XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System模拟方法
收益报告 2022 财年第三季度财务业绩
第一个目标是全面启动全球范围内的数字病理学业务，重点关注美国和欧洲市场。病理诊断目前正处于快速数字化的过渡阶段，其中超过 80% 仍采用模拟方法，预计到 2025 年，数字病理学软件市场将达到 6.4 亿美元，约为当前市场规模的两倍。我们将把数字病理学产品添加到我们的产品阵容中，以加强我们的销售队伍并利用市场增长。
研究燃料电池拖拉机传输系统和控制策略参数的协作优化参数
摘要。分布式燃料电池拖拉机是一种新型的动力拖拉机。传输系统和控制策略参数会影响整个机器的能量利用效率。目前在这一领域没有研究。为了解决分布式双运动式氢燃料电池拖拉机的整个机器的低能利用问题，提出了一种合作优化方法，基于粒子群优化（PSO）算法，用于用于传输系统的参数和传输系统和能量的Dual Dual Motor-Motor-Motor-Motor-Motor-Motor-Motor-Motor-Motor-Motor-Motiven viren燃料电池燃料电池燃料燃料燃料燃料电池tractor。根据拖拉机动力学分析和等效氢消耗理论，建立了燃料电池拖拉机传输参数等效氢消耗模型，车轮端传输比以及氢燃料电池工作能力的上和下阈值作为控制变量的最小氢消耗是基于MAT的最小氢化量，并将其作为模拟方法，并将其作为模拟方法。结果表明，在耕作条件下，与基于规则的控制策略相比，燃料电池拖拉机传输系统和控制策略参数的提议的协作优化方法可以合理地控制燃料电池和电源电池的运行状态，确保燃料电池在高效范围内运行，并在燃料电池系统的总体范围内运行，并在燃料电池系统的总体范围内效力（SOIS），并在合理的范围内控制电池。拖拉机等效氢消耗量减少了7.84％。
随机国家技术 - RWTH出版物
我们以独立的方式审查并扩展了基于使用随机状态的数值模拟方法的数学基础。通过计算物理相关的特性，例如大型单个粒子系统的密度，特定的热量，电流 - 电流相关性，密度 - 密度相关性和电子自旋谐振光谱。我们通过证明它可用于分析旨在在嘈杂的中间尺度量子处理器上实现量子至上的数值模拟和实验来探索随机状态技术的新应用。此外，我们表明随机技术的概念在量子信息理论中被证明是有用的。
通过分子对接和分子动力学模拟方法，利用计算机模拟发现 Smallanthus sonchifolius (Poepp.) H.Rob. 中潜在的钠-葡萄糖协同转运蛋白 2 (SGLT-2) 抑制剂
1988年，SGLT-2通过同源性筛选被鉴定（Santer and Calado，2010；Vallon and Thomson，2017）。据报道，SGLT-2介导90%以上的肾脏葡萄糖重吸收（Hummel等，2011）。SGLT-2抑制剂通过阻止近曲小管葡萄糖重吸收来降低血糖，从而起到抗糖尿病的作用，并通过抑制SGLT-2蛋白来促进肾脏葡萄糖排泄（Abdul-Ghani等，2011）。对于糖尿病的治疗和控制，有许多治疗和靶向技术可用（Nauck 等人，2021 年），其中之一是通过 SGLT-2 抑制肾脏对葡萄糖的重吸收，这是一种帮助 2 型糖尿病患者降低血糖的新方法。在治疗 2 型糖尿病时，SGLT-2 抑制剂是一个很好的选择，因为它们可以降低血糖水平而不会损害胰岛素的产生（Miller 和 Shubrook，2015 年）
工作流程在 MaterialDigital 计划中的作用
随着数据处理从模拟文档转向数字文件和数据库的总体趋势，数字化工作流程在材料科学与工程领域变得越来越重要。此外，由于测量技术和模拟方法的改进，该领域生成或处理的数据量急剧增加。MaterialDigital 计划从广泛角度解决了这一问题，它基于 IT 基础设施构建了材料科学数字化的总体框架，以本体数据表示和工作流程为中心连接组件。[1] 工作流程之所以如此突出，是因为它们无处不在，只要信息和数据以数字形式提供并需要传输或转换。沿着数据价值链，这涵盖 1) 数据采集，即获取数据
