XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System应运而生
投资医疗保健技术转型
靶向蛋白质降解是另一个令人兴奋的前沿。破译人类基因组让我们能够更好地了解与人类相似的蛋白质组，即我们细胞表达的蛋白质的集合。由于数以万计的蛋白质控制着疾病和健康，研究人员长期以来一直在寻找消除有害蛋白质的方法。虽然传统药物、RNA 沉默和基因编辑可以针对其中一些不良因素，但研究人员最近发现了利用细胞蛋白酶体（通常被称为“垃圾箱”或“垃圾压实机”）更有效地完成这项工作的方法。与疫苗利用人体自身免疫系统的方式类似，促进蛋白质降解的药物可以作为引发保护性反应的催化剂。近年来，许多专注于该技术的生物技术公司应运而生，大型制药公司也开始开发自己的能力并探索合作伙伴关系。例如，辉瑞公司已与生物技术公司 Arvinas 合作，将后者的乳腺癌蛋白质降解疗法商业化。
绿色合成丁香纳米粒子：一种新型、有效的抗真菌创新技术
水稻纹枯病是人们最关心的问题，因为它导致全球水稻产量下降。因此，为了使用可持续的替代品对抗这种特殊的真菌病原体，纳米材料应运而生。本研究报告了使用绿色化学合成银纳米粒子的方法，使用硝酸银作为前体剂，使用丁香提取物作为还原剂和表面活性剂。使用不同浓度的银纳米粒子对立枯丝核菌进行了体外抗真菌活性评估。为了进行表征，采用了紫外可见光谱和扫描电子显微镜等几种方法。扫描电子显微镜照片显示纳米粒子大致呈球形。丁香银纳米粒子在抑制病原体生长方面非常有效，根据所获得的结果，可以进一步研究丁香纳米粒子作为合成杀菌剂的可能替代品。关键词：绿色合成、银纳米粒子、立枯丝核菌、植物纳米生物技术、体外抗真菌活性。
健康领域人工智能风险分类
摘要 — 人工智能在卫生领域的应用对各利益相关方群体和实体都有利有弊。在卫生领域使用人工智能系统存在重大风险；这些风险可能对人们的生活产生严重、不可逆转和改变生活的影响。随着医疗保健领域创新型人工智能应用的发展，新型风险应运而生。为了从这一领域的新型人工智能应用中获益，需要管理风险，以保护受影响人群的基本利益和权利。这将提高这些系统在伦理、法律和社会上的可接受性。在本文中，我们首先从伦理、法律和社会的角度讨论了人工智能风险管理在卫生领域的必要性。然后，我们提出了一种与在卫生领域使用人工智能系统相关的风险分类法，称为 HART，可在线访问 https://w3id.org/hart 。HART 反映了在卫生领域使用人工智能造成的各种不同现实事件的风险。最后，我们讨论了分类法对不同利益相关者群体和进一步研究的影响。
印度五十年的干旱区研究 - krishi icar
Shri M.D.森林总督 Chaturvedi 在这次研讨会上指出，“农业部最近任命了一个特设委员会，专门研究沙漠的生物圈问题。”该委员会的主要建议是“建议在焦特布尔建立一个沙漠研究中心，研究当地植被的造林、其演替和繁殖、外来物种的适应性、土壤、水文条件和风速等。”考虑到国家加速社会经济发展的总体政策，利用现代科学技术，并考虑到沙漠问题的特殊性，印度政府于 1952 年在焦特布尔建立了沙漠造林研究站，该站根据联合国教科文组织顾问 C.S. 的建议。克里斯蒂安·弗·奥斯特拉帕于 1959 年改组为一个综合性的多学科机构，即中央干旱区研究所。从那时起，其他几个专门的研究所和机构也纷纷成立。在中央和州政府的领导下应运而生，印度干旱地区产生了大量的信息和技术。
运动部件：参考数据和规定
为什么要提供参考数据服务？我们的创始人意识到，对于整个行业来说，一遍又一遍地重复相同的任务是没有意义的，因此参考数据服务的概念应运而生。描述我们独特之处的最佳方式是，我们尽可能地消除处理过程，以降低客户成本。我们通过结合管理技术、人工智能和主题专家来实现这一点。这是我们自己开发的技术，加上我们的数据运营团队，我们共同为客户提供服务。我们通过几种不同的方法（无论是文件还是应用程序编程接口 (API)）以易于理解的方式向客户提供数据，以便他们可以使用这些数据并将其放入内部系统中。然而，随着越来越多的人使用人工智能并从内部数据中获取价值，我们也提供定制服务来推动业务发展。我们尽一切努力来降低成本，然后我们提供我们的主题专家，无论是以顾问的方式还是通过我们的数据运营团队，在我们需要的地方提供帮助，以便我们可以根据客户的个人需求和策略定制客户的输出。
连续变量量子安全直接通信的实现
