XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System正序
量化数据标准化和正态化 -
归一化是通过基于某些统计数据调整数据值，将数据转换为通常在0到1之间的常见量表或范围的过程。此过程用于消除总影响的影响或将不同的数据集与异质数据进行比较。小数比例方法是一种归一化技术，涉及移动数据值的小数点。此方法将每个数据值除以最大绝对值以使数据归一化。此技术会产生保留原始数据的分布和形状的数据的缩放版本。最小最大最大（最小）数据归一化方法是将原始数据的线性转换为通用量表。此方法减去数据的最小值，并将结果除以数据范围，这是最大值和最小值之间的差异。此技术还会产生扩展的数据，该数据保留了原始分布和形状[1]。
在二维光子准晶体中的非热序
摘要 - Cloud文件系统为组织提供可扩展可靠的文件存储解决方案。但是，云文件系统已成为对手的主要目标，传统设计没有能力保护组织免受由恶意云提供商，共同租户或最终客户发起的无数攻击。最近提出了利用加密技术和受信任的执行环境（TEE）的设计，但仍迫使组织进行不良的权衡，从而导致安全性，功能性或性能限制。在本文中，我们介绍了BFS，一个云文件系统，该系统利用TEE提供的安全功能来引导新的安全协议，以提供强大的安全保证，高性能和透明的POSIX样界面，向客户端。bfs提供更强大的安全保证和最多2。在最先进的安全文件系统上加速5倍。此外，与行业标准NFS相比，BFS最多可实现2个。2×跨微基准测试的加速度，对于大多数宏观基准工作负载，<1×开销<1×开销。bfs展示了一个整体云文件系统设计，该设计不会牺牲组织的安全性，但可以包含外包的所有功能和性能优势。
正构烷和正构烯烃生物合成的机遇与挑战：可持续的微生物生物精炼厂
烷烃和烯烃是高价值的平台化学品，可由微生物合成，利用来自农产品工业和市政的有机残留物，从而为资源回收提供另一种机会。目前烷烃和烯烃生物合成的研究和技术进步主要受到产品滴度低的阻碍，阻碍了生物工艺的升级和大规模应用。因此，当前的科学研究旨在通过利用各种微生物底盘中的天然和工程代谢途径来抑制竞争代谢途径，并结合生物工艺优化来提高生产力。此外，为了降低成本，正在研究利用二氧化碳等无机碳源来促进烷烃和烯烃的绿色合成。因此，本综述批判性地讨论了烷烃和烯烃生物合成的机遇和挑战，旨在研究当前的技术进步。在这篇综述中，彻底讨论了烷烃和烯烃生物合成的五种主要代谢途径的局限性，并强调了它们的缺点。此外，还研究了各种技术，包括代谢工程、自养代谢途径和新的非生物合成途径，作为提高产品滴度的潜在方法。此外，本综述对烷烃和烯烃生物合成的经济和环境方面提供了宝贵的见解，同时也为未来的研究方向提供了展望。
准确的下一代基因组编辑方法旨在实际使用实际治疗
另一方面，基因组测序技术的进步不仅允许如上所述进行早期诊断，而且还彻底改变了治疗和药物的发展。传统药物的开发阻止或促进引起疾病发作的蛋白质和代谢级联反应的标准化，无论是小分子还是生物制药，在时间，劳动和成本上都非常强。但是，通过鉴定病原基因，可以将药物的靶靶本身从蛋白质转换为DNA（基因表达）或RNA（转录本），以及核酸（核酸药物和基因治疗药物）可以使用来识别靶标，从而使其更易于设计药物分子。同时，2013年发表的CRISPR-CAS9基因组编辑方法使修改靶基因序列非常容易，该靶基因序列以前很难，并进一步将上述核酸处理推向下一阶段。修改时，您只需发送与要修改的序列相对应的引导RNA（GRNA），并将其切割的cas9蛋白裂解以以某种方式促进对靶细胞或基因的修饰。但是，为了真正利用包括CRISPR-CAS9在内的基因组编辑技术进行实际处理，需要克服许多问题，例如脱靶问题和CAS9抗体的产生。表演者首先发现，当引起感染性疾病的细菌获得对抗生素的抵抗力时，该病毒已通过使用极其奇怪的机制来抗药性，即在基因组中创建新基因：自我基因组编辑机（Podir System（Podir System）（申请人）（由申请人命名），并通过实验证明了这种机制在所有机制中都存在于所有生物中，这些机制既有生命的生命有机疾病，又有生物是生物。根据设计的人为地编辑基因组的序列，并开发了一种全新的概念国内基因组编辑方法：ST方法可以实现非常准确的基因组编辑，并且可以在本演讲中启用个人的能力
