XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System优于
重新审视的全球结构
摘要。从图像中恢复3D结构和摄像机运动一直是计算机视觉研究的长期重点，被称为结构 - 运动（SFM）。解决此问题的解决方案被分为增量和全球方法。到目前为止，由于其出色的准确性和鲁棒性，最受欢迎的系统遵循增量范式，而全球方法的扩展性更高和效率更大。通过这项工作，我们重新审视了全球SFM的问题，并提出GLOMAP作为一种新的通用系统，在全球SFM中表现优于最新技术。在准确性和鲁棒性方面，我们以PAR或优于Colmap（最广泛使用的增量SFM）实现结果，同时更快地达到了数量级。我们在https://github.com/colmap/glomap上共享我们的系统作为开源实现。
人工智能如何推动创造力复兴
通用人工智能 (AGI) 是指实现与人类相似或更好的认知能力的机器智能，具有规划、学习和推理功能。虽然 AGI 被认为是一种登月计划，但我们已经发现自己身处极其令人印象深刻的狭义人工智能 (ANI) 之中，其能力在国际象棋和数学等预定义领域优于人类。令人惊讶的是，许多人工智能科学家认为，在未来 45 年或更短的时间内实现 AGI 的可能性超过 50% [1]。人工智能超级智能一词指的是自主、自我改进且在几乎所有领域都远远优于人类的人工智能。AGI 是否会对人类构成威胁或表现出意识是哲学家和计算机科学家热议的话题 [2]。
基因组编辑——Alt-R™ CRISPR-Cas9 系统
图 1. Alt-RTM CRISPR-Cas9 系统核糖核蛋白的表现优于其他瞬时 CRISPR-Cas9 编辑方法。人类、小鼠或大鼠的 Alt-R CRISPR HPRT 对照 crRNA 与 Alt-R CRISPR-Cas9 tracrRNA 复合。将所得复合物与 Cas9 表达质粒、Cas9 mRNA 或 Cas9 RNP（包含与 crRNA 和 tracrRNA 预复合的 Alt-R Sp Cas9 核酸酶 3NLS）一起转染到人类 (HEK-293)、小鼠 (Hepa1- 6) 或大鼠 (RG2) 细胞系中。使用 T7EI 测定法进行的突变检测表明，Alt-R CRISPR-Cas9 RNP 的表现优于其他瞬时 Cas9 表达方法，并且与稳定表达 S. pyogenes Cas9 的参考 HEK-293–Cas9 细胞的表现相当。
CSPC制药集团有限公司
该组创新的小分子药物设计平台开发的产品是一个具有完整独立的知识产权的新型，高度活跃和高度选择性的环状核苷酸磷酸二酯酶4B（PDE4B）抑制剂。PDE4B抑制剂通过调节炎症细胞因子的释放并抑制成纤维细胞增殖和分化，从而发挥抗炎和抗纤维化作用。这项临床试验批准的指示是间质肺疾病（包括但不限于特发性肺纤维化和进行性肺纤维化）。临床前研究表明，PDE4B靶标产品的选择性和活性明显优于其他具有相同靶标的药物，并且其在人类疾病动物模型中的功效也明显优于现有药物，具有良好的药代动力学特征和安全性。
CIO FocusPoint - 不断发展的经济
过去几年，美国经济在许多方面都表现优于世界其他地区。强劲而有弹性的家庭消费、专注于人工智能 (AI) 技术开发的私人投资加速以及持续的高企的政府支出，这些都清楚地表明美国经济表现优于许多发达经济体和新兴市场经济体。国内生产总值 (GDP) 是美国经济持续强劲的最佳总体代表，因此可以有效地评估商业周期的健康状况及其对市场基本面（从企业盈利增长到利率）的潜在影响。1 它衡量一个国家在给定时间段（通常是一个日历年或一个季度）内生产的所有商品和服务的最终货币价值。在本期 FocusPoint 中，我们将深入研究这一广泛使用的经济指标，并讨论它对美国经济如何演变的一些见解。
基于变压器的分类结果预测多模式中风治疗
摘要 - 这项研究提出了一个基于变压器结构和自我发项机制的多模式融合框架多晶体。这种结构结合了非对比度计算机断层扫描（NCCT）图像的研究和进行中风治疗患者的出院诊断报告，使用了基于变压器结构方法的多种方法来预测中风治疗的功能结果。结果表明，单模式文本分类的性能明显优于单模态图像分类，但是多模式组合的效果优于任何单个模态。尽管变压器模型仅在成像数据上表现较差，但是当与临床元诊断信息结合使用时，两者都可以学习更好的互补信息，并为准确预测中风治疗效果做出良好的贡献。
采用无损检测和岩相试验预测岩石材料无侧限抗压强度的先进树状技术
摘要：准确评估岩石强度是几乎所有岩石项目（如隧道和开挖）的一项基本任务。人们尝试了许多方法来创建计算无限制抗压强度 (UCS) 的间接技术。这通常是由于收集和完成上述实验室测试的复杂性。本研究应用了两种先进的机器学习技术，包括极端梯度提升树和随机森林，用于根据无损检测和岩相学研究预测 UCS。在应用这些模型之前，使用 Pearson 卡方检验进行了特征选择。该技术选择了以下输入来开发梯度提升树 (XGBT) 和随机森林 (RF) 模型：干密度和超声波速度作为无损检测，云母、石英和斜长石作为岩相学结果。除了 XGBT 和 RF 模型外，还开发了一些经验方程和两个单决策树 (DT) 来预测 UCS 值。本研究的结果表明，在系统精度和误差方面，XGBT 模型在 UCS 预测方面优于 RF。XGBT 的线性相关性为 0.994，其平均绝对误差为 0.113。此外，XGBT 模型优于单个 DT 和经验方程。XGBT 和 RF 模型也优于 KNN（R = 0.708）、ANN（R = 0.625）和 SVM（R = 0.816）模型。本研究的结果表明，XGBT 和 RF 可有效用于预测 UCS 值。
