XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System缩放
基于弱缩放指数和对神经科学中MEG录音的应用多型分析
背景：多环芳烃（PAHS）具有环境和公共卫生的关注，并导致皮肤不良属性，例如过早的皮肤老化和色素疾病。但是，关于慢性城市PAH污染物在皮肤微生物群中的潜在作用的信息很少。鉴于皮肤微生物群在健康和不良的皮肤表型以及PAH和皮肤特性之间的关系中具有作用，我们假设PAH的暴露可能与皮肤微生物群的变化有关。在这项研究中，来自中国两个城市的200多个中国人的皮肤菌群具有不同的PAH曝光水平，其特征是细菌和真菌扩增子和shot弹枪宏基因组学测序。结果：皮肤遗址和城市是改变微生物群落及其组装过程的强大参数。降低细菌 - 真菌微生物网络结构完整性和稳定性与皮肤条件（痤疮和头皮屑）有关。多变量分析揭示了丙酸杆菌和马拉西亚的丰富性与宿主特性和污染物暴露水平之间的关联。香农多样性的增加与剂量依赖性的PAH的暴露水平相关。shot弹枪元基因组学分析样品（n = 32）的PAH的个体的样本（n = 32）进一步强调了量化的PAH和减少皮肤分子的丰富性与口腔细菌的增加之间的关联。功能分析确定了PAH的水平与代谢和其他途径的微生物基因之间的关联，具有潜在的重要性在宿主 - 微生物相互作用以及芳香族化合物的降解中。结论：这项研究的结果证明了与PAH的长期暴露水平相关的皮肤微生物群的组成和功能能力的变化。这项研究的发现将有助于制定利用微生物群保护皮肤免受污染物的策略。
对AI工作负载缩放和
[5] PR Newswire，“金融服务中的私人和公共云市场将从2024 - 2028年增长10064.3亿美元，由无限储存和大数据需求驱动，AI对Trends-Technavio的影响，” 2025年。[在线]。Available: https://www.prnewswire.com/news-releases/private-and-public-cloud-market-in- financial-services-to-grow-by-usd-106-43-billion-from-2024-2028--driven-by- unlimited-storage-and-big-data-demand-ais-impact-on-trends--technavio- 302366176.html
缩放栅环硅纳米线晶体管阵列中的电子传输机制
全栅环栅 (GAA) 是一种最佳器件配置，它能静电控制沟道长度最窄的晶体管 2，并最大限度地减少器件关断时的漏电流，从而使器件在每次切换时耗散更少。GAA 几何形状有多种可能，并且已经在水平 3 或垂直配置中得到验证。4 – 7 尽管技术解决方案有望最终将晶体管的栅极长度 L g 缩小到几纳米 5，但从一维（长栅极或大宽度）到全尺寸缩放的晶体管的转变对器件操作的影响仍有许多悬而未决的问题。其中，应明确解决所制造器件的质量和可能导致晶体管操作不良或电性能分散的波动源，以提出最终集成的解决方案。但是，经典的表征技术（如迁移率提取）不足以提供有关最终缩放时器件质量的信息，因为迁移率可能会在如此小的栅极长度下崩溃。 8 – 11 低频噪声可以成为一种非常精确的技术，用于表征低噪声纳米器件中的电子传输。12 , 13
实施和缩放个性化医学
Hulick博士是Janardan D. Khandekar，医学博士，个性化医学主席兼医疗遗传学部门主席（以前是Northshore），该主席将遗传分析应用于预防，诊断和治疗遗传性疾病和疾病。他于2008年加入努力健康，担任医学遗传学的主治医生，于2012年成为医疗遗传学部门，并在2022年任命主席之前成为Mark R. Neaman个性化医学中心的医疗总监。Hulick博士还担任芝加哥普里茨克大学医学院人类遗传学系的临床副教授。以前，他曾在马萨诸塞州波士顿的马萨诸塞州综合医院担任医学遗传学医师。他是美国医学遗传与基因组学委员会（ABMGG）的当前当选主席。他撰写或合着了70多个同行评审的期刊文章和书籍章节。Hulick博士于2001年从杰斐逊医学院获得医学学位。他在圣卢克医院（Mayo Clinic）完成了内科住院医师，并在哈佛医学院完成了医学遗传学的临床研究金。他还于2007年从哈佛医学院获得医学硕士学位。
增材制造技术的分辨率和构建尺寸缩放问题
大多数传统制造技术都基于减材技术。因此，AM 可以被视为一种非传统方法，因为零件将通过在后续工艺中添加材料来生产。AM 中的一般技术是逐层构建零件，其由其原始计算机辅助设计 (CAD) 文件预先确定。当前的 AM 技术主要可分为七个工艺，如图 1 所示。简要介绍每个工艺的相关技术。光聚合槽 (VPP) 的工作原理是固化感光树脂以构建最终的固体几何形状。粉末床熔合 (PBF) 利用最初以床形式熔化的固体颗粒，并通过外部能量源 (激光/电子束) 融合在一起以构建最终的固体几何形状。定向能量沉积 (DED) 技术利用将原料材料导向能量源，同时在多个构建平面中移动能量源和材料进料机构。材料挤出 (ME) 工艺在喷嘴处熔化原料材料，同时将其挤出以生产固体零件。材料喷射 (MJ) 工艺通过使用喷嘴以液滴形式喷射构建材料来工作。液滴将通过特定机制（蒸发/凝结）转化为固体材料。同样，粘合剂喷射 (BJ) 的工作原理是将液体粘合剂材料喷射到粉末床上，从而在粉末颗粒之间产生粘合作用，以构建固体几何形状。与喷射技术相反，直接写入 (DW) 工艺直接以液体或气体的形式释放构建材料，并将其凝固在构建基底上以创建所需的几何形状 [2]。最后，薄板层压 (SL) 的工作原理是将两张预成型或初始形状的薄板固态焊接 [2]。在这里，我们不讨论此类 AM 技术的具体操作原理和深入细节，因为这超出了我们的范围。我们建议读者参考其他地方的参考资料以获取有关 AM 流程的详细信息[3]。
