XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System标的
发明了鼠标的计算机远见者
在活动中，他坐在鼠标前，键盘和其他控件的舞台上，将计算机显示屏投影到他身后22英尺高的视频屏幕上。在一个多小时的时间内，他展示了一个网络，交互式计算系统如何允许在协作科学家中迅速共享信息。他证明了他在四年前发明的鼠标如何用于控制计算机。他演示了文本编辑，视频会议，超文本和窗口。
MYC作为白血病和淋巴瘤的治疗靶标的
摘要：MYC是许多基因表达涉及的转录因子。放松管制的MYC，在血液肿瘤中更为普遍。放松管制机制包括染色体易位（尤其是在淋巴瘤中），MYC转录的扩增和过度激活。在这里，我们回顾了MYC参与主要类型白血病和淋巴瘤。MYC重排出现在所有伯基特淋巴瘤中，在其他淋巴瘤类型中很常见，而在急性淋巴细胞白血病，急性髓样白血病，淋巴细胞增生性和脊髓疾病中，它们的频率较低。但是，MYC过表达存在于所有类型的血液恶性肿瘤中，并且通常与预后较差有关。白血病衍生细胞以及淋巴作用和白血病发生动物模型中的数据表明，MYC将是一个很好的治疗靶点。在临床前的设置甚至临床试验中都测定了几种MYC指导的疗法。首先，在几种实体瘤的小鼠模型中，中断MYC-MAX相互作用的小分子会损害MYC-MAX相互作用的肿瘤发生，尽管尚未在淋巴瘤和白血病模型中。第二，有许多小分子抑制MYC -MAX异二聚体与DNA的相互作用，仍处于临床前研究阶段。第三，通过抑制BRD4（乙酰化组蛋白的读取器）对MYC表达的抑制剂已显示可控制MYC转化的白血病和淋巴瘤细胞的生长，并在临床试验中使用。关键字：MYC，靶向治疗，白血病，淋巴瘤最后，我们回顾了正在研究的许多有前途的MYC介导的合成致命方法，并已在造血性肿瘤中进行了测试。
使用frenet坐标的轨迹跟踪与深...
摘要 - 本文研究DDPG算法在轨迹跟踪任务中的应用，并提出了一种与FRENET坐标系相结合的轨迹跟踪控制方法。通过将车辆的位置和速度信息从笛卡尔坐标系转换为FRENET坐标系，该方法可以更准确地描述车辆的偏差和旅行距离，相对于道路的中心线。DDPG算法采用了参与者 - 批评框架，使用深层神经网络进行策略和价值评估，并将体验重播机制和目标网络结合在一起，以提高算法的稳定性和数据利用效率。实验结果表明，基于FRENET坐标系的DDPG算法在复杂环境中的轨迹跟踪任务中表现良好，可实现高精度和稳定的路径跟踪，并证明其在自主驾驶和智能运输系统中的应用潜力。
评估显示团队与个人指标的效果...
策略 ................................................................................................................................ 91 剩余时间 ...................................................................................................................... 91 每项收集时间描述 ........................................................................................................ 92 按策略划分的剩余时间（团队） ...................................................................................... 93 按策略划分的每项收集时间（团队） ............................................................................. 105 基于团队层面策略的变量反馈分析摘要 ............................................................................................. 108 按策略划分的剩余时间（个人） ............................................................................................. 108 按策略划分的每项收集时间（个人） ............................................................................. 114 按策略划分的挫败感 ............................................................................................................. 118 基于个人层面策略的变量反馈分析摘要 ............................................................................................. 122 总结讨论 ............................................................................................................................. 123
