XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System和超
使用电阻记忆和超声波换能器进行神经形态物体定位
现实世界的传感处理应用需要紧凑、低延迟和低功耗的计算系统。混合忆阻器-互补金属氧化物半导体神经形态架构凭借其内存事件驱动计算能力，为此类任务提供了理想的硬件基础。为了展示此类系统的全部潜力，我们提出并通过实验演示了一种用于现实世界对象定位应用的端到端传感处理解决方案。从仓鸮的神经解剖学中汲取灵感，我们开发了一种生物启发的事件驱动对象定位系统，将最先进的压电微机械超声换能器传感器与基于神经形态电阻式存储器的计算图结合在一起。我们展示了由基于电阻式存储器的巧合检测器、延迟线电路和全定制超声传感器组成的制造系统的测量结果。我们使用这些实验结果来校准我们的系统级模拟。然后使用这些模拟来估计对象定位模型的角度分辨率和能量效率。结果揭示了我们的方法的潜力，经评估，其能量效率比执行相同任务的微控制器高出几个数量级。
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[媒体发布] 在人工智能驱动和超媒体化的世界中，什么定义了人类？在 SAM 的新实验展览中证明你的人性.docx
关于艺术家 Christopher Kulendran Thomas 是一位现居伦敦和柏林的泰米尔裔艺术家，他的家人离开了位于斯里兰卡北部泰米尔人聚居地伊拉姆，那里的种族压迫和内乱不断升级，之后他在伦敦度过了成长的岁月。他大多是从远处观察斯里兰卡当代艺术如何从岛上冲突的灰烬中蓬勃发展起来，于是开始研究艺术创造现实的结构过程。如今，这位艺术家的工作室涉及众多学科，经常使用先进技术，是一种流畅的合作，将技术专家、建筑师、作家、记者、设计师、音乐家、活动家和艺术家聚集在一起，探索文化、技术和公民身份交叉点上各种尚未实现的可能性。Kulendran Thomas 是 New Eelam 的创始人兼首席执行官。
通过同时多光谱光声波动成像（MS-PAFI）和超声多普勒
我们提出了一种方法和设置，可提供血液氧合（通过定量光声成像）和血流动力学（通过超声多普勒）的互补三维（3D）图像。所提出的方法不含标签，利用了血液诱导的波动，并在仅有256个元素的稀疏阵列上实施，并以市售的超声电子功能驱动。我们首先实施3D光声波动成像（PAFI）来对鸡胚胎进行图像，并获得血管形态的全部视频图像。我们同时获得具有可比图像质量的3D超声功率多普勒。然后，我们引入了多光谱光声波动成像（MS-PAFI），并证明它可以提供吸收的光学能量密度的定量测量，并具有完全可见性和增强的对比度，与常规的延迟延迟式延迟式多光谱摄影成像相比。我们最终展示了MS-PAFI之间的协同作用和互补性，该MS-PAFI提供了3D定量氧合（SO 2）成像和3D超声多普勒，该成像提供了有关血流动力学的定量信息。MS-PAFI代表了基于模型的反转的有希望的替代方案，其优势是通过使用直接处理方案解决所有可见性人工制品而没有事先和正则化。
癌症治疗和超越
以化学疗法和手术为代表的保守抗癌治疗缺乏肿瘤特异性牙齿，几乎无法解决与癌症中多药耐药性（MDR）有关的问题。在癌症治疗中的新型治疗材料，例如具有抗MDR或可控治疗特征的治疗材料，这是由于它们具有较高和特定的效率和及时干预癌症进展的优势，这是一种显着趋势。除了其出色的生物相容性和特定的五城市外，它们还可以用于需要易于操作的疗法中，只要它们的设计具有高度检测灵敏度即可。在这篇综述中，我们总结了一系列最近开发的材料，这些材料表现出这些优势，包括免疫增强和肿瘤微环境（TME） - 反应型材料以及具有整体治疗和成像功能的材料。我们还引入了先进的修改方法，可以将基本靶向功能赋予这些材料。
orc和超临界二氧化碳|太阳|数据中心|地热
ORC涡轮机发电机：将可用于许可和建筑物的能量涡轮机浪费。对于具有超临界二氧化碳循环的数据中心的收获温度低至31 C（89F），以产生电力和液压功率。•ROT 06涡轮构建软件包：包括CAD/CAM文件，零件列表等。包括无限制的构建许可证。•腐烂的12涡轮机制造包装：10,000美元包括CAD/CAM文件，零件列表等。•腐烂15涡轮机制造包：$ 10,000包括CAD/CAM文件，零件列表等。•ROT 24涡轮制造包：$ 10,000包括CAD/CAM文件，零件列表等。•1 MW涡轮机制造包：$ 299,000包括CAD/CAM文件，零件列表等。•IT10构建软件包系统和涡轮机发电机：$ 10,000包括CAD/CAM文件，零件列表等。包括构建许可证。•IT50系统构建软件包：$ 10,000包括CAD/CAM文件，零件列表等。需要完成涡轮构建软件包才能完成。•IT250系统构建软件包：$ 10,000包括CAD/CAM文件，零件列表等。需要完成涡轮构建软件包才能完成。•IT250系统构建包装套件带有径向涡轮机：20,000美元包括CAD/CAM文件，零件列表等。需要完成涡轮构建软件包才能完成。
