XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System或碎
tbdd- uts
将碎片区块链与物联网集成，为信任问题和优化数据流提供了解决方案。碎片通过将其节点分为平行的碎片来提高区块链的可扩展性，但它很容易受到1％攻击的攻击，在这种攻击中，不诚实的节点靶向碎片以破坏整个区块链。平衡安全性与可伸缩性对于此类系统至关重要。深度加固学习（DRL）熟练地处理动态，复杂的系统和多维优化。本文介绍了一个基于信任的和DRL驱动的（TBDD）框架，该框架旨在抵抗勾结攻击风险并动态调整节点分配，并在维持网络安全性的同时增强吞吐量。具有全面的信任评估机制，TBDD辨别节点类型，并针对潜在威胁进行有针对性的重塑。TBDD框架可最大程度地提高不诚实节点的公差，优化节点运动频率，确保碎片中的节点分布，并平衡碎片风险。广泛的评估验证了TBDD在碎片风险平衡中的常规随机，社区和基于信任的碎片方法的优势，并减少了交叉交易。
空间碎片碰撞的风险评估
对空间基础设施及其快速扩张的日益依赖性需要开发和增强空间碎片和破碎研究的工具。准确预测与卫星分裂相关的风险需要全面了解所涉及的动态。为了满足这一需求，本文中采用了广泛使用的NASA标准分手模型（SBM）来预测破裂事件引起的碎片特征。另外，还引入了一种新方法来确定这些片段的方向，这是SBM直接覆盖的。此外，动态气体理论的原理用于计算碎片和预定的卫星种群之间的总体长期碰撞风险。该结果揭示了SBM在准确模拟某些卫星类型的碎片中的局限性。然而，新实施的片段方向性方法与观察到的数据很好地保持一致，这表明其进行了进一步研究的潜力。同样，风险模型与ESA的主人表现出强烈的对应关系，ESA的主体是一种用于评估碎屑碰撞风险的模型，其偏差可能是由于所使用的影响速度模型不同所致。最后，合并了经过验证的碎片和风险模型，并使用合并模型来分析现实世界中的碎片事件。
线粒体基因组中的偶然性和选择......
摘要 人类细胞中高频率的线粒体 DNA (mtDNA) 突变会导致与衰老和疾病相关的细胞缺陷。然而，关于突变 mtDNA 的生成动态及其决定其在细胞和组织内命运的相对复制适应度，仍有许多问题有待了解。为了解决这个问题，我们利用长读单分子测序来追踪模型生物酿酒酵母中 mtDNA 的突变轨迹。该模型比哺乳动物系统有许多优势，因为它的 mtDNA 更大，并且易于在细胞中人工竞争突变型和野生型 mtDNA 拷贝。我们展示了一种以前看不见的模式，它限制了酵母中 mtDNA 碎片中后续的切除事件。我们还提供了稀有且有争议的非周期性 mtDNA 结构的产生证据，这些结构导致单个细胞内持续的多样性。最后，我们表明，线粒体 DNA 相对适应度的测量符合现象学模型，该模型强调了控制线粒体 DNA 适应度的重要生物物理参数。总之，我们的研究提供了有关基因组大型结构变化动态的技术和见解，我们表明这些技术和见解适用于人类等更复杂的生物体。
在对比的海洋环境中，塑料衍生的有机物的微生物降解
