XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System人和数
随机游走是找到食物的好策略，对狗和数学家来说都是如此
哈里·弗斯滕伯格和格雷戈里·马古利斯的数学遗产包含许多基于遍历理论、递归、李群和随机游动的发明。弗斯滕伯格引入了弗斯滕伯格边界和不相交性，马古利斯提出了超刚性概念和正规子群定理。马古利斯还证明了奥本海姆猜想，该猜想涉及三元二次方程的积分几乎解，弗斯滕伯格利用遍历理论证实了 Endre Szemerédi 关于任意长度算术级数存在的定理。最后两个例子很好地说明了两位获奖者如何展示概率方法的普遍性以及跨越不同数学学科界限的有效性，正如阿贝尔委员会的引文所指出的那样。
减轻数字和数字模拟量子计算中的噪声
噪声中型量子 (NISQ) 设备缺乏错误校正，限制了量子算法的可扩展性。在这种情况下，数模量子计算 (DAQC) 提供了一种更具弹性的替代量子计算范式，它通过将单量子位门的灵活性与模拟的稳健性相结合，表现优于数字量子计算。这项工作探讨了噪声对数字和 DAQC 范式的影响，并证明了 DAQC 在缓解错误方面的有效性。我们比较了超导处理器中各种单量子位和双量子位噪声源下的量子傅里叶变换和量子相位估计算法。DAQC 在保真度方面始终超越数字方法，尤其是随着处理器尺寸的增加。此外，零噪声外推通过减轻退相干和固有误差进一步增强了 DAQC，对于 8 量子位实现了 0.95 以上的保真度，并将计算误差降低到 10 −3 的数量级。这些结果证实了 DAQC 是 NISQ 时代量子计算的可行替代方案。
equibot：SIM（3） - 可推广和数据有效学习的Equivariant扩散策略
摘要：构建有效的模仿学习方法，使机器人能够从有限的数据中学习，并且仍然在不同的现实世界环境中概括是一个长期存在的问题。我们提出了Equibot，一种可用于机器人操纵任务学习的强大，有效且可推广的方法。我们的方法结合了SIM（3） - 等级神经网络体系结构与扩散模型。这确保了我们所学的政策对规模，轮换和翻译的变化是不变的，从而增强了它们对看不见的环境的适用性，同时保留了基于扩散的政策学习的好处，例如多种方式和鲁棒性。我们在一组6项模拟任务上显示，我们提出的方法减少了数据要求并改善对新方案的概括。在现实世界中，有10个移动操作任务的10个变体，我们表明我们的方法可以轻松地概括为每项任务中仅5分钟的人类演示的新颖对象和场景。网站：https：//equi-bot.github.io/
2.1 通过人工智能和数据驱动的商业模式创新，实现可持续转型
人工智能（尤其是生成式人工智能）、物联网和大数据的快速发展有可能塑造可持续转型，并使企业能够重新设计其可持续发展的商业模式，其中数据是可持续商业活动的关键资源（Loureiro 等人，2021 年）。在这些人工智能和数据驱动的商业模式中，数据概述了价值创造和价值获取的范围、规模、速度和来源（Sjödin 等人，2020 年）。一个实际的例子是预计会出现自动驾驶、联网、共享的电动汽车 (ACES)。它们有可能为更可持续的交通开辟新的机会（例如，提高车辆利用率，减少污染），以及通过允许无缝更改交通方式（汽车、公共汽车、自行车、步行）实现更定制化的出行方式，从而可能实现低排放城市地区。此类人工智能和数据驱动的解决方案和商业模式不仅具有经济驱动的潜力，而且采用率不断提高，还显示出对社会和环境做出贡献的潜力（Bohnsak 等人，2022 年，Schneider，2019 年）。
通过文本挖掘和数据分析确定心血管疾病的药物发现
STRING数据库（版本11.0）是描述和展示各种蛋白质之间相互作用的主要来源，涵盖约2460万种蛋白质和来自5.09万个生物体的超过31亿种相互作用。首先，我们将重叠基因上传到STRING网站，并以最小相互作用评分>0.4（低置信度）作为显著阈值。然后下载蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）的TSV格式文件，用Cytoscape软件构建PPI网络。随后，利用Cytoscape自带的分子复合物检测（MCODE）和STRING应用程序对显著的基因模块（簇）进行分类，这些基因模块在PPI网络中具有高度互联的簇。MCODE中的参数采用默认设置。对基因模块中的基因进行药物-基因相互作用分析。
使用IoT设备和数据分析来优化供应链操作以提高效率
