XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System引导的
溶剂引导的共价有机聚合物形态转变
当 1,3,5-三苯甲醛和 2,5-二氨基苯磺酸通过席夫碱缩合反应发生反应时，只需将溶剂从 DMF 切换到 DMSO，即可合成两种不同形态的双功能共价有机聚合物，从而得到包含花型（F-COP DMF）和环状（C-COP DMSO）形态的共价有机聚合物（COP）。通过使用 TEM、SEM、XRD、FT-IR 和 XPS 分析技术进行表征，比较了合成 COP 的化学和形态性质。除了形态各异之外，还发现这两种聚合物材料具有相似的化学性质，都带有质子酸 - SO 3 H 和路易斯碱 - C=N 官能团。随后，对这两种 COP 进行了评估，用于通过果糖脱水合成羟甲基糠醛（HMF），以研究其形态依赖的催化活性。
文本引导的视频蒙版自动编码器
摘要。最近的视频蒙版自动编码器（MAE）作品已签署了以显着性为重点的改进的掩盖算法。这些作品利用了视觉提示，例如掩盖最突出区域的运动。但是，此类视觉提示的鲁棒性取决于输入视频的频率匹配基础假设。另一方面，自然语言描述是视频的信息密集表示，它隐含地捕获了显着性而无需特定于模态的标题，并且尚未探索视频MAE。为此，我们介绍了一种新颖的文本引导掩蔽算法（TGM），该算法掩盖了与配对字幕最高对应的视频区域。在不利用任何显式视觉提示的情况下，我们的TGM与最先进的掩蔽算法（如运动引导掩盖）具有竞争力。为了从自然语言的语义中进一步受益于掩盖重建的语义，我们接下来引入了一个统一的MAE和蒙版视频文本对比学习的统一框架。我们表明，在现有的掩蔽算法中，与纯MAE相比，在各种视频识别任务上，统一MAE和蒙版视频对比学习可以改善下游性能，尤其是对于线性探测。在这个统一的框架内，我们的TGM在五个动作识别和一个以自我为中心的数据集上实现了最佳的相对性能，从而突出了自然语言对掩盖视频建模的互补性。
反馈引导的自主驾驶-CVF Open Access
虽然行为克隆最近已成为自主驾驶的非常成功的范式，但Humans很少学会通过单独的模仿或行为克隆来执行复杂的任务，例如驱动或行为。相比之下，人类的学习通常涉及在整个交互式学习过程中的其他详细指导，即通常通过语言的反馈提供详细的信息，以详细信息，以进行审判的哪一部分进行，不正确或次要地进行。以这种观察的启发，我们引入了一个有效的基于反馈的框架，用于改善基于行为克隆的传感驱动剂培训。我们的关键见解是利用大语模型（LLM）的重新进步，以提供有关驾驶预测失败背后的理由的纠正良好的反馈。更重要的是，我们引入的网络体系结构是有效的，是第一个基于LLM的驾驶模型的第一个感觉运动端到端培训和评估。最终的代理在Nuscenes上的开环评估中实现了最新的性能，在准确性和碰撞率上的表现优于先前的最新时间超过8.1％和57.1％。在卡拉（Carla）中，我们的基于相机的代理在以前的基于激光雷达的AP摄入率上提高了16.6％的驾驶得分。
用于语言引导的平面图生成的数据集
我们考虑直接从自然语言描述生成设计的任务，并将平面图生成视为最初的研究领域。语言条件生成模型最近在生成高质量艺术图像方面非常成功。然而，设计必须满足生成艺术图像时不存在的不同约束，特别是空间和关系约束。我们为启动这项任务的研究做出了多项贡献。首先，我们引入了一个新数据集 Tell2Design (T2D)，其中包含 80,000 多个与自然语言指令相关的平面图设计。其次，我们提出了一个 Sequence-to-Sequence 模型，可作为未来研究的坚实基线。第三，我们用几个文本条件图像生成模型对这项任务进行基准测试。最后，我们对生成的样本进行人工评估并提供人类表现的分析。我们希望我们的贡献能够推动语言引导设计生成的研究向前发展 1。
