XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System应用
pimega 探测器及其应用
[1] Lucas Sanfelici 等人。AIP 会议论文集 2054, 030033 (2019) https://doi.org/10.1063/1.5084596
量子退火计算在地震反演中的应用
地震地球物理学在很大程度上依赖于地下建模，而地下建模基于对现场收集数据的数值分析。在生成一致的地下模型之前，对典型地震实验中产生的大量数据进行计算处理也需要同样大量的时间。电磁油藏数据，如 CSEM（受控源电磁）、岩石物理技术，如多井的电阻率和磁共振，以及工程优化问题，如油藏通量模拟器、井场设计和石油产量最大化，也需要强大的计算设备进行分析。另一方面，在过去十年中，量子计算机的发展取得了很大进展：机器利用量子力学定律比传统计算机更快地解决困难的计算问题。这种进步的一个具体例子就是所谓的量子霸权，最近已经使用专用量子计算机进行了演示 [1-3]。地球科学领域和相关行业（如碳氢化合物行业）有望从量子计算带来的进步中获益。目前，不同的量子技术和计算模型正在不断发展。IBM、谷歌和英特尔等巨头公司正在开发基于超导技术的量子计算机 [4]。其他公司也在投入大量精力构建基于约瑟夫森结的功能齐全的量子计算机，比如北美的 Rigetti，而美国的 IonQ 和奥地利的 AQT 则致力于开发基于捕获离子的计算机 [5]。加拿大公司 D-Wave 是量子退火计算模型的领先者 [6]，该公司已经开始交易量子机器，加拿大的 Xanadu 也在提供对其光子量子计算机的云端访问 [7,8]。
应用程序包-London
•每个老师都是一个好老师；每所学校都是一所很好的学校•使用最有效的教学方法来激励学习者并提高愿望的老师。因此，所有学生都将取得好的进步或更好的进步•质量学习环境，学生感到安全，有安全，已知，有价值和有动力学习。强大的教学和应用ICT技能确保我们的学生能够适当地为下一阶段学习•课程提供，从而激发和激励学生并扩大他们的视野。我们的课程通过国际课程链来支持社区的凝聚力•我们精确地工作，逐步发展，在每所学校工作的大多数方面取得出色的成绩•通过学生的合作伙伴关系，我们继续在当地人所感知的界限中分解本地的界限，并帮助学生与其他领域努力，以求助于其他领域，以求助于其他领域。利用集中服务和共享系统
国际应用工程与技术杂志
抽象的灾难是自然的或人为的现象，会对生活，财产，生物，结构或行业产生不利影响，通常会导致人类社会，生态系统和环境的持久变化。可能不可能避免灾难，但是可以计划如何最大程度地减少任何给定灾难对家庭健康，安全和财产的影响。灾难准备是一个持续且综合的计划，来自各种活动和资源，例如提高社区，国家和组织层面的紧急响应措施的效率，有效性和影响。现在每个人都看到了马哈拉施特拉邦的洪水情况。在这种紧急情况下，正确的用品必须在场。灾难管理套件可以帮助人们在发生灾难后生存。灾难管理套件是在印度首次发明的。这项创新将用制造的智能多功能灾难管理套件代替本地可用的套件。灾难管理套件是各种高级灾难管理机构的概念。设计过程已经考虑了灾难之后的时间，灾难的性质以及灾难的强度。灾难管理套件是一个创新的包，可积累超过13个隔间。套件具有一个完全水覆的隔间，可确保文件安全。携带套件的人会随时在世界上任何位置使用GPS来跟踪。灾难管理套件是一种轻巧且紧凑的套件，可在灾难期间使用多功能。一个重要方面是急救箱用高级平板电脑和药品覆盖，必须定期检查其到期日期。此套件完美地分析了承载负载的人的体积和负载，在整个体内均匀分配重量是找到一个舒适携带的背包的关键。在紧急情况下，释放双手可能至关重要。灾难管理套件提供了这一好处，使您可以专注于重要任务而不会受到阻碍。
M.SC应用微生物学
单位 - I小时：12个微生物学的简介，历史和演变； Antonvan Leeuwenhoek，Joseph Lister，Pasteur，Koch，Jenner，Winogradsky，Winogradsky，Beijerinck的贡献；微生物对人类福利的影响。原核生物和真核细胞的结构。EUBACTERIA，考古细菌和真核生物之间的差异。
PD-1抑制剂在MSS/PMMR转移性结肠癌中结合放疗和GM-CSF：病例报告 COVID-19中的细胞免疫力以及共同可变免疫差的其他感染 DNA分子在自然界中的应用 谁以及如何，网络驱动的炎症中的DNA传感器 癌症相关的卡希克西亚和潜在治疗策略中的异常脂质代谢 表观遗传改变的巨噬细胞促进了与糖尿病相关的动脉粥样硬化的发展 一种量子知情方法进行健康传播研究的案例
化学性侵犯转移性结直肠癌（MCRC）的患者预后不佳。使用程序性细胞死亡蛋白1（PD-1）/程序性细胞死亡配体1（PD-L1）抑制剂的应用鼓励改善MCRC微卫星不稳定性高（MSI-H）/不匹配修复维修剂（DMMR）的生存。不幸的是，对于MCRC而言，微卫星稳定（MSS）/优先不匹配修复（PMMR）无效，占MCRC的95％。放射疗法可以通过直接杀死肿瘤细胞并诱导阳性免疫活性来促进局部控制，这可能有助于协同进行免疫疗法。我们介绍了一名先进的MSS/PMMR MCRC患者，该患者在第一线化学疗法，姑息手术和二线化学疗法结合靶向疗法后患有进行性疾病（PD）。然后，患者接受了PD-1抑制剂的疗法，结合了放射疗法和粒细胞 - 巨噬细胞刺激因子（GM-CSF）。根据实体瘤版本1.1（recist1.1）的反应评估标准，该患者在三年后与无进展生存期（PFS）的三重疗法后显示了完全反应（CR），迄今为止已有2年以上的时间。患者除疲劳（1级）外没有其他明显的不良反应。三合一疗法为转移性化学难治性MSS/PMMR MCRC患者提供了有希望的策略。
