XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System组成的
凸轮重新分析：大气组成的21年数据集
•前MLS周期的偏差不同•平流层臭氧偏见在2004年8月以后非常稳定•对流层臭氧受仪器变化的影响大于总柱或平流层臭氧•在2018年之后增加北极的臭氧偏见（Driffing Noaa-19）•2005 - 2018年对流层臭氧的稳定性能
由资金经理组成的气候卡特尔如何合谋接管……
在第 118 届国会上，该委员会调查了美国反垄断法的充分性，因为左翼环保人士和主要机构投资者越来越多地承诺将环境、社会和治理 (ESG) 目标强加于美国经济。委员会的监督发现了大量证据表明，一个由金融机构组成的“气候卡特尔”——从“三巨头”资产管理公司到“蓝州”公共养老金，再到代理顾问双头垄断——合谋向美国企业施压，要求他们承诺实现“净零”并减少不受欢迎的生产。4 通过气候联盟——包括格拉斯哥净零金融联盟 (GFANZ)、净零资产管理者倡议 (NZAM)、Ceres 和气候行动 100+——投资者组织协调一致的施压活动，针对美国公司，要求他们披露、减少和执行“净零”气候承诺。5 当公司拒绝屈服和遵守时，气候卡特尔会合谋解雇公司董事会成员，并用气候卡特尔联盟成员取而代之。6
在音乐组成的计算系统中操作创造力的基本特征
简介AI在相当长的时间里一直在某些类型的Nar-Row Intelligence任务上表现优于人类[例如，（Silver等人（Silver等人）2016）];但是，对于其他类型的任务，包括那些需要创造力的任务并非如此，导致研究人员将计算创造力（CC）描述为AI的“最终边界”（Colton and Wiggins 2012）。 建立具有计算创造力的系统需要对创造力必要特征的明确识别和故意操作。 最新的基础模型表现出自主性和生成性，产生了令人印象深刻的结果，最著名的是语言和图像伪像。 因此，可能会说声称这种系统是其主要目标的副作用（例如，下一步的预测）。 但是，尽管自主性和生成性对于创造力肯定是必要的，但它们还不够，尤其是在高度结构化和专业的领域中（Ventura 2016）。 毫无疑问，当需要高度结构化或约束的产生时，例如，以诗歌和音乐形式进行高度结构化或约束的产生时，目前以人工神经网络为中心的实施（包括高度成功的变压器和大型语言模型）已经表现出无力（Hadjeres和Nielsen 2018; Glines 2018; Glines; Glines 20222）。 虽然创造力的概念可能是可以固有地检测的，但多个特征已被确定为计算创造力的必要性（Colton等人。 2015; Ventura 2017; Jordanous 2014）有许多（如果不是全部），最终2016）];但是，对于其他类型的任务，包括那些需要创造力的任务并非如此，导致研究人员将计算创造力（CC）描述为AI的“最终边界”（Colton and Wiggins 2012）。建立具有计算创造力的系统需要对创造力必要特征的明确识别和故意操作。最新的基础模型表现出自主性和生成性，产生了令人印象深刻的结果，最著名的是语言和图像伪像。因此，可能会说声称这种系统是其主要目标的副作用（例如，下一步的预测）。但是，尽管自主性和生成性对于创造力肯定是必要的，但它们还不够，尤其是在高度结构化和专业的领域中（Ventura 2016）。毫无疑问，当需要高度结构化或约束的产生时，例如，以诗歌和音乐形式进行高度结构化或约束的产生时，目前以人工神经网络为中心的实施（包括高度成功的变压器和大型语言模型）已经表现出无力（Hadjeres和Nielsen 2018; Glines 2018; Glines; Glines 20222）。虽然创造力的概念可能是可以固有地检测的，但多个特征已被确定为计算创造力的必要性（Colton等人。2015; Ventura 2017; Jordanous 2014）有许多（如果不是全部），最终
多路复用DNA-Paint成像晚期/溶酶体蛋白组成的异质性
晚期内体/溶酶体（LELS）对于许多生理过程至关重要，它们的功能障碍与许多疾病有关。蛋白质组学分析已经鉴定出数百种LEL蛋白，但是，这些蛋白是否均匀地存在于每个LEL上，或者是否存在具有独特蛋白质组成的细胞类型依赖性LEL亚群，尚不清楚。我们采用了定量的多重DNA-油漆超分辨率方法来检查单个LELS上六种关键LEL蛋白（Lamp1，Lamp2，CD63，TMEM192，NPC1和LAMTOR4）的分布。虽然LAMP1和LAMP2在LEL中含量丰富，但标志着公共种群，大多数分析的蛋白质与特定的LEL亚群有关。我们的多重成像方法基于其独特的膜蛋白组成，最多鉴定出多达八个不同的LEL亚群。此外，我们对这些亚群和线粒体之间的空间关系的分析表明，NPC1阳性LELS的细胞类型特异性趋势与线粒体紧密地位。我们的方法将广泛适用于在许多生物学环境中用单细胞器分辨率来确定细胞器异质性。
