XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System形态
评估结合进化和学习在复杂形态空间中设计机器人的框架
摘要 - 已知机器人的身体和大脑都恰当地优化了一个具有挑战性的任务，尤其是当2尝试在仿真中发展设计时，随后将在现实世界中构建3个。为了解决这个问题，将进化与学习算法相结合的是，5可以改善新后代6的遗传控制器6，从而将它们调整为新的身体设计，或者从头开始学习7。在本文中提出了一种方法，其中8个机器人是通过在单个基因组中编码的两个组成模式9产生网络（CPPN）间接指定的，一个编码大脑和另一个身体。基因组的身体11部分是使用进化算法12（ea）进化的，具有单独的学习算法（也是EA）13应用于遗传控制器以改进其。本文的目标14是确定如何利用15
分析MMP9和E-钙粘蛋白在形态学上1级脑膜瘤的脑浸润
HIV-1或人类免疫缺陷病毒1型，是一种全球大流行，影响了全球数百万个个体。作为该病毒生命周期的多功能酶，逆转录酶（RT）是药物发现的重要靶标。rt抑制剂主要分为两种类型：非核苷逆转录酶抑制剂（NNRTIS）和核苷逆转录酶抑制剂（NRTIS），尽管其他类别，例如核苷酸逆转录酶抑制剂（NRTIS），也存在。分子对接和药效团建模方法和DFT（密度功能理论）计算是HIV-1药物发现中的重要一步。在当前的研究中，我们在计算机方法中使用了探索新型苯咪唑唑酮（1,3-二氢-2H-2H-Benzimidazol-2-one）衍生物的结合模式。因此，对HIV-1 RT的野生型和突变形式进行了苯甲酰唑酮化合物，包括K103N，Y181C和双突变体K103N/Y181C。分子对接的结果使我们能够选择两种苯甲酰唑酮化合物（L15和L17）作为促进具有良好结合亲和力的抑制剂，不仅与野生型HIV -1（L15：-11.5：-11.5 kcal/mol/mol和L17：-11.4：11.4 kcal/mol），而且还针对Mol Y181和2 Kc/Mol Y181和2 lt Y181。 L17：-10.1 kcal/mol），K103N（L15：-11.5 kcal/mol和L17：-11.6 kcal/mol）和双突变体K103N/Y181C（L15：-11.1 kcal/mol/mol和L17：-9.9 kcal/mol）。此外，设计的配体的特征是基于ADMET（吸收，分布，代谢，排泄和毒性）的理想药代动力学特性。在这项工作结束时，对候选药物（L15和L17）进行了返回研究，以简化其合成。
形态生理属性和基因的变化...
抽象的干旱是一种毁灭性的非生物因素，会影响许多农作物的生产力。是一种气候硫化作物，珍珠小米对干旱地区的适应性吸引了我们在幼苗干旱胁迫期间检查形态生理和分子机制。实验材料由41种基因型组成，该基因型在幼苗阶段受到干旱胁迫。观察到了形态生理性状的显着差异，例如SL，R/S，RWC，RL（治疗除外）和WRC（除G×T相互作用除外）。在干旱条件下根据RWC选择了两种耐受性和两种易感基因型。选择了与干旱相关途径的七个基因（ST，NAC，26S，TD，WD-40，GAUT和ASR），并在这些基因型中分析了它们的表达模式。与形态生理特征证实了与干旱相关基因的表达。我们的研究表明，在早期的幼苗阶段进行形态生理特征的干旱筛查将有助于育种者发展耐旱的父母线条和杂种。关键字：相对水的含量，根长，根/芽比，芽长，保留能力。
1.2 nW 神经形态增强唤醒无线电
摘要 — 具有超低功耗无线电功能的低成本设备是智能设备面临的主要挑战，而智能通信需要永久开启的接收器。本文提出了一种唤醒无线电，它具有神经形态预处理系统，均偏置在弱反转区。该系统能够接收 2.4 GHz 信号、对其进行解调，并根据神经元的尖峰频率识别位模式。在 1.2 nW 的总功耗下获得了显著的性能，这比传统的 RF 包络检测器至少低三个数量级。此外，输入功率的尖峰频率响应表明，所提出的系统可以区分 2.4 GHz 的不同信号。所提出的系统实现了 1.2 pJ/bit 的能效，最小可检测信号为 -27 dBm。索引术语 — 包络检测器、神经形态传感器、物联网设备、超低功耗。
表皮细胞动力学通过OSZHD1和OSZHD2调节调节水稻层关节形态发生和叶角形成
