XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System可控制的
引用了原始发表的论文（记录的版本）：Kermani，M.，Adelmanesh，B.，Shirdare，E。等（2021）。智能能源管理b
能源管理是适用于智能建筑物（SBS）的微电网（MGS）的主要挑战之一。因此，更多的研究是必不可少的，要考虑建模和操作方面，以利用系统的即将到来的不同应用程序。本文介绍了一种新型的能源管理建筑模型，该模型基于完整的监督控制和数据获取（SCADA）系统的职责，其中包括MG实验室（LAB）测试床，该模型在罗马萨皮恩扎大学的电气和能源工程系中名为Lambda。Lambda MG实验室以小规模A SB模拟，并与Dieee电网连接。lambda mg由光伏发电机（PV），电池能量存储系统（BESS），智能开关板（SW）以及不同的分类负载（关键，必不可少的和正常）组成，其中一些是可管理的且可控制的（照明，空调，空调，空调，智能插头）。Lambda实施的目的是使Diaee Smart用于节能目的。在Lambda实验室中，通信体系结构包括由两个主要国际标准（电气和技术监控系统的工业序列标准）和KONNEX（商业和家庭建筑自动化的开放标准）进行的大师/奴隶单位和执行器组成。使电气部门的智能原因从主电网中降低所需的电源。因此，为了实现目标，已经以两种模式进行了研究。最后，在不同的情况下对拟议的模型进行了研究，并从经济方面进行了评估。最初，基于SCADA系统的实时模式，该模式揭示了不同来源和负载的实际日常功耗和生产。接下来，将模拟零件分配给基于能量管理系统的主网格，负载和BES充电和放电的行为。©2021作者。由Elsevier Ltd.这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
Taguchi优化方法和铜泡沫
能源管理是适用于智能建筑物（SBS）的微电网（MGS）的主要挑战之一。因此，更多的研究是必不可少的，要考虑建模和操作方面，以利用系统的即将到来的不同应用程序。本文介绍了一种新型的能源管理建筑模型，该模型基于完整的监督控制和数据获取（SCADA）系统的职责，其中包括MG实验室（LAB）测试床，该模型在罗马萨皮恩扎大学的电气和能源工程系中名为Lambda。Lambda MG实验室以小规模A SB模拟，并与Dieee电网连接。lambda mg由光伏发电机（PV），电池能量存储系统（BESS），智能开关板（SW）以及不同的分类负载（关键，必不可少的和正常）组成，其中一些是可管理的且可控制的（照明，空调，空调，空调，智能插头）。Lambda实施的目的是使Diaee Smart用于节能目的。在Lambda实验室中，通信体系结构包括由两个主要国际标准（电气和技术监控系统的工业序列标准）和KONNEX（商业和家庭建筑自动化的开放标准）进行的大师/奴隶单位和执行器组成。使电气部门的智能原因从主电网中降低所需的电源。因此，为了实现目标，已经以两种模式进行了研究。最后，在不同的情况下对拟议的模型进行了研究，并从经济方面进行了评估。最初，基于SCADA系统的实时模式，该模式揭示了不同来源和负载的实际日常功耗和生产。接下来，将模拟零件分配给基于能量管理系统的主网格，负载和BES充电和放电的行为。©2021作者。由Elsevier Ltd.这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
CAMRELIZUMAB与第二个
