XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System臭名昭著
AN9506：使用 HIP4081A 的 50W、500kHz、全桥、相移、ZVS 隔离 DC-DC 转换器
最近，许多文章和论文都大力宣传相移全桥拓扑的性能和优势，这是理所当然的。这种拓扑有效地利用了困扰电源设计人员数十年的那些臭名昭著的寄生元件。这种拓扑使设计人员能够充分利用变压器漏电感、MOSFET 输出电容和 MOSFET 体二极管，从而轻松地提高设计频率。这种拓扑还具有其他优势，例如在恒定开关频率下进行零电压开关，从而大大降低了开关损耗。这足以消除功率 MOSFET 的散热和/或允许使用更便宜的功率器件。降低 EMI 和 RFI 是额外的好处，因为与传统脉冲宽度调制 (PWM) 技术相比，电压和电流开关波形“更干净”，波形边缘切换更柔和。提高频率的能力最终将减小电源的整体尺寸并降低成本。使用此拓扑结构可以实现 1 兆赫及以上的操作。这确实是拓扑结构的重大进步。此设计的要求是全桥配置、辅助谐振操作的附加电感器以及由双二极管整流器和 LC 滤波器组成的输出结构。特殊热基板可能不是
组合学和理论计算机科学的协同作用
rico Zenklusen：随机分配矩阵秘书而不知道Matroid Matroid秘书问题（MSP）是一个众所周知的在线选择问题，它是在元素之间选择重型的元素集合，以随机的顺序揭示其权重。O（1）竞争MSP算法的存在是一个臭名昭著的开放问题，称为Matroid秘书猜想。自MSP成立以来的激烈研究导致了各种特殊情况和变体的O（1）竞争性算法。毫无意义地，这些算法在很大程度上依赖于了解矩阵的前期，这可以说是试图接近一般MSP猜想的非常不希望的属性。我将谈论一个人如何获得O（1）竞争算法，而无需知道随机分配MSP的矩阵，在该算法中，重量是随机分配到元素的。这解决了Soto [Soto [Siam Journal on Computing 2013]和Oveis Gharan＆Vondrák[Algorithmica 2013]提出的一个公开问题，并导致了第一个具有O（1）竞争性算法的众所周知的MSP变体，不需要了解Matroid Upfront。我们的方法是基于首先近似学习矩阵的等级密度曲线，然后我们通过算法进行算法。这是与Richard Santiago和Ivan Sergeev的联合合作。
预测美国联邦和国际化学监管政策2025
Bergeson＆Campbell，P.C。（B＆C®），其全球咨询会员ACTA集团（ACTA®）和财团管理会员B＆C®财团管理公司，L.L.C。（BCCM）很高兴与您分享我们的预测2025。出于您可能想象的所有原因，我们经验丰富的团队今年在猜测2025年对全球工业，农业和杀菌性化学监管和政策计划的期望方面受到挑战。鉴于去年夏天的欧洲议会选举以及他们带来的右翼转变，以及新的特朗普政府，预计大西洋两岸的化学政策会发生变化。即将上任的特朗普政府和共和党恭喜的主导地位预示着重大政策变化，这在监管和政策计划中最明显的变化扭转了拜登·哈里斯气候计划和环境正义（EJ）议程。即将到来的政府对放松管制和“右规模”的关注如何影响更细微的化学产品法和法规，尚不清楚。担心，现在臭名昭著的“ 2025年项目”文档将是政府的蓝图，而不是一系列详细的利益相关者建议会影响对内部和外部的美国环境保护局（EPA）决定的反应。
从头个性化疾病模块揭示基因的合成渗透性并为个性化治疗方案提供信息
目前，尽管对个体疾病病因和治疗方法的理解十分有限，但需求仍然很大。为了填补这一空白，我们提出了一种新颖的计算流程，收集有效的疾病基因协作途径，以设想个性化的疾病病因和治疗方法。我们的算法从头构建了个性化的疾病模块，这使我们能够阐明突变基因在特定患者中的重要性，并了解这些基因在患者之间的合成渗透性。我们发现，臭名昭著的癌症驱动因素 TP53 和 PIK3CA 的重要性在乳腺癌中波动很大，在具有不同突变数量的肿瘤中达到峰值，而罕见突变的基因（如 XPO1 和 PLEKHA1）在特定个体中具有很高的疾病模块重要性。此外，个性化模块破坏使我们能够设计出因患者而异的定制单一和组合靶向疗法，这表明需要精准治疗流程。作为对从头个体化疾病模块的首次分析，我们通过对个体患病基因的活动提供新颖的深刻见解，展示了个体化疾病模块对精准医疗的强大作用。
ITS 概览 – 生成式 AI 工具使用情况，2023 年
