XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System李俊
Xiang Li (李祥)
1。x li，j ding，m elhoseiny。vrsbench：一种多功能视觉语言基准数据集，用于遥感图像理解。神经信息处理系统（NERUIPS）的第三十八大会，2024年。pdf 2。m艾哈迈德，X li，M Elhoseiny。3DCOMPAT200：用于组成识别的语言扎根大规模3D视觉数据集。第三十八届神经信息处理系统会议（Neruips），2024年。3。x li†，Jian ding†，Z Chen，M Elhoseiny。uni3dl：3D和语言理解的统一模型。欧洲计算机视觉会议（ECCV）2024。PDF 4。J Chen，D Zhu，X Shen，X Li，Z Liu，P Zhang，R Krishnamoorthi，V Chandra，Y Xiong，M Elhoseiny。迷你v2：大型语言模型作为视觉多任务学习的统一接口。arxiv。PDF 5。D Zhu，J Chen，X Shen，X Li，M Elhoseiny。Monigpt-4：使用先进的大语言模型来增强视力语言理解。国际学习表征会议（ICLR）2024（> 24K在GitHub开始）。PDF 6。J Chen，D Zhu，K Haydarov，X Li，M Elhoseiny。 视频chatcaptioner：迈向丰富的时空描述，arxiv 2023。 PDF 7。 f khan†，X li†，一座寺庙，M elhoseiny。 渔网：用于鱼类补充，检测和功能性状预测的大规模数据集和基准。 国际计算机视觉会议（ICCV），2023年。 PDF 8。 pdfJ Chen，D Zhu，K Haydarov，X Li，M Elhoseiny。视频chatcaptioner：迈向丰富的时空描述，arxiv 2023。PDF 7。f khan†，X li†，一座寺庙，M elhoseiny。渔网：用于鱼类补充，检测和功能性状预测的大规模数据集和基准。国际计算机视觉会议（ICCV），2023年。PDF 8。pdfX Shen，X Li，M Elhoseiny。MASTGAN：具有时间运动风格的视频，IEEE计算机视觉和模式识别会议（CVPR），2023年。
高档名优绿茶柔性采摘指研制 - 金小俊
传感器与微系统 第 ４４ 卷 殊形状的刀片完成剪切，采摘成功率达 ９７ ． ３６ ％ 。进一步 设计了一种提拉断梗的机械手，舵机带动主动手指和从动 手指转动，将茶梗折弯并拉断，采摘成功率为 ７４ ． ３ ％ 。华 中农业大学 ［ ６ ］ 设计了一种结构为曲柄滑块剪切机构的末 端执行器，通过刀片闭合将鲜叶掐断，利用真空装置将剪切 后的茶叶吸入容纳箱。四川农业大学 ［ ７ ］ 设计了一种可夹 提式采摘茶叶嫩梢的末端执行器，通过预设夹持力使夹持 件夹断嫩梢叶柄，对一芽一叶和一芽两叶都达到较高的采 摘率。纵观现有大宗茶采摘末端执行器的结构和特点，多 以刀片切割的方式作为采摘原理，无法保证芽叶的完整，这 将在很大程度上降低茶叶的品质，不能用于高档名优绿茶 采摘。南京林业大学 ［ ８～１２ ］ 基于机器视觉、颜色特征、并联 机器人等技术，研发了对新梢有选择性采摘的机器人，研制 了一种气动采摘指，设置固定阈值，确定采摘指夹持嫩芽时 的闭合间隙，通过提拉动作完成采摘，成功率达到 ９０ ％ 。 由于自然生长的新梢枝条粗细不一，夹持时的夹持力波动 较大，会存在打滑或夹断现象。 针对现有采茶末端执行器导致嫩芽完整性的不足，本 文设计了一种柔性可感知的仿生采摘指作为采茶机器人的 末端执行器，模仿人工“提手采”的动作，通过固定和提拉 动作实现嫩芽采摘，并增加夹持力测量电路，在夹持过程中 检测夹持力，提高采摘成功率。
马俊恒 (助理教授)
造血：脊椎动物正常造血的基因调控和人类血液系统恶性肿瘤的分子基础，特别是利用斑马鱼模型对新的造血基因或疾病相关基因突变进行功能评估。 斑马鱼疾病模型：建立人类遗传疾病（包括血液系统恶性肿瘤和先天性疾病）的斑马鱼模型，旨在建立一个全面的斑马鱼平台，用于高通量疾病建模以及大规模筛选新型治疗药物，实现转化医学。开发包括体内基因组编辑、转基因和高分辨率成像在内的先进研究技术。 自噬与细胞衰老：利用斑马鱼模型研究胚胎发育过程中的自噬，特别是自噬在造血和细胞衰老中的复杂作用。
段昱冰(Duan Yubing), 徐晗逸, (Xu Hanyi), 李毅(Li Yi), ...