预印本（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此版本的版权持有人于2025年2月14日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.01.20.633825 doi：Biorxiv Preprint
表皮细胞动力学通过OSZHD1和OSZHD2调节调节水稻层关节形态发生和叶角形成
预印本（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此版本的版权持有人于2025年2月14日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.01.20.633825 doi：Biorxiv Preprint
绿色交易不是“意识形态监管”
本文强调了欧洲绿色协议的目标是如何实现必不可少的温度目标，以减轻全球变暖。然后考虑到旨在放松监管的政府和工业世界提出的异议，强调其工具性（技术中立性）和毫无根据（由监管引起的汽车危机）。欧洲绿色交易和相关的运营部门“适合55” - 在其他规定中，该协议在2035年建立了吸热汽车的销售结束 - 旨在将CO2的净排放量减少到2030年，并在2030年降低55％，并将其消除2050年。这对巴黎一致目标的欧盟成就具有起作用，即与工业前水平相比（1850-1900时期）将本世纪温度升高限制在1.5度以内。在2011 - 2020年的十年中，全球变暖已经超过1度，这基本上是由于人类的生产和消费活动所致。因此，1.5的目标意味着平均而言，在80年中，我们还有一半的变暖，将我们与本世纪末分开。当前趋势并不令人鼓舞。在当前的十年（2020年代）中，先前的变暖记录已经超过，而在2024年，全球温度（不同测量的平均温度）首次超过了1.5度。因此，有必要通过未来的温和度来补偿离线趋势。重要的是要强调排放和温度目标并不构成极端主义绿色意识形态的官僚主义的官僚主义。相反，它们是基于全球最佳科学知识 - 在联合国国际气候变化小组（IPCC）中传达的 - 基于气候的演变，全球变暖的影响以及超过不同温度阈值的风险（例如，请参见IPCC，气候变化2023）。在这里，我们回想起这些研究的三个关键信息。•零在2050年的净二氧化碳排放量的概率> 50％与限制温度相关的50％至1.5度：因此，没有确定性，而是概率。•计数是排放的积累，其增加的（流量）必须放慢，以使库存不达到无回报的水平：2050年零的途径至关重要。•正是由于这种路径依赖性，目前十年所做的事情对结果至关重要，而当前国家减少承诺所暗示的全球排放量使得1.5度的目标非常不可能：在这些年中需要做更多的目标。
儿童期与癫痫相关的多基因风险与脑形态之间的关联
和ssocations bepilepsy-多基因在Childhod Alexander Ngo 1.2，Lang Liu 1.3，Larivière4，Larivière4，Larivière4，Serea Fett 1.2，Serea Fett 1.2，Clara F. Weber 1,5,6，Jessica Royer 14.2，Maria y. y.ariio y。 15，路易斯·康查16，西蒙·S·23：25，帕特里夏·戴斯蒙德·雷塔·索尔塔尼亚·扎德331，加文·温斯顿39,40，西奥多·鲁伯41,42,43，托比亚斯·鲍尔，托比亚斯·鲍尔，50,51，50,51，约翰·S·邓肯33,34，33,34，Paul M.Thops M.Thompson 52，1.2，32，32,3,2,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3 ,，A. Carr 54, Gianpiero L. Cavalleri 56.58, Esmaeil Davooti-Bojd 59, Norman Delandy 56.58, Chantal Depont 60, Colin P. Doherty 58.61, Martin Domin 62, Sonya Foley 40, Aoife Griffin 35, Graeme D. Jackson 63, Erik Kaestner 51, Magdalena, Magdalena Kowalczyk 63，Angelo Labate 64，Soenke Langner 65，Mario Mascalchi 66，Mario Mascalchi 66，Pascal Martin 23，Mark P. Richardson 55，Christian Rummel 67，Mira Semmelroch 63，Mira Semmelroch 63，Mariasavina Severino 45 Felix 46，Felx。 