XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System实现
通过瞬时表达实现有用蛋白质高产量的基因工程...
我们的目标是开发转基因本氏烟植物，利用瞬时表达系统产生大量有用蛋白质。我们已经创建了可以敲低（RNAi）或敲除（基因组编辑）目标基因的转基因植物。
从算法、实现和特性方面对经典随机游走和量子游走的比较研究
近年来，随着硬件和软件技术的进步，高性能计算取得了长足的发展。计算机的性能按照摩尔定律不断提高，但似乎在不久的将来就会达到极限。量子计算机有可能大大超越经典计算机的性能，因此成为研究的焦点。本研究从理论角度和模拟实现两个方面探讨了经典随机游动与量子游动的区别，并探讨了量子游动在未来的适用性。概述了经典随机游动和量子游动的基本理论，并根据经典随机游动和量子游动的行为和概率分布，比较了它们之间的特征差异。同时，我们使用Qiskit作为量子模拟器实现了量子行走。表示量子行走的量子电路主要由硬币算子、移位算子和量子测量三部分组成。硬币算子表示量子行走中的抛硬币，这里我们使用了Hadamard算子。移位算子表示根据硬币算子的结果进行量子行走的移动。量子测量是提取量子比特的量子态的过程。在一维量子行走中，我们准备了四种情况，作为从两个到五个量子比特位置的量子比特数的差异。在所有情况下，都已看到量子行走的成功实现，这与量子比特的数量和初始状态的差异有关。然后，我们广泛研究了二维量子行走的实现。在二维量子行走中，就每个 x 和 y 坐标位置的量子比特数量而言，准备了三种情况，从两个到四个量子比特。虽然与一维情况相比，问题设置的复杂性大大增加，但可以看出量子行走实现的成功。我们还看到，量子行走的行为和概率分布的扩展在很大程度上取决于初始硬币状态和初始位置的初始条件。本研究证明了量子行走作为解决未来广泛应用中复杂问题的工具的适用性。最后，我们给出了本研究的可能观点和未来展望。
脑数据背景：新权利是实现精神和大脑隐私的途径吗？
摘要 更直接、更高分辨率和更大数量地收集脑数据的可能性加剧了人们对精神和脑隐私的担忧。为了管理这些隐私挑战给个人带来的风险，一些人建议编纂新的隐私权，包括“精神隐私”权。在本文中，我们考虑了这些论点并得出结论：虽然神经技术确实引发了重大的隐私问题，但这些问题——至少就目前而言——与其他众所周知的数据收集技术（如基因测序工具和在线监控）引起的问题没有什么不同。为了更好地理解脑数据的隐私风险，我们建议使用信息伦理中的概念框架，即海伦·尼森鲍姆的“情境完整性”理论。为了说明情境的重要性，我们在三个熟悉的情境——医疗保健和医学研究、刑事司法和消费者营销——中研究了神经技术及其产生的信息流。我们认为，强调脑隐私问题的独特之处，而不是与其他数据隐私问题的共同点，可能会削弱制定更强有力的隐私法和政策的更广泛努力。
XAI 的符号 AI：评估 LFIT 归纳编程以实现公平且可解释的自动招聘
机器学习方法在生物识别和个人信息处理（例如法医、电子医疗、招聘和电子学习）领域的重要性日益增加。在这些领域，基于机器学习方法构建的系统的白盒（人类可读）解释可能变得至关重要。归纳逻辑编程 (ILP) 是符号 AI 的一个子领域，旨在自动学习有关数据处理的声明性理论。从解释转换中学习 (LFIT) 是一种 ILP 技术，可以学习与给定黑盒系统等同的命题逻辑理论（在特定条件下）。本研究通过检查 LFIT 在特定 AI 应用场景中的可行性，迈出了将准确的声明性解释纳入经典机器学习的通用方法的第一步：基于使用机器学习方法生成的自动工具进行公平招聘，用于对包含软生物特征信息（性别和种族）的简历进行排名。我们展示了 LFIT 对这个特定问题的表达能力，并提出了一个可应用于其他领域的方案。
中国提前六年实现 2030 年风能和太阳能目标
此外，除了提高风能和太阳能的利用率之外，还有其他挑战，包括建立电网连接和能源存储能力；通过智能电表继续进行电网现代化；并结合车辆到电网充电（V2G）、需求响应管理（DRM）和虚拟发电厂（VPP）等措施，以便可以充分吸收越来越多的间歇性风能和太阳能发电（包括分布式太阳能），从而逐步取代现有的火力发电，同时也能满足未来仍然强劲的新增电力需求增长。
21. 实现民族独立
