XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System信息组
通过面部扫描技术监测生命体征
•随后采用各种信号处理算法来过滤信号，并将录制视频图像的红色，绿色和蓝色通道中的信息组合在一起。然后将所处理的信号送入人工智能（AI）模型，以估计收缩期（SBP），舒张压（DBP），心率，心率变异性，呼吸率。
自我激励和主动性是技能
研究了几篇在线文章，以了解采取主动行动不仅仅是完成典型或预期的工作职责（无论职务如何）。具体来说，要挖掘能够表现出一致倡议的个人的态度。与职业相关的网站对主动性主题有何评论？编译您的研究并将信息组织成三到五页的纸张，旨在说服他人努力在学校，职业和生活中进行更多的主动性。使用数据赋予您的纸张重量和功率。与班级分享。
探索未知的未知：通过参与语言模型代理对话促进人类学习
虽然基于语言模型 (LM) 的聊天机器人和生成搜索引擎擅长回答具体查询，但在未知的未知领域中发现信息对用户来说仍然具有挑战性。为了模拟常见的教育场景，即儿童/学生通过聆听和参与与父母/老师的对话来学习，我们创建了协作 STORM (Co-STORM)。1 与要求用户提出所有问题的问答系统不同，Co-STORM 允许用户观察并偶尔引导多个 LM 代理之间的对话。代理代表用户提问，让用户偶然发现未知的未知事物。为了促进用户交互，Co-STORM 通过将未发现的信息组织成动态思维导图来帮助用户追踪对话，最终生成一份综合报告作为总结。对于自动评估，我们通过收集具有用户目标的真实信息搜索记录来构建 WildSeek 数据集。 Co-STORM 在话语追踪和报告质量方面均优于基线方法。在进一步的人工评估 2 中，70% 的参与者更喜欢 Co-STORM 而不是搜索引擎，78% 的参与者更喜欢它而不是 RAG（检索增强生成）聊天机器人。
![arXiv:1912.05135v3 [cs.CV] 2020 年 3 月 14 日](/simg/g:\will\search\icon\source\0\0707fc16789e4908e2fbb96660f5b652882edfb5.webp)
arXiv:1912.05135v3 [cs.CV] 2020 年 3 月 14 日
摘要。本文解决了 2D 建筑矢量化问题，其任务是从单个 RGB 图像推断出室外建筑结构作为 2D 平面图。我们为亚特兰大、巴黎和拉斯维加斯等城市的 2,001 座复杂建筑提供了带有地面实况注释的新基准。我们还提出了一种新算法，该算法利用 1) 卷积神经网络 (CNN) 检测几何图元并推断其关系和 2) 整数规划 (IP) 将信息组装成 2D 平面图。虽然对于人类视觉来说是一项微不足道的任务，但推断具有任意拓扑的图形结构对于计算机视觉来说仍然是一个悬而未决的问题。定性和定量评估表明，我们的算法比目前最先进的算法有了显著的改进，朝着人类感知水平的智能系统迈进。我们将分享代码和数据。
具有量子计算的三味 Schwinger 模型的相结构
1 埃尔兰根-纽伦堡弗里德里希-亚历山大大学量子光学和量子信息组，Staudtstr。 1，91058 埃尔朗根，德国 2 CQTA，德国电子同步加速器 DESY，Platanenallee 6，15738 策滕，德国 3 跨学科研究领域“物质构建模块和基本相互作用”（TRA Matter），波恩大学，德国波恩 4 亥姆霍兹辐射与核物理研究所（HISKP），波恩大学，Nussallee 14-16，53115 波恩，德国 5 贝特理论物理中心（BCTP），波恩大学，Nussallee 12，53115 波恩，德国 6 东北大学 - 伦敦，Devon House，St Katharine Docks，伦敦，E1W 1LP，英国 7 东北大学 Khoury 计算机科学学院，440 Huntington Avenue，202 West Village H Boston，MA 02115，美国 8塞浦路斯研究所基于计算的科学技术研究中心，塞浦路斯尼科西亚 2121 KavafiStreet 20 号（日期：2024 年 5 月 2 日）
微型小马种马的精液微生物组
