XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System操作
可互操作数据湖 (IDL)
• WP1：通过构建端到端原型和测试平台来测试在分布式环境中管理数据的解决方案，以展示如何优化大数据存储和数据检索效率，利用最先进的云技术 • WP2：定义一个数据模型来组织、查找和访问存档数据；设计和调试一个关系数据库，用于元数据管理、识别和数据配置 • WP3、WP4：将使用、调整和链接区块链和基于 Web 的堆栈（如对象存储）的新技术 • WP5：模拟用于处理 SSA 的空间传感器数据的最先进算法并评估计算负载
探索 DNA 操作的先进技术
DNA 测序：DNA 测序是一种用于确定 DNA 分子中核苷酸顺序的技术。DNA 测序有几种方法，包括桑格测序、下一代测序 (NGS) 和单分子实时 (SMRT) 测序。桑格测序是一种广泛使用的方法，涉及使用荧光标记的脱氧核苷酸，当其掺入生长的 DNA 链中时会终止 DNA 合成。终止的片段通过凝胶电泳分离，并通过分析荧光信号的颜色来确定序列。NGS 是一种高通量方法，可以同时对数百万个 DNA 片段进行测序。SMRT 测序涉及使用单个 DNA 分子，对其进行实时测序。
在手动和机器人辅助工作中为操作员建模疲劳5.0
职业应用疲劳以及许多其他人类绩效因素，影响工人的健康状况，从而产生了生产质量和效率。采用行业5.0观点，我们建议将人类绩效模型整合到更广泛的工业系统模型中可以提高建模准确性并带来卓越的成果。将我们的工人疲劳模型整合为其工业系统建筑师模型的一部分，使领先的飞机制造商Airbus可以更准确地预测系统的性能，这是劳动力妆容的函数，这可能是人类工人和机器人的组合，或者是经验丰富且经验丰富且经验丰富且经验丰富的工人的组合。我们的方法证明了将人类绩效模型包括在商店地板上引入机器人的重要性和价值，可用于在工业系统模型中包括人类绩效的各个方面，以满足特定的任务要求或不同级别的自动化。
甲基化操作向导（Meow）
图1。Meow在长阅读测序数据中识别差异甲基化区域。A. Meow需要一组带有填充的MM和ML标签的对齐的BAM文件以及包含感兴趣区域列表的床文件，例如CPG岛，以构建参考数据库。在构建参考数据库后，可以在参考队列中执行一项输出分析，以识别该数据集中的唯一差异甲基化区域（DMR）。也可以使用已经构建的参考数据库来识别DMR的测试样本运行。两种方法的输出都在表或图形格式中获得。B.与已知具有Prader-Willi综合征的测试样品相比，与19个随机样品的对照数据库相比，显示了已知具有Prader-Willi综合征的测试样品的显着差异甲基化的位点（红色），该数据库是1000个基因组项目ONT测序联盟的一部分。C. Meow生成图形，说明了测试样品和对照数据集之间甲基化频率的显着差异。所示的五个DMR表示（b）中的显着值。D.色带图显示了查询中每个C和G的甲基化频率，相对于控制数据库甲基化频率在同一位置的平均值和标准误差。
HAMMR 操作和维护指南
● 本使用说明和维护手册详细说明了 HAMMR 设备的特性和功能，包括冲击手柄、其附件（适配器和冲击配件）和灭菌托盘。 ● 简要介绍了使用产品所需的电池和电池充电器。有关更多信息，请参阅 Zimmer Biomet X-Series 手册。 ● 包括设置、维护和故障排除程序和指南。 ● 包括安全操作、存储和运输以及准备使用所必需的其他数据。本手册和产品上的符号和约定
基于计算机视觉的位移识别及其在操作条件下的桥梁状况评估中的应用
摘要：桥梁损坏检测对于确保桥梁结构的安全性和完整性至关重要。传统的损伤检测方法通常依赖于手动检查或基于传感器的测量结果，这可能是耗时且昂贵的。近年来，计算机视觉技术在桥梁位移测量和损伤检测中显示了有希望。这项研究的目的是从基于计算机视觉的方法测量的位移中提取可靠的特征，这些方法对结构条件变化敏感，同时对操作条件的变化有牢固的变化。特别是，本研究论文使用基于基于计算机视觉的位移测量的横向影响比（DTIR）定义的指标提出了一种新颖的桥梁损伤检测方法。所提出的方法利用计算机视觉算法在移动负载下提取桥梁的位移响应。DTIR指示器定义为在两个相邻梁之间的车辆诱导的桥梁准静态位移比，被提取为对损伤敏感的特征。理论推导证明，DTIR指标仅与车辆在甲板上的结构状况和横向位置有关，而与车辆重量和速度的变化无关。为了验证所提出的方法的有效性，在具有不同结构条件的多束梁桥上进行了一系列驱动实验。结果证明了所提出的方法准确检测结构损伤的发生和可能位置的能力。此外，本文讨论了用于桥梁损坏检测的DTIR指标的优点和局限性，以及如何将所提出的方法推广到具有两个以上的交通车道的桥梁。总而言之，提出的方法为在操作条件下的桥梁提供低成本，易于部署和可扩展的健康监控解决方案提供了有希望的解决方案。
用移动操作的交互式对象搜索语言的动态场景图
摘要 - 为了充分利用移动操纵机器人的功能，必须在大型未探索的环境中自主执行的长途任务。虽然大型语言模型（LLMS）已显示出关于任意任务的紧急推理技能，但现有的工作主要集中在探索的环境上，通常集中于孤立的导航或操纵任务。在这项工作中，我们提出了MOMA-LLM，这是一种新颖的方法，该方法将语言模型基于从开放式摄影场景图中得出的结构化表示形式，随着环境的探索而动态更新。我们将这些表示与以对象为中心的动作空间紧密地交织在一起。重要的是，我们证明了MOMA-LLM在大型现实室内环境中新型语义交互式搜索任务中的有效性。最终的方法是零拍摄，开放式摄影库，并且可以易于扩展到一系列移动操作和家用机器人任务。通过模拟和现实世界中的广泛实验，与传统的基线和最新方法相比，我们证明了搜索效率的显着提高。我们在http://moma-llm.cs.uni-freiburg.de上公开提供代码。
维护的标准操作程序 (Cmd 备忘录...
2023 年 8 月 28 日 — W6E1AA。本 SOP 自收到之日起生效，并将一直有效，直至被取代或撤销。任何先前版本的 USAG RP 维护 SOP 或...