高级制造技术和高熵合金组成的可行性研究
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使用Edna metabarcoding建立河流恢复后淡水鱼组成的靶标
需要为鱼类社区组成建立现实的目标来评估河流修复项目的有效性。，我们使用了与米里什底漆的环境DNA（EDNA）元法编码，以获取估计位于日本Ehime ehime Prefecture的Shigenobu River System的上游，下游和恢复缓解项目区域（Kaihotsu - Kasumi）的17个地点（Kaihotsu - Kasumi）的估计。我们评估了使用Edna快速，敏感和广泛收集数据的好处，以在恢复区建立现有的鱼类群落组成，以及物种组合的潜在的短期，中期和长期目标，这些物种组合可能在分散到来自上游和下游群体的项目区域后现实地出现。我们将Edna Metabarcodod的结果与从同时捕获调查和历史信息获得的物种列表进行了比较。从埃德纳（Edna Surveys）获得的社区组成的非衡量多维标度图显示，Kaihotsu - Kasumi恢复区和周围的河流及其河流分为三个簇：上游，中层和下游及河口和河口。Kaihotsu - Kasumi恢复区位点包含在恢复区附近的流入和流出河流的中间和下到达的组中。我们在这一组中检测到了总共26种，二十一种本地物种和五个非本地物种。因此，这些本地物种被认为是短期目标物种，其散布到Kaihotsu - Kasumi恢复区域。相比之下，基于捕获调查和历史文献，只有14种被选为目标物种。增加了我们埃德纳调查的分辨率的一个因素是我们确定存在a anguillicaudatus（进化枝A和B）的种内谱系的能力，这些谱系被捕获调查遗漏了。这些结果表明，与捕获调查相比，EDNA Metabarcoding方法可以提供更全面和现实的短期目标物种估计，并通过种内谱系检测提供更高的分辨率监测。
通过基于连续功能的并发组成的连续控制中的多任务增强学习
摘要 - 越来越多地使用深入强化学习（DRL）框架来解决机器人技术中的高维连续控制任务。然而，由于缺乏样本效率，在机器人域中将DRL应用于在线学习实际上仍然是不可行的。一个原因是，DRL代理不利用以前任务的解决方案。基于后继功能（SFS）的多任务DRL代理的最新工作已被证明在提高样本效率方面非常有前途。在这项工作中，我们提出了一种新的方法，该方法统一了两个先前的多任务RL框架，SF-GPI和价值组成，并将它们适应连续的控制域。我们利用后继功能的组成属性来构成一组原始人的策略分布，而无需培训任何新的政策。最后，为了证明多任务机制，我们基于Isaacgym提出了概念验证的基准环境，尖端和指针，这有助于大规模平行化以加速实验。我们的实验结果表明，我们的多任务代理具有与软演员 - 批评者（SAC）相同的单任务性能，并且代理可以成功地转移到新的看不见的任务中。我们在https://github.com/robot-poception-group/ concurrent_composition提供的代码作为开放源代码。
tidytacos：用于分析微生物群落分类学组成的R包
Tidytacos（整洁的分类组合）软件包是用于探索微生物社区数据的R软件包。这样的社区数据由Agplicon测序产生的读取计数组成（例如，16S rRNA基因的区域或元基因组（shot弹枪）测序。tidytacos基于哈德利·威克姆（Hadley Wickham）引入的整洁原则，该原理以一致的格式存储（Wickham等，2023）。具体来说，Tidytacos使用整洁的格式和语法来选择，转换和准备微生物社区数据以进行可视化和分析。此外，它为流行和鲜为人知的分析和微生物社区数据的可视化提供了一系列功能。Tidytacos是为各种专业知识的研究人员而设计的，既可以提高微生物社区数据的可访问性，又可以轻松地转换数据，以实现新颖的可视化和分析方法。
农业残留物焚烧对土壤微生物生物量和群落组成的影响：
农业残留物焚烧在世界许多地方普遍存在，这引起了重大的环境问题，特别是其对土壤健康的长期影响。这项研究调查了秸秆焚烧对土壤微生物生物量和群落组成的影响，重点关注其对土壤健康和生态系统功能的长期影响。研究强调，反复焚烧会改变微生物多样性，减少固氮细菌和菌根真菌等有益微生物的数量。随着时间的推移，这种破坏会导致土壤肥力下降、养分循环受损，以及抗逆但效率较低的微生物物种增多。研究结果强调，需要采取可持续的农业实践，优先考虑土壤保护，尽量减少秸秆焚烧的不利影响。这项研究提出了切实可行的建议，包括采用无焚烧技术和替代残留物管理实践来恢复和保持土壤微生物健康，确保长期农业生产力。