XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System不可知论
生物多样性承诺的资金
（2）目标和目标•通过考虑可以采取什么措施来解决因生物多样性丧失以及生态系统恢复的机会而导致的身体，过渡和其他性质相关的风险，识别和报告一个或两个目标。政策参与f）提高透明度和获取信息•定义和报告参与方法的范围： - 直接与间接暴露范围，例如直接与间接影响或依赖关系的上游或下游的价值链的依赖关系。- 价值链或部门的特定部分；如果特定于部门；或行业不可知论的参与，例如优先考虑价值链中下游的部门，以驱动整个价值链中的系统变化，优先考虑对生物多样性的高度依赖性的部门，以衡量和优化依赖性，优先考虑对生物多样性的高度影响以减轻负面影响或产生积极影响的部门。
雅典娜ai
雅典娜AI的能力旨在通过推动传感器来提高效应效率并创造决策优势，同时减轻对任务的风险来提高防御能力。Athena通过利用人工智能将数据自动化为情报过程来实现这一目标，以实现更健壮，加速的战术决策。雅典娜的核心功能包括：AI州AI。雅典娜创建定制和复杂的AI神经网络，以分析数据饱和的战斗空间，向指挥官迅速和自治地揭示关键信息。可信赖的军事决策支持。通过行业和学术合作，雅典娜（Athena）建立了道德AI-ON-ON-the-the-the-the-the-n-On-On-On-On-n-On Decision支持，从而增强并增强了指挥，控制和通信，机器人技术和自治系统以及联合火灾。不可知论的整合。Athena AI可以轻松地将我们的AI网络与不同的平台，光学（EO，IR，高光谱），Edge Compute设备，网络节点和各种战斗管理应用程序集成在一起，以创建当今未来的AI增强系统。
南部十字大学 - 纸板机器人创意
设计技能集作为设计专业人士，我优先考虑以人为本的方法，并相信利用不可知论的设计方法。我在UNSW和UTS等著名机构的设计学术经验为我提供了有效交流设计工具，其用法和最佳实践的技能。这种经验使我能够识别应用程序中的重叠，并考虑多个和模态输出。我相信授权我的团队能够利用任何工具来实现最佳结果，并为原始概念增加价值。此外，我在自己的设计实践中采用了相同的方法。我的技能跨越了务实的数字和设计技能，以及学术和概念模型和系统。在我的工作中，我经常使用各种创造性的解决问题的工具来提供出色的结果。我优先考虑合作和团队合作，以制作高质量的创意工作。除了解决问题的工具外，我还具有与一系列内容管理系统一起工作的实践经验，例如Kentico，T4，WordPress，Joomla等。我还具有基本的前端HTML，JS和CSS技能。
神经调节蛋白 1 基因 (Nrg1)。一种潜在的治疗肺癌的新型靶向改变
简单总结：肿瘤治疗已经并将继续演变为一种不可知论的方法，即治疗更多地侧重于识别和靶向基因异常，而不是像几十年前那样侧重于癌症的来源器官。随着每种基因异常都被确定为靶点，针对这些基因的药物开发也随之增长，从而提高了生存率和生活质量，人们对寻找新靶点的兴趣也随之增加。肺癌是最好的例子之一，与接受经验性常规化疗的患者相比，可靶向的基因异常导致生存率存在显著差异。神经调节蛋白 1 基因 (NRG1) 的易位是众多具有临床意义的基因融合之一，它有可能成为可靶向的基因，欧洲和美国已经在进行临床试验。本综述旨在描述这种新融合在肺癌治疗中的重要性和最新进展。
行业级的深入强化学习...
