XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System相结合
主题与插画相结合的方法
摘要 主题式说明教学法包括围绕一个主题连接学科、发现相关概念、设计教育活动和选择应用这些概念的科目。这是一种以学生为中心的教学法，允许学生在主题中挑选自己喜欢的主题，使学习更具吸引力。主题式说明教学法将来自不同领域的材料与教学方法相结合，以提高学习效果。该策略与教育向更全面和跨学科教学方法的转变相一致，旨在让学生对课程有更深刻和相互关联的理解。教师可以使用现代技术，即信息和通信技术 (ICT) 等，来增强他们的教学方法，从而使教学方法更加适合学生并以儿童为中心。本研究论文重点介绍主题式说明教学法，概述其流程并讨论在课堂上使用该方法的利弊。关键词：主题式说明教学法、主题组织、综合学习、跨学科方法。
将人类专业知识与人工智能相结合
我们感谢斯坦福大学医院为数据访问提供便利。作者感谢阿尔弗雷德·P·斯隆基金会 (2022-17182)、JPAL 医疗保健交付计划和麻省理工学院 SHASS 的支持。该实验已在 AEA 注册中心预注册，编号为 AEARCTR-0009620。预分析计划可在 SSR 注册 9620 和 SSR 注册 8799 处获得。该项目受益于与多位放射科医生的合作，包括斯坦福大学的 Matthew Lungren、Curtis Langlotz 和 Anuj Pareek 博士、西奈山医院的 Etan Dayan 和 Adam Jacobi 博士、VinBrain 的 Steven Truong 和 VINMEC 的几位放射科医生，以及 USARAD、Vesta Teleradiology 和 Advanced Telemed 的远程放射科医生。我们感谢 Daron Acemoglu、David Autor、David Chan、Glenn Ellison、Amy Finkelstein、Chiara Farronato、Drew Fudenberg、Paul Joskow、Bentley MacLeod、Whitney Newey、Pietro Ortoleva、Paul Oyer、Ariel Pakes、Alex Rees-Jones、Frank Schilbach、Chad Syverson 和 Alex Wolitzky 提供的有益对话、评论和建议。Oishi Banerjee、Ray Huang、Andrew Komo、Manasi Kutwal、Angelo Marino 和 Jett Pettus 提供了宝贵的研究协助。本文表达的观点为作者的观点，并不一定反映美国国家经济研究局的观点。
将人类专业知识与人工智能相结合
∗ 我们感谢斯坦福大学医院为数据访问提供便利。作者感谢阿尔弗雷德·P·斯隆基金会 (2022-17182)、JPAL 医疗保健交付计划和麻省理工学院 SHASS 的支持。该实验已在 AEA 注册表上预先注册，编号为 AEARCTR-0009620。预分析计划可在 SSR 注册 9620 和 SSR 注册 8799 处获得。† Agarwal：麻省理工学院和 NBER 经济学系，电子邮件：agarwaln@mit.edu。Moehring：麻省理工学院斯隆管理学院，电子邮件：moehring@mit.edu。Rajpurkar：哈佛医学院生物医学信息学系，电子邮件：pranav_rajpurkar@hms.harvard.edu。Salz：麻省理工学院和 NBER 经济学系，电子邮件：tsalz@mit.edu。该项目受益于与多位放射科医生的合作，包括斯坦福大学的 Matthew Lungren 博士、Curtis Langlotz 博士和 Anuj Pareek 博士、西奈山医院的 Etan Dayan 博士和 Adam Jacobi 博士、VinBrain 的 Steven Truong 和 VINMEC 的多位放射科医生，以及 USARAD、Vesta Teleradiology 和 Advanced Telemed 的远程放射科医生。