石墨烯：一种有前途的电子应用材料
自 2004 年首次成功分离石墨烯以来，凝聚态物理和材料科学对石墨烯产生了浓厚的兴趣。这种单层材料是所有维度石墨材料的基本组成部分，具有优异的电导率和热导率。石墨烯具有独特的能带结构，带隙为零，导带和价带在称为狄拉克点的点相接。这种不常见的能带结构使快速电子传输成为可能。通过调节石墨烯和基底材料之间的相互作用，可以在一定程度上调节能带隙的大小，从而实现半导体行为，即通过掺杂可以改变电导率。随着计算机芯片和其他现代电子产品在过去几十年中不断进步，它需要不断缩小的硅芯片，但目前的纳米制造方法无法使硅芯片比现在小得多。石墨烯被认为在未来的半导体电子设备中非常有前途，可以替代硅，因为它应该能够制造出比传统材料制成的器件薄得多的器件。然而，除非找到增加能隙的方法，并找到大量生产高质量单层石墨烯的方法，否则石墨烯取代半导体是不可能的。尽管石墨烯无法彻底改变半导体行业，但它在各种电子应用方面仍然很有前景。
通过免疫相关皮肤化的JAK抑制剂在悖论反应中的应用
生物制剂在治疗免疫相关皮肤病中起积极而有效的作用。然而，许多其他与免疫相关的疾病也随着生物制剂治疗而表现出来。通过免疫相关的皮肤毒素是指在生物学治疗炎性弹药性皮肤病后的其他免疫介导的皮肤病（主要是牛皮癣和特应性皮炎）的新发作或加剧，主要是肿瘤性皮肤皮肤治疗（主要是牛皮癣和果皮炎），例如新的perso perso perso perso Inias（persias perso Inisias）（persopic Dermatias）广告处理。 常见的遗传背景和炎症途径是可能的发病机理。 面对矛盾的反应，需要将治疗的选择针对对两种疾病的有效疗法，例如Janus激酶（JAK）抑制剂。 Janus激酶和信号转导子和转录（JAK-STAT）途径的激活因素在炎症途径中起重要作用，并且近年来已广泛用于AD和PSO的治疗。 本文侧重于JAK抑制剂，例如Tofacitinib，Baritodinib，ruxolitinib，abrocitinib，upadacitinib和deucravacitinib，以探索治疗矛盾反应的可能应用。 讨论了常见的副作用，基线危险因素和JAK抑制剂的安全使用。是指在生物学治疗炎性弹药性皮肤病后的其他免疫介导的皮肤病（主要是牛皮癣和特应性皮炎）的新发作或加剧，主要是肿瘤性皮肤皮肤治疗（主要是牛皮癣和果皮炎），例如新的perso perso perso perso Inias（persias perso Inisias）（persopic Dermatias）广告处理。常见的遗传背景和炎症途径是可能的发病机理。面对矛盾的反应，需要将治疗的选择针对对两种疾病的有效疗法，例如Janus激酶（JAK）抑制剂。Janus激酶和信号转导子和转录（JAK-STAT）途径的激活因素在炎症途径中起重要作用，并且近年来已广泛用于AD和PSO的治疗。本文侧重于JAK抑制剂，例如Tofacitinib，Baritodinib，ruxolitinib，abrocitinib，upadacitinib和deucravacitinib，以探索治疗矛盾反应的可能应用。常见的副作用，基线危险因素和JAK抑制剂的安全使用。
学期 - I课程2：应用生物学简介
12。制备转基因植物和动物的3D模型。[注意：在有微生物学和生物技术的教师可用性的大学中，这些章节需要通过微生物学和生物技术学院来处理。在其他大学中，上述主题应由植物学和动物学教师处理]
Dempster-Shafer 可信 AI 方法及其在胎儿脑部 MRI 分割中的应用
摘要 — 对于病理病例和在不同中心获取的图像（而不是训练图像），用于医学图像分割的深度学习模型可能会意外且严重地失败，其标记错误违反了专家知识。此类错误破坏了用于医学图像分割的深度学习模型的可信度。检测和纠正此类故障的机制对于安全地将这项技术转化为临床应用至关重要，并且很可能成为未来人工智能 (AI) 法规的要求。在这项工作中，我们提出了一个值得信赖的 AI 理论框架和一个实用系统，该系统可以使用基于 Dempster-Shafer 理论的回退方法和故障安全机制来增强任何骨干 AI 系统。我们的方法依赖于可操作的可信 AI 定义。我们的方法会自动丢弃由骨干 AI 预测的违反专家知识的体素级标记，并依赖于这些体素的回退。我们在最大的已报告胎儿 MRI 注释数据集上证明了所提出的可信 AI 方法的有效性，该数据集由来自 13 个中心的 540 个手动注释的胎儿大脑 3D T2w MRI 组成。我们值得信赖的 AI 方法提高了四个骨干 AI 模型的稳健性，这些模型适用于在不同中心获取的胎儿脑部 MRI 以及患有各种脑部异常的胎儿。我们的代码可在此处公开获取。