XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System策略性
MIT开放访问文章有效而激励...
摘要 - 功率网格中增加可再生能源笔的关键障碍是缺乏公用事业规模的存储容量。运输电气有可能越过这种障碍，因为不在运输中的电动汽车（EV）可以提供电池存储作为网格的服务。这被称为EV-Power网格集成，并且有可能是脱碳和运输部门脱碳的关键里程碑。我们首先表明，如果不仔细完成EV-Power网格集成，那么与提高操作网格的成本效率相反，实际上它可能会适得其反。从根本上讲，这是由于两种现象在串联中运行 - EV使用模式的随机性以及电动汽车运营商战略行为的可能性。我们提出了一种基于市场的解决方案来解决此问题。特别是，我们使用系统运营商可以将战略性电动汽车与随机使用模式与网格进行策略性电动汽车的范围有效地整合到电网，利用它们以存储并满足需求最低可能的成本。
外国投资，脱离风险和欧盟的绿色过渡
增加了强大的权力竞争和策略性，使欧盟的手术余地复杂化，因为它试图减少绿色特兰的过度依赖性并建立更多的国内能力。te Us和中国于2022年10月进入了一项新的强力竞争阶段，当时美国管理着对高级AI芯片的大规模出口控件，并向中国进行了相关的软件。2023年7月，中国通过对甘露仪和锗的出口限制进行报复 - 半导体生产中需要的两个关键矿物质，因此对于低碳过渡至关重要。tese受到对石墨出口的限制，石墨的出口，该石墨被用作锂离子电池中的阳极材料。实际上，中国早在2020年就停止了人工石墨出口到瑞典，尽管直到2023年，瑞典才以欧盟的贸易壁垒服务逃离了这一问题。此外，在2023年12月下旬，中国还禁止出口稀土加工技术。1
克雷格·拉杰戈保尔 KC
Craig 被 Chambers & Partners 和 Legal 500 评为劳动法领域的领先律师，并连续多年被评为第一等级的领先初级律师。这些名录最近对他的描述如下：(i)“他是最好的律师。他非常聪明，能够迅速解决复杂问题，随时准备讨论他的建议并接受质疑，合作性强，深受客户喜爱。他是一位令人敬畏的辩护律师，行动力惊人”(C&P 2024)；(ii)“他真的是全能型律师，集敏锐的才智、非常亲切的举止和勤奋的天性于一身。他的辩护能力非常出色”(L500 2024)；(iii)“一位令人难以置信且非常有策略性的交叉询问者”(C&P 2023)；以及(iv)“他的辩护能力、才智、策略和商业性相结合，为客户提供了他们对大律师的所有期望。他非常容易合作，对客户很友好，客户总是希望他能加入团队处理最棘手的案件”（L500 2023）。他入围了 2023 年 Legal 500 年度最佳就业青年。
微管活性调节激酶 2 增强宿主……
先天免疫系统对于抵御病原体入侵、有效控制感染以及触发适应性免疫反应以消除传染源至关重要。本研究揭示了微管亲和力调节激酶 2 (MARK2) 作为广谱抗病毒免疫调节剂的关键作用，具体通过其与鸟嘌呤核苷酸交换因子 H1 (GEF- H1) 的相互作用以及与 TANK 结合激酶 1 (TBK1) 的结合。至关重要的是，MARK2 的抗病毒功效取决于其激酶活性，特别是其在丝氨酸 645 位点磷酸化 GEF-H1 的能力。该磷酸化事件是激活 TBK1 的关键触发因素，从而导致诱导 I 型干扰素 (IFN-I) 和干扰素刺激基因 (ISG)。我们的结果表明，GEF-H1 是一种 ISG，并由 MARK2 促进。这些发现不仅证实了 MARK2 是 GEF-H1 的激酶，还揭示了 MARK2 增强宿主抗病毒防御的一种以前未被认识的机制。通过对 GEF-H1 进行策略性磷酸化来增强 IFN-I 信号，MARK2 显著增强了抗病毒免疫反应，为细胞防御机制的分子协调提供了新的见解。
国家善治中心
实习计划旨在利用该国青年的才能，在知识，技能和理论教育方面促进他们的成长。该计划为实习生提供了独特的途径，以深入研究与学术研究和NCGG的运营功能有关的特定主题或领域。全国性的全国甄选过程导致选择了大约13名拥有研究生学位或追求毕业后的印度学生。实习生是策略性分配的各种主题，包括公共政策和治理，例如创新和企业家精神，公共服务交付，气候变化，环境和清洁能源，水卫生，卫生和公共卫生，教育，可持续发展，农业发展，农业，农业，项目计划，设计，设计，设计和数据分析。无缝地进行了一个方向程序，以向他们提供有关其特定垂直行业的见解。每个实习生都被分配一名专门的主管，负责任务分配，出勤监视和审查工作。本质上，NCGG实习计划旨在提供丰富的学习经验，促进实习生的整体发展，同时为公共政策和治理实践的发展做出贡献。
大西洋城校园扩张可行性评估
2023年11月，斯托克顿大学（“斯托克顿”，“大学”）与Brailsford＆Dunlavey，Inc。（“ B＆D”）聘请了可行性评估，以确定将扩大其大西洋城（AC”）校园的战略，程序化和财务机会。开始这项工作后不久，大学还要求B＆D领导专门针对AC校园的战略规划过程，其目标是建立凝聚力的身份并提出实用的途径，以确保对其现有设施的最佳利用。这些并发的举措将使大学能够巩固AC校园的学术目的，探索现有空间的重新分配和优化机会，并确定扩展校园可以增强斯托克顿身份的潜在方式。共同努力，有效地概述了重新定位现有设施的前进道路，并增强了校园以其澄清的目的交付的能力，然后确定额外用途（如果有的话）可能会在策略性和财务上与合作伙伴，Scarpa Academic Center，Kesselman和Kesselman和Kesselman和Parkview Halls合作，同时巩固AC的品牌。项目背景