我们感谢 Daron Acemoglu、David Autor、David Chan、Glenn Ellison、Amy Finkelstein、Chiara Farronato、Drew Fudenberg、Paul Joskow、Bentley MacLeod、Whitney Newey、Pietro Ortoleva、Paul Oyer、Ariel Pakes、Alex Rees-Jones、Frank Schilbach、Chad Syverson 和 Alex Wolitzky 提供的有益对话、评论和建议。Oishi Banerjee、Ray Huang、Andrew Komo、Manasi Kutwal、Angelo Marino 和 Jett Pettus 提供了宝贵的研究协助。
将直接脑电刺激与人类连接组相结合
神经系统和神经发育疾病是主要的公共卫生问题，迫切需要新的治疗方法。有效疗法的开发依赖于对与行为产生因果关系有关的神经基质的精确映射。目前，在清醒手术中的认知和神经监测期间进行的直接电刺激 (DES) 被认为是脑功能因果映射的黄金标准。然而，DES 受到刺激部位局部性的限制，阻碍了在网络层面上对人类大脑功能的真正整体探索。我们使用了来自 612 名胶质瘤患者的 4137 个 DES 点，结合人类连接组数据（静息态功能 MRI，n = 1000 和扩散加权成像，n = 284），以提供对包含 12 个不同行为域的因果宏观功能网络的多模态描述。为了探究我们程序的有效性，我们 (i) 比较了健康和临床人群的网络拓扑图；(ii) 测试了 DES 衍生网络的预测能力； (iii) 量化结构和功能连接之间的耦合；(iv) 建立一个多变量模型，能够量化单个受试者与规范人群的偏差。最后，我们通过测试 DES 衍生的功能网络在识别与术后语言缺陷相关的关键神经调节靶点和神经基质方面的特异性和敏感性，探究了 DES 衍生的功能网络的转化潜力。与单独使用 DES 相比，DES 和人类连接组数据的组合导致全脑覆盖率平均增加 29.4 倍。DES 衍生的功能网络可以预测未来的刺激点（准确率为 97.8%），并得到皮层下刺激的解剖连接的强烈支持。我们没有观察到患者和健康人群在群体和单个受试者层面上存在任何显著的拓扑差异。通过展示具体的临床应用，我们发现 DES 衍生的功能网络与多个功能域中的有效神经调节目标重叠，在使用不同刺激技术的颅内刺激点进行测试时表现出高度特异性，并且可以有效地用于表征术后行为缺陷。DES 与人类连接组的整合从根本上提高了 DES 或单独功能成像提供的功能映射的质量。DES 衍生的功能网络可以可靠地预测未来的刺激点，与底层白质具有很强的对应性，并且可以用于患者特定的功能映射。可能的应用范围从精神病学和神经病学到神经心理学、神经外科和神经康复。
将电池存储与太阳能相结合 - Qmerit
评估您的能源消耗模式并确定所需的备用电源水平至关重要。考虑您的平均每日用电量和可能的任何峰值需求。这些信息将有助于确定适合您需求的电池存储系统的大小和容量。
重复的psilocybin剂量的安全性，可行性，耐受性和临床作用在治疗强迫症的治疗中与非指导性支持相结合：一项随机，候补，候补的试验的协议，具有盲级评级
OCD的一线治疗包括选择性5-羟色胺再摄取抑制剂（SSRIS）（6）（6）（6）和认知行为疗法，并进行暴露和反应预防（CBT/ERP）（7-10）。这些治疗方法有长期的局限性。对SSRI试验的显着比例（最多60％）对SSRI试验无反应（11-14），即使完成了CBT/ERP的过程（15），患者即使在完成了CBT/ERP的过程后也可能继续过着受限制的生活。中断或完成这些治疗后，复发也很常见（16，17）。此外，与能够有能力交付CBT/ERP的临床医生的访问权限有限（18-22）。此外，可能需要进行逐步护理选择，包括SSRI增强（23），住宅治疗（24），甚至用于治疗难治性OCD的神经外科手术（25）。因此，需要其他创新，更快的作用和微创的治疗选择。
高伽马活性与低伽马活性相结合...
