XiaoMi-AI文件搜索系统
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基于图像特征提取的计算机图像识别技术仿真
人类的大脑通过对客观世界的认知，形成图像和影像，这个过程也是人类最重要的信息来源，通过观察现实世界中人体各个系统的运行状态，很容易理解。随着人工智能、多媒体、计算机等新型信息技术的不断发展，图像处理应用也受到人们的青睐。图像识别技术在计算机系统的支持下，可以给人们的生产生活带来极大的便利。本文基于此背景，完成了计算机图像识别系统的设计，并通过改进图像算法完成了优化。
基于图形神经网络的灵活在线路由
abtract的深入增强学习（DRL）已被广泛用于寻找最佳路由方案，以满足用户的各种需求。但是，DRL的优化目标通常是静态的，因为网络环境是动态的。交通环境的变化或净工作设备的重新配置通常会导致网络性能的定期变化（例如，吞吐量降低和潜伏期峰）。传统的静态目标配置不能反映动态净工作环境中不同指标的重要性差异，从而导致基于DRL的路由算法的僵化性。为了解决上述问题，我们建议使用Graph神经网络（GNNS）和DRL的在线路由优化算法优化。通过对网络的不同特征（例如路径，流和链接）之间的关系进行建模和理解，我们提出的GNN模型可以预测网络性能指标的未来开发（即延迟，吞吐量和丢失），从而迅速调整路由算法的目标。然后，使用我们提出的DRL模型，代理可以学习适应不同环境变化的最佳途径。我们在控制平面上实现了G路线甲基元素，并使用现实世界网络拓扑和流量数据执行模拟实验。实验结果表明，当网络环境发生重大变化时，我们提出的G路线会收敛得更快，达到较低的抖动并生成更可靠的路由方案。
基于系统的基于图像的基于斑马鱼幼虫中复杂性状的遗传筛选
摘要具有数以千计的基因组关联研究对复杂特征鉴定的基因座，需要在体内模型系统中可靠，迅速推断大量候选基因的作用。基于F 0斑马鱼中的基于CRISPR/CAS9的功能屏幕代表这样的系统。然而，到目前为止使用的负面对照 - 包括加扰的指南RNA（GRNA），灭活的CAS9和假注射 - 不会引起与CRISPR/CAS9相同的细胞和有机反应，并且可能会加剧结论。在这里，我们表明，靶向KITA促进了成功的诱变，更高质量的成像数据以及病例和对照的有效分类的有效的光学预筛查。我们鉴定并测试了两个靶向具有类似高诱变效率和对色素作用的kita的GRNA，并且没有对心脏代谢性状的脱靶效应或主要影响。我们提出了几种方法，这些方法将得出有效的，公正的结论。
用于飞机轨迹分析的交互式基于图像的信息可视化
摘要 — 空中交通管制 (ATC) 领域是大数据挑战的一个例子。数据由飞机轨迹或轨迹集组成，这些轨迹或轨迹又记录了飞机在给定空域中几个时刻的位置，以及其他信息，例如飞行高度、速度、燃料消耗和元数据（例如航班 ID）。分析和理解时间相关数据对信息可视化提出了一些不小的挑战。在本文中，我们提出了一套新颖的方法，使用基于图像的交互式信息可视化技术来分析飞机轨迹。我们通过提出一组相关的可视化分析方法来解决数据处理方面的可扩展性挑战和未解决的问题，这些方法侧重于 ATC 领域的决策支持。所有方法都使用基于图像的技术，以概述此类技术在我们的应用环境中的优势，并通过 ATC 域中的用例进行说明。对于每个用例，我们概述了领域专家提出的问题类型、解决这些问题所涉及的数据，并描述了我们用于解决这些问题的特定基于图像的技术。对于每种这样的技术，我们描述了用于实现其目标的视觉表示和交互机制。我们用来自 ATC 域的真实数据集来说明这些用例。
GeNNius：一种基于图神经网络的超快药物-靶标相互作用推理方法
药物-靶标相互作用 (DTI) 预测是药物再利用领域中一项相关但具有挑战性的任务。计算机模拟方法引起了特别的关注，因为它们可以降低传统方法的相关成本和时间投入。然而，当前最先进的方法存在几个局限性：现有的 DTI 预测方法在计算上成本高昂，从而阻碍了使用大型网络和利用可用数据集的能力，并且 DTI 预测方法对未见数据集的推广仍未探索，这可能会在准确性和稳健性方面改善 DTI 推断方法的开发过程。在这项工作中，我们介绍了 GE NN IUS（图嵌入神经网络相互作用发现系统），这是一种基于图神经网络 (GNN) 的方法，在各种数据集的准确性和时间效率方面均优于最先进的模型。我们还通过评估每个数据集中以前未知的 DTI 展示了其发现新相互作用的预测能力。我们通过在不同数据集上训练和测试 GE NN IUS 进一步评估了其泛化能力，结果表明该框架可以通过在大型数据集上训练并在较小的数据集上测试来潜在地改进 DTI 预测任务。最后，我们定性地研究了 GE NN IUS 生成的嵌入，发现 GNN 编码器在图卷积之后保留了生物信息，同时通过节点传播这些信息，最终在节点嵌入空间中区分蛋白质家族。