您的扩散模型是隐式合成图像检测器-Lix
摘要。扩散模型的最新发展，尤其是在潜在扩散和无分类器指导的情况下，产生了可以欺骗人类的高度实现图像。在检测域中，跨不同生成模型的概括的需求导致许多人依靠频率指纹或痕迹来识别合成图像，因此通常会损害对复杂图像降解的鲁棒性。在本文中，我们提出了一种新的方法，该方法不依赖于频率或直接基于图像的特征。相反，我们利用预先训练的扩散模型和采样技术来检测假图像。我们的方法论基于两个关键见解：（i）预先训练的扩散模型已经包含有关真实数据分布的丰富信息，从而通过策略性抽样实现了真实和假图像之间的区分； （ii）文本条件扩散模型对无分类器指导的依赖性，再加上更高的指导权重，可以实现真实和扩散产生的假imperigens之间的识别性。我们在整个Genimage数据集中评估了我们的方法，并具有八个不同的图像发生器和各种图像降解。我们的方法证明了它在检测多种AI生成的合成图像的功效和鲁棒性，从而设置了新的最新状态。代码可在我们的项目页面1
Tech-241219-Su-Thematic（Kenanga）
Technology OVERWEIGHT Riding the AI-propelled Wave ↔ By Cheow Ming Liang l cheowml@kenanga.com.my The semiconductor industry, which has been on an uptrend cycle since November 2023, is being fuelled by AI adoption, high-performance computing (HPC), and 5G deployment, thus driving strong demand for advanced logic chips, GPUs, and memory (DRAM and NAND 闪光）。的历史模式表明，上升趋势大约是一半，应延伸到CY25或CY26中期，这是WSTS估计的全球销售增长至CY25的全球销售增长到627B的支持。作为全球销售的历史份额的百分比，在最近的结果季节重新校准之后，CY24和CY25的KLTEC收入的共识预测出现在趋势之下。上行修订的空间可能是由正在进行的数据中心装修和与AI相关的需求飙升的驱动。inari（OP，TP：RM3.85），Natgate（OP，TP：RM3.10），KGB（OP，TP：TP：RM4.16）和PIE（OP，TP：RM6.85）仍然是我们的首选，仍然是我们的最高收入的能力和策略性的定位，使其成为当前的增长趋势，使他们成为了当前的增长趋势。
压电式步进发电机
摘要：当前的能源格局以对可持续能源的需求不断增长为标志。虽然传统方法依赖太阳能、风能和水力发电，但它们往往面临环境限制，需要大量基础设施投资。一种拟议的解决方案利用了高流量区域的潜力，通过使用策略性放置的压电传感器将脚步的机械能转化为电能，这些传感器位于行走表面下方。这些传感器响应压力产生电能，提供可靠且可持续的电源，不受环境条件的影响。与以前的方法相比，该系统最大限度地减少了对基础设施变更的需求，并利用了随时可用的能源——人体运动。它提供了一种在繁忙的公共场所为低能耗设备供电的新方法，从而减轻了传统电网的压力。通过新材料、优化设计或先进的电源管理技术，压电传感器输出电压和功率的改进可以提高效率和耐用性。此外，保护涂层、反馈机制或智能材料等措施可以进一步提高传感器性能。该项目的压电砖能够产生高达 35V 的电压，有望为解决能源危机做出巨大贡献，因为目前我们只有 11% 的一次能源来自可再生能源。现在实施此类举措可以缓解能源挑战并促进全球环境的积极变化。关键词：脚步声、压电传感器、传统电网、机械能到电能。I. 介绍
使用基于基因的多基因风险评分识别与阿尔茨海默病相关的基因
增加 AD GWAS 样本量将识别出更多的 AD 基因。然而，这需要广泛而有策略性的数据收集，而这在近期无法实现。此外，正如最近的一项研究表明，当样本量达到一定水平时，进一步增加样本量会导致基因识别的回报微乎其微，但成本却大幅增加 [16]。事实上，正如最近一项超过 100 万个样本的研究所示，迄今为止最大的 AD GWAS 仅识别出 7 个新基因位点 [15, 17]。虽然我们应该继续努力增加样本量，但迫切需要使用亚阈值 p 值检测 AD 基因的新方法。多基因风险评分 (PRS) 是疾病风险等位基因的加权和，用于预测疾病风险。它需要发现数据集来选择 SNP 并获得其权重；然后将 PRS 应用于独立于发现数据集的目标数据集以预测疾病风险。如果 PRS 具有较高的可预测性（即解释了目标数据集中的大部分变异），并且用于计算 PRS 的 SNP 解释了大部分 SNP 遗传性（h 2 snp ），那么这些 SNP 很可能是与疾病相关的 SNP。此外，如果我们还知道计算 PRS 时包含的 SNP 所影响的基因（即基于基因的 PRS），那么这些基因很可能是与疾病相关的基因。因此，基于基因的 PRS 提供了另一种识别具有亚阈值 p 值的疾病基因的方法。