上下文。对种马精液的微生物组成知之甚少。目标。描述在健康微型小马种马中检测到的微生物群。方法。精液标本是在一个时间点使用密苏里人的人工阴道收集的。在这些标本上进行了16S rRNA基因的基因组DNA测序 PACBIO（PACBIO（PACICICIENCES），随后进行了下一代微生物组生物信息组平台qiime2用于处理快速Q纤维并分析amplicon数据。 数据分为属，家庭，阶级，顺序和门。 关键结果。 Firmicutes和杀菌植物占主导地位（76％），其次是proteeobacteria（15％）。 杀菌剂，梭菌和心杆菌占据了微生物等级的占主导地位（86％）。 类主要由细菌，梭状芽胞杆菌和γ-杆菌（87％）组成，而家族主要由卟啉单核，family_xi和心杆菌科（62％）组成。 在属的水平上，有80％的丰度由七个属，即卟啉单胞菌，suttonella，peptoniphilus，peptoniphilus，oftidiosipila，ezakiella，petrimonas和一个不知名的分类单元组成。 结论。 发现表明特定的微生物群可能是健康微型小马种马的特征，并且观察到一些个体间的变化。 含义。 本研究可以告知涉及肥沃和不育受试者的较大的马研究，并可以探索精液微生物组与男性生育能力的关系。PACBIO（PACBIO（PACICICIENCES），随后进行了下一代微生物组生物信息组平台qiime2用于处理快速Q纤维并分析amplicon数据。数据分为属，家庭，阶级，顺序和门。关键结果。Firmicutes和杀菌植物占主导地位（76％），其次是proteeobacteria（15％）。杀菌剂，梭菌和心杆菌占据了微生物等级的占主导地位（86％）。类主要由细菌，梭状芽胞杆菌和γ-杆菌（87％）组成，而家族主要由卟啉单核，family_xi和心杆菌科（62％）组成。在属的水平上，有80％的丰度由七个属，即卟啉单胞菌，suttonella，peptoniphilus，peptoniphilus，oftidiosipila，ezakiella，petrimonas和一个不知名的分类单元组成。结论。发现表明特定的微生物群可能是健康微型小马种马的特征，并且观察到一些个体间的变化。含义。本研究可以告知涉及肥沃和不育受试者的较大的马研究，并可以探索精液微生物组与男性生育能力的关系。
水稻现象选择的表现：种群大小和基因型 - 环境相互作用对预测能力的影响
现象预测（PP）是一种利用近红外光谱（NIRS）数据的新方法，为育种应用提供了基因组预测（GP）的替代方法。在PP中，高光谱关系矩阵取代了基因组关系矩阵，可能会导致添加剂和非加性遗传效应。与GP相比，PP具有成本和吞吐量的优势，但影响其准确性的因素尚不清楚，需要定义。本研究研究了各种因素的影响，即训练人群的规模，多种环境信息整合以及基因型X环境（GXE）效应对PP的影响与GP相比。我们评估了在四种不同环境中种植的水稻多样性面板中的几种农艺上重要特征（开花，植物高度，收获指数，千粒体重和谷物氮含量）的预测准确性。培训人群规模和GXE效应包容对PP准确性的影响最小。影响PP准确性的关键因素是包括的环境数量。使用来自单个环境的数据，GP通常超出执行的PP。但是，使用来自多个环境的数据，使用基因型随机效应和每个环境的关系矩阵，PP获得了与GP的可比精度。与使用单个信息源相比，将PP和GP信息组合在一起（例如，GP，PP的平均预测能力以及GP和合并的GP和PP的平均预测能力分别为0.44、0.42和0.44）。我们的发现表明，当所有基因型至少具有一个NIRS测量值时，PP可以与GP一样准确，这可能为水稻育种计划提供重要优势，降低育种周期并降低计划成本。
全球公司绩效评估和可持续性报告
在可持续性报告领域的最新趋势，欧盟及其成员国的最新趋势，公司可持续性报告指令（CSRD）及其相关立法的实施中，对利益相关者构成了许多挑战。在这方面的一个关键问题是对可持续性问题与财务因素之间无情的联系的认可，这是多年来商业学科的传统重点。从这个意义上讲，基于财务和非财务因素都表达公司总体绩效的解释模型越来越需要。只需将两个领域的数据和信息组合到单个文档（例如集成报告）中，就无法满足这一需求。风险正在创造过度复杂，非结构化和不一致的文档（随着时间的流逝和跨环境），这些文件可能会使用户感到困惑，并在某些情况下“瘫痪”他们做出明智决定的能力。本文提出了一个能够捕获公司的整体绩效的模型，财务因素和非财务因素（包括可持续性）项目都被考虑到其中并相关。当前研究的新颖性及其最有意义的结果包括精确构建创新的会计模型，该模型以数值术语和以财务和非财务状况之间的关系为组成；这样一来，可持续性报告就停止成为与财务报告领域分离的辅助因素，并且与后者特别相关并与之统一。;方法论-L.B。;资源-L.B。;写作 - 原始草稿 - L.B.1。关键字：全球绩效，财务绩效，非财务绩效，可持续性，财务会计，财务报告作者的个人贡献：概念化 - L.B.;写作 - 评论和编辑 - L.G.;可视化 - L.B.;监督-L.B。对冲突的宣言：作者宣布没有利益冲突。引言可持续性报告法规处于转折点。响应公众需求不断增长，欧洲和国家监管机构都加速了其立法和监管程序，这是在过去几十年来发展的框架建设的。
