XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System出逆下
2019财年专利申请技术趋势调查（航天器）
中国空间技术研究院 (中国) 643 26,135 30 空客 (欧洲) 611 13,954 67 波音 (美国) 430 14,624 88 Energiya (俄罗斯) 430 7,401 37 三菱电机 279 89,137 20 IHI 201 13,657 28 泰雷兹 (欧洲) 153 6,495 54 三菱重工 131 27,823 16 霍尼韦尔 (美国) 117 19,431 7 雷神 (美国) 105 5,383 3 斯奈克玛 (欧洲) 102 4,363 6 太空系统/劳拉 (美国) 58 168 12 Viasat (美国) 1 685 0 蓝色起源 (美国) 12 19 1 SpaceX（美国） 1 10 9 Rocket Lab（美国） 5 5 0 北京零度空间科技公司（中国） 2 24 0 Mojave Aerospace Ventures（美国） 2 2 0 PLD space（西班牙） 0 0 0 Reaction Engines（英国） 6 13 4 Relativity Space（美国） 0 2 0 Skyrora（英国） 0 0 0 Oneweb（美国） 11 29 0 Blacksky（美国） 0 0 0 Capella Space（美国） 0 0 0 Hawkeye360（美国） 0 6 0 Iceye（芬兰） 0 1 0 OHB System（德国） 1 8 20 Planet（美国） 5 27 2 Spire Global（美国） 6 22 0 ispace（日本） 7 13 1 Planetary Resources（美国） 4 4 1 Astroscale 12 12 0 D-Orbit (意大利) 4 4 0 NASA (美国) 91 1,924 959 日本宇宙航空研究开发机构 119 500 473 国防科技大学 (中国) 69 6,274 280 哈尔滨工业大学 (中国) 338 25,237 274 加州理工学院 (美国) 19 2,648 314 韩国航空宇宙研究院 (韩国) 436 2,739 72
微生物快速检测系统的应用及准确性研究
长期以来使用的微生物检测方法是通过肉眼或低倍镜计数形成的菌落单位。另一方面，根据不同领域的要求，已经开发了几种快速微生物检测方法。这些开发的方法包括生物发光法，如阻抗法、荧光法和荧光激光扫描法等。这些方法适用于特定市场，但仍存在一些问题需要解决，例如，需要提高灵敏度、消除假阳性发生率和简化样品制备。本研究旨在建立一种新的微生物快速检测方法，结合特殊改性膜过滤器、基因工程生物发光试剂和超低光检测设备。该系统：RMDS 符合最终用户的要求，即“快速检测、消除假阳性可能性和易于样品制备”。R~IDS 方法通过控制几个元素、因素来验证其可靠性，因此也可以产生定量功能。用 RMDS 方法对高纯水进行测试，与传统 MF 方法相比，微生物检测速度快，回收率高。从评估结果来看，该系统适用于监测工艺用水，也适用于监测空气和固体表面的微生物。关键词：ATP、荧光素-荧光素酶、图像增强器、图像处理器、光子计数、生物发光、超低光检测器、MCP（ivlulti 通道板）
将其在俄罗斯的业务出售给全球发展JSC将其在俄罗斯的业务出售给全球发展JSC
旨在将可持续性置于我们所做工作的核心。 我们的政策和行动由独立的研究和评级提供商评估，这些提供商每年都会更新它们。 MSCI在2024年8月将MSCI的ESG评级重新确认为“ AA”第五年。 截至2023年12月，在Sustainalytics认为，ING对ESG材料风险的管理是“强大的”。 我们目前的ESG风险评级为17.2（低风险）。 集团股票也包含在主要提供商的主要可持续性和ESG指数产品中。 这里有一些例子：EuroNext，Stoxx，Morningstar和Ftse Russell。 社会正在过渡到低碳经济。 我们的客户也是如此。 我们为许多可持续活动提供资金，但我们仍然为此提供更多的资金。 