三维数值湍流瑞利-贝纳德对流中能量通量的弱公式和缩放特性
我们应用 Boussinesq 方程的弱形式来表征非常精确的数值模拟中势能、动能和粘性能通量的平均值和标准差的缩放特性。研究了局部 Bolgiano-Oboukhov (BO) 长度，发现其值可能在整个域内发生数量级的变化，这与之前的结果一致。然后，我们研究了弱方程的逐尺度平均项，它们是 Kármán-Howarth-Monin 和 Yaglom 方程的推广。我们没有发现经典的 BO 图像，但发现了 BO 和 Kolmogorov 缩放混合的证据。特别是，所有能量通量都与温度的 BO 局部 Hölder 指数和速度的 Kolmogorov 41 兼容。这种行为可能与各向异性和对流的强烈异质性有关，这反映在 BO 局部尺度的广泛分布中。逐尺度分析还使我们能够将从其定义计算出的理论 BO 长度与通过弱分析获得的缩放经验提取的理论 BO 长度进行比较。可以观察到缩放，但范围有限。这项工作的关键结果是表明问题的局部弱公式分析对于表征波动特性非常有用。
通过大语言模型的测试时间缩放生成符号世界模型
解决复杂的计划问题需要大型语言模型（LLMS）明确对状态过渡进行建模，以避免规则违规，遵守限制并确保操作性 - 这是由自然语言固有的歧义所阻碍的任务。为了克服这种歧义，规划域定义语言（PDDL）被杠杆化为一种计划，以实现精确和正式的状态描述。使用PDDL，我们可以生成一个象征性的世界模型，其中经典的搜索算法（例如A ∗）可以无缝地找到最佳计划。但是，由于缺乏PDDL培训数据，直接生成具有当前LLM的PDDL域仍然是一个开放的挑战。为了应对这一挑战，我们建议扩大LLMS的测试时间计算以增强其PDDL推理功能，从而使高质量的PDDL域的产生。具体来说，我们引入了一种简单而有效的算法，该算法首先采用了最佳的N采样方法来提高初始解决方案的质量，然后通过口头化的机器学习以细粒度的方式优化解决方案。我们的方法在PDDL域的产生中大大优于O1-Mini，在两个任务上达到了超过50％的成功率（即，从自然语言描述或PDDL问题中生成PDDL域）。这是在不需要额外培训的情况下完成的。通过利用PDDL作为状态抽象，我们的方法能够在几乎所有竞争级的计划任务上都超过当前最新方法。
基于域壁运动的缩放自旋逻辑设备的全电控制
摘要 - 基于域墙（DW）运动的旋转逻辑设备提供了灵活的体系结构，以存储和携带逻辑信息在电路中。在此设备概念中，信息以多个磁性隧道连接（MTJ）共享的磁道磁态进行编码，并通过DW运动处理。在这里，我们证明可以使用新型的MTJ堆栈来实现这种基于纳米级DW的逻辑设备的全电动控制。除了各向同性的场驱动运动外，我们还显示了由电流驱动的DWS的方向运动，这是逻辑操作的关键要求。使用DW运动对逻辑门的完整电气控制。我们的设备在全晶片的IMEC的300毫米CMOS Fab中制造，这清除了大规模集成的路径。因此，此概念证明为逻辑和神经形态应用提供了高性能和低功率DW设备的潜在解决方案。
Kimi K1.5：使用LLMS缩放加强学习
对次要标记预测进行预处理的语言模型已被证明对缩放计算有效，但仅限于可用培训数据的数量。缩放增强学习（RL）为继续改善人工智能的新轴解锁了新的轴，并承诺大型语言模型（LLMS）可以通过学习奖励来探索探索的培训数据。但是，事先发表的工作尚未产生竞争成果。鉴于此，我们报告了Kimi K1.5的培训实践，Kimi K1.5是我们接受RL培训的最新多模式LLM，包括其RL培训技术，多模式数据配方和基础架构优化。长上下文缩放和改进的策略优化方法是我们方法的关键要素，它可以建立一个简单，有效的RL框架，而无需依赖更复杂的技术，例如蒙特卡洛树搜索，价值功能和过程奖励模型。值得注意的是，我们的系统在多个基准和模态上实现了最先进的推理性能，例如，Aime上的77.5，在数学500上为96.2，在Mathvista上为74.9，在数学500上为94％，在Mathvista上为74.9，匹配OpenAi的O1。此外，我们提供了有效的长期2个方法，这些方法使用长期技术来改善短框模型，从而产生最先进的短点推理结果 - 例如，在Aime上，Math500，47.3上的94.6在livecodebench上 - 在livecodebench上 - 以gpt-4o和claude sonnnet +550 +550 +550 / claude sonnnet +550 / claude sonnnet。