XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System大大缩短
基因去增强和异种移植
摘要 异种器官移植的一个反对意见是，它需要大规模繁殖、饲养和屠宰转基因猪。这些猪需要在指定的无病原体设施中饲养，并接受一系列医学检测，然后才能摘除器官并实施安乐死。因此，它们的预期寿命将大大缩短，将经历痛苦和折磨，并遭受一定程度的社会和环境剥夺。为了尽量减少这些因素的影响，我们提出了以下供考虑的方案——如果有可能并且无法通过其他方式消除痛苦和折磨，那么在伦理上站得住脚的异种器官移植应该包括使用基因增强技术。尽管这不是一个道德上理想的“解决方案”，但从道德上讲，最好在出现可行的非动物替代方案之前防止不可避免的痛苦。
电力规划模型中储能的表达
本文探讨了储能系统在电力部门容量规划模型中的表示方法。随着储能技术（尤其是电池）和互补可变可再生能源技术的成本下降，将储能系统纳入此类长期系统模型变得越来越重要。为了正确评估储能技术的价值，需要表示时间段之间的联系，从而打破传统的时间聚合策略，大大缩短计算时间。我们评估了解决这一问题的方法，强调了共同的底层结构、无损聚合的条件以及在相关地理尺度上聚合的挑战。然后，我们研究了建模问题的解决方案，包括一种分解方案，以避免在可并行的计算成本下进行时间聚合。这些示例构成了问题的各个方面，这些方面已为运筹学界做出贡献。
Marelli 利用 AWS 云构建驾驶室数字孪生...
Marelli 今天宣布，将在即将举行的上海车展（4 月 18 日至 27 日）上重点展示其座舱数字孪生技术 DigiMate。这种端到端基础设施可以复制座舱硬件和软件，加速车辆软件开发，大大降低汽车 OEM 的成本，并使他们能够更快地将创新推向市场。Marelli 的 DigiMate 为 OEM 提供了一个突破性的机会，可以更快、更高效地将创新的联网汽车服务推向市场。该技术旨在简化模拟、验证和测试活动，从而无需多个物理座舱。相反，虚拟座舱副本可以在云端并行运行数千个实例，从而大大缩短开发时间。此外，Marelli 的解决方案可以实现更具成本效益的无线软件更新，使 OEM 能够快速响应新客户请求，并显著缩短新软件更新的上市时间。在第一个 DigiMate 应用程序中，Marelli 集成了 QNX® Neutrino® 实时操作系统 (RTOS)，可在由 Amazon Web Services (AWS) Graviton2 处理器支持的 Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) 实例上本地运行。这构建了一个支持云的软件开发强国，将极大地提高 OEM 将产品推向市场的效率。Marelli Electronic Systems 副总裁兼工程与创新主管 Yannick Hoyau 解释说：“通过结合 Marelli 和 AWS 服务的优势，我们可以提供消费者想要的驾驶体验，同时确保安全性和可靠性。DigiMate 使开发人员能够减少软件开发所需的时间和资源，以更高效、更经济的方式交付软件演进。”“通过云端为我们的客户提供我们的基础 QNX 软件产品，对于嵌入式开发人员来说，这是一个重大的改变，因为他们可以轻松访问并扩展。”BlackBerry QNX 产品管理和战略副总裁 Grant Courville 说道。在上海车展上，Marelli 将展示 DigiMate 如何促进开发人员运营并提高 OEM 利润。欢迎与会者前往 Marelli 的展位 1.2H/1BF015，亲身体验这项突破性技术。
囊性纤维化 (CF) 是白种人中最常见的缩短寿命的遗传性疾病，每 2500 个活产婴儿中就有 1 个患有此病（约
囊性纤维化 (CF) 是白种人中最常见的缩短寿命的遗传性疾病，每 2500 个活产婴儿中约有 1 个患有此病（白种人中这种常染色体隐性遗传病的携带者比例约为 1:25）。在缅因州，目前大约有 250 名儿童和成人患有此病。CF 患者因肺部产生浓稠分泌物而出现肺部并发症。所有分泌物无法从气道中清除，从而导致气体交换受损、细菌感染和疤痕组织形成等并发症。细菌感染会导致病情加重，需要吸入抗生素和静脉注射抗生素治疗。每次病情加重都会对肺组织造成进一步不可逆的损害，进行性肺病目前是大约 85% CF 患者的死亡原因。为了避免这些并发症，患者通常需要每天进行多次积极的气道清除治疗、吸入药物治疗和增加营养支持，所有这些治疗可能需要每天 2-4 小时（病情加重时需要更多时间）。近年来，生物技术已经改变了大多数 CF 患者的治疗和生活。一种称为高效调节剂疗法 (HEMT) 的新型药物现已可供多达 90% 的 CF 患者使用。这些口服药物混合物（通过筛选大型化合物库开发）易于服用，可改善肺功能，减少住院频率并显著改善患者的生活质量。早期指标表明，这些药物也显著提高了预期寿命。