抽象的背景新兴临床数据表明，与抗血管生成剂结合使用免疫检查点抑制剂是多种恶性肿瘤的合理策略。我们评估了CAMRelizumab与Apatinib的组合，从多螺旋相IB/II试验中进行了预处理的晚期肝癌（PLC，同类A）。在先前全身治疗后患有PLC的方法接受CAMRelizumab（3 mg/kg，一次，每2周一次）加上Apatinib（125、250、375或500 mg;每天一次；每天一次），以3+3剂量 - 降低阶段和随后的扩张阶段。主要终点是研究治疗的耐受性和安全性。2017年4月至2019年7月的结果，28例患者（21例肝细胞癌和肝内胆管癌7例）接受了CAMRelizumab Plus apatinib。在500 mg队列中报道了两种限制剂量的毒性（均为3级腹泻）。因此，扩展了375 mg队列。在375 mg队列中的19例患者中，在治疗开始后的2个月内，8例患者发生了剂量降低至250 mg。在28例PLC患者中，有26例与治疗相关的不良事件有≥3级，高血压是最常见的（9/28）。发生了一次与治疗相关的死亡。客观响应率为10.7％（95％CI 2.3％至28.2％）。中值无进展生存期和总生存期为3.7个月（95％CI 2.0至5.8）和13.2个月（未达到95％CI 8.9）。结论Camrelizumab与Apatinib的结合具有可控制的毒性和有望的晚期PLC患者抗肿瘤活性。apatinib的剂量为250 mg，作为一种联合疗法，以进一步研究晚期PLC治疗。试验注册号NCT03092895。
通过交互式3D代创建想要的东西
最近进步[20，29，30]中的2D图像结构，以方法为例，例如在广泛的文本图像配对数据集中受过训练的扩散模型（例如，Laion-series [31]），在与文本提示符的一致性图像中取得了显着的前进。尽管取得了成功，但实现对图像产生的精确控制以满足复杂的用户期望仍然是严重的挑战。ControlNET [38]通过在特定条件数据集上进行微调修改Foun-odation-2D扩散模型来解决此问题，从而提供由用户特异性输入引导的微妙控制机制。另一方面，尽管有希望的进展[27，35]，但与2D图像生成中遇到的那些相比，3D对象的生成更为复杂。al-尽管从透视感中观察到了进步，包括直接3D数据集[10，25]上的3D扩散模型，以及将2D扩散率提升到3D复位（例如NERF [21]）通过SDS损失的技术优化[27]，没有完全对生成Ob-Ob-ob-ob-ob-jects的控制。对初始文本提示或2D参考图像的依赖严重限制了发电的可控性，并且通常会导致质量较低。文本提示缺乏准确传达复杂3D设计的特异性；尽管2D参考图像可以告知3D重建，但它们并没有捕获3D结构的完整深度，可能导致各种意外的人类。此外，基于2D图像的个性化缺乏直接3D操纵可以提供的灵活性。这些障碍表明需要采取不同的策略。实现可控制的3D发电的直接想法是将控制网络调整为3D生成。但是，该策略遇到了重大障碍：（i）3D的控制信号本质上更为复杂，这使得与2D范式相比，有条件的3D数据集对构成的3D数据集进行了挑战； （ii）3D域中没有强大的基础模型，例如2D [20]的稳定扩散，阻碍了此时开发微调技术的可能性。结果，我们倾向于
Ullah, M.、Gopalraj, SK、Gutierrez-Rojas, D.、Nardelli, P.、Kärki, T. (2023)。智能工业热解Pro的物联网框架和要求
摘要。累积的碳纤维增强聚合物 (CFRP) 复合材料废料需要得到有效处理。到目前为止，最有效的热基回收技术，即热解，在英国和德国等发达国家已呈指数级增长，以实现工业规模。通常，即使是最轻微的错误也会导致如此大规模的操作环境（例如，> 1 吨/天的操作能力）中的不良结果和工作流程延迟。现有的半自动化和在某些情况下完全自动化的工厂应不断更新，以适应不同类别和体积的 CFRP 复合材料废料。为了克服此类研究差距和不精确的人工错误，提出了基于物联网 (IoT) 的框架。本文研究了基于物联网的框架在热解过程中回收 CFRP 复合材料废料的理论实现，以基于信息物理系统的原理管理该过程。所提出的框架由传感器和执行器组成，它们将用于收集数据并与中央管理进行通信，中央管理构建为一个平台，该平台将表达和操纵数据以满足回收过程的要求，并通过物理实体之间的逻辑关系进行计算建模。