遵循我们在ing.com/climate上的进度。旨在将可持续性置于我们所做工作的核心。我们的政策和行动由独立的研究和评级提供商评估，这些提供商每年都会更新它们。MSCI在2024年8月将MSCI的ESG评级重新确认为“ AA”第五年。截至2023年12月，在Sustainalytics认为，ING对ESG材料风险的管理是“强大的”。我们目前的ESG风险评级为17.2（低风险）。集团股票也包含在主要提供商的主要可持续性和ESG指数产品中。这里有一些例子：EuroNext，Stoxx，Morningstar和Ftse Russell。社会正在过渡到低碳经济。我们的客户也是如此。我们为许多可持续活动提供资金，但我们仍然为此提供更多的资金。遵循我们在ing.com/climate上的进度。
通过逆问题的VAE的混合模型进行多种学习
用生成模型代表一系列非常高维数据在实践中已显示出非常有效的计算。但是，这要求数据歧管允许全局参数化。为了代表任意拓扑的多种流形，我们建议学习变分自动编码器的混合模型。在这里，每个编码器对代表一个歧管的一个图表。我们提出了一个模型权重估计的最大似然估计的损失函数，并选择一个为我们提供图表及其倒置的分析表达的体系结构。一旦学习了流形，我们就将其用于解决逆问题，通过最大程度地减少到学习歧管的数据实现项。为了解决最小化的问题，我们提出了在学习歧管上的riemannian梯度下降算法。我们证明了用于低维玩具示例的方法，以及某些图像歧管上的脱张和电阻抗层造影。关键字：多种学习，混合模型，变异自动编码器，Riemannian优化，反问题
ribodifusion：基于第三结构的RNA逆折叠与生成扩散模型
RNA设计显示了RNA在各种生物过程中的关键作用驱动的合成生物学和治疗剂中越来越多的应用。 一个基本的挑战是找到满足结构约束的功能性RNA序列，称为反折叠问题。 已经出现了基于二级结构的计算方法来解决此问题。 然而，由于数据的稀缺，非唯一的结构序列映射和RNA构象的灵活性，直接从3D结构设计RNA序列仍然具有挑战性。 在这项研究中，我们提出了RECODI↵一种用于RNA逆折叠的生成二次模型，可以学习给定3D主链结构的RNA序列的条件分布。 我们的模型由基于图神经网络的结构模块和基于变压器的序列模块组成，该模块将随机序列转换为所需的序列。 通过调整采样重量，我们的模型允许序列恢复和多样性之间进行交易，以探索更多的候选者。 我们将基于RNA聚类的测试集使用DI↵Cut-O↵S序列或结构相似性。 我们的模型在序列恢复中的表现优于基准，序列相似性分裂的平均相对改善为11％，结构相似性分裂的平均相对提高为16％。 此外，Ribodi↵在各种RNA长度类别和RNA类型中的表现始终如一。 我们还施加了内部折叠，以验证生成的序列是否可以折叠到给定的3D RNA骨架中。RNA设计显示了RNA在各种生物过程中的关键作用驱动的合成生物学和治疗剂中越来越多的应用。一个基本的挑战是找到满足结构约束的功能性RNA序列，称为反折叠问题。已经出现了基于二级结构的计算方法来解决此问题。然而，由于数据的稀缺，非唯一的结构序列映射和RNA构象的灵活性，直接从3D结构设计RNA序列仍然具有挑战性。在这项研究中，我们提出了RECODI↵一种用于RNA逆折叠的生成二次模型，可以学习给定3D主链结构的RNA序列的条件分布。我们的模型由基于图神经网络的结构模块和基于变压器的序列模块组成，该模块将随机序列转换为所需的序列。通过调整采样重量，我们的模型允许序列恢复和多样性之间进行交易，以探索更多的候选者。我们将基于RNA聚类的测试集使用DI↵Cut-O↵S序列或结构相似性。我们的模型在序列恢复中的表现优于基准，序列相似性分裂的平均相对改善为11％，结构相似性分裂的平均相对提高为16％。此外，Ribodi↵在各种RNA长度类别和RNA类型中的表现始终如一。我们还施加了内部折叠，以验证生成的序列是否可以折叠到给定的3D RNA骨架中。我们的方法可能是RNA设计的强大工具，可以探索庞大的序列空间并为3D结构约束发现新颖的解决方案。
在衰减模型不确定性下，Visco-Acoustic媒体中的定量逆问题