随着理论和应用技术的进步，基于经典加密的通信系统受到量子计算和分布式计算的严重威胁。为了抵御安全威胁，一种将机密信息直接加载到量子态上的通信方法——量子安全直接通信（QSDC）应运而生。本文报告了第一个连续变量QSDC（CV-QSDC）实验演示，以验证基于高斯映射的CV-QSDC协议的可行性和有效性，并提出了一种实际信道下信号分类的参数估计。在我们的实验中，我们提供了4×10 2 个块，每个块包含10 5 个数据用于直接信息传输。对于我们实验中5 km的传输距离，过剩噪声为0.0035 SNU，其中SNU表示散粒噪声单位。4.08×10 5 bit/s的实验结果有力地证明了光纤信道下CV-QSDC的可行性。提出的基于参数估计的等级判断方法为实际光纤通道中的CV-QSDC提供了一种实用、可用的消息处理方案，为等级协调奠定了基础。
引用/参考：Akdoğan，G. & İstanbullu，Ö。 B.（2020 年）。血管内支架的材料选择和设计：对再狭窄和其他支架相关问题的影响
针对身体内不同使用部位而设计的支架结构在材料含量和设计方面均有所不同。为了达到此目的，已经出现了各种支架设计。首例心血管支架植入术于 1986 年实施，采用不锈钢支架（Wallstent，Schneider AG）[3]。为了克服这些支架群体在临床应用时遇到的困难，如断裂、腐蚀等机械问题，以及长期再狭窄等血管闭塞问题，采用不同材料制作的支架应运而生[4]。 1987年，第一个获得FDA批准的支架（Palmaz-Schatz，强生公司）问世。 20 世纪 90 年代初期开发的其他支架设计（Flexstent、Cook；Wiktor、Medtronic；Micro、Applied Vascular Engineering；Cordis、Cordis；Multi-link、Advanced Cardiovascular Systems）能够降低弹性恢复和再狭窄问题的风险 [5]。后来，涂层金属支架得到广泛应用，解决了生物相容性金属在腐蚀性体液中出现的腐蚀问题[6]。
使用 Householder 变换进行量子电路合成
20 世纪 80 年代，量子计算机的概念应运而生，以应对传统计算机在计算能力方面的局限性。Feynman [ 22 ] 和 Deutsch [ 17 ] 宣布并理论化了这一必将超越现有机器的新范式的第一个基础。十年后，我们看到了第一个能够实现量子霸权的具体算法：Grover 算法在理论上可以让我们以比传统算法快二倍的速度搜索非结构化数据库 [ 24 ]，而 Shor 算法有望破解 RSA，危及现有加密工具的安全性 [ 13 , 59 ]。量子计算现在是一个越来越受关注的研究课题，许多领域的许多算法都试图超越传统计算机。例子多种多样：机器学习 [ 7 , 32 ]、线性代数 [ 33 , 38 , 49 ]、回溯算法 [ 44 ] 甚至组合优化 [ 21 ]。人们还研究了经典计算和量子计算之间的相互作用，从而产生了混合量子-经典计算机 [ 61 ]。所有这些新算法的背后
边缘计算与人工智能的融合
摘要：随着通信技术的飞速发展和移动设备使用的激增，一种全新的计算范式——边缘计算正风靡一时。同时，随着深度学习的突破和硬件架构的诸多改进，人工智能（AI）应用也蓬勃发展。网络边缘产生的数十亿字节数据对数据处理和结构优化提出了巨大的需求。因此，边缘计算与人工智能的融合需求强烈，边缘智能应运而生。在本文中，我们将边缘智能分为AI for edge（智能使能的边缘计算）和AI on edge（边缘上的人工智能）。前者侧重于借助流行有效的人工智能技术为边缘计算中的关键问题提供更优化的解决方案，而后者研究如何在边缘进行人工智能模型构建的整个过程，即模型训练和推理。本文从更广阔的视角对这一新的跨学科领域进行了深入分析。本文讨论了核心概念和研究路线图，为边缘智能未来的潜在研究计划提供了必要的背景。
1553B总线技术简介及应用
随着计算机技术、通信技术和集成电路技术的发展，多种总线标准应运而生。其中1553B（MIL-STD-1553B）是美国于1978年发布的串行多路复用数据总线标准，是有关数据总线电气特性和通信协议规范的军用标准，规定了飞机内部数字命令/响应时间多路复用数据总线的技术要求，以及多路复用数据总线的操作、总线上信息流的格式和电气要求，提供了在不同系统之间传输数据和信息的介质。1553B总线作为第一代军用数据总线，最初是为战斗机内部电子系统联网标准而提出的，以其可靠性高、速度快、技术成熟、易于扩展等特点，已从飞行控制系统逐步推广到导弹、舰船、航空航天等领域，历经30多年无故障运行，被誉为军队的一张防护网。近年来，1553B总线已成为我国现役空军最重要的先进航空电子系统数据总线，在舰船车辆、坦克舰艇等武器装备技术水平提高中发挥了重要作用[1]。