在这种情况下，管理单元可以是可控制的，也可以是远程监控的，以增加工厂的运行时间。我们的目标是提出一种可扩展的方法来改进回收过程，这也将有助于未来处理回收碳纤维的决策。具体来说，这项研究将超越该领域的最新技术，通过 (i) 自动计算废物的质量并调整运行时间、温度、大气压力和惰性气体流量（如果需要），(ii) 再生热量，以便在第一批回收后，高热值的树脂将被燃烧并释放能量，其产生的热量需要被困在炉内，然后再生到系统中，以及 (iii) 降低能耗并加快工艺流程时间。总之，提出的框架旨在提供用户友好的控制和温度监控，从而可以提高整个过程的效率，并避免可能的过程关闭，甚至通过热解反应器中的受控气氛形成焦炭。
EEG控制的假肢 分析印度城市的开放公共空间 使用重力发电的研究论文 sub 中几个高级软件的概述 获取，预处理和EEG信号的特征提取到 Hall-Effect推进器（HET） 空间殖民化：原因，目标和方法。 双输出向前转换器，带有空间的馈电前控制器 电池中电池冷却系统的设计和开发 航空航天材料的演变：评论 使用IBM-Qiskit 的RSA加密货币实现量子 EV电池监控系统使用GSM 概述和详细的中小企业存储系统＆ 自动充电电动CA R 的制造和分析 “无线充电站的项目报告
根据思想或大脑信号为这些人开发新的假肢界面的机会[3]。BCI的基本思想是将用户产生的大脑活动模式转化为相应的命令[1]。bcis系统避免了传统的通信渠道，即肌肉和言语，它们通过将大脑活动实时转化为命令，提供人脑和物理设备之间的直接通信和控制。BCI使用非侵入性的脑电图传感器从大脑中获取信号，这是一种相对较低的成本解决方案，并且还避免了危险的侵入性手术，其中将电极放置在大脑内，称为植入物。EEG技术假设由受试者头皮上的电极记录脑波[3]。该系统包括四个不同的阶段。正在提取原始的脑电波，处理信号，将其分类为不同的命令信号，并将其连接到假肢。基于EEG的BCI系统可以实施以克服假肢问题。 基于EEG的大脑控制的假肢是一个BCI系统，它使用脑电波作为命令信号来控制假肢的动作。 实施的这个BCI系统与定期的人类控制的动作相同。 该系统将检测可用作命令信号的脑电波，以控制屈曲和伸展的假肢运动。 屈曲和延伸取决于受试者的浓度水平和眼睛眨眼。 假体的控制取决于一个人的思想集中和集中精力的能力。基于EEG的BCI系统可以实施以克服假肢问题。基于EEG的大脑控制的假肢是一个BCI系统，它使用脑电波作为命令信号来控制假肢的动作。实施的这个BCI系统与定期的人类控制的动作相同。该系统将检测可用作命令信号的脑电波，以控制屈曲和伸展的假肢运动。屈曲和延伸取决于受试者的浓度水平和眼睛眨眼。假体的控制取决于一个人的思想集中和集中精力的能力。这可以通过几天的培训来实现。本文介绍的项目旨在使用EEG Neuro-Feedback技术通过大脑活动来开发可控制的低成本和多功能人类的假肢。
MOFA-VIDEO：通过生成运动场适应在冷冻图像到视频扩散模型中的可控图像动画
在过去，将图像栩栩如生被认为是魔术。在传统的中国故事“魔术刷妈的玛利安”中，作者想象着一支魔术笔可以直接绘制活着的照片。巧合的是，哈利·波特（Harry Potter）的故事创造了一个死去的祖先生活在墙壁绘画中的世界。除了小说之外，实现这一目标的探索从未停止。1878年，穆布里奇（Muybridge）提出了一个名为“马运动的马”的著名实验，该实验连续显示了一系列连续的跑步马的图片，可以被视为视频。随着数字设备的开发，当前方法试图使用计算机视觉算法[8,13,16,17,21,21,24,24,27,32,32,32,34,36，40，50]。但是，它面临着几个限制。一方面，这些方法通常集中在有限类别的动画对象上，例如流体[16、24、25]，人毛[37]和人体/脸部[6,8,9,13,13,17,27,27,32,34,36,36,50]。