通过结合机器学习和超高通量筛选，工程高度活跃和多样化的核酸酶酶
优化酶在新型化学环境中起作用是合成生物学具有广泛应用的核心目标。在这项工作中，我们通过使用机器学习（ML）从超高通知功能屏幕中融合进化信息和实验数据来开发一种技术，用于设计蛋白质变体的活跃和多样化的蛋白质变体库。我们在多轮运动中验证了我们的方法，以优化NUCB的活性，nucB的活性，核酸酶酶在慢性伤口的治疗中应用。我们将我们的ML引导运动与维特罗定向进化（DE）和尼里科（Silico In-Silico）命中重组（HR）的平行运动进行了比较。ML引导的运动发现了数百种高度活跃的变体，最多有19倍的核酸酶活性改善，表现优于DE发现的12倍改进，并且在命中率和多样性方面表现出色。我们还表明，仅在进化数据上训练的模型而无需访问任何实验数据，就可以比传统的初始图书馆生成方法以明显高的速率设计功能变体。为了推动ML引导酶设计的未来进展，我们策划了一个55K多种变体的数据集，这是迄今为止最广泛的基因型 - 表型酶活性景观之一。数据和代码可在以下网址提供：https：//github.com/google-deepmind/nuclease_design。
Motruk，Johannes等。 kagome手性旋转液体中的过渡金属二分法莫伊尔双层。在：物理审查研究，2023年，第1卷。 5，n°2， 2H- ... 中的结构相变和超导性 新辅助化学免疫疗法，用于早期非... 新颖的β-... 的档案欧弗特unige unige in-vitro活性 PTPN2删除的成人和小儿T细胞的临床和生物学特征 微生物群体驱动的疗法发生 - 与内存功能有关的全身细胞因子6-9个月... 磁对撞机的磁铁 - 需要和计划 内皮细胞转录的见解
简介。最近的Moiré材料激增已大大扩大了具有强相关电子的实验平台的数量。虽然相关的绝缘状态和扭曲双层石墨烯中的超导性[1-4]的超导能力启动，但过渡金属二分法（TMD）材料的双层中电子相关性的强度超过了石墨烯cousins中的材料[5]。在TMD中进行的实验揭示了Mott绝缘子的特征[6-10]，量子异常的霍尔效应[11]和 - 在杂词中 - 分数纤维上的莫特 - 木晶体[7，12-16]。当电子电荷定位时，只有自旋程度仍然存在，并且在最近的实验中开始研究TMDMoiréBiLayers中的杂志[17-19]。Heterobilayers在三角形晶格上意识到了一个诱导的Hubbard模型[20-23]，因此，局部旋转非常沮丧。这种挫败感可能会导致旋转液相，这是一种异国情调的物质，其物质实现一直在寻求[24，25]。在这封信中，我们表明n =±3 /4的通用Mott-Wigner状态报告了WSE 2 / WS 2双层[12，13]的填充状态，可以实现手性旋转液体[26，27]和Kagome Spin液体（KSL）[28-33]。在这种特殊的填充下，电子位于有效的kagome晶格上，该晶格以其高度的几何挫败感而闻名。TMD双层的可调节性 - 更换扭曲角度，栅极调整，材料在这里，我们证明了现实的模型参数如何导致该kagome晶格的有效自旋模型，并使用广泛的最新密度矩阵构造组（DMRG）模拟研究模型[34，35]。
使用主动学习和超参数优化的图像切解分解
图像切解分析检测数字图像中隐藏的数据，对于增强数字安全性至关重要。传统的切解方法通常依赖于大型预先标记的图像数据集，这些数据集很困难且昂贵。为了解决这个问题，本文介绍了一种创新的方法，该方法结合了积极的学习和非政策深度强化学习（DRL），以使用最小标记的数据来改善图像ste缩。主动学习允许模型智能选择应注释哪些未标记的图像，从而减少有效培训所需的标记数据量。传统的主动学习策略通常使用限制灵活性且不能很好地适应动态环境的静态选择方法。为了克服这一点，我们的方法结合了用于战略数据选择的非政策DRL。DRL中的非政策可以提高样本效率，并显着提高学习成果。我们还使用差分进化（DE）算法来微调模型的超参数，从而降低了其对不同设置的敏感性并确保更稳定的结果。我们对广泛的BossBase 1.01和BOWS-2数据集进行了测试，证明了该方法区分未更改和隐形图像的强大能力，在BossBase 1.01和BOSS-2数据集对BossBase 1.01和91.834％的平均F量表达到93.152％。总而言之，这项研究通过采用先进的图像切解分析来检测隐藏数据，从而增强了数字安全性，从而通过最小的标记数据显着提高了检测准确性。