本文探讨了物联网和数据分析对供应链操作的变革性影响，并强调了它们在提高效率，降低成本和提高绩效方面的作用。它解决了关键挑战，例如缺乏实时可见性，效率低下的库存管理，运营延迟和风险管理。集成框架涉及数据收集，处理，分析和决策。Edge Computing，区块链，AI，5G和Digital Twins等新兴技术因其进一步彻底改变供应链的潜力而被突出显示。战略建议包括投资物联网基础架构，确保数据安全，促进技能发展，跨利益相关者的合作以及启动试点项目。这些发现强调了物联网和数据分析在创建弹性，敏捷和可持续供应链中的重要性。
系统和数据集成方法，用于确保企业体系结构中的可伸缩性和云
系统和数据集成方法，用于确保企业体系结构中的可伸缩性和云shivdeep kumar* Integration Architect收到的01年12月20日，2024年12月20日接受，在线获得，在线获得2024年12月23日，第14卷，第1卷，第6期（2024年12月/12月），摘要互动性最近被企业摘要互动性视为潜在有能力的优势。作为一种主要策略，几家企业已经重组了自己以促进互操作性。企业体系结构（EA）对于将业务流程与IT基础架构保持一致至关重要，以满足不断发展的组织需求。本文探讨了确保企业体系结构中可扩展性和安全性的系统和数据集成方法。多个信息系统的集成旨在增强信息可访问性，实现业务与IT之间的战略一致性以及简化各种组织级别的操作。它讨论了可扩展集成系统的关键特性，包括负载，空间和结构可扩展性，以及诸如身份验证，加密和API管理等安全机制。此外，分析企业集成框架，重点关注网络，数据，应用程序和业务流程级别。对各种方法和模型的比较分析突出了它们的性能，局限性和未来的研究方向。本研究提供了实现安全，可扩展和高效的企业体系结构的见解，以支持现代的组织增长和韧性。关键字：企业体系结构，系统集成，数据集成，可扩展性，安全性，信息系统。简介在现代的企业中使用多种互补信息系统是普遍的做法。公司使用这些技术，并且很难利用在竞争激烈的市场中利用可能性。利用在IT基础架构上的长期投资，同时有效地满足在这种环境下的企业和客户的需求，它对整合当前信息系统越来越重要[1]。企业系统（ES）对于如今几乎对全球的每个公司来说都变得越来越重要。业务流程自动化和数据管理是ES应用程序套件可能提供的众多功能中的两个。企业系统资源的管理和计划是完整性和信息系统配置的主要功能，这是企业系统的重要功能。
投资卫生系统以保护社会和促进经济发展：优先投资和数量级成本估算
1. COVID-19 是百余年来最严重的公共卫生紧急事件，引发了全球经济危机，并对整个社会产生了长期影响。COVID-19 继续夺走生命，许多人因病毒而身体和/或精神健康状况不佳，卫生系统正在努力从大规模破坏中恢复。这场前所未有的危机凸显了加强卫生系统恢复能力的迫切需要。需要通过加强预防保健和在紧急情况下增强自然防御能力来保护人们的基本健康；需要通过确保足够的核心设备和利用卫生信息的潜力来巩固卫生系统的基础；需要通过确保足够数量的医生和护士来加强在前线工作的卫生专业人员。明智的卫生投资使各国能够灵活应对不断发展的流行病，以及应对其他卫生和社会冲击。
内布拉斯加州学校花园和科学，技术，工程和数学学习的潜力
简短的这项研究是由Tigerprints的会议免费带给您的。已被Tigerprints的授权编辑被纳入《扩展杂志》。有关更多信息，请联系kokeefe@clemson.edu。
multicrispr：用于主要编辑和数千个目标的并行定位的 gRNA 设计
近年来，通过 Crispr/Cas9 技术靶向编码基因组引入单核苷酸缺失/插入已成为一种标准程序。它迅速催生了多种方法，例如 Prime Editing、Crispr/Cas9 辅助 APEX 邻近标记蛋白质或同源定向修复 (HDR)，但支持这些方法的生物信息学工具却落后了。新应用通常需要特定的向导 RNA (gRNA) 设计功能，而通用的 gRNA 设计工具却严重缺失。在这里，我们回顾了 gRNA 设计软件并介绍了 multicrispr，这是一种基于 R 的工具，旨在设计单个 gRNA 以及并行靶向许多基因组位点的 gRNA 库。该软件包易于使用，可检测、评分和过滤 gRNA 的效率和特异性，可视化和汇总每个目标或 Crispr/Cas9 序列的结果，最后返回基因组范围以及首选的、无脱靶 gRNA 序列。为了通用，multicrispr 定义并实施了一个基因组算法框架，作为轻松适应尚未出现的技术的基础。其性能和新的 gRNA 设计概念（例如针对 gRNA 库的目标集特定过滤）使 multicrispr 成为处理类似筛选方法时的首选工具。