我们考虑了基于培养基刺激后响应波的测量值的粘性声材料的定量重建（例如，大量模量，密度）的逆问题。数值重建是通过迭代最小化算法进行的。首先，我们研究了算法在衰减模型不确定性方面的鲁棒性，也就是说，当使用不同的衰减模型分别用于模拟合成观察数据和反转时。其次，要处理由域周围墙边界产生的多个反射的数据集，我们使用复杂的频率进行反转，并表明它提供了一个强大的框架，可以减轻多种反射的界限。为了说明算法的效率，我们对超声成像实验的数值模拟进行了数值模拟，以重建包含高对比度特性的合成乳房样品。我们在两个和三个维度上进行实验，后者也可以证明大规模构造中的数值可行性。
通过深度学习的拓扑光子时间晶体的逆设计
摘要：光子时间晶体是现代光学物理学中一种新型的光子系统，导致具有新属性的设备。但是，到目前为止，由于时间晶体结构和拓扑特性之间的复杂关系，设计具有特定拓扑状态的光子时间晶体仍然是一个挑战。在这里，我们提出了一种基于学习的方法来应对这一挑战。在带有时间反演对称性的光子时间晶体中，每一个由动量间隙隔开的频带都可以具有非零量化的浆果相。我们表明，神经网络可以学习时间晶体结构和浆果相之间的关系，然后根据给定的浆果相特性确定光子时间晶体的晶体结构。我们的工作显示了一种将机器学习应用于时变光学系统的逆设计的新方法，并具有潜在的扩展到其他字段，例如随时间变化的声音设备。
grnade：3D RNA逆设计的几何深度学习
计算RNA设计任务通常被提出为反问题，其中设计序列是基于采用单个所需的二级结构而不考虑3D几何和构象多样性的。我们介绍了Grnade，这是在3D RNA骨干上运行的G型RNA de标志管道，以设计明确解释结构和动力学的序列。在引擎盖下，Grnade是一个多状态图神经网络，它在一个或多个3D主干结构上生成候选RNA序列，在该结构中，碱的身份未知。在单态固定骨架上，来自Das等人鉴定的PDB的14个RNA结构的重新设计基准。[2010]，与罗塞塔（Rosetta）相比，Grnade获得了更高的天然序列恢复率（平均为56％）（平均45％），与Rosetta报道的小时相比，要花一秒钟的时间才能产生设计。我们进一步证明了Grnade在用于结构柔性RNA的多状态设计的新基准上的实用性，以及对最近的RNA聚合酶核酶结构的回顾性分析中突变适应性景观的零摄像排名。
A 部分（20 分）问题 1：圈出正确的...
1. 列出与 CPU 组装/连接的基本组件。 2. 区分 RAM 和 ROM 3. 区分扩展槽和扩展卡。 4. 列出机器人使用的生活领域。 5. 写出演示软件的用途。 6. 有多少种语言翻译器？ 7. 定义磁盘清理方法的步骤。 8. 区分硬拷贝和软拷贝。 9. 为什么防火墙功能在操作系统中很重要？ 10. 保存和另存为有什么区别？ 11. 如何更改所有幻灯片的背景。 12. 从下图中识别任意四个选项并写出它们的用途。
人工智能在电子出口中的应用：土耳其分析
摘要 目的-本研究旨在分析人工智能在电子出口中的应用，以及它将如何影响土耳其的出口能力和生产力，以及它将在技术背景下带来的创新。研究了电子出口如何在公共、私营部门和个人的背景下利用人工智能发挥更积极的作用。方法-将通过文献综述和二手数据分析研究方法。基于分析，将强调和解释分组（主题和关键字）聚类。这项研究是以汇编的形式从不同来源进行的。发现-分析表明，基于人工智能和大数据的二手数据分析显示，土耳其在电子出口方面合作的国家是欧洲、亚洲和非洲国家。可以看出，与这些国家进行的交易都是基于人工智能的，它们可以被视为需要研究的课题，因为它们大多是新技术。当各国研究电子出口和人工智能这一主题时，可以看到其在国际贸易中的地位和战略重要性。这种情况占有重要地位，尤其是在土耳其的电子出口方面。结论 - 根据分析结果可以得出结论，学术界和私营部门的合作在人工智能在电子出口中的应用方面非常重要，尤其是在土耳其的应用中。土耳其的电子出口表现得益于公共政策，尤其是商务部开发的系统，通过重视这一领域，使出口商的交易更加轻松高效。通过这些做法，土耳其的出口总额将会增加，对经常账户赤字和进出口比率产生显著的积极影响。人工智能在电子出口中的使用增加加速了效率和交易。研究表明，土耳其公共和私营部门之间的合作以及人工智能在电子出口中的应用具有重要意义。