许多公司提供 AI 驱动的软件平台，用于对临床测序数据（例如 NGS、WES、WGS）进行基因组分析和解释，例如使用 VCF 文件作为输入（表 1）。分析任务包括比对、变异解释、变异调用、注释和分析以及文献整理。AI 驱动方法的优势包括大大缩短周转时间并提高诊断产量。还有基于监督学习（例如 ISOWN）、机器学习（例如 BAYSIC、MutationSeq、SNooPer、SomaticSeq）、卷积神经网络（例如 Clairvoyante）、深度卷积神经网络（例如 DeepSea）、深度循环神经网络（例如 Deep Nano）、深度神经网络（例如 DANN）和人工神经网络（例如 Skyhawk）的基于 AI 的变异调用算法（一些可免费获得），这些算法最近都得到了调查和评论（Bohannan and Mitrofanova 2019；Karimnezhad et al 2020；Koboldt 2020；Liu et al 2019；Xu 2018）。
许多公司提供 AI 驱动的软件平台，用于对临床测序数据（例如 NGS、WES、WGS）进行基因组分析和解释，例如使用 VCF 文件作为输入（表 1）。分析任务包括比对、变异解释、变异调用、注释和分析以及文献整理。AI 驱动方法的优势包括大大缩短周转时间并提高诊断产量。还有基于监督学习（例如 ISOWN）、机器学习（例如 BAYSIC、MutationSeq、SNooPer、SomaticSeq）、卷积神经网络（例如 Clairvoyante）、深度卷积神经网络（例如 DeepSea）、深度循环神经网络（例如 Deep Nano）、深度神经网络（例如 DANN）和人工神经网络（例如 Skyhawk）的基于 AI 的变异调用算法（一些可免费获得），这些算法最近都得到了调查和评论（Bohannan and Mitrofanova 2019；Karimnezhad et al 2020；Koboldt 2020；Liu et al 2019；Xu 2018）。
KOT ADDU 发电站技术尽职调查
最令人担忧的领域仍然是使用的燃料和随之而来的维护成本。5、6、7 和 8 号机组设计为燃烧 HSI（高速柴油），但在 1989 年被改为燃烧炉油，它仍然是首选燃料，（与 HSD 的初始成本相比）。计划在明年将 5、6、7 和 8 号机组转换为天然气，但在保证有足够的天然气供应来运行整个工厂之前，炉油仍将是主要燃料。收到的炉油质量差，处理成本高。这些机组继续燃烧炉油将大大缩短热气路径组件的使用寿命，并需要更频繁地维护和更换零件。使用这种燃料是导致电站维护成本增加的最大因素。目前，WAPDA 整个维护备件预算的 50% 以上分配给了 Kot Addu 电站。
储能运营人工智能
人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 算法的最新突破为从先进的自动驾驶汽车到最基本的网络浏览器搜索等许多挑战提供了强大而简单的解决方案。这些算法也已应用于许多现代电力系统挑战。本白皮书特别关注储能应用。储能是一种重要的分布式能源 (DER) 资产，能够使可再生能源发电成为可靠的电源。此外，储能可以通过提供一系列市场和辅助服务来创造收入。在不久的将来，由于资本成本降低、州和联邦激励措施和税收抵免增加以及创造经济价值的途径增加，拥有储能系统的回报期将大大缩短。因此，预计到 2030 年，美国的累计储能装置数量将从目前的 25GW 增长至 100GW。1 凭借这一预期的增长潜力，人工智能应用于该资产是不可避免的，在不久的将来还会有更多的产品。
利用核热推进实现深空科学任务
摘要 核热推进 (NTP) 使全新类型的深空科学任务能够产生科学回报，而在大多数情况下，传统架构根本无法实现这些回报。NTP 系统可以大大缩短行星际旅行时间，提供大约 2-3 倍（或更多）传统化学推进系统所能提供的质量，或提供这些优势的组合以进一步提高科学回报。目前 NASA 和 DoD 赞助的 NTP 系统计划将使用原型和飞行演示发动机来验证设计，从而使该技术成熟。这些原型发动机将在正确的推力范围内发挥性能，从而允许用作低风险推进级，支持高回报的深空科学任务。此外，与高浓缩铀 (HEU) 燃料相比，使用低浓缩铀 (LEU) 燃料可降低发动机开发、鉴定、验收和发射的成本，并降低与扩散管理相关的风险。
icra@40-boococket-final.pdf div>
在ICRA@40会议的四天里，我们期待着一个全面的科学计划，其中包括83位杰出演讲者，14个行业演讲，四次辩论，当然还有由全球机器人社区贡献的互动会议。我们很高兴为近2000名作者组合创作了大约500份作品，来自所有人口稠密大陆的40多个国家。借助代表性不足的团体的旅行赠款，我们采取了行动，以促进机器人技术领域的平等机会，并希望未来不断获得更平衡的全球参与。在提交的内容中是161个期刊出版物，将在ICRA@40上发表。特别鼓励提交视频，我们特别重视了47个独立视频提交的内容，以及236个随附的视频。只观看这些就已经为您提供了9个多小时的关于机器人技术的令人兴奋的视频的连续流式传输 - 在您的旅行中观看它们有可能大大缩短您的旅程持续时间。