XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System抹布
Elix Clean 清洁卡
清洁溶剂 163 滚筒清洁剂 - 适用于带磁头的机器。 - 与所有类型的清洁卡和清洁布一起使用，用于清除自动分配系统中的污染物 - 用于清除有机和无机污染物，特别是灰尘和油脂 - 清除无机污染物的优良溶剂，与被清洁的橡胶和/或金属表面具有优良的兼容性 166 光纤清洁剂 - 清洁光纤连接器和自动系统 - 极其纯净的混合物，与要清洁的材料具有高度的兼容性 169 电子清洁剂 清洁所有类型的自动系统中的机械和精密机械零件。 210 磁头清洁剂 - 适用于带磁头的机器 - 与所有类型的清洁卡和抹布一起使用，用于清除自动分配系统中的污染物 - 用于清除有机和无机污染物，特别是灰尘和油脂 260 显示器和多媒体清洁剂 - 适用于显示器、个人电脑、笔记本电脑、智能手机等 - 仔细有效地清除玻璃表面的污垢，清洁后绝对不留条纹 - 清洁剂气味清新，非常温和 - 不含危险品 270 白板清洁剂 - 适用于带喷头的雾化瓶中的白板和塑料表面
sarco/内质网Ca2+-ATPase（SERCA）活性是V（d）J重组
全基因组CRISPR/CAS9屏幕鉴定出ATP2A2，该基因编码sarco/ca 2+ -ATPase（SERCA）2蛋白，对V（d）J重组很重要。SERCAS是ER跨膜蛋白，可将Ca 2+从胞质液泵入ER管腔中，以维持ER Ca 2+储层并调节胞质Ca 2+依赖性过程。在PERB细胞中，SERCA2的丢失导致V（D）J重组动力学减少，这是由于抹布介导的DNA裂解减少。B细胞中的SERCA2缺乏会导致SERCA3的表达增加，SERCA2和SERCA3的综合损失导致ER Ca 2+水平降低，胞质Ca 2+水平升高，RAG1和RAG2基因表达的降低以及V（D）J重组的深刻障碍。由杂合ATP2A2突变引起的SERCA2和人类缺乏B细胞的小鼠，成熟的B细胞数量减少。我们得出的结论是，SERCA蛋白调节细胞内Ca 2+水平以调节RAG1和RAG2基因表达以及V（D）J的重组以及SERCA功能的缺陷会导致淋巴细胞减少。
用...
本研究提出了一个利用检索增强产生（RAG）来增强大肠杆菌（E.COLI）基因组学中复杂生物信息学数据的解释和分析的框架。通过整合包括成对对准的生物信息学工具，NCBI注释，多序列对准（MSA）与大语言模型（LLM）（例如GPT O3-MINI），GEMINI 2.0 Advanced Flash Thinky Thinking Thinking Thinking Trusive trining实验模型以及Grok 3，我们的方法将实时数据的试验与动态数据的自然语言生成结合。这种集成使原始计算输出转换为连贯且可访问的叙述，从而有助于对基因组组织和基因功能的更深入了解。通过检索特定于域的知识来增强llm功能的RAG框架，然后将其用于完善和上下文化生成的见解。通过自定义提示工程，我们的系统合成了不同的数据集，以突出多个大肠杆菌菌株的基因组变异，保守同义和注释一致性的关键方面。通常，我们的工作表明，将抹布与传统的生物信息学方法整合在一起，为在微生物研究中为更有效，更准确的基因组分析铺平了强大，可扩展的解决方案，以将复杂的基因组数据集转化为具有动作能力的生物学见解。
维护实践
发生火灾时应采取的补救措施 a. 必须始终严格遵守以下预防措施： 1. 安装前用干净的三色乙烯 (TCE) /四氯化碳 (CTC) 彻底清洗所有氧气配件、阀门和零件。切勿将汽油、煤油或其他碳氢化合物溶剂用于此目的。用于氧气服务的所有管道、管线阀门等必须是认可的类型，并且在投入使用前必须彻底除油并用干净无油的压缩空气或氮气吹净。 2. 禁止在工厂进气口附近释放乙炔或其他易燃气体。液氧中乙炔浓度超过百万分之五时可能会发生剧烈爆炸。必须严格监督以将污染的可能性降至最低。 3. 工厂和工厂附近必须始终保持清洁，不得有任何异物。工厂周围任何漏油情况必须立即纠正。必须立即用抹布和四氯化碳清理漏油。4. 请勿用油或任何其他物质润滑氧气阀门、调节器、仪表或配件。5. 确保从空气分离器夹套上拆下的绝缘层没有被油或其他易燃材料污染。对空气分离装置设备进行维护的人员必须穿着干净的工作服，手和工具必须没有油。这可确保绝缘层和设备
