XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System杂志
PIM国际杂志
建议MIM的优势在于其在系列生产中提供复杂设计的能力。但是，添加剂驱动器指出，它已确定该技术适合于每年多达数千万或更高数量的简单且高度复杂的铜件。对于电动机设计人员，该公司指出，该工艺可以设计方法，例如功能集成，减少质量和避免热点。初步研究表明，与常规设计相比，质量可以降低至少40％。这可以使更多紧凑的电机解决方案和成本节省。此外，可以轻松地集成到诸如Press-Fit螺母，特殊连接器和温度传感器之类的功能元素，以降低整体制造成本。已经报道了出色的电导率和其他物理特性（例如密度和热导率）表示非常接近传统上铜的铜。www.additive-drives.de公司生产了一系列铜制模型的公交杆组件（礼貌的添加剂驱动器）
临床医学杂志
我们很高兴地宣布呼吁论文，以介绍临床医学杂志的特刊，重点介绍嗜酸性粒细胞性食管炎（EOE）的诊断，治疗和监测的最新进展。作为一种复杂的慢性，免疫介导的食管疾病，EOE在临床实践和研究中提出了独特的挑战，需要采取创新的方法来改善患者的预后。本期特刊旨在收集探索EOE领域尖端发展的有见地的评论。感兴趣的主题包括但不限于新型诊断技术，新兴的治疗策略以及EOE的高级监测方法。我们也欢迎贡献涉及该疾病的潜在病理生理，患者报告的结果以及多学科管理方法。通过将领先的专家和研究人员的最新发现汇总在一起，该特刊旨在增强我们对EOE的理解并促进更有效，个性化的治疗计划的制定。我们鼓励提交，这些提交在医学和科学社区中提供重大进步并引起周到的讨论。
Wu等。 2024年。“用于成像活细胞中代谢物的遗传编码的荧光DNA适体”。美国化学学会杂志。 doi：
背景/客观遗传编码的荧光蛋白和荧光RNA传感器是对细胞中生物分子成像的必不可少的工具。为扩展工具箱并改善了这种类型的传感器的普遍性和稳定性，我们在此报告了遗传编码的荧光DNA适体（GEFDA）传感器，该传感器将荧光DNA Aptamer用于二甲基糖红（Dimethylindole Red）与ATP APTAMER联系起来。
特刊 - 临床医学杂志
人工智能（AI）和深度学习（DL）通过提供前所未有的机会来改善诊断，预后，治疗计划和患者安全，从而重新定义医学成像。从高级图像分割和放射线学到可解释的AI和隐私模型，这些技术正在解决临床成像中长期存在的挑战。然而，诸如可重复性，算法偏见和AI在临床工作流程中的安全实施之类的关键问题仍有待解决。本期特刊旨在专注于医学成像中AI和DL的最新进步，不仅强调精确性和效率，而且还强调安全和道德部署。提交探索主题，例如多模式数据集成，鲁棒特征提取，联合学习，临床验证和方法，以确保调节依从性。特别欢迎调查减轻风险和提高解释性以提高患者安全的策略的研究。我们邀请作者就上述主题提交他们的原始研究文章和评论。
国际分子科学杂志
神经退行性疾病包括多种脱髓鞘性神经退行性疾病：多发性硬化症，过氧化物酶体和非骨质促成白血病，以及阿尔茨海默氏病，帕金森氏病，帕金森氏病，Niemann – Pick病，尼姆曼 - 佩克病，亨廷顿病，亨廷顿病，亨廷顿病，乳腺癌疗法或乳腺癌疾病。在这些病理学，炎症，氧化应激和细胞死亡中所涉及的机制中起着至关重要的作用。因此，更重要的是要更彻底地了解这些疾病中细胞死亡，炎症和氧化应激的参与，以及导致其导致其的细胞和分子机制，并确定可以阻止这些机制的自然或不自然分子。凋亡，自噬，坏死或其他形式的细胞死亡可能是旨在打击的有趣的治疗靶标。细胞因子和非周期因子炎症以及产生氧化应激的过程，也可能是追求与这些病理作用的有趣靶标。
国际科学创新研究杂志
摘要：人工智能（AI）工作量的计算需求不断增长，已大大升级了数据中心的能源消耗。AI驱动的应用程序，包括深度学习，自然语言处理和自主系统，都需要实质性的计算能力，主要由图形处理单元提供。这些GPU在提高计算效率的同时，有助于大量的功耗和热量产生，因此需要采取先进的冷却策略。本研究提供了对AI特异性硬件功率使用的定量评估，重点是NVIDIA H100 GPU。该分析将AI数据中心的能源消耗与美国普通家庭用力进行了比较，这表明单个AI机架的消耗大约是典型家庭能量的39倍。此外，一项可伸缩性分析估计，大约87个新的超尺度数据中心消耗了纽约市消耗的电力。这强调，随着AI数据中心的快速增长，大规模的部署可能导致全球能源需求前所未有的增长。此外，该研究还评估了耗散热量对冷却需求的影响，强调了对节能冷却溶液的需求，包括液体和浸入冷却技术。未来的研究方向包括节能AI模型，可再生能源整合，可持续的AI加速器设计以及智能的工作负载优化，以减轻大规模AI采用的环境影响。I.但是，量化AI硬件的功率和冷却需求的研究仍然有限。本研究为设计更可持续的AI驱动数据中心提供了关键见解，同时保持高性能计算效率。关键字：AI数据中心，功耗，耗散耗散，能效，数据中心冷却，GPU计算，城市能源影响，可持续性AI，高性能计算，高尺度基础架构，热量管理，工作负载，优化，碳足迹减少，可再生能源能源整合，可再生能源整合，AI ACELERASTOR，AI ACCELERARSTORSRATOR，AI ACCELERARSTORS。简介人工智能（AI）和机器学习（ML）应用具有重塑行业，需要高性能计算基础架构。AI培训模型的指数增长导致数据中心内能耗的前所未有。根据国际能源机构2023年的一份报告[1]，数据中心占全球电力需求的近1％，预计AI工作量将大大增加这一份额。科技巨头，例如Google，Amazon和Microsoft，正在积极投资于AI特异性芯片并优化数据中心冷却以减轻能源足迹。这项研究提供了对AI特异性硬件（尤其是NVIDIA H100 GPU）中功率使用情况的定量评估，并评估了其对城市能源基础设施的影响。随着AI数据中心的扩展，对电网的影响成为主要问题。本研究的目的是：•比较AI基础设施的电力使用与家庭用电量。•评估AI数据中心的可伸缩性和可持续性。•分析散热和冷却要求。II。II。关键术语的定义A.功率和能量功率（P）：功率是数据中心中的机架或电气设备消耗能量的速率。就像每时刻消耗的能量量