XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System具有
effiqa：具有战略性多...
虽然大型语言模型（LLM）在自然语言处理中表现出了显着的功能，但它们在涉及知识图（kgs）的复杂，多步推理任务方面挣扎。现有的方法可以使LLM和KGS降低LLM的推理能力或由于紧张的态度而遭受非义务计算成本的能力。为了解决这些局限性，我们提出了一个名为Effiqa的新型协作框架，可以通过迭代范式在绩效和效率之间取得平衡。ef- fiqa包括三个阶段：全球计划，有效的KG探索和自我反思。具体来说，Effiqa利用LLMS通过全球计划探索潜在的推理途径的常识能力。然后，它将语义修剪卸载到一个小型插件模型中，以进行有效的kg探索。fi-Nely，探索结果被馈送到LLMS进行自我反思，以进一步改善全球计划和有效的KG探索。对多个KBQA基准测试的经验证据表明了Effiqa的有效性，在推理准确性和计算成本之间取得了平衡。我们希望提出的新框架将通过集成LLM和KGS来实现高效，知识密集的查询，从而促进对基于知识的问题答案的未来研究。
OpenQP：具有MRSF- ...
图3。（a）370pc⊂CSPBBR3和（b）190pc⊂CSPBBR1.5 Cl 1.5 Cl.5 Cl.5 Microbead杂交的光学光显微照片，从上面的硅油中的外部光源暴露于外部光源。（c）370pc⊂CSPBBR3（白色箭头）和190pc⊂CSPBBR1.5 Cl 1.5（橙色箭头）在硅油中手持365 nm灯的照明下的Microbead混合动力。在（D-F）370pc⊂CSPBBR3和（G-I）190pc⊂CSPBBR1.5 Cl 1.5 Cl 1.5 Microbead混合动力的不同放大率上进行扫描电子显微照片。
具有分布式可再生能源
摘要 - 在大型室外地区工作的机器人很难从稳定的商业电源中获得能量。在这种情况下，可再生能源可用于向机器人提供能源。在本文中，我们提出了一个多机器人自主系统，该系统从分布式的小规模可再生能源中获得能源，存储容量有限。基于能源生产 - 消费平衡方程的模型是为了判断机器人是否可以通过分配的能源获得的能量生存，并提出了一种启发式方法来改善机器人实用性，通过将能量节点分配给每个机器人基于K-Means Algorithm algorithm和RealLegorpers的能源源区域。最后，构建了通过无线功率传输（WPT）传输能量的小规模可再生能源，并进行了电荷实验，以验证拟议的机器人能量自治系统的可行性。索引术语 - 多机器人自治，小规模可再生能源，生产 - 消费模型，无线功率传递，K-均值算法
具有DIA-LC-MS/MS
免疫肽组的工作流程对于分析数据独立获取（DIA）质谱数据，尤其是在免疫学和癌症研究方面变得越来越重要。免疫肽，通过主要的组织相容性复合物（MHC）分子在细胞表面呈现的短肽片段，在免疫系统识别和反应异物或改变自身抗原的能力中起着至关重要的作用。这些肽通常存在于低丰度和表现出高度的多样性，对使用传统数据依赖性获取（DDA）方法提出了重大挑战。DIA质谱法提供了明显的优势。它始终捕获多个技术重复的低丰度肽的MS2光谱，从而增强了其识别和定量的可能性。然而，DIA光谱的复杂性质，再加上HLA肽的巨大搜索空间，在准确识别和量化这些重要分子方面带来了新的困难。
强于大市AI 端侧深度报告之AI 手机
智能手机是最适合承载端侧 AI 的载体， AI 手机可提供差异化的用户价 值与品牌价值。智能手机具有保有量大、使用便携、使用场景多、使用 时长久、应用生态系统强大等优势，可创造众多的 AI 使用场景，并加速 第三方 AI 应用成熟，我们认为智能手机将是生成式 AI 最佳的应用载体 之一。 AI 手机的定义具有三个典型特征：①能够在手机端侧运行大模型； ② SoC 中包含 NPU 算力；③达到一定参数要求的性能指标。 AI 手机可提 供差异化的用户价值与品牌价值。对用户而言， AI 手机将是自在交互、 智能随心、专属陪伴、安全可信的个人化助理，使用体验较目前阶段智 能手机大幅提升。对于手机厂商而言，可提供品牌形象与用户粘性。