1型糖尿病运动诱发延迟性低血糖的机制阐明
虽然STZ大鼠和CON+EX大鼠运动前后（0 h～5 h）血糖水平差异不显著，但STZ+EX大鼠运动3 h血糖水平显著低于STZ组（P < 0. 05）。在骨骼肌中，CON和STZ组在1 h时Akt磷酸化水平和GLUT 4易位均显著升高，3 h内降至可忽略的水平，而在STZ+EX组中，Akt磷酸化水平和GLUT 4易位维持至5 h，提示STZ+EX组糖代谢持续。基因芯片分析显示，本研究共发现447个胰岛素信号基因和79个1型糖尿病基因，并筛选出3个可能与GLUT 4调控有关的基因，尤其是制瘤素M（Osm）和信号转导和转录激活因子3（STAT 3）在STZ+EX组运动后3 h和5 h均有升高。
反铁磁体超快激发下的稳健磁序
自从 Beaurepaire 等人发现超快退磁以来 [1]，大量研究应用三温度模型 (3TM) 的变体来描述实验性超快磁化动力学。 [2–10] 通过引入瞬态电子、晶格和自旋自由度的有效温度（见图 1 d），3TM 使用三个耦合的微分方程来描述子系统之间的相互能量传递，为定量分析超快磁化动力学提供了一种直观的现象学方法。微观三温度模型 (M3TM) 改进了 3TM，通过 Elliott-Yafet 自旋翻转散射用磁化强度代替现象学自旋温度，考虑超快磁化动力学中的动量守恒。 [2] 此类公式与 Landau-Lifshitz-Bloch (LLB) 方程有关，其中与电子的耦合细节
人工智能正在为空调工程师提供帮助
在这个例子中，AI 检测到实际室温低于设定点（太冷），送风流量为零，尽管送风挡板 100% 打开。哦，它不比人类聪明。是的，我们需要人类编写程序来告诉我们检查。在什么时候？这个错误报告给了空调工程师。任何读过这篇文章的人可能也会发现这个缺点。但使用人工智能最重要的优势是，你编写的程序只需要执行一次。它会一直这样进行故障检测，永不停歇，永不疲倦。永远不会感到无聊，每天都要与建筑物中的数千台 VAV 箱一起工作。当检测到故障时，AI 还可以进行故障诊断，例如导致故障的原因。在这个例子中，从皮托管到压力传感器的压力测量管松动，导致压力读数为零。VAV 箱也会将空气流量视为零。起初，AI 对此并不擅长，不知道错误是什么。但我们人类逐渐教会 AI，如果它遇到此数据的错误，那应该是由此引起的。如果数据出现这种错误，很可能是因为AI的记忆力超强，它不会忘记，而是不断积累知识。不断进步随着时间的推移，AI再次发现了同样的错误。可以诊断错误已更正可以说出导致错误的原因以及如何修复它。自动故障检测和诊断（AFDD）将发挥作用。肯定更多的是空调工程
心理学与人工智能正处在十字路口：复杂系统如何解释自身？
构建有用的人工智能 (AI) 系统的一个挑战是，人们需要了解它们的工作原理，以便获得适当的信任和依赖。这已成为一个备受关注的话题，表现为对可解释人工智能 (XAI) 的研究激增。许多研究假设了一种模型，其中人工智能会自动生成解释并将其呈现给用户，用户对解释的理解会带来更好的性能。对解释推理的心理学研究表明，这是一个有限的模型。XAI 系统的设计必须充分参考认知模型和教学模型，基于人们试图向其他人解释复杂系统时会发生什么以及人们试图推理出复杂系统如何工作时会发生什么的经验证据。在本文中，我们将讨论 CS Peirce 的溯因推理概念如何以及为什么是 XAI 的最佳模型。皮尔士关于溯因推理是一种探索性活动的观点可以被认为是由于其与现代应用认知心理学家所开发的专家推理模型相一致而得到支持的。