von Podewills 69，Sjoerd B. Vos 33.34.70，Christopher D. Whelan 56，Roland Wiest 67和Junsong Zhang 71A. Carr 54, Gianpiero L. Cavalleri 56.58, Esmaeil Davooti-Bojd 59, Norman Delandy 56.58, Chantal Depont 60, Colin P. Doherty 58.61, Martin Domin 62, Sonya Foley 40, Aoife Griffin 35, Graeme D. Jackson 63, Erik Kaestner 51, Magdalena, Magdalena Kowalczyk 63，Angelo Labate 64，Soenke Langner 65，Mario Mascalchi 66，Mario Mascalchi 66，Pascal Martin 23，Mark P. Richardson 55，Christian Rummel 67，Mira Semmelroch 63，Mira Semmelroch 63，Mariasavina Severino 45 Felix 46，Felx。 von Podewills 69，Sjoerd B. Vos 33.34.70，Christopher D. Whelan 56，Roland Wiest 67和Junsong Zhang 71
通过机器学习预测体积城市形态的气温
环境参数（例如空气温度）是人类生活质量和能源效率管理的关键终端。城市地区人口稠密，并且通过城市形态和景观空间模式与其中一些自然现象高度相关。因此，预测城市计划对环境参数的影响对于适当的决定和计划以增强城市的生活条件至关重要。先前的研究强调了乌拉巴形态与空气温度之间的密切相关性，强调了在这些分析中采用三维数据的重要性。在这项研究中，我们首先引入了一种将CityGML数据转换为VoxEls的方法，该方法在大规模数据集（例如城市）的高分辨率上可以有效，快速地工作，但通过牺牲了一些建筑细节，从而限制了先前的Voxelization方法的局限性，这些方法限制了对大型量表的较高量表的较高范围，以较高的量化和无效的范围，以使其对Voxel的高度分配为高分。来自多个城市的那些体素化的3D城市数据和相应的空气温度数据用于开发机器学习模型。在模型训练之前，在输入数据上实施了高斯模糊以考虑空间关系，因此，在高斯模糊之后，空气温度和体积建筑物形态之间的相关率也会增加。这个受过训练的模型能够通过使用相应像素的构建体积信息作为输入来预测空气温度的空间分布。在模型训练之后，预测结果不仅是用均方根误差（MSE）评估的，而且一些图像相似性指标，例如结构相似性指数量度（SSIM）和学习的知觉图像贴片相似性（LPIPS）能够在评估过程中检测和考虑空间关系。这样做，该研究旨在帮助城市规划人员将环境参数纳入其计划策略，从而促进更可持续和居民的城市环境。
神经形态战略联盟 - Fraunhofer ITWM
神经形态系统市场仍然相对年轻，但市场规模增长迅速。最近的报告 1 估计，这个市场将在 2029 年增长到 8.22 亿美元。到 2034 年，市场规模预计将达到 84 亿美元。虽然在未来几年神经形态技术在 AI 芯片收入中的份额只占很小的一部分（<0.3%），但预计到 2035 年将增加到 18% 2,3 。除了芯片设计本身之外，更多领域将为 AI 芯片周围的价值链做出贡献（例如设计和集成工具、基于事件的传感器等）。因此，有必要在这个领域进行及时定位，以催化和协助系统性增长。STANCE 将促进成熟和多样化的神经形态生态系统的发展，为工业应用做好准备。