XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System用图
时间管理 – 时间使用图表和日志（第 1 步）
以下页面包含一个示例“主日历”。您可以使用任何允许您插入表格的文档类型轻松创建自己的主日历。这个一页的规划工具将帮助您概览您负责的工作。主日历与您的其他规划器和/或规划工具一起使用。作为一页，它允许您随身携带并快速查看所有内容。通过现在完成主日历，它将允许您做几件事。首先，它允许您根据即将发生的事情进行每周和每日计划，而无需翻阅多个课程包和教学大纲（并可能遗漏某些内容）。其次，它允许您识别和防止任何意外。如果您在第 11 周有两份论文和两场考试，您可以现在查看它并进行相应的计划。一个建议是每周开始时（例如，周日晚上），根据主日历上即将发生的事情规划本周的目标和待办事项清单。然后，每天晚上，根据您的每周计划计划第二天。使用日历还可以将主要项目和文件分解成更小的部分并设置多个截止日期。将工作分解成更小的部分可以提高专注力和积极性。
使用图像处理、ML 和 NLP 检测脑肿瘤
在本研究中，我们使用 ML 算法和图像处理方法从 MRI 中提取数据。我们使用预处理来提高信噪比 (S/N) 并消除不必要的噪声的影响。基于阈值技术，我们使用颅骨剥离算法来增强颅骨剥离性能。在这项研究中，我们使用公认的分类器分析了基于纹理的特征，以对 MRI 图像中的脑肿瘤进行分类。从结果来看，与临床专家进行的手动识别相比，脑肿瘤识别显然是快速而准确的。各种执行因素还表明，建议的算法通过改进某些参数（如平均值、MSE（均方误差）、PSNR、准确度、灵敏度、特异性和骰子系数）提供了有效的结果。我们的结果表明，计划的方法可以帮助及时准确地检测脑肿瘤，并识别其精确位置。因此，使用 ML 和 NLP，提出的系统对于从 MRI 图像中识别脑肿瘤具有重要意义。
SARS-CoV-2-人类蛋白质相互作用图揭示药物靶点和潜在的药物再利用
David E. Gordon 1,2,3,4 , Gwendolyn M. Jang 1,2,3,4 , Mehdi Bouhaddou 1,2,3,4 , 徐杰伟 1,2,3,4 , Kirsten Obernier 1,2,3,4 , Matthew J. O'Meara 5 , Jeffrey Z.Guo 1,2,3,4 , Danielle L. Swaney 1,2,3,4，蒂亚·图米诺 1,2,6，露丝·休滕海因 1,2,3,4，罗宾·卡克 1,2,3,4，艾丽西亚·理查兹 1,2,3,4，贝里尔·图通库格鲁 1,2,3,4，海伦·福萨德 1,2,3,4，乔蒂·巴特拉1,2,3,4, 凯尔西·哈斯1,2,3,4，玛雅·莫达克 1,2,3,4，明奎·金 1,2,3,4，佩吉·哈斯 1,2,3,4，本杰明·J·波拉科 1,2,3,4，汉内斯·布拉伯格 1,2,3,4，杰奎琳·M·法比尤斯 1,2,3,4，曼农·埃克哈特 1,2,3,4 , Margaret Soucheray 1,2,3,4 , Melanie J. Bennett 1,2,3,4 , Merve Cakir 1,2,3,4 , Michael J. McGregor 1,2,3,4 , 李琼玉 1,2,3,4 , Zun Zar Chi Naing 1,2,3,4 , 周远 1,2,3,4 , 彭世明1,2,6, 伊尔莎·T. Kirby 1,4,7 , James E. Melnyk 1,4,7 , John S. Chorba 1,4,7 , Kevin Lou 1,4,7 , 戴世忠 1,4,7 , 沉文琪 1,4,7 , 石英 1,4,7 , 张紫阳 1,4,7 , Inigo Barrio-Hernandez 8 , 丹麦 Memon 8 , 克劳迪娅Hernandez-Armenta 8 、Christopher JP Mathy 1,9,10,2 、Tina Perica 1,2,9 、Kala B. Pilla 1,2,9 、Sai J. Ganesan 1,2,9 、Daniel J. Saltzberg 1,2,9 、Rakesh Ramachandran 1,2,9 、习刘 1,2,6 、Sara B. Rosenthal 11 , 洛伦佐·卡尔维罗 12 , Srivats Venkataramanan 12 , Jose Liboy- Lugo 12 , Yizhu Lin 12 , Stephanie A. Wankowicz 1,13,9 , Markus Bohn 6 , Phillip P. Sharp 1,2,4 , Raphael Trenker 14 , Janet M. Young 15 , Devin A. Cavero ,3 , Joseph Hiatt 16,3 , Theodore L. Roth 16,3 , Ujjwal Rathore 3 , Advait Subramanian 1,17 , Julia Noack 1,17 , Mathieu Hubert 18 , Ferdinand Roesch 19 , Thomas Vallet 19 , Björn Meyer 19 , Kris M. White 20 , Lisa Miorin 20 , Oren S. Rosenberg 21,22,23 ,克莱门特·维巴 1,2,6 , 大卫·阿加德 1,24 , 梅兰妮·奥特 3,21 , 迈克尔·埃默曼 25 , 大卫·鲁杰罗 26,27,4 , 阿道夫·加西亚-萨斯特雷 20 , 娜塔莉亚·朱拉 1,14,4 , 马克·冯·扎斯特罗 1,1,4,28 , 杰克·汤顿1,2,4，奥利维尔·施瓦茨 18，马可·维格努齐 19，克里斯托夫·丹弗特 29，沙埃里·慕克吉 1,17，马特·雅各布森 6，哈米特·S·马利克 15，丹尼卡·G·藤森 1,4,6，特雷·伊德克尔 30，查尔斯·S·克雷克 6,27，斯蒂芬·弗罗尔12,27 , 詹姆斯·弗雷泽 1,2,9 , John Gross 1,2,6 , Andrej Sali 1,2,6,9 , Tanja Kortemme 1,9,10,2 , Pedro Beltrao 8 , Kevan Shokat 1,4,7 , Brian K. Shoichet 1,2,6 , Nevan J. Krogan 1,2,3,4 1 QBI COVID-19 研究小组 (QCRG)，旧金山，美国加利福尼亚州，94158
绘制癌症蛋白质-蛋白质和基因相互作用图谱以指导精准医疗
大量对癌症基因组进行测序的努力已经汇编了一份令人印象深刻的癌症突变目录，揭示了少数“标志性癌症通路”的反复利用。然而，揭示这些通路和其他通路中的突变蛋白组如何劫持促增殖信号网络并决定治疗反应仍然具有挑战性。在这里，我们展示了癌症驱动蛋白-蛋白质相互作用因其他癌症驱动因素而丰富，突出了物理相互作用图在解释已知以及发现新的疾病促进通路相互关系方面的能力。我们假设，通过系统地绘制癌症中的蛋白质-蛋白质和基因相互作用（从而创建癌细胞图谱），我们将创建资源，以此将患者的突变背景化为受干扰的通路/复合物，从而指定匹配的靶向治疗鸡尾酒。
PROTEUS – 3.3.1 按部门划分的综合海上监视现有技术和应用图
收集到的技术分为六种类型（服务、设备、车辆、系统、可集成组件和独立工具），其中系统是最大的类别。另一方面，我们还标出了可以从每种技术中受益的行业（边境控制、渔业控制、国防、海上安全和安保、海关、海洋环境监测和一般执法）。从这些技术中获益最多的行业是海上安全和安保。
DEMMIN – 使用建模和遥感数据演示生物量潜力评估的试验场 Erik Borg 博士 *) 、Holger Maass *) 、Edgar Zabel **) *) 德国航空航天中心 (DLR)、德国遥感数据中心 (DFD) **) 兴趣小组 Demmin Kalkhorstweg 53 D- 17235 Neustrelitz 与会议 2 相关 摘要：通过“全球环境和安全监测 (GMES)”倡议，欧盟 (EU) 和欧洲航天局 (ESA) 制定了一项雄心勃勃的计划，利用空间遥感技术以及其他数据源和监测系统为欧洲市场提供各种环境、经济和安全方面的创新服务。为了实现这一目标，必须实施自动化的实时和近实时基础设施，以便自动处理遥感数据。空间段和地面段的必要开发和实施已经在推进中。将开发用于获取增值产品的自动化处理链和处理器，特别是开发用于校准和验证遥感任务的测试站点。海报介绍了 DLR 测试站点 DEMMIN（持久环境多学科监测信息网络），它是校准和验证生物质和生物能源增值数据产品、区域规模生物质模型（如 BETHY/DLR）的先决条件，并展示了在实践中使用遥感数据和产品获取生物质潜力的可能性。考虑到这一背景，该演示文稿介绍了 DLR 的测试站点 DEMMIN，包括其特定的区域特征、现场测量仪器和现有数据库。