来讨论计算生物安全，以便将这些讨论的重点放在实际的当前和未来正在开发的工具上，而不是抽象的假设可能性。即使机器学习模型和底层数据集的复杂性和规模不断增长，这些模型仍然从根本上学习训练数据的统计模式，就像经典方法一样。
人工智能 (AI) 一词具有许多预先存在的含义。在“AI”的背景下讨论生物安全，很难将特定计算方法及其训练数据集的具体好处和风险与 AI 系统更普遍的想象能力区分开来。一项建议是从经典生物信息学程序和统计模型（例如隐马尔可夫模型或随机上下文无关语法）的角度来讨论计算生物安全，以便将这些讨论的重点放在实际的当前和未来正在开发的工具上，而不是抽象的、假设的可能性。即使机器学习模型和底层数据集的复杂性和规模不断增长，这些模型仍然从根本上学习训练数据的统计模式，就像经典方法一样。
Gaia：微生物蛋白的上下文感知序列搜索和发现工具
蛋白质序列相似性搜索是基因组学研究的基础，但是当前方法通常无法考虑可以指示蛋白质功能的关键基因组环境信息，尤其是在微生物系统中。在这里，我们提出了Gaia（基因组AI注释器），这是一个序列注释平台，可在基因组数据集跨基因组数据集进行快速，上下文感知的蛋白质序列搜索。Gaia利用GLM2是一种在氨基酸序列及其基因组邻域训练的混合模式基因组语言模型，以生成整合序列结构 - 膜片信息的嵌入。这种方法允许识别在保守的地理环境中发现的功能相关基因，仅传统序列或基于结构的搜索可能会错过。GAIA可以实时搜索来自131,744个微生物基因组的超过8500万蛋白簇（定义为90％序列身份）的策划数据库。我们将基于GLM2嵌入的搜索的序列，结构和上下文灵敏度与MMSEQS2和FOLDSEEK等现有工具的序列，上下文灵敏度进行了比较。我们展示了噬菌体尾蛋白和铁载体合成基因座的基本发现，这些发现以前很难用传统工具注释。Gaia搜索可在https://gaia.tatta.bio上免费获得。