引导的等离子体喷气机，直接在湿表面上
摘要大气压力等离子体射流（APPJS）用于治疗表面（无机，有机和液体）的最佳用途取决于能够控制等离子体生成的反应物种流向表面的流动。典型的APPJ是一种稀有的气体混合物（RGM），该混合物（RGM）流过施加电压的管，产生RGM等离子体羽流，可延伸到环境空气中。由于电离波（IW）需要较高的电场才能传播到空气中，因此RGM等离子体羽流由周围的空气罩引导。将环境空气与RGM等离子体羽流的混合确定活性氧和氮种（RONS）的产生。AppJ通常是垂直于被处理的表面的定向。然而，由于AppJ传播性能的变化和所得的气体动力学，APPJ相对于表面的角度可能是控制反应性物种到表面的一种方法。在本文中，我们讨论了针对两个点的计算和实验研究的结果 - 具有或不具有指导气体罩的Appj中的IWS作为AppJ相对于表面的APPJ角度的函数；并使用该角度控制薄水层的血浆激活。我们发现，从等离子体管中传播到同一气体环境中的APPJ缺乏裹尸布引导的喷气机的任何方向性特性，并且随着等离子管的角度的变化，很大程度上遵循电场线。引导的Appjs随着角度的变化而同轴繁殖，并垂直向表面垂直转动，仅在表面上方只有几毫米。APPJ的角度产生不同的气体动态分布，从而可以对转移到薄水层的RON的含量进行一定程度的控制。
可编程双 RNA 引导的 DNA 内切酶...
成簇的规则间隔短回文重复序列 (CRISPR)/CRISPR 相关 (Cas) 系统通过使用 CRISPR RNA (crRNA) 引导入侵核酸的沉默，为细菌和古细菌提供针对病毒和质粒的适应性免疫。我们在此表明，在这些系统的一个子集中，与反式激活 crRNA (tracrRNA) 碱基配对的成熟 crRNA 形成双 RNA 结构，该结构指导 CRISPR 相关蛋白 Cas9 在靶 DNA 中引入双链 (ds) 断裂。在与 crRNA 引导序列互补的位点，Cas9 HNH 核酸酶结构域切割互补链，而 Cas9 RuvC 样结构域切割非互补链。当双 tracrRNA:crRNA 被设计为单 RNA 嵌合体时，它还会指导序列特异性 Cas9 dsDNA 切割。我们的研究揭示了一个使用双 RNA 进行位点特异性 DNA 切割的核酸内切酶家族，并强调了利用该系统进行 RNA 可编程基因组编辑的潜力。B
通过培训线引导的仿真影响护士的表现
背景：小儿人工耳蜗通过增强沟通来改善听力障碍儿童的生活质量。基于模拟的教育将课堂学习与现实世界实践联系起来，使护士能够为有人工耳蜗的儿童提供高质量的护理。这项研究旨在评估模拟引导的培训线对护士对人工耳蜗儿童的表现的影响。方法：使用了准实验研究设计（前/后随访）。设置：该研究是在2023年10月至2024年3月的Sohag University医院在耳朵，鼻子和喉咙住院和门诊诊所进行的。主题：一个方便的样本，由所有在前提到的设置中工作的50名护士组成。数据收集工具：（1）结构化访谈问卷表和（2）使用观察清单来评估护士的实践并收集数据。结果：关于知识和实践，护士之间存在统计学上的显着差异（p <0.001）。该研究的发现表明，在实施模拟引导的训练线之前，三分之二的护士对人工耳蜗的植入有很大的了解，其中一半以上在该领域具有无能的实践水平。在实施模拟指导培训线后，绝大多数被检查的护士都具有良好的知识水平，并且大多数人都具有胜任的实践水平。与受训练线指导的预仿真相比，护士的表现在统计学上有很大的差异和改善（p≤0.001）。结论：通过训练线指导的模拟对人工耳蜗手术对护士的知识和实践产生了积极影响。建议：纳入各种专业的护理人员的基于模拟的培训可以显着增强其在人工耳蜗植入方面的知识和能力，最终导致患者的护理和结果改善。