学习变种式 - 产物关系和变量 -
我们介绍了VARM，va riant r Elationship m atcher策略，以识别电子商务目录中的一对变体产品。实体解决方案的传统定义与产品提及是否是指相同的基础产品。但是，这未能捕获对电子商务应用程序至关重要的产品关系，例如在同一网页上列出的相似但不相同的产品或共享评论。在这里，我们制定了一种在变体产品关系中的新型实体分辨率，以捕获这些相似的电子商务产品链接。与传统的定义相反，新定义既需要识别两个产品是彼此的变体匹配，以及它们之间有什么变化的属性。为了满足这两个要求，我们制定了一种利用编码和生成AI模型的优势的策略。首先，我们构建了一个捕获网页产品链接的数据集，并因此构建了产品关系，以训练编码LLM以预测任何给定的产品的变体匹配。第二，我们使用抹布提示了一代LLM，以在变体产品组之间提取变异和共同属性。为了验证我们的战略，我们使用世界领先的电子商务零售商之一的真实数据评估了模型性能。结果表明，我们的策略超出了替代解决方案，并为利用这些新型产品关系的方式铺平了道路。
危险废物最小化评估：科罗拉多州卡森堡
操作 80 防冻液 - 更好的操作实践 - 无需排放 80 防冻液 - 产品替代 80 防冻液 - 工艺变更 - 测试 80 防冻液 - 工艺变更 - 延长使用寿命 81 制动蹄（石棉废料） - 更好的操作实践 81 现场/异地回收 81 溶剂 (PD680-II) - 现场回收 - 蒸馏 81 溶剂 (PD 680-I) - 异地回收 - 合同/租赁回收 81 溶剂和化油器清洁剂 - 异地回收 82 化油器清洁剂 - 异地回收 - 合同/租赁回收 82 废油 - 现场回收 - 重力分离/混合 82 废油 - 异地回收 - 闭环合同 82 废油 - 现场回收 - 销售给回收商 83 防冻液 - 现场回收 83 铅酸电池 - 异地回收 83 水性或腐蚀性废弃物 - 设备租赁 83 脏抹布/制服 - 现场/异地回收 - 洗衣服务 83 处理 84 废油 - 现场预处理 - 过滤 84 废油 - 现场预处理 - 重力分离 84 废油 - 现场处理 - 混合/燃烧 84 水性废弃物 - 现场预处理 - 过滤 85 水性废弃物 - 现场处理 - 蒸发 85 水性废弃物 - 现场处理 - 废弃物处理 85 化油器清洁剂 - 异地处理 85
健康错误信息检测：一种集成到检索的一代
摘要生成AI（Genai）和自然语言处理（NLP）近年来已经显着提高，表现出突破并推动了文本挖掘中的准确率。在许多应用程序域中都观察到级联效应，涵盖文本分析，问答，分类和新的文本内容生成。后者允许许多最终用户将AI视为现成的解决方案，以优化其日常工作流程。然而，由于可信赖和未经验证的内容可以轻松产生，黑暗和明亮的侧面潜伏在文本内容产生后面。这在我们的社会中引起了重大挑战：假新闻。尽管假新闻已经存在一段时间，但它仍然是一个未解决的问题。生成的AI通过实现自动生产大量高质量的，单独针对的假件内容来将其提高到一个新的水平。我们的工作是Loyfanmi（与健康相关的虚假新闻）项目的一部分，该项目的重点是使用NLP，语言模型和检索功能增强的生成（RAG）系统来缓解与健康有关的假新闻。我们提出了一种新的块机制，该机制简化了整个抹布框架管道。Bert和Bert+RAG已在2000年与健康相关的文章的数据集中进行了比较，将与健康相关的假新闻分类任务进行了比较，分为两类（“假”和“可信”）。初步实验结果揭示了准确性，回忆和F1得分的提高。
