XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System物均
在体外和纳米构造的硅硅硅均出现 -
该项目旨在通过鉴定新型生物标志物和新型技术的部署来推进护理点诊断，以开发针对其中独特的表位的纳米体，以实现最高特异性。将通过分析可用的“ OMICS数据”来识别相关的生物标志物，并且已经编制了初步候选名单。纳米体将在学术实验室中使用硅和抗体发现和优化的体外方法的结合。该项目将在Sormanni Lab中开发，探索和采用人工智能（AI）策略，以获取针对预先确定的表位的纳米构造，这些表位在已识别的生物标志物表面是独一无二的[1,2]。然后，将通过体外定向进化方法（例如酵母或核糖体显示）组合来优化此类纳米体的亲和力，这些方法已经在实验室中启动和运行，以及用于预测与亲密关系增加的外生序列的机器学习方法。此外，通过已建立的管道[3]，将在计算上进一步优化稳定性和溶解度，因为这些分子特性对于能够开发合适的保质期的侧向流量设备至关重要。
物联网（揭开物联网的神秘面纱）
“我们广泛且可互换地使用两个首字母缩略词 IoT 和 NoT（物联网）——NoT 和 IoT 之间的关系很微妙。IoT 是 NoT 的一个实例，更具体地说，IoT 将其‘事物’绑定到互联网。另一种类型的 NoT 可能是局域网 (LAN)，其‘事物’均未连接到互联网。社交媒体网络、传感器网络和工业互联网都是 NoT 的变体。这种术语上的区分使得从不同的垂直和质量领域（例如，交通、医疗、金融、农业、安全关键、安保关键、性能关键、高保证等）中分离出用例变得容易。这很有用，因为没有单一的物联网，谈论将一个物联网与另一个物联网进行比较是没有意义的。”
“AI起重机摄像机人体检测系统”简介
■ 简介 - 用起重机摄像机拍摄的图像 - 起重机摄像机安装在吊臂顶部并俯视地面，因此监视器上显示的人像非常小。如果操作员专注于驾驶，他们可能会忽视这一点，这是一个风险。为了充分发挥起重机摄像机的作用，我们利用基于人工智能的图像识别技术，识别起重机摄像机（监视器）上捕捉到的人和物体，并发出警报（监视器上的画面、警告音等）。开发了一种系统来检测
新闻稿 使修改最强大动物——缓步动物的基因组成为可能
国枝武一 副教授 近藤小之（研究时）：特任研究员 现：千叶工业大学先进工程学院生命科学系助理教授 田中章宏（研究时）：博士生 现：日本学术振兴会遗传学研究所研究员 论文信息 期刊名称：PLOS Genetics 标题：使用 DIPA-CRISPR 在极端耐受性孤雌生殖缓步动物中单步生成纯合敲除/敲入个体 作者：近藤小之、田中章宏、国枝武一*（*：通讯作者） DOI：10.1371/journal.pgen.1011298 URL：https://journals.plos.org/plosgenetics/article?id=10.1371/journal.pgen.1011298 研究资助本研究获得以下项目的资助：“缓步动物特异非结构域蛋白的发现与功能分析（项目编号：21H05279）”、“耐受极端环境的缓步动物抗性机制的动力学与新分子原理阐明（项目编号：20K20580）”、“高抗辐射缓步动物保护与修复新机制阐明（项目编号：20H04332）”。 名词解释（注1） 缓步动物 一种缓步动物，学名是 Ramazzottius varieornatus。从北海道札幌市的一座桥上分离出的单个个体衍生的遗传同质种群（YOKOZUNA-1谱系）已在实验室中进行了连续繁殖，并且由于其基因组已被破译，它被用于缓步动物的分子生物学研究。它们通过孤雌生殖进行繁殖，雌性单独产卵而不交配。它们具有一种特殊的耐干燥性，称为“干燥切开术”，这使它们能够承受几乎完全脱水，并且在这种状态下，它们能够抵抗各种极端压力。 （注2）目标基因：该技术允许研究人员只修改他们想要研究的特定基因。本研究以参与细胞内物质运输的蛋白质（转运蛋白）和海藻糖合成酶基因为靶基因，进行基因组改造。 （注3）敲除个体、敲入个体 通过人为地向目标基因中引入突变来破坏该基因功能的个体称为敲除个体。另一方面，研究人员设计的 DNA 序列被整合到基因组的目标位置的个体被称为敲入个体。