一致的一致性来自常规收集的医院入院数据和全身抗癌治疗（SACT）数据集，该数据集是针对诊断为英格兰早期侵入性乳腺癌的老年妇女
背景：评估肿瘤治疗的摄取以及随后的结果，取决于包含有关癌症药物治疗（CDT）的准确和完整信息的数据源。这项研究旨在评估医院发作统计中CDT信息的一致性，该统计数据被接受患者护理（HES-APC）和全身性抗癌治疗（SACT）数据集用于早期浸润性乳腺癌（EIBC）。方法：该研究包括2014年至2019年在英格兰诊断为EIBC的女性（50多年），她们在诊断后六个月内进行了手术。在HES-APC中记录的CDT的一致性（使用OPCS代码识别），并在患者级别和周期级别都评估了SACT。使用统计模型评估了仅在HES-APC中捕获的与CDT使用相关的因素。结果：该队列包含129,326名EIBC女性。在使用CDT上，SACT和HES-APC之间的总体一致性为94％。一致性在研究期间增加（91 - 96％），并且NHS信托之间存在很大差异（信任的最低信任的一致性≤77％；最高DIDILE≥99％）。在接受CDT的妇女中，没有捕获9％（n = 2781/31693）的使用；在80岁以上的女性中，不完整是最严重的（18％= 47/259）和2014年诊断的女性（21％= 1121/5401）。HES-APC中的OPCS代码擅长鉴定曲妥珠单抗或FEC化学疗法的患者级别和周期级别的使用（氟尿嘧啶，表纤维素，环磷酰胺），分别与SACT分别为89％和93％的一致性（患者级别的协议）。在单独记录的SACT的单独口服CDT循环中，HES-APC中只有24％被捕获，而静脉/皮下CDT则为71％。结论：将HES-APC和SATC中的信息组合在一起，提供了50岁 +接受EIBC手术的妇女的CDT治疗图，而不是单独使用任何数据源。HES-APC可能在识别老年妇女的CDT使用情况下，较少诊断的妇女以及低SACT数据返回的NHS信托中具有特殊的价值。
在多特征基因组评估中包括微生物组信息：肉牛纵向生长表现的案例研究
抽象的背景增长率是牛的饲料转化效率的重要组成部分，并且在整个终结期的不同阶段各不相同。瘤胃微生物组的代谢作用对于牛生长至关重要，研究了这种时间变化的基因组和微生物因子，可以帮助每个生长阶段在每个生长阶段最大程度地提高饲料转化效率。通过分析术期间的纵向体重，以及来自359牛牛的基因组和宏基因组数据，我们的研究表明，宿主基因组对功能性瘤胃微生物的影响有助于不同月份的平均每日增长时间（ADG 1，ADG 1，ADG 1，ADG 2，ADG 2，ADG 3，ADG 3，ADG 3，ADG 3，ADG 3，ADG 3，ADG 3，ADG 3，ADG 3，ADG 3，ADG 3，ADG 3，ADG 3，ADG 3，ADG 3，ADG 3，ADG 3，ADG 4）。五百三十三十三个转化的微生物基因（ALR -MG）的基因组相关性（r g）至少具有一个ADG属性（范围从| 0.21 | | 0.42 |）。只有少数ALR -MG与多个ADG特征相关，这表明差异宿主 - 微生物组的决定论是不同阶段的ADG。这些ALR -MG参与核糖体生物合成，能量过程，硫和氨基酸代谢和trans-或脂多糖信号传导等。We selected two alternative subsets of 32 alr -MG that had a non-uniform or a uniform r g sign with all the ADG-traits, regardless of the r g magnitude, and used them to develop a microbiome-driven breeding strategy based on alr -MG only, or combined with ADG-traits, which was aimed at shaping the rumen microbiome towards increased ADG at all finishing stages.预测的选择响应随准确性而持续变化。相对于直接育种策略（仅使用ADG -Traits），将基因组估计值（GEBV）（GEBV）（GEBV）的预测准确性（GEBV）提高了11％至22％（仅使用ADG -Traits），而仅使用微生物组信息，则仅使用微生物组信息，将基因组估计值（GEBV）提高了11％至22％，而仅实现了较低的精度（从7％到41％），则将ALR -MG信息组合到11％至22％。与非均匀的子集相比，基于其r g标志（均匀子集）限制ALR -MG在预测的响应中没有产生增益，这是由于缺乏ALR -MG至少显示非零r g，至少具有多个ADG特性。