大量的漂浮塑料碎片在海面积聚，在那里它们经受了物理化学和生物风化的影响。Solar UV light plays a pivotal role in degrading the polymer structure, inducing leaching and dissolution of pho- todegradation daughter products.尚不清楚这种塑料衍生的有机物（PDOR）的进一步命运，尤其是其在海洋中的寿命及其对海洋微生物的影响。在这里，我们使用了来自13C标记的塑料（聚乙烯（PE），聚丙烯（PP），聚苯乙烯（PS）和聚乙二醇二苯二甲酸酯（PET））的PDOL，我们与海水从对比的海水中孵育，与海水相反：海洋环境：Wadden Sea，Northe Sea，Northe Sea和Open Atlantic Ocean。微生物介导的p矿化是通过将13C标签从PDON追踪到末端氧化产物CO2并溶解无机碳（DIC）来确定的。虽然在测试的塑料和位置降解动力学不同，但我们发现沿海和开阔的海洋中的pdom降解潜力很大，无论是在海面还是在深海中。但是，基于16S扩增子测序的微生物群落分析表明，PDOM可以实质上改变海洋微生物组，这可能会对其他微生物介导的过程产生后果。
机器预测文本和赫库兰尼姆纸莎草纸
摘要 2016 年，肯塔基大学的数字修复计划 (DRI) 在 Brent Seales 教授的指导下，虚拟展开了来自恩戈地的碳化羊皮纸卷轴，揭示了用铁胆墨水书写的《利未记》副本。2019 年，DRI 应用一种新的机器学习方法，从真实的赫库兰尼姆纸莎草纸碎片中揭示了用碳墨水书写的希腊字符。虚拟展开文化遗产物品已成为现实。机器和深度学习方法在增强断层扫描中难以检测的墨水信号方面的应用将继续发展。这提出了一个重要的问题。编辑“真正虚拟”的文本（对象永远无法打开来验证结果）的过程将如何变化以反映对人工智能的存在和依赖？本文提出了一个理论模型，说明虚拟展开的纸莎草文本的批判版必须如何记录机器的作用。它还涉及了数据科学方面可能的要求，这种新型文本必须确保其“诞生”层面的透明度。简而言之，需要一种融合人文和科学的新型虚拟版本模型。
在各种聚合物降解过程中，bumetrizole型紫外线吸收器的残余行为差异
摘要：使用涉及海水中硫酸盐离子激素的增强降解方法（EDM）研究了降解过程中聚合物（PP，HDPE，LDPE，PLA和PS）中聚合物（PP，HDPE，LDPE，PLA和PS）中紫外光吸收器（UVA：UV-326）的改变的改变。EDM用于均质降解包含UVA的整个聚合物样品。含有5-PHR（PHR：每百个树脂）UVA膜的PP和PS样品进行了快速美白，其特征是形成了许多凹槽或碎颗粒。值得注意的是，PS中的UVA损耗率具有较高的玻璃过渡温度（TG）的较慢。除PS外，晶体聚合物的行为与降解过程中UVA损耗率的变化相似。在EDM降解期间观察到的初始损失率的显着增加是由于微塑性化引起的。PS发生了类似的微塑料率。但是，UVA和PS之间的分子间相互作用并没有导致明显的损失率增加，如其他聚合物中所观察到的。重要的是，在EDM降解过程中，UVA的化学结构保持不变。这些发现表明，UVA损失的主要原因是从聚合物基质中浸出的。
制备皱巴巴的石墨烯氧化物球和摩擦学特性中的研究
摘要：在这项研究中，使用快速蒸发的气溶胶液滴法通过毛细管组合制备了皱巴布的石墨烯氧化石墨烯（CGB）。使用扫描电子显微镜（SEM），高分辨率透射电子显微镜（HRTEM）和拉曼光谱观察到CGB。使用激光纳米粒径分析仪（DLS）获得碎颗粒的尺寸分布。通过超声分散测试水和离子液体（IL）的分散性。通过往复式摩擦测试仪和水/离子液体与氧化石墨烯配对的水或离子液体测试了水或含有碎石烯的氧化石墨烯球添加剂（W/IL-CGB）的摩擦学特性。通过三维光学显微镜观察到磨损疤痕的形态，并分析了其润滑机制。结果表明，CGB通过气溶胶液滴快速蒸发而成功制备了CGB，并且获得的CGB被弄碎的纸球。CGB具有良好的水分散体和离子液体分散体，IL-CGB对钢与钢摩擦对具有出色的抗摩擦和抗衣作用。在摩擦过程中，CGB被吸附在钢 - 钢对的界面上以形成保护层，从而避免了摩擦对的直接接触，从而减少了摩擦和磨损。