摘要。由于国民经济的改善和电子商务的持续发展，在线购物的规模不断扩大。但是，现有的快速交付站通常存在管理问题，并且不能整天开放，这增加了企业的管理困难和成本，并为用户提供便利。引起不便。这项工作设计了一个有效的合作系统，该系统由邮政机器人，龙门机器人和应用程序管理终端组成。它使用数字双技术来读取机器人的运动参数和工作状态，并创建一个具有良好耐力性能的智能控制系统，障碍超越能力和信息收集能力，执行科学调度，适应物流操作中的各种方案，并创建高度实用的智能站，以增强运输服务行业的能力。
可扩展制造的高折射率原子层-聚合物混合超表面，用于高效虚拟现实超光学
金柱勋 1 、成俊华 1 、金元中 2 、李建艺 3 、金洪允 1 、文成元 1 、张在赫 4 、金艺瑟 1 、杨英焕 1 、吴东乔 1 、灿雄
叶俊 - JILA - 科罗拉多大学博尔德分校
叶俊 现任职位 美国商务部国家标准与技术研究所研究员 JILA 研究员，科罗拉多大学博尔德分校 JILA 和物理系兼职教授 网址：https://jila.colorado.edu/Yelabs，电话 303-735-3171，电子邮箱 Ye@jila.colorado.edu 教育背景 科罗拉多大学物理学博士，1997 年；新墨西哥大学物理学硕士，1991 年； 1989 年，上海交通大学应用物理学学士 荣誉与奖项 2024 年，斯德哥尔摩莉泽·迈特纳杰出讲座和奖章 科睿唯安/汤森路透，高被引研究人员（前 1%），每年从 2014 年到 2023 年 上海交通大学数学与物理科学远见奖，2023 年 美国商务部金牌（光学原子钟），2022 年 美国国防部 Vannevar Bush 奖学金，2022 年 德国物理学会 (DPG) 和 OPTICA (OSA) Herbert Walther 奖，2022 年 尼尔斯·玻尔研究所荣誉勋章，2022 年 基础物理学突破奖（与 H. Katori 共享），2022 年 Julius Springer 应用物理学奖，2021 年 墨子量子奖（与 C. Caves 和 H. Katori 共享）， 2020 美国物理学会（APS）诺曼·F·拉姆齐奖，2019 美国商务部金牌（原子钟网络），2019 II IEEE 拉比奖，2018 中国科学院外籍院士，2017 美国国家标准与技术研究所雅各布·拉比诺奖，2017 总统等级奖（美国），杰出，2015 美国商务部金牌（光学原子钟），2014 落基山鹰奖，2014 戈登和贝蒂·摩尔基金会研究员奖，2013 美国国家科学院院士，2011 年；澳大利亚科学院 Frew 研究员，2011 年 美国商务部金牌（超冷分子），2011 年 欧洲频率和时间论坛 (EFTF) 奖，2009 年 加州理工学院 Gordon 和 Betty Moore 杰出学者，2008 年 美国物理学会 (APS) II Rabi 奖，2007 年 德国卡尔蔡司研究奖，2007 年 美国光学学会 (OSA) William F. Meggers 奖，2006 年 美国国家标准与技术研究所 Samuel Wesley Stratton 奖，2006 年 德国亚历山大·冯·洪堡基金会 Friedrich Wilhem Bessel 研究奖，2006 年 美国光学学会研究员，2006 年 一等奖（技术创新），Amazing Light: Vision for Discovery (CH Townes)，2005 年 美国物理学会研究员，2005 年 Arthur S. Flemming 奖（美国联邦政府科学类），2005美国商务部国家标准与技术研究所研究员，2004 年 总统早期职业科学家和工程师奖，2003 年《技术评论》杂志的 TR100 青年创新者，2002 年 美国商务部金奖（光频率梳），2001 年 美国国家工程院工程前沿研讨会奖，2000 年 美国光学学会（OSA）阿道夫·隆奖章，1999 年 RA 密立根奖奖学金，加州理工学院，1997 年 - 1999 年 大学奖学金，科罗拉多大学博尔德分校，1993 年 - 1994 年 银光奖（优秀本科生奖），荣誉毕业生，交通大学，1987-89 年 命名讲师和教授职位 安娜·I·麦克弗森讲座，麦吉尔大学 2025 年；亚历克斯·达尔加诺讲座，哈佛大学 2024 年；理查德·B·伯恩斯坦讲座，威斯康星大学 2023 年；汉斯·詹森讲座，海德堡大学 2023 年；杰克·穆努希安
工发组织对 2025 年联合国海洋大会的拟议贡献
应经社部副秘书长李俊华的请求（编号 DESA-24/01789），本文件总结了联合国工业发展组织（UNIDO）为 2025 年联合国海洋大会提供的相关专业知识、潜在贡献以及拟议的参与领域。
s41467-024-54138-9.pdf - 李静宜
基因组分析通常无法预测癌症的治疗结果。这种失败在一定程度上是由于大量的基因改变和癌症信号网络的可塑性。功能分析可以确定信号动力学，是预测药物反应的另一种方法。目前尚不清楚整合实体肿瘤的基因组和功能特征是否可以提供对治疗脆弱性的独特见解。我们通过对内在凋亡机制的 BH3 分析，在胶质瘤患者样本和衍生模型中进行分子和功能联合表征。我们发现，标准治疗以基因型特异性的方式快速重新连接凋亡信号，揭示了具有特定分子特征（例如 TP53 WT）的胶质瘤中可靶向的凋亡脆弱性。然而，BH3 分析的整合表明，高线粒体启动也是诱导胶质瘤凋亡所必需的。因此，机器学习方法可以识别出一种复合分子和功能特征，该特征可以最好地预测各种颅内胶质瘤模型对标准治疗疗法与 ABBV-155（一种针对内在凋亡的临床药物）的反应。这项研究表明，互补的功能和分子数据可以稳健地预测治疗引起的细胞死亡。