本研究论文深入研究了深入增强学习（DRL）在资产级不可知论投资组合优化中的应用，将行业级方法与定量融资相结合。这种整合的核心是我们的强大框架，它不仅将高级DRL算法与现代计算技术合并，而且还强调了严格的统计分析，软件工程和监管合规性。据我们所知，这是第一个研究，将财务强化学习与来自机器人技术和数学物理学的SIM到现实方法结合起来，从而将我们的框架和参数丰富了这种独特的观点。我们的研究最终引入了Alphaoptimizernet，这是一种专有的强化学习代理（和相应的库）。从最新的（SOTA）文献和我们独特的跨学科方法论的综合发展中，Alphaoptimizernet表明了令人鼓舞的风险回报 - 在各种资产类别上具有逼真的约束。这些初步结果强调了我们框架的实际功效。随着金融部门越来越多地吸引了先进的算法解决方案，我们的研究将理论进步带入了现实世界中的适用性，提供了一个模板，以确保在这一技术驱动的未来中的安全性和强大的标准。
在将成瘾称为疾病的理由 *
在本文中，我研究了关于成瘾作为一种疾病的辩论。尽管成瘾被广泛认为是一种疾病，但几位作者提出了对疾病标签适当性的不可知论或怀疑主义的原因。任何直接解决此问题的尝试都与其他几个有争议的问题的关系变得复杂，无论是在成瘾的理论方面还是在疾病理论方面。我在本文中的主要目的是确定主要争论点。我的次要目的是对疾病观点提供有限的辩护。辩论的症结在于，是否是心理功能障碍的结果是否恰当地描绘了成瘾。心理功能障碍主张的主要障碍是，我们目前缺乏对行为特征的相对统一的描述，最强烈地暗示了功能失调的过程：控制行为的预期能力的丧失。我认为，即使在没有统一的因果帐户的情况下，也可能需要对功能障碍主张也有必要。但是，这需要在某种程度上引起争议的假设，最值得注意的是，成瘾的控制观点受损以及基于个人级别行为特征的功能障碍对话的可接受性。
通过微透析和体内噬菌体显示
体内噬菌体显示是一种用于识别有机或疾病的血管归巢肽的方法，用于靶向药物。对于目标分子的性质和身份而言，这是不可知论的。当前的体内生物植物缺乏内置机制，无法选择能够进行血管归巢的肽，这也将能够组织渗透到组织实质中的治疗相关细胞。在这里，我们将体内噬菌体显示与基于微透析的实质恢复和高通量测序相结合，以选择除血管归巢外，还可以促进渗出和组织穿透。我们首先在皮肤伤口中证明了该方法可以选择性地将已知的归巢肽与具有额外组织渗透能力的肽分开。筛查肽库中的肽鉴定在血管性和糖尿病伤口中的血管外肉芽组织中鉴定出肽，以及视网膜病中的视网膜屏障 - 视网膜屏障。我们的工作表明，体内噬菌体显示与微透析结合使用，可用于发现能够渗出和组织渗透的血管归巢肽的发现。
向下钻孔
Stacy告诉IM：“我们已经从数字操作员的角度寻求了钻探自主权。我们使用AI，而不是更改机器的核心，而是在操纵杆控件中有效地将操作员的位置占据。操作员可以在驾驶室中做的任何事情，我们可以自主地做。”那么商业上的好处是什么？“这是关于性能的。区别在于我们在控制算法级别上应用AI的方式，这使其更加直观，并且更像人类专家运营商而不是基于设定参数。它一次查看所有反馈。AI在带有单独的自动化处理器的单独控制器中运行。AI生成了控制信号，然后将其发送给操作员杠杆，然后通过模仿OEM信号来进行数字操作，无论这些信号是模拟还是canbus还是其他信号类型。”目前，钻头辅助集中在单个通行证上，但可以进行任何钻探或模型“我想说的是练习自动化中的不可感知和OEM不可知论。由于我们不更改钻头，因此在矿山的零件或维护方面没有敲击效果。”他补充说，新的运营商培训大大减少了，使学员在首次开始运营时以专家的生产水平进行
Hilti Slam挑战2023：基准单 +多...
摘要 - 中等定位和映射系统是在手持和机器人应用中定位的关键推动剂。过去几年中组织的希尔蒂大满贯挑战在基准以高准确性为世界上最好的大满贯系统基准测试。但是，这些系统的更多功能尚待探索，例如在各种传感器套房和多课程大满贯之间的平台不可知论。这些因素间接用作现实应用程序中鲁棒性和易于部署的指标。没有公开可用的数据集和基准组合，这考虑了这些因素的总和。HILTI SLAM挑战2023数据集和基准测试解决了此问题。此外，我们提出了一种新型的效果标记设计，以从地面上的预先调查点进行预测，从安装在机器人上的架子上的激光雷达和算法可以估算其在MM级准确性上的位置。挑战的结果表明，整体参与的增加，单课大满贯系统变得越来越准确，在不同的传感器套件中成功运行，但相对较少的参与者进行了多课大满贯。数据集URL：https：//www.hilti-challenge.com/dataset-2023.html
BlackBerry接收2023
随着汽车行业经历了重大的技术进步，市场参与者在整合这些解决方案并提供出色的客户体验方面面临着重大挑战。具体来说，嵌入式操作系统（OS）必须有效地隔离关键功能，以促进软件定义的车辆，连接的移动性和自动驾驶汽车的日常操作。虽然标准化硬件在汽车空间中提供基线功能，但原始设备制造商（OEM）和1级供应商继续通过嵌入式软件来区分其车辆。嵌入的OSS隔离关键功能使OEM能够模块化添加，删除和更改软件功能，从而提供更好的客户体验和车辆性能。必须将各种软件应用程序组织成一个标准化和不可知论平台，以确保无缝实施。Frost＆Sullivan指出，连接的技术还带来了更多的安全威胁；因此，从一开始就整合强大的网络安全保护的解决方案对于确保安全性和可靠绩效至关重要。最后，自动驾驶，连接和电动汽车的复杂性正在推动嵌入式平台开发人员必须考虑和接受的更加监管和安全要求。