XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System现代科学
14硅纳米尼奇结构的边缘通道具有沉积的DNA寡核苷酸
研究DNA寡核苷酸性能和寻找新结构识别方法是现代科学最重要的任务。相信，当人类基因组测序的成本变得足够低以实施广泛实施时，将实施个性化的医学概念[1,2]。在这种情况下，大多数现代遗传数据分析方法基于基因组测序，进而取决于检测每个核苷酸寡核苷酸增加的技术方法[1,2]。但是，应该注意的是，测序是用于寡核苷酸鉴定和分析的多核苷酸技术，而寡核苷酸序列的性能可以整体鉴定[3,4]。为此，我们需要研究寡核苷酸分子的性能，其中可能包括DNA的介电和磁性。在此之前表明，基于实验电导率数据的比较[1]，核苷酸组合和寡核苷酸的长度在这些生物分子的介电性能形成中起着基本作用，因此，与1个寡核苷酸 - 1个相关的电势通道的电气序列相关的序列，从而研究了con- sns con- con- con- con- con- con- con- con- con- con- con- con- con- con- con- - 生物分子。寡核苷酸应用于SNS表面，反过来促进了总电容和电感，从而可以依靠伏特 - 安培特征研究中识别和确定其介电常数。这项研究的重点是这个问题 - 它没有声称要进行完整的寡核苷酸测序，但可以提供有关但是，由于电特性与磁性特性相互作用，因此有趣的是，是否可以使用其磁性特性通过非接触式方法研究寡核苷酸。
引用：M.A。Tokareva，A.A。 papin，在粘弹性多孔培养基中的两个不混溶液体过滤，J。Sib。美联储。大学。数学。 Phys。，2025，18（2）
全球变暖的问题是最重要的现代科学问题之一。二氧化碳的排放是导致地球气候全球变化的原因之一。在深层地层中二氧化碳的地质存储被认为是将温室气体排放减少到大气中的关键跨度方法，因此它们对气候的反馈。这种方法已在与增强的石油回收相关的应用中使用了几十年。正在进行许多工业，示范和试点项目，与地质二氧化碳存储相关的过程和技术在理论上和实验研究中进行了研究。深盐水地层是地质单位，由于其全球分布，估计具有最高的存储潜力。在此类形成中建模和监视CO2存储的方法正在世界许多地方迅速发展。此类过程建模的基本假设是，在二氧化碳注入后，地层内的空隙空间被两种流体占据：天然盐水和注入的二氧化碳[1]。两相模型也用于描述产生气场的CO2固相。在[2]中，位于河流沉积盆地（意大利）中生产的气体中的三个注入井的CO2固相情景以了解二氧化碳注入的地质力学后果的最终目标进行了建模。从地质力学的角度分析了该过程，其中解决了以下主要问题：预测地球可能的垂直升高以及对表面基础设施的相应影响；评估储层中引起的应力状态，并可能形成裂缝，并分析现有断层的激活风险。
将改进的麻雀搜索算法应用于移动机器人的路径计划
摘要：路径计划是机器人技术领域的重要研究方向；但是，随着现代科学和技术的发展，对机器人研究领域的有效，稳定和安全的路径规划技术的研究已成为现实的需求。本文介绍了一种改进的麻雀搜索算法（ISSA），并采用了融合策略，以进一步提高解决挑战性任务的能力。首先，用圆形混沌映射初始化了麻雀种群，以增强多样性。第二，在探索阶段使用了北陀螺仪的位置更新公式，以替换安全情况下的Sparrow Search Algorithm的位置更新公式。这改善了发现者模型在解决方案空间中的搜索广度，并优化了解决问题的效率。第三，该算法采用了Lévy飞行策略来提高全球优化能力，因此在迭代的后期，麻雀会跳出本地最佳。最后，自适应T分布突变策略在后期迭代中增强了局部勘探能力，从而提高了麻雀搜索算法的收敛速度。将其应用于CEC2021函数集，并将其与其他标准智能优化算法进行比较以测试其性能。此外，ISSA是在移动机器人的路径规划问题中实施的。比较研究表明，就路径长度，运行时间，路径最佳性和稳定性而言，所提出的算法优于SSA。结果表明，在移动机器人路径计划中，所提出的方法更有效，健壮和可行。
脑计算
现代科学已经发展到这样一个地步：理解大脑的最佳方式就是进行计算。我们远不能预测个体行为，比如米开朗基罗雕刻圣母怜子图——尽管我们可以更多地谈论罗密欧向朱丽叶求爱——但要想最好地理解我们为什么会这样想，为什么会有这样的感觉，我们就会求助于计算。这并不是说我们永远能够准确地预测我们在任何情况下会做什么，但我们将能够越来越准确地预测我们可能做的事情。计算对人类的描述让我们感到不安，而其他学科则不会这样。我们不会因为他们为我们建立的模型而指责物理学家或化学家。计算之所以被单独挑出来，主要原因是它与无意识的机器人行为有关，这与人类丰富的情感和沉思完全相反。然而，这种联系是一种误解。诚然，传统机器人可以由计算机驱动，但计算有更深层次的东西要说，特别是关于大脑如何工作的一些令人震惊的东西要说。最终，理解人类特征（如语言、利他主义、情感和意识）的最佳方式可能是通过理解它们的计算杠杆作用。别担心，这种理解不会妨碍我们以通常的方式庆祝我们所有的人性。有了这些知识，我们仍然会爱上莎士比亚并阅读莎士比亚，就像知道椅子是由原子组成的并不妨碍舒适地坐下来的乐趣一样。不过，如果我们能利用这些知识来缓和我们更黑暗的过度行为，那就太好了。理解大脑的工作被描述为
灵魂和心灵作为嵌入式量子态......