摘要 规划和执行运动行为需要大脑多个皮层和皮层下区域协调神经活动。高伽马波段振幅与低频振荡（θ、α、β）相位之间的相位 - 振幅耦合已被提出来反映神经通信，低伽马振荡的同步也是如此。然而，低伽马波段和高伽马波段之间的耦合尚未得到研究。在这里，我们测量了执行伸手任务的猴子和执行手指屈曲或读词任务的人类的低伽马和高伽马之间的相位 - 振幅耦合。我们发现在所有任务期间，两个物种的多个感觉运动和运动前皮层中都存在低伽马相位和高伽马振幅之间的显著耦合。这种耦合随着运动的开始而变化。这些发现表明，低伽马波段和高伽马波段之间的相互作用是与运动和言语生成相关的网络动态的标志。
将动态网络分析与人工智能相结合，以增强 PD-L1：Affibody 相互作用中的表位预测
图 2：PD-L1：Affibody 复合物的结构预测结果。A) PDB 中发现的 PD-L1 复合物的天然接触以红色突出显示 B) PD-L1 和 Affibody 结合方向的比较分析：Alphafold2 Multimer、ClusPro 和 ZDock 预测。每种预测方法排名前 3 位的结构描绘了 PD-L1 和 Affibody 的结合方向。所有预测中两个主要方向是一致的：一个平行于 beta 片层，另一个垂直于它。这突出了计算方法在捕获该复合物的假定结合模式方面的融合。C) 两个提议方向的说明。DF) 从平行和垂直方向的十六个 100 纳秒全原子 MD 模拟重复中获得的独立属性的箱线图。D) 拟合到 PD-L1 后的 Affibody RMSD。 E) 使用分子力学泊松-玻尔兹曼表面积 (MM-PBSA) 方法估计结合自由能。F) 用垂直平均值归一化的界面残基相关性总和。这些基于 MD 的指标的综合分析强烈支持 PD-L1 和 Affibody 之间的垂直结合模式是最可能的配置，强调了计算评估方法的稳健性和一致性。
Sysoft Quantum Intelligence 将 GenAI 大型语言模型与量子计算框架相结合，以洞察投资
生成式人工智能是一种人工智能技术，它广泛地描述了能够生成文本、图像、代码或其他类型内容的机器学习系统，通常是响应用户输入的提示。生成式人工智能模型使用一种称为深度学习的复杂计算过程来分析大量数据中的常见模式和排列，然后使用这些信息创建新的、令人信服的输出。这些模型通过结合称为神经网络的机器学习技术来实现这一点，这些技术大致受到人类大脑处理和解释信息的方式的启发，然后随着时间的推移从中学习。
CRISPR/CAS9介导的SERS/LOLLIMETIRIC DUAL MODE横向流平台与智能手机相结合，可快速，敏感的金黄色葡萄球菌
致病性细菌感染对全球公共卫生构成了重大威胁，这使得快速可靠的检测方法的发展紧急。在这里，我们开发了一种表面增强的拉曼散射（SERS）和比色双模式平台，称为智能手机集成的CRISPR/CAS9介导的侧向流动条（SCC-LFS），并将其应用于葡萄球菌（S. aureus）的超敏感检测。从策略上讲，制备了功能化的银色金纳米纳斯塔尔（Auns@ag），并用作LFS分析的标签材料。在有金黄色葡萄球菌的存在下，可以通过用户定义的CRISPR/CAS9系统准确地识别和解开靶基因诱导的扩增子，从而形成了将许多Aun@Ag绑定到脱带的测试线（T-Line）的中间桥。因此，使用智能手机集成的便携式拉曼光谱仪（Tline）进行了颜色，并获得了可识别的SERS信号。此设计不仅保持视觉读数的简单性，而且还集成了SERS的定量功能，从而使用户能够根据需要灵活地选择测定模式。使用这种方法，可以通过比色模式和SERS模式检测到金黄色葡萄球菌至1 CFU/ML，这比大多数现有方法更好。通过合并快速提取程序，可以在45分钟内完成整个测定法。通过各种真实样品进一步证明了该方法的鲁棒性和实用性，这表明其具有可靠筛选金黄色葡萄球菌的巨大潜力。