测试站点 DEMMIN 是一个密集使用的农业区，位于德国东北部梅克伦堡-前波美拉尼亚州德明镇附近（距柏林以北约 180 公里）。自 1999 年以来，DLR 与 Demmin 利益集团 (IG Demmin) 一直保持着密切的合作。DEMMIN 的范围从北纬 54°2 ′ 54.29 ″、东经 12°52 ′ 17.98 ″ 到北纬 53°45 ′ 40.42 ″、东经 13°27 ′ 49.45 ″。IG Demmin 由 5 家农业有限责任公司组成，占地约 25,000 公顷农田。该地貌属于上一次更新世 (Pommersches stadium) 形成的北德低地。其特点是冰川河流沉积物和冰川湖沼沉积物以及反映在略微起伏的地貌中的冰碛。土壤基质以壤土和沙壤土为主，与纯沙斑或粘土区域交替出现。试验场的海拔高度约为 50 米，试验场东南部托伦塞河沿岸有一些坡度较大的山坡（12°）。年平均气温为 7.6 至 8.2°C。降水量约为 500 至 650 毫米。由于微地形，气候条件在局部范围内可能存在很大差异。该地区的田地面积很大，平均为 80 - 100 公顷。主要种植的作物是冬季作物，覆盖该地区近 60% 的田地。玉米、甜菜和土豆约占 13%。由于 DLR 与 IG Demmin 的合作，科学家们得到了农民的支持，并为他们的调查提供了重要信息。例如，数字准静态数据（如土壤图、地块图）或数字动态数据（如产量图和应用图）。除了数据库之外，DEMMIN 还实现了农业气象网络，它可以自动测量影响成像过程的所有农业气象参数，同时进行空间或机载遥感。
DEMMIN – 使用建模和遥感数据演示生物量潜力评估的试验场 Erik Borg 博士 *) 、Holger Maass *) 、Edgar Zabel **) *) 德国航空航天中心 (DLR)、德国遥感数据中心 (DFD) **) 兴趣小组 Demmin Kalkhorstweg 53 D- 17235 Neustrelitz 与会议 2 相关 摘要：通过“全球环境和安全监测 (GMES)”倡议，欧盟 (EU) 和欧洲航天局 (ESA) 制定了一项雄心勃勃的计划，利用空间遥感技术以及其他数据源和监测系统为欧洲市场提供各种环境、经济和安全方面的创新服务。为了实现这一目标，必须实施自动化的实时和近实时基础设施，以便自动处理遥感数据。空间段和地面段的必要开发和实施已经在推进中。将开发用于获取增值产品的自动化处理链和处理器，特别是开发用于校准和验证遥感任务的测试站点。海报介绍了 DLR 测试站点 DEMMIN（持久环境多学科监测信息网络），它是校准和验证生物质和生物能源增值数据产品、区域规模生物质模型（如 BETHY/DLR）的先决条件，并展示了在实践中使用遥感数据和产品获取生物质潜力的可能性。考虑到这一背景，该演示文稿介绍了 DLR 的测试站点 DEMMIN，包括其特定的区域特征、现场测量仪器和现有数据库。测试站点 DEMMIN 是一个密集使用的农业区，位于德国东北部梅克伦堡-前波美拉尼亚州德明镇附近（距柏林以北约 180 公里）。自 1999 年以来，DLR 与 Demmin 利益集团 (IG Demmin) 一直保持着密切的合作。DEMMIN 的范围从北纬 54°2 ′ 54.29 ″、东经 12°52 ′ 17.98 ″ 到北纬 53°45 ′ 40.42 ″、东经 13°27 ′ 49.45 ″。IG Demmin 由 5 家农业有限责任公司组成，占地约 25,000 公顷农田。该地貌属于上一次更新世 (Pommersches stadium) 形成的北德低地。其特点是冰川河流沉积物和冰川湖沼沉积物以及反映在略微起伏的地貌中的冰碛。土壤基质以壤土和沙壤土为主，与纯沙斑或粘土区域交替出现。试验场的海拔高度约为 50 米，试验场东南部托伦塞河沿岸有一些坡度较大的山坡（12°）。年平均气温为 7.6 至 8.2°C。降水量约为 500 至 650 毫米。由于微地形，气候条件在局部范围内可能存在很大差异。该地区的田地面积很大，平均为 80 - 100 公顷。主要种植的作物是冬季作物，覆盖该地区近 60% 的田地。玉米、甜菜和土豆约占 13%。由于 DLR 与 IG Demmin 的合作，科学家们得到了农民的支持，并为他们的调查提供了重要信息。例如，数字准静态数据（如土壤图、地块图）或数字动态数据（如产量图和应用图）。除了数据库之外，DEMMIN 还实现了农业气象网络，它可以自动测量影响成像过程的所有农业气象参数，同时进行空间或机载遥感。