由于每种特定类型的领域知识，这些方法通常具有完全可控制的场景能力。，例如，sadtalker [50]可以通过音频和给定的脸产生准确的人脸动画。text2cinemagraph [25]使用文本描述来阐明水的自然动画。对于控制能力，这些方法通常遵循通过自我监督分解学习视频，然后通过新驾驶信号进行动画的规则。但是，由于先验自然动画的限制，由于一般域知识的多样性，这些方法在一般图像空间中失败。与以前的内域图像动画不同，基于当前扩散的图像 - to-video（i2v）方法学会以最终的方式从图像中生成视频。多亏了文本对图像模型的大规模生成之前，即稳定扩散[29]，这些方法[1,2,7,11,39]已证明了开放域图像动画的可能性。但是，它们生成的内容可能与给定的图像[1,2,11,39]不同，并且通常通过文本说明[1，2，39]或仅简单的空闲动画[7]产生简单的动作。这些缺点限制了其用于现实世界图像动画任务的应用程序，在该任务中，用户通常需要像以前的内构象中图像动画算法一样创建更可控制的视频。利用域中图像动画和图像到视频的几代，我们很好奇：是否有一个通用的图像动画框架
利用抗 CD3×抗 GD2 双特异性抗体武装 T 细胞靶向治疗难治性/复发性神经母细胞瘤和骨肉瘤
摘要 背景 接受抗 GD2 单克隆抗体治疗的神经母细胞瘤 (NB) 和微小残留疾病的儿童中观察到生存获益，这促使我们研究抗 CD3×抗 GD2 双特异性抗体 (GD2Bi) 武装 T 细胞 (GD2BAT) 的安全性和潜在临床益处。临床前研究表明 GD2BAT 对 GD2+ 细胞系具有高细胞毒性，从而启动了复发/难治性患者的 I/II 期研究。 方法 3+3 剂量递增 I 期研究 (NCT02173093) 涵盖了 9 名可评估的患者，他们患有 NB (n=5)、骨肉瘤 (n=3) 和促纤维增生性小圆细胞肿瘤 (n=1)。患者每周接受两次 GD2BAT 输注，剂量分别为 40、80 或 160×10 6 GD2BAT/kg/ 输注，同时辅以每日白细胞介素 2（300,000 IU/ m 2 ）和每周两次粒细胞巨噬细胞集落刺激因子（250 µg/m 2 ）。II 期研究重点关注 NB 患者，剂量 3 水平为 160×10 6 GD2BAT/kg/输注。结果 在入组的 12 名患者中，有 9 名完成了 I 期治疗，没有剂量限制性毒性。所有患者均出现了轻度且可控制的细胞因子释放综合征，表现为 2-3 级发烧/发冷、头痛和偶尔出现的低血压，最长可持续到 GD2BAT 输注后 72 小时内。GD2 抗体相关疼痛轻微。 I 期和有限 II 期的中位总生存期 (OS) 分别为 18.0 个月和 31.2 个月，合并 OS 为 21.1 个月。I 期 NB 患者具有完全骨髓反应，总体病情稳定。在 II 期，12 名患者中有 10 名可评估：1 名获得部分反应，3 名显示临床益处，病情稳定时间延长。超过 50% 的可评估患者在 GD2BAT 后对 GD2+ 靶标表现出增强的免疫反应，如干扰素-γ (IFN- γ ) EliSpots、Th1 细胞因子和/或趋化因子所示。结论本研究证明了高达 160×10 6 细胞/kg/输注的 GD2BAT 的安全性。加上治疗后内源性免疫反应的证据，我们的研究结果支持在更大规模的 II 期临床试验中进一步研究 GD2BAT。
评估复合物后上皮化过程