1 摘要：人体系统是灵魂、心灵和身体的三位一体，由各种综合器官系统组成。灵魂和心灵是控制人体生理和精神过程的主要能量来源，其中大脑被视为微处理器并与心灵一起工作。灵魂被视为身体中的超级控制器和普遍意识能量状态。本研究旨在了解嵌入式人体系统中灵魂和心灵的量子态及其关系。使用能带理论和反馈电路说明了能量的量子态和流动。还分析了瑜伽、冥想和灵性的作用、影响和关系。研究发现，灵魂是正能量的最终来源，调节身体的心灵和生理功能，并有助于与灵性建立安全的沟通。心灵既有正能量，也有负能量，在控制身体的生理过程方面发挥着重要作用。瑜伽、冥想和灵性为身体、心灵和灵魂提供正能量，有助于消除嵌入式人体各部分产生的负能量。本研究对灵魂、心灵和身体之间的关系、相互作用和协调提供了深刻的见解。我们希望本研究能够为理解内部能量和信息知识的科学基础提供支持，以弥合现代科学和吠陀科学在人类系统整体综合多维功能方面的差距。关键词：灵魂、心灵、人体、灵性、吠陀、冥想、量子态、嵌入式系统
锁定的凝视控制的虚拟键盘
人类计算机的互动是一种新兴技术，它是指大量算法和不同类型的技术来增强相互作用过程。眼目光技术是现代科学最重要的技术之一。需要用于身体残疾人的系统的需求激励了许多研究人员开发只能使用眼睛注视和眨眼才能使用的系统。在这个项目中，我们将代表通过检测眼睛凝视和眼睛闪烁的虚拟键盘的开发。它涉及建立一个直接从PC相机捕获视频并检测到人脸和眼睛的系统。要准确地检测面孔，我们将遵循一个简单的规则，眼睛和嘴唇总是在样品位置作为图像，这将使眼睛检测过程变得更加容易。为此它还检测到左眼的目光，然后向右选择键盘部分和眼睛闪烁以从板上的虚拟键盘中选择所需的键。系统的输出可以是文本或语音的形式，并在16x2 LCD上显示或使用扬声器发音。文本或语音输出由用户在虚拟键盘上的选择确定。总而言之，眼睛注视控制的打字系统是一种创新的技术，它使患有运动障碍或残疾的人可以使用眼动和眨眼进行交流。系统使用高级计算机视觉算法来检测用户的面部，眼睛和凝视方向，并提供了一个简单而直观的接口，用于控制虚拟键盘并调整系统设置。
认知科学中的动力假设
在Mathematica Principia Mathematica之后，David Hume梦见了一种科学心理学，其中数学定律将控制精神领域，就像Newton的定律管理着物质领域一样（Hume 1739-1740/ 1978）。引力的普遍力量，其身体与质量成比例地吸引，将被普遍的关联力取代，从而使思想与它们的相似性成比例地吸引。物质的动态将与心理动力相似。Humean Dream并不是现代科学兴起的第一个思想愿景。新的物理学已经发现了极为简单和优雅的数学定律，但是需要艰苦的计算才能得出实际行为的混乱细节。托马斯·霍布斯（Thomas Hobbes）将这种计算活动本身作为他的心理操作机制模型。也许认为是符号计算，是对头部内部符号的操纵（霍布斯1651/1962）。十七世纪的猜测成为20世纪的科学。霍布斯的想法演变成计算假设（CH），即认知剂基本上是数字计算机。也许最著名的演绎是纽厄尔和西蒙的学说，即“物理符号系统具有一般智力行动的必要和充分手段。”他们提出了这一假设为“定性结构定律”，可与地质学中的细胞学说或板块构造相媲美。它表达了大约40年来主导认知科学的研究范式的核心见解。近年来，Humean替代方案一直在增强动力。最引人注目的发展之一是连接主义的兴起，它将认知模仿为动态系统的行为（Smolensky 1988），并且经常从动态 -
量子物理（PHY204 / PSO201A）< / div>