多样性引导的搜索探索通过FRENET空间编码
自动驾驶汽车（SDC）的兴起提出了重要的安全性，以在动态环境中解决。虽然现场测试是必不可少的，但当前方法在评估关键的SDC方案方面缺乏多样性。先前的研究引入了基于仿真的SDC测试，Frenetic是一种基于FRENET空间编码的测试生成方法，获得了以自然平滑曲线为特征的有效测试（约50％）的相对较高百分比。“最小距离距离”通常被视为适应性函数，我们认为这是一个亚最佳度量。替代，我们表明，深度学习的香草变压器模型可以学习导致越界状况的可能性。我们将这种“固有学习的度量”与遗传算法结合在一起，该算法已显示出很高的测试。为了验证我们的方法，我们对包含1,174多个用于挑战SDCS行为的模拟测试案例进行了大规模的经验评估。我们的调查表明，我们的方法表明，在SDC测试执行过程中生成非valiD测试案例，增加的多样性和高度准确性。
符合双重标志物引导的靶向靶向态度 -
治疗。最初有很高的患者反应，但这种疾病通常复发，导致5年生存率约为30％（2，3）。血管生成和PARP抑制剂在卵巢癌中的总生存率提高了（4、5），并且在组合使用时，最近已证明这些药物显着增加了肿瘤控制的持续时间（6），尽管尚不知道长期缓解的速度。FDA最近批准了Olaparib加上贝伐单抗作为同源重组的第一线维护治疗 - 有效的卵巢癌（7），这使得该组合成为了卵巢癌的第一线靶向治疗的第一个策略的成功。因此，在目睹了相对较少的新治疗策略的数十年之后，将靶向疗法用作第一线治疗的希望越来越有希望。在开发针对上皮卵巢癌的靶向疗法的困难部分是由于疾病的突变谱并没有在基因中表现出许多复发突变，这些突变可能使具有吸引力的治疗靶标的疾病。这与其他类型的癌症相反，该癌症已针对特定的生物标记剂亚型开发了靶向疗法（例如，肺腺癌，慢性和急性髓样白血病，黑色素瘤，黑色素瘤，HER2Þ乳腺癌）。在卵巢癌中，p53中的突变和同源重组修复途径很常见（分别为96％和22％的肿瘤），但是很少有患者有其他可用于指导治疗的突变（在Coward and Careagues 2015中进行了审查；参考4）。卵巢癌尽管在治疗反应中表现出很大的室内异质性，这表明存在尚未确定的药物敏感性和耐药性决定因素，并且具有个性化治疗方案的潜力。反映该癌症异质生物学的临床前模型具有通过提供有关特定生物标志物有关的治疗漏洞的数据来改善治疗方法的潜力。反映该癌症异质生物学的临床前模型具有通过提供有关特定生物标志物有关的治疗漏洞的数据来改善治疗方法的潜力。
基于DSA的增强现实引导的大脑动脉旋转...
摘要增强现实（AR）已成为各个医学领域的宣传技术。1 2在大脑动脉畸形（BAVM）手术的背景下，AR提供了增强手术可视化并改善程序性准确性的潜力。3 4 5 6本报告旨在探索在神经外科混合动力室中AR引导的BAVMS切除BAVMS中IV对比度注射（IV-DSA）的数字减法血管造影（DSA）的应用。基于IV-DSA的AR指导手术的工作流程是切除BAVM的四个主要组成部分：（1）通过i-Flow量身定制或多相扫描（德国西门子）获取源图像； （2）使用SmartBrush软件（Brainlab，Westchester，Illinois，USA）在工作站中标记目标； （3）使用Brainlab曲线导航系统； （4）使用Zeiss Kinevo（AG，德国）合并微观AR融合。在视频1中，我们显示了整个工作流程，并在混合动力手术室中介绍了I-Flow量身定制的IV-DSA数据采集。总而言之，基于IV-DSA的增强现实是BAVM手术的创新技术。