p-rag：逐步检索增强产生，用于计划体现的日常任务
体现的日常任务是体现的AI社区中的一项流行任务，要求代理商根据自然语言说明和视觉观察做出一系列动作。传统的基于学习的方法面临两个挑战。首先，自然语言指令通常缺乏明确的任务计划。其次，需要进行高度培训才能为模型提供对任务环境的了解。以前基于大语言模型（LLM）的作品要么由于缺乏任务特定知识而遭受性能差，要么依靠地面真理作为少数样本。为了解决上述局限性，我们提出了一种称为渐进检索增强发电（P-rag）的新颖方法，该方法不仅有效地利用了LLMS的强大语言处理能力，而且还逐渐积累了特定于任务的知识而没有地面真相。与传统的抹布方法相比，该方法以单发方式从数据基础中检索相关信息以协助生成，p-rag引入了一种迭代方法来逐步更新数据库。在每次迭代中，p-rag检索最新数据库，并从上一个相互作用中获取历史信息，作为当前交互的经验参考。此外，我们还引入了一个更精细的检索计划，该计划不仅可以检索相似的任务，而且还结合了类似情况的检索，以提供更有价值的参考经验。广泛的实验表明，P-rag在不利用地面真理的情况下取得了竞争成果，甚至可以通过自我读取进一步提高绩效。
和解方法范式：采用大型语言模型作为新手定性研究助理人才管理研究div
定性数据收集和分析方法，例如采用访谈和焦点小组的方法，为客户态度，情感和行为提供了丰富的见解。但是，手动定性数据需要大量的时间和精力来确定相关主题和主题见解。这项研究提出了一种新的方法来解决这一挑战，通过利用基于Aug的Generative Auged Generation（RAG）大型语言模型（LLMS）来分析访谈成绩单。这项工作的新颖性在于制定研究探究作为新手研究助理的LLM增强的研究。本研究探讨了LLM的心理模型，以作为人才管理领域研究人员的新手定性研究助理。扩展了一种基于抹布的LLM方法，以启用半结构化访谈数据的主题建模，展示了这些模型在信息检索和搜索中的传统用途之外的多功能性。我们的发现表明，与手动生成的主题相比，LLM-EAGMAIN-augment的破布方法可以成功提取感兴趣的主题，并具有明显的覆盖范围。这确立了使用LLM作为新手定性研究助理的生存能力。此外，该研究建议研究人员利用这种模型在传统定性研究中使用的质量标准，以确保其方法的严格性和可信度。最后，本文为寻求调和LLM与既定的定性研究范式调和使用LLM的行业从业人员提出了关键建议，为在人才管理研究中分析定性数据集的分析时，为有效整合了这些功能强大的新手工具提供了路线图。
虚拟现实和语言模型，学习的新领域
拟议的研究介绍了创新的虚拟现实（VR）和大型语言模型（LLM）体系结构，以增强各种教育环境的学习过程，从学校到工业环境。利用LLM的功能和检索功能发电（RAG），建筑围绕着沉浸式VR应用。该应用程序使所有背景的学生都可以通过提出问题并以文本格式和VR中的视觉提示来与他们的环境进行交互式互动，从而促进了动态的学习体验。llms带有抹布作为这种体系结构的骨干，从而促进了将私人或域特异性数据集成到学习过程中。通过通过数据连接器无缝连接各种数据源，RAG克服了不同的和孤立的信息存储库的挑战，包括API，PDFS，SQL数据库等。RAG Solutions提供的数据索引通过将摄入的数据构造成优化的LLMs消费的格式，进一步简化了此过程。进行了一项经验研究，以评估该VR和LLM架构的有效性。二十名参与者分为实验组和对照组，以评估其学习过程的影响。实验组利用了沉浸式VR应用程序，该应用程序允许与教育环境进行互动互动，而对照组则遵循传统的学习方法。这项研究揭示了实验组的学习成果的显着改善，证明了将VR和LLMS整合到增强学习环境中的理解和参与方面的潜力。本研究提出了一种创新的方法，该方法利用了LLMS与沉浸式VR技术之间的协同作用，为变革性学习经验开辟了途径，超越了传统的界限，并在各种教育景观中获得了学习者。