衰减加速因子保护人类肿瘤细胞
Diaialoganglioside GD2在包括神经母细胞瘤和黑色素瘤在内的各种人类肿瘤类型中表达。3F8结合后，对GD2的鼠单克隆抗体（MAB），神经母细胞瘤和某些黑色素瘤对通过人的补体杀死很敏感，而某些甲虫则不是。研究了补体介导的细胞毒性中这些差异的基础机制，将补体不敏感的黑色素瘤细胞系与衰减加速因子（DAF）的表达进行了比较，衰减加速因子（DAF），一种膜调节蛋白，一种保护血细胞，可保护血液细胞免受自动补体攻击。虽然DAF在神经母细胞瘤中是无法检测的，但它以补充不敏感的素瘤存在。当DAF的功能被抗DAF MAB阻断时，C3的摄取和补体介导的液位黑色素瘤系的裂解显着增强。f（ab'）2个碎片在增强裂解方面与完整的抗DAF mAb一样有效。DAF阴性和DAF阳性黑色素瘤细胞系对Cobra毒液因子处理的血清对被动裂解具有相当抗性。数据表明，在某些肿瘤中，DAF活动解释了它们对涉及杀害的抵抗力。通过阻止DAF功能来使这些细胞对这些细胞的敏感性的能力可能暗示免疫疗法。
微塑料在人类尸体大脑中的生物累积
全球环境中微塑料和纳米塑料 (MNP) 浓度不断上升，引发了人们对人类接触和健康结果的担忧。用于稳健检测组织 MNP 的补充方法，包括热解气相色谱-质谱法、衰减全反射-傅里叶变换红外光谱法和带能量色散光谱的电子显微镜，证实了人类肾脏、肝脏和脑中存在 MNP。这些器官中的 MNP 主要由聚乙烯组成，其他聚合物的浓度较少但很重要。与肝脏或肾脏中的塑料成分相比，脑组织中聚乙烯的比例更高，电子显微镜证实了分离的脑 MNP 的性质，它们主要呈现为纳米级碎片状碎片。这些死亡组织中的塑料浓度不受年龄、性别、种族/民族或死因的影响；死亡时间（2016 年 vs. 2024 年）是一个重要因素，肝脏和脑样本中的 MNP 浓度随时间推移而增加（P = 0.01）。最后，在一组有痴呆症诊断的死者脑中观察到了更大的 MNP 积累，脑血管壁和免疫细胞中明显沉积。这些结果强调，迫切需要更好地了解塑料在人体组织（尤其是脑）中的暴露途径、吸收和清除途径以及潜在的健康后果。
研究深度卷积神经网络中的格式塔原理
神经网络的设计受人脑的工作机制的启发，此后在各个领域取得了巨大的成功。心理学仍然旨在更好地了解人脑，但计算机科学努力增强对神经网络的理解。神经网络研究的主要目标是开发能够执行与人脑相似的任务，而不是重新创建它的模型。有趣的是，尽管没有明确设计为此目的，但神经网络倾向于表现出比预期的更像人类的行为。特别是，最近的发现表明，CNN可能表现出感知组织的格式塔定律的某些方面[1]，这些方面解释了人脑如何解释复杂的视觉刺激，尽管可能会受到某些阈值和局限性的影响。先前探索的神经网络体系结构的狭窄范围，其数据集有限和实验不足，因此需要进行更详细的研究。我们关注的是闭合原理，该原理指出，当零件被遮挡或碎片时，人的大脑自然填补了将数字视为完整批发的空白。我们提出了一个专门设计的数据集，该数据集旨在检查各种基于心理的透视仪的关闭，并在广泛的CNN中进行实验，以研究其与该原则的一致性。我们的工作提供了有关CNN有关关闭的全面分析，确定了限制和阈值，这些限制和阈值定义了其在逐渐操纵的刺激类别上执行闭合时的可用性。