均质法和超声波法提取附着沉积细菌的比较
摘要：提取过程中附着细菌的完全恢复的不确定性是这些微生物计数的主要问题。均质化和超声波处理是最常用的物理提取技术，每一种技术都基于能产生最大产量的假设。使用频率范围在 40 至 50 kHz 之间的超声波处理浴对福尔马林固定的沙质沉积物进行超声波处理，同时输出功率在 100 至 200 W 之间变化，比 23000 rpm 的均质化更有效。超声波处理破坏了许多细菌，对于所研究的沉积物，估计在乘以 1.44 倍时，经过 2.5 分钟的最佳处理后获得的计数可以校正提取过程中的不足。
在基于云的物联网
摘要 - 图像搜索是一个热门话题，它在各种物联网（IoT）应用程序（例如疾病诊断，面部识别和指纹识别）中发挥了重要作用。同时，图像的扩散使图像所有者将图像外包到云中，以减轻本地存储和计算负担。因此，图像搜索没有任何对云的隐私范围的搜索，已引起了很大的关注，并在文献中广泛探讨了。过去几年已经提出了许多基于Bloom滤波器的方案，但是大多数方案都遭受了高存储开销，较低的假正率，甚至揭露了Bloom滤波器中的值。为了解决这些挑战，在本文中，我们首先设计了一个合并和重复的不可区分的布鲁姆过滤器（MRIBF）索引结构，该结构可以减少开销的存储空间并以较低的假阳性速率实现自适应安全性。然后，使用MRIBF，我们提出了一个安全有效的基于BLOOM过滤器搜索方案（BFIS），以实现比线性更快且更准确的搜索。详细的理论分析表明，我们的方案确实是准确且安全的。广泛的实验表明，我们的计划确实是有效且可行的。
物联网和人工智能
摘要技术的快速进步引起了一个革命性的概念，称为“事物的人工智能”（Aiot）。此抽象探讨了两种开创性技术，人工智能（AI）和物联网（IoT）的融合及其对各个行业和日常生活的变革性影响。此外，AIOT对智能城市有重大影响，使城市规划人员能够优化交通管理，废物处理，能源消耗和公共安全。智能房屋还利用Aiot来创建无缝的家庭自动化系统，提高能源效率并提供个性化的用户体验。总而言之，Aiot代表了一种开创性的范式，它正在重塑行业并改变我们与技术互动的方式。AI和IoT的协同作用提供了无与伦比的机会，可以创建一个更具联系，聪明和高效的世界。在面对挑战的同时，AIOT应用的好处有望彻底改变多个部门，并改善全球个人的生活质量。继续进行研究，协作和负责任的发展对于释放这种创新和变革性技术的全部潜力至关重要。关键字：人工智能，信息技术，数据隐私。
物联网微电子技术
随着强大技术的出现，微电子已成为我们日常生活中不可或缺的一部分。它们还用于医疗保健、环境监测、机器人或娱乐等广泛领域。这门微电子入门课程是为物联网 (IoT) 量身定制的，它教授如何使用微电子电路通过传感器与环境交互并与其他设备进行无线通信。它涵盖了传感器接口的评估和实现、数据转换、信号处理和设备通信等主题。这门定制课程自下而上，从介绍物联网微电子的基本构建块开始。然后，接着是系统和架构接口考虑。最后，学生有机会基于可用的微电子模块实现一个基本的物联网系统。本课程旨在为物联网应用提供关键微电子构建块的基本概念。学生将通过实际设计示例和案例研究获得使用可用微电子模块的实践经验。