将 DED 修复流程仿真并集成到机床控制环境中
模拟 DED 修复过程 EnginSoft 的作用是开发合适的模拟方法和配置，以虚拟复制 DED 修复应用过程，为新潜在客户铺平道路。模拟 DED 修复过程的模型基于 Ansys Additive Suite，可以预测和优化修复过程对参考部件的影响。Ansys DED 模拟模块导入扫描的基线几何图形和外部生成的 G 代码。与用例相关的主要材料和工艺配置被输入到模拟参数中。沉积过程及其热机械变形的最终模拟是在两个主要用例上开发和测试的，其中包括根据实际测量结果进行验证。
量子最优控制的高效量子算法
在本文中，我们提出了高效的量子算法，这些算法比解决量子最优控制问题的经典算法快得多。该问题涉及找到在时间 T 时最大化物理量的控制变量，其中系统由时间相关的薛定谔方程控制。这种类型的控制问题也与机器学习有着错综复杂的关系。我们的算法基于时间相关的汉密尔顿模拟方法和快速梯度估计算法。我们还提供了全面的误差分析，以量化各个步骤的总误差，例如控制函数的有限维表示、薛定谔方程的离散化、数值求积和优化。我们的量子算法需要容错量子计算机。
利用张量网络方法在现代 GPU 上进行高效的量子电路模拟
随着量子硬件的快速发展，量子电路的高效模拟已变得不可或缺。主要的模拟方法基于状态向量和张量网络。随着目前量子器件中量子比特和量子门的数量不断增加，传统的基于状态向量的量子电路模拟方法由于希尔伯特空间的庞大和广泛的纠缠而显得力不从心。因此，野蛮的张量网络模拟算法成为此类场景下的唯一可行解决方案。张量网络模拟算法面临的两个主要挑战是最优收缩路径寻找和在现代计算设备上的高效执行，而后者决定了实际的效率。在本研究中，我们研究了此类张量网络模拟在现代 GPU 上的优化，并从计算效率和准确性两个方面提出了通用的优化策略。首先，我们提出将关键的爱因斯坦求和运算转化为 GEMM 运算，利用张量网络模拟的具体特性来放大 GPU 的效率。其次，通过分析量子电路的数据特性，我们采用扩展精度保证模拟结果的准确性，并采用混合精度充分发挥GPU的潜力，使模拟速度更快、精度更高。数值实验表明，在Sycamore的18周期情况下，我们的方法可以将随机量子电路样本的验证时间缩短3.96倍，在一台A100上持续性能超过21 TFLOPS。该方法可以轻松扩展到20周期的情况，保持相同的性能，与最先进的基于CPU的结果相比加速12.5倍，与文献中报道的最先进的基于GPU的结果相比加速4.48-6.78倍。此外，本文提出的策略对
DLR 项目 iLOADS 中综合装载流程的定义
该项目由四个工作包组成。在第一个工作包中，根据 DLR 要求定义和记录了载荷过程。在第二个工作包中，比较了不同复杂程度的数值模拟方法，重点是空气动力学方法以及离散阵风和机动载荷的分析方法。在第三个工作包中，比较了不同的机身结构尺寸确定方法，并使用实验数据进行了验证。在第四个工作包中，载荷过程的实施已应用于不同的用例 - 应用包括为运输飞机配置生成初步设计载荷、对现有远程飞机的载荷进行数值分析以及在两个
食品来源的生物活性肽及其预测的人工智能技术：
摘要：生物活性肽 (BAP) 对人类健康有积极影响，这就是它们被用作药物和功能性食品开发的基础的原因。因此，它们具有经济利益。然而，它们的分离过程过于昂贵且耗时。因此，有必要开发更有效的方法来预测肽的潜在活性。一种合适的解决方案可能是计算机模拟方法，特别是使用基于人工智能 (AI) 技术的计算方法。使用 AI 方法可能有助于识别生物活性肽。因此，本文除了介绍一些有关食品衍生 BAP 的基本信息外，还简要回顾了用于预测其活性的 AI 技术。索引词：人工智能、活性预测、食品衍生肽、深度学习、神经网络。