摘要。目前，糖尿病的治疗及其并发症仍然是一个紧迫的问题。糖尿病综合征患者是糖尿病并发症的并发症，越来越多地失去其生活质量和工作能力。糖尿病的治疗及其并发症会影响我国的经济和财务效率。因此，在我国生产的新药物恢复有助于阻止脚的脓性菌质过程，这是糖尿病的并发症。关键词：糖尿病脚的实验模型，化脓性新生过程，实验动物，Alloxan，Reomannisol。实际上。糖尿病是胰腺绝对缺乏胰岛素引起的慢性疾病，胰腺导致体内代谢性疾病[6,7,8,17]。由于患者的死亡率很高，世界各地的科学家目前正在开发和使用各种药物[13,14,15]。用于在动物中使用新创建的药物，第一个问题是创建其模型[14,19,20,21]。这样的模型是Alloxan糖尿病模型。对人类慢性糖尿病足溃疡和化脓性疾病变化的病原体方面的研究很困难，并不总是可控制的[8,13,14,15]。慢性伤口的愈合受修复过程的一般原则和病理生理方面的影响。此过程取决于慢性伤口的发育阶段，伤口的深度，受损器官的基本结构，身体的一般状况以及治疗的类型[14,20,21,22]。目标。与糖尿病同时，伤口菌群在化脓性伤口的修复和再生过程中起作用。在糖尿病背景中发展为慢性化脓性溃疡，应使用哪种类型的局部治疗方法仍然是一个问题[8,13,14,15,16]。在糖尿病的Alloxan模型开发后，目标是开发一种新药，以纠正目标器官中侵犯肝保护性和抗氧化过程的行为[6,7,19,20]。Reomannisol是一种复杂的药物，具有抗氧化，抗氧化剂，Antishock，流变学，排毒，利尿特性。主要的活性成分是琥珀酸和甘露醇。绘制一种技术算法，用于治疗在复杂的实验性糖尿病脚综合征治疗后，在舞台上由糖尿病引起的脚脓性细胞病变。材料和方法。实验从2021年到2022年，对100只白色无菌雄性大鼠进行了实验研究，该大鼠的体重为180-200 g，并保存在塔什金特医学院的胎盘中。白天和黑夜每12小时观察到所有大鼠，它们被给予水以喝水，并保持在250-280°C的恒温下。实验动物分为4组：第1组完整（不变组）；第二个对照组 - 使用传统的复杂处理在Alloxan糖尿病的背景下创建糖尿病脚的实验模型；第三实验组 - 根据糖尿病脚的实验模型 - 传统治疗和rheosorbilactyl；第4组 - 实验组号2-传统治疗和风湿性治疗[13]。
学习、分析和人工智能在教育中的相互作用
穆特鲁·库库罗娃 英国伦敦大学学院 摘要 本文从多维度阐述了人工智能在学习和教育中的作用，强调了人工智能、分析和学习过程之间错综复杂的相互作用。在本文中，我对普遍存在的将人工智能狭隘地视为生成性人工智能所体现的随机工具的概念提出质疑，并主张人工智能的其他概念化的重要性。我强调了人类智能与人工智能信息处理之间的差异、人工智能算法固有的“认知多样性”，并假设人工智能也可以作为理解人类学习的工具。早期学习科学和教育中的人工智能研究将人工智能视为人类智能的类比，但两者的观点已经出现分歧，因此需要重新点燃这种联系。本文提出了人工智能在教育中的三种独特概念化：人类认知的外化、人工智能模型的内部化以影响人类心智模型，以及通过紧密集成的人机系统扩展人类认知。本文从当前研究和实践中的例子出发，探讨了这三种概念的实例，强调了每种概念对教育的潜在价值和局限性，以及过分强调外化人类认知的危险。本文认为，人工智能模型可以作为思考学习的对象，尽管学习的某些方面可能只是通过缓慢的学习体验而来，无法用人工智能模型完全解释，也无法通过预测来破解。本文最后提倡在教育中采用更广泛的人工智能方法，这种方法不仅限于考虑设计和开发教育中的人工智能解决方案，还包括教育人们了解人工智能和创新教育系统，以在人工智能无处不在的世界中保持相关性。关键词人工智能、生成式人工智能、学习分析、教育技术、人类认知、教育的未来人类智能与人工智能信息处理人工智能 (AI) 通常被定义为机器对智能的模拟。智能是一个复杂而多方面的概念，涵盖多种能力。它确实包括学习、理解、推理、决策和适应新情况的能力。它超越了通常认为的认知能力，包括情感和社会成分，承认智力不仅关乎一个人思考得有多好，还关乎一个人与世界和他人互动得有多好。智力不仅关乎确定的、脱离语境的、脱离实体的、被简化为各个部分的事物，因此它是可预测和可控制的。它还关乎理解动态的事物。它关乎与不确定性共存和生存的能力，我们所看到的部分在另一个层面上可能确实是整体。今天，我们在教育研究和实践中看到的大多数人工智能都认为