使用QIASEQ珠子用于图书馆大小选择和清理
QIASEQ靶向DNA Pro面板可以简化样本到Insight®，靶向下一代测序（NGS）。目标富集技术通过使用户能够对特定的感兴趣区域（ROI）进行测序（而不是整个基因组）来增强DNA NG，从而有效地增加了测序深度和样本吞吐量，同时最小化了成本。QIASEQ靶向DNA Pro面板通过将独特的分子指数（UMI）纳入单个基因或ROI特异性的，基于引物的靶向富集过程中，利用高度优化的反应化学来克服偏见/伪像。通过结扎和目标富集步骤在酶促清理中更换珠子清理，QIASEQ靶向DNA Pro面板可以更有效，快速，一致，自动化 - 友好的工作流程。
Qiaamp®DSPDNA FFPE组织试剂盒（안내서） ez2®AllPREP®DNA/RNA FFPE套件 rNase抑制剂hu 使用QIASEQ珠子用于图书馆大小选择和清理 自动化QIASEQ®靶向DNA Pro面板在Biomek i7混合液体处理程序上 PCR抗抑制剂 DPCR微生物DNA检测测定法和自定义DPCR微生物测定法包括 QIASEQ®目标DNA Pro面板 凤凰热启动TAQ DNA聚合酶 T4基因32蛋白 示例到洞察力重要说明 Qiacard®FTA®ERUTE低模板协议 EZ1＆2®DNA研究者的发展验证...
用于使用........................................................................................................................................................................
基于图分区最小化切换函数的新型量子算法
摘要：自谷歌宣布实现量子霸权后，用量子计算解决经典问题成为颇具价值的研究课题。开关函数最小化是电子设计自动化（EDA）和逻辑综合中的一个重要问题，大多数解决方案都是基于经典计算机的启发式算法，用量子处理器解决这个问题是一种很好的做法。在本文中，我们介绍了一种新的混合经典量子算法，该算法使用 Grover 算法和对称函数来最小化布尔开关函数的小不相交乘积和（DSOP）与乘积和（SOP）。我们的方法基于将任意图划分为正则图，这可以通过我们提出的基于 Grover 的量子搜索算法来解决。该量子算法的 Oracle 由布尔对称函数构建并用格图实现。通过分析和量子模拟器上的模拟证明，我们的方法可以找到这些问题的所有解。
实时，基于图像，目标射击评分系统
认知下降是衰老期间常见的病理结局，其分子和细胞基础不明确。近年来，炎症的概念被定义为随着年龄的增长而增加的低度炎症。浸润的T细胞随着年龄的增长而积聚在大脑中，并可能有助于扩增炎症性级联反应，并破坏随着年龄的增长而观察到的神经源性小裂。最近，已经在大脑中鉴定出了一小部分调节性T细胞的居民人群，并且已经证明了IL 2介导的该人群的扩张能力对抗Neuroinflam-性疾病。在这里，我们测试了一个脑特异性IL 2输送系统，以预防衰老小鼠的神经系统衰减。我们确定脑胶质隔室中衰老的分子标志，并通过IL 2处理确定该特征的部分修复。在行为层面上，脑il 2的递送阻止了年龄诱导的空间学习缺陷，而不会改善运动技能或唤醒的总体下降。这些结果确定免疫调节是保留健康衰老认知功能的潜在途径。
通过基于图像的数据驱动疾病进展模型识别临床前阿尔茨海默病试验队列中的异质性
结果 我们从 A4 研究中纳入了 1,240 名 Aβ+ 参与者（和 407 名 Aβ- 对照者），以及 731 名符合 A4 标准的 ADNI 参与者。SuStaIn 确定了三种神经退行性疾病亚型 - 典型、皮质、皮质下 - 共包括 523 人（42%）。其余的被指定为零亚型（萎缩不足）。皮质亚型的基线 PACC 评分（A4 主要结果）明显低于零亚型（中位数 = -1.27，IQR = [-3.34,0.83]）（中位数 = -0.013，IQR = [-1.85,1.67]，P<.0001）和皮质下亚型（中位数 = 0.03，IQR = [-1.78,1.61]，P = .0006）。在 ADNI 中，在四年的时间里（与 A4 相当），在典型（-0.23/年；95% CI，[-0.41,-0.05]；P=.01）和皮质（-0.24/年；[-0.42,- 0.06]；P=.009）亚型以及 CDR-SB（典型：+0.09/年，[0.06,0.12]，P<.0001；和皮质：+0.07/年，[0.04,0.10]，P<.0001）中均观察到 mPACC 的认知能力下降更为严重。