括，它们分别是： • Sales contracts （买卖合同） • Gift contracts （赠与合同） • Contracts for loan of money （借款合同） • Leasing contracts （租凭合同） • Financial leasing contracts （融资租凭合同） • Work-for-hire contracts （承揽合同） • Contacts for construction projects （建筑工程合同） • Carriage contracts （运输合同） • Technology contracts （技术合同） • Safe-keeping contracts （保管合同） • Warehousing contracts （仓储合同） • Agency appointment contracts （委托代理合同） • Trading trust contracts （委托合同） • Brokerage contracts （ 行纪合同和居间合同）
利用人工智能实现教育转型
Rubia Shoukat * 摘要 人工智能 (AI) 正在改变全球教育，通过个性化学习、自动评分和智能内容增强学习体验和成果。本文对中国和印度教育系统中实施人工智能技术的程度进行了比较分析，重点介绍了关键举措、成功案例和挑战。基于这些发现，建议巴基斯坦采取类似战略来改善其教育格局。研究发现，人工智能已被各种教育机构以多种形式广泛采用和利用在教育领域。最初，人工智能通过计算机和相关技术体现出来，逐渐演变为基于网络和在线的智能教育系统。最终，嵌入式计算机系统和其他技术的集成导致使用人形机器人和基于网络的聊天机器人来独立或与人类教师一起履行教师职责。此外，这些系统利用机器学习和适应性来定制和个性化课程和内容以满足学生的需求，从而提高了学生的参与度和保留率，从而提高了整体学习体验和教育质量。关键词：教育技术、人工智能、AI、教育、机器学习、人机界面 简介 社会变革的概念是多方面的，有多种定义。该术语用于描述人际关系、互动
比 Beetaloo 更好 - 北领地如何在不使用水力压裂的情况下实现能源安全
虽然 NTG 隐瞒了交易成本，但联邦政府最近发布的未来天然气战略表明，Blacktip 天然气的当前成本可能为 14 美元/GJ 3 。这个价格可能是 Beetaloo Basin 天然气的最低价格，但由于该盆地尚未开发，需要铺设新管道，而且距离达尔文的距离是 Blacktip 的两倍，因此这很可能会导致更高的承购成本，可能高达 16 美元/GJ。Tamboran 在 2023 年向股东表示，最低价格需要 10.5GJ。
开创性的创新，以实现更绿色的未来
，作为可持续发展目标（SDG）的一部分，越来越需要和动机过渡到可再生能源和可持续的能源。我国正在迅速实现现代化，并满足不断增长的能源需求和必要的基础设施，越来越多的动力来改善能源生产技术并制造更好的材料。在明天的可持续发展使命中，本课程强调了通过采用可持续材料，技术和过程来减轻生态影响的重要性。本课程对各个领域的可持续性驱动创新进行了全面探索，例如汽车，医疗保健，运输，能源和城市发展。参与者将深入了解可持续材料，包括可再生能源，绿色化学原则和可持续制造。电池技术，动力总成效率，智能充电和电池回收的循环经济策略的最先进进步也将在本课程中涵盖。可持续的医疗保健技术将被涵盖环保医疗设备，数字健康，芯片诊断和生物医学废物管理的设计。该课程深入研究了可持续的能源经济，强调了可再生能源过渡，能源存储和气候变化。在机器人技术领域中，与会者将自动化减少废物，机器人废物隔离和现场机器人3D打印。本课程将引入仿生制品作为一种可持续的设计方法，展示自然风格的能源解决方案，用于能源，材料和产品创新。本课程汇集了来自不同背景的参与者，以促进跨歧视的合作，并鼓励创造性问题解决可持续发展目标。
通过风格增强和双重规范化实现通用的跨模态医学图像分割
对于医学图像分割，想象一下如果一个模型仅使用源域中的 MRI 图像进行训练，那么它在目标域中直接分割 CT 图像的性能如何？这种设置，即具有临床潜力的通用跨模态分割，比其他相关设置（例如域自适应）更具挑战性。为了实现这一目标，我们在本文中提出了一种新颖的双重规范化模型，该模型在通用分割过程中利用增强的源相似和源不相似图像。具体而言，给定一个源域，旨在模拟看不见的目标域中可能的外观变化，我们首先利用非线性变换来增强源相似和源不相似图像。然后，为了充分利用这两种类型的增强，我们提出的基于双重规范化的模型采用共享主干但独立的批量规范化层进行单独规范化。随后，我们提出了一种基于风格的选择方案，在测试阶段自动选择合适的路径。在三个公开数据集（即 BraTS、跨模态心脏和腹部多器官数据集）上进行的大量实验表明，我们的方法优于其他最先进的领域泛化方法。代码可在 https://github.com/zzzqzhou/Dual-Normalization 获得。