日程安排：讲座：星期一和星期一12：00-13：00在L4中；教程：星期三12：00-13：00：T109-T112;第L1节： - L2节： - 第L3节： - 第L4节： - 办公时间：课程网站：http：//home.iitk.ac.in/~akjha/poso201a.htm课程内容：这是量子物理学的第一门课程，从了解一些基本物理现象开始，无法通过经典的机制来解释一些基本的物理现象。在讨论了量子物理学的制定后，我们将讨论其在现代科学和工程上的某些应用。假定了一些经典力学和波浪的知识。在数学工具中，我们将使用微积分，微分方程和复杂变量。这是本课程中将涵盖的主题的初步列表。我们可能会添加/删除一些主题到列表中/从列表中：基本线性代数。量子力学，黑体辐射，光电效应，康普顿效应，de-broglie假设及其实验验证的基础。与时间无关和时间依赖性的schrodinger方程，出生的解释，期望值，自由粒子波形和波袋，不确定性原理。在盒子中固定的schrodinger方程的溶液，有限孔中的粒子，跨步势的反射和传输，应用于诸如Alpha-decay，一维谐波振荡器之类的现象。解决氢原子基础状态的固定状态schrodinger方程的解，激发态的讨论，通过引入电子自旋和保利的排除原理对周期表的解释，Stern Gerlach实验，两级系统。游离粒子波 - 函数和金属，kronig-penny模型以及一个维度的频带的形成。光与物质的相互作用，爱因斯坦的现象学理论，状态的寿命，激光器。单个光子干扰和连贯性的简介。量子信息和量子纠缠简介。参考书：（这是一些参考书。在整个课程的整个过程中，都不能遵循特定的书作为文本。，但我们可以将这些书之一用作一组给定主题的文本。）
第 21 届 JBR 社论.pdf - JBIOR-生物研究杂志
人工智能是现代科学最受追捧的前沿领域之一。约翰·麦卡锡（1927-2011）是一位美国计算机科学家，他于 1955 年首次提出了“人工智能”一词。人们在电子设备中模拟人脑系统思维及其转化，研究仍在各个层面展开。生物学概念：“智能”被转化为电子信号和波，并被机器转化为工作，称为机器学习。它是一门跨学科的科学，涉及电子、物理、化学、数学、工程、计算机科学以及生物科学。未来有各种可能性，机器学习和人工智能将取代现有的机器，开启一个具有记忆、判断和执行能力的机器新时代。两位人工智能先驱——约翰·霍普菲尔德和杰弗里·辛顿——因帮助创建机器学习的基石而获得诺贝尔物理学奖，机器学习正在彻底改变我们的工作和生活方式，但也给人类带来了新的威胁。电子领域的人工神经网络已经开发出来，互连的计算机节点模拟大脑中的神经网络。这里提到了一些关于人工智能的著名名言：1. 辛顿，被誉为人工智能教父，霍普菲尔德是普林斯顿大学的美国人。诺贝尔委员会的一名成员引用了霍普菲尔德 1982 年的工作，为辛顿的工作奠定了基础。2. 辛顿说：“人工智能最终将对文明产生‘巨大影响’，提高生产力和医疗保健水平。”“它将与工业革命相媲美”，“我们没有体验过拥有比我们更聪明的东西会是什么感觉。在很多方面，这都将是件好事”，“但我们也必须担心许多可能的不良后果，尤其是这些事情失控的威胁。”
社论：神经电子学：迈向神经元系统和新兴电子的共生
在神经形态和神经杂交系统中的研究目前是现代科学和技术中最令人兴奋和有趣的多学科趋势之一。他们整合了神经科学，电子，物理和数学的领域。基于微电子设备和回忆横梁建立人工神经元和神经网络方面的最新进展刺激了朝着一般的人工智能（AI）促进了质的飞跃。在这方面，可以将神经电子学定义为对生命神经系统动机的广泛计算任务的模拟和数字解决方案的合成。基于标准或熟悉组件的模拟神经形态系统是这种方法的特殊性。与基于数字组件的AI加速器相比，它们可以显着提高吞吐量和能量效率。这样的系统模仿了生物神经网络的计算特征，这些计算特征可以解决不理解的任务（通常被描述为“认知”）被传统的AI或高度耗时的。此外，神经电源溶液可以与大脑或活神经元电路集成并形成神经杂交系统。这样的系统可以利用生物细胞的复杂分子机制（例如，记忆和适应），并支持串联人工部分进行的快速计算。这意味着通过与生活系统的互动来塑造的人工网络中计算和学习的实施，最终实施了特定的大脑功能（替换受损的神经回路或增强其功能）。自然和人工系统的共生也可能使为神经形态设备开发新的学习方法是可能的，在这些方法中，活着神经元网络充当“老师”。从基本和应用的角度来看，一个战略性问题是活着神经网络参与合成信息处理。基于合成系统和生物系统之间双向相互作用的真正混合方法的步骤可以带来显着的好处：它们可以导致