使用最佳指标的细菌等效性策略
1.0 技术和监管背景《清洁水法》 (CWA) 授权美国环保署和各州制定和实施水质标准，以保护人类健康和环境。粪便污染中的病原体和病毒是一种严重的污染物，会对接触受污染水体的人们的健康造成负面影响。美国环保署在 20 世纪 70 年代建议使用粪大肠菌群作为粪便污染和胃肠道疾病风险的病原体指标 1。20 世纪 70 年代和 80 年代初期的研究和流行病学研究表明，肠球菌可作为海水粪便污染和胃肠道疾病风险的指标，大肠杆菌 (E. coli) 可作为淡水中粪便污染和胃肠道疾病风险的指标。美国环保署于 1986 年更新了其粪便指标建议，以反映这些发现。
静态 AdS 指标的唯一性和能量界限
为避免歧义，我们在本节中强调 ε = − 1。如果区域 M ext = (0 , x 0 ] × Q ⊂ M ，其中 Q 是紧 ( n − 1) 维流形，并且当 x 趋向于零时，g 的截面曲率趋向于一个（负）常数，其中 x 是沿 M ext 的第一个因子的坐标，并且度量 x 2 g 平滑扩展到 [0 , x 0 ] × Q 上的黎曼度量，则称该区域为渐近局部双曲 (ALH) 端。（假设最后一个性质，截面曲率条件等同于要求 | dx | x 2 g（即，度量 x 2 g 中 dx 的范数）在趋近于“无穷远处的共形边界” { x = 0 } 时趋向于一。）黎曼流形（M， g ) 称为 ALH，如果它是完备的，并且包含有限个 ALH 端。因此，M 的无穷边界 ∂M ∞ 将是有限个流形 Q 的并集，如上所示。广义相对论的哈密顿分析经过多次分部积分后，得出 ALH 端质量的以下公式 [9] 3（比较 [10]）
可解释的多尺度机器学习基于图标的对流参数
摘要机器学习（ML）基于基于地球系统模型（ESM）的参数化，其目标是更好地表示子网格尺度过程或加速计算。杂种ESM中的基于ML的参数化已从短高分辨率模拟中成功地学习了亚网格尺度过程。但是，大多数研究都使用特定的ML方法来参数化基因趋势或通量，该趋势源自主要是理想化的设置或超级参数的各种小规模过程（例如，辐射，对流，重力波）的复合效应（例如，辐射，对流，重力波）。在这里，我们使用过滤技术将对流与这些过程在逼真的环境中使用二十面体非静液压建模框架（ICON）明确分开，并在逼真的环境中对彼此之间的各种ML算法进行基准测试。我们发现，在表现出最佳的离线性能的同时，一条未能的U型NET学习了对流降水与亚网格通量之间的反向因果关系。尽管我们能够将U -NET的学习关系与物理过程联系起来，但对于非深度学习的梯度增强了树是不可能的。然后将ML算法在线耦合到主机图标模型。我们最好的在线性能模型，一种消融的U型NET，不包括沉淀示踪剂物种，表明与传统方案相比，与高分辨率模拟相比，模拟降水极端的一致性和平均值具有更高的一致性。但是，在水蒸气路径和平均沉淀中都引入了平滑偏置。我们的结果暗示了可能通过混合ESM显着减少系统错误的潜力。在线，与未驱动的U -NET相比，融合的U -NET显着提高了稳定性，并且在整个模拟期内运行稳定。
选择良好的网络安全指标的智能方法
当涉及到管理网络安全性时，确定和利用良好的网络安全指标至关重要。这使组织可以更有效地管理其网络风险。然而，文献对良好指标的特性和特征缺乏共识。因此，这项工作的目标是探索和确定网络安全域中研究人员提出的相关技术指标，然后对它们进行评估，以根据智能（特定，可衡量，可操作，相关，相关和及时）的标准来确定其可行性并提高所选安全量度的质量。我们确定了105个指标，其中23个通过了智能标准。由此产生的指标集可以被视为可行的一组指标。此外，我们确定了在评估安全指标时可能会考虑的其他标准，其中大多数可以视为智能标准的变体，除两个两个，其中指标应便宜地通过外部参考来收集和独立验证。
使用数据搜索特定靶标的肽粘合剂 -
此预印本版的版权持有人于2024年1月3日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.01.02.573878 doi：Biorxiv Preprint
对能源项目竞争力指标的严格审查
CBA 成本效益分析 CCS 碳捕获与储存 CED 累计能源需求 CF 容量系数 DALY 残疾受影响寿命年 DPB 折现回报 EAPI 能源架构绩效指数 EIA 环境影响评估 EPR 能源回收率 EPTB 能源回收时间 ERO(E)I （能源）投资的能源回报率 EROI st 标准 EROI EROI pou “使用点”的 EROI EROI ext 扩展的 EROI EROC 碳回报的能源 FAHP 模糊层次分析法 GHG 温室气体 GPER 总一次能源需求 GWP 全球变暖潜能 IRR 内部收益率 KPI 关键绩效指标 LACE 平准化避免电力成本 LCA 生命周期分析 LCOE 平准化电力成本 LCOH 平准化供热成本 LCOS 平准化储存成本 MCDA 多标准决策分析 NEP 净能源百分比 NER 净能源比率 NEY 净能源产量NPV 净现值 O&M 运营与维护 OPEX 运营支出 PCA 主成分分析 R&D 研究与开发 RECAI 可再生能源国家吸引力指数 RES 可再生能源 RET 可再生能源技术 SDG 可持续发展目标 SEE 系统能源效率 SER 系统能量返还 SPB 简单回报 TLCC 总生命周期成本 TRL 技术就绪水平 WACC 加权平均资本成本