● 引用您的来源。截至本文撰写时，生成式人工智能因未提供适当的引用来说明其在构建问题答案时从何处借用信息而臭名昭著。如果您使用生成式人工智能，则应尽可能引用原始来源，或者仅引用您在给定日期使用了给定的生成式人工智能引擎。同样，如果您使用人工智能生成图像，则应在图像标签中引用这一点。这是学术界的传统做法，既不应该令人惊讶也不应该造成不便，而且不将他人的工作归功于自己（即剽窃）也是合乎道德的。● 灵感和总结。使用生成式人工智能起草文档或将文档从 3 页缩短到 1 页可以节省大量时间。鉴于该技术目前容易出现错误和偏见，您应该仔细检查由 AI“危险……”（见下文）生成的任何此类材料，并考虑引用您对该技术的使用，如果它对最终产品有重大贡献。● 研究。尝试使用这项技术作为分析或研究工具，同时注意“危险……”（见下文），这对大学和整个社会都非常重要，因为我们正在努力应对一种与我们大多数人习惯的截然不同的技术。请与社区其他成员分享您学到的知识，即使是非正式的。
安全与防务 欧洲
“我们不能天真”，这是德国总理奥拉夫·肖尔茨在 2022 年慕尼黑安全会议上多次提到的一句话。在访问俄罗斯总统普京期间，他不得不忍受一场历史讲座。从普京的这种历史观来看，莫斯科总统对乌克兰的威胁是极其严肃的。我们不能天真：普京的谈判方案是如此臭名昭著，以至于唯一可能的结果就是 2 月 21 日宣布的结果：承认乌克兰领土上的两个微型国家，这导致了 2 月 24 日上午他的军队的进军命令。他对西方世界提出的要求是不可能实现的。这就是为什么他以一种西方无法接受的方式提出这些要求。而谈判军备控制和建立信任措施的提议只能让莫斯科露出疲惫的笑容：俄罗斯近年来违反了所有存在或曾经存在的此类协议。唯一遗憾的是，唐纳德·特朗普领导下的美国终止了协议，因为俄罗斯没有遵守这些协议。这是可以理解的，但现在这对俄罗斯的宣传来说是好事。另一件事引人注目：自从民主运动在 2020 年操纵的总统选举后将卢卡申科政权推向失去权力的边缘以来，普京的语气变得越来越尖锐。普京的决定带来了
量子金属有机框架和相关...
金属有机框架（MOF）由有机配体连接的金属簇组成。虽然MOF经常在化学应用中讨论它们，但量子MOF的新兴领域探索了它们作为量子材料的潜力[1]。与传统的量子材料（其特性依赖电荷，自旋，轨道和晶格）不同，MOF引入了独特的自由度，包括分子屈曲，扭转，旋转和互穿，可以通过超分子化学化学定制。一种可能的量子效应是超导性，在二维MOF CU-BHT中已经观察到，并受其强电子相关性的控制[2]。Hubbard模型捕获的相关电子问题以其分析性棘手性而臭名昭著。一种有希望的方法涉及使用准确的可解决模型，例如Hatsugai-Kohmoto（HK）模型[3]。最近的工作表明，HK模型是打破费米液体的粒子孔对称性的最小模型，并且与Hubbard模型相同的普遍性类别[4]。这使其成为研究相关系统（包括相关超导体）的通用性能的理想框架。此步骤是在[5]中进行S波旋转单线配对的。我们将这些结果扩展到更复杂的配对对称性，以便可以考虑MOF的更精致的电子结构。
多样性、专业性和人工智能
多样性经常被宣称为解决人工智能 (AI) 中的伦理问题的一种方式，但多样性的确切含义以及它如何解决这些问题却很少被阐明。这种不明确性是激励人工智能多样性的一个障碍。另一个障碍是，虽然关于多样性的最常见看法太弱，无法完成为它们设定的工作，但更强的多样性概念往往以规范性理由为依据进行辩护，而这些理由未能与人工智能决策者所重视的价值观相联系。然而，女性主义科学哲学研究历史悠久，社会认识论研究最近也开展了大量工作，它们共同为多样性概念奠定了基础，这种概念既强大到足以完成所需的工作，又可以在与人工智能决策者所重视的价值观相关的认识论基础上得到辩护。我们在此通过引入新兴专业知识来澄清和捍卫这一概念，这是一种网络现象，其中具有不同类型专业知识的工人群体可以获得任何个人无法获得的知识，只要他们有跨类型专业知识进行交流的方式。我们以臭名昭著的种族主义肥皂分配器和美国机场安检中使用的毫米波扫描仪为例，说明了与不同工人群体一起设计技术所带来的相关的认识论和伦理利益。关键词
一种小分子方法可恢复果蝇（Drosophila suzukii）的归巢抑制基因驱动所针对的雌性不育表型
基于 CRISPR 的基因驱动为控制疾病传播媒介和农业害虫提供了良好的前景。成功的抑制型驱动面临的一个重大挑战是抗性等位基因的快速进化。减轻抗性发展的一种方法是使用多个 gRNA 靶向功能受限区域。在本研究中，我们构建了一个 3-gRNA 归巢基因驱动系统，该系统针对臭名昭著的水果害虫果蝇 (Drosophila suzukii) 的隐性雌性生育基因酪氨酸脱羧酶 2 (Tdc2)。我们的调查显示，生殖系中的归巢水平较低，但喂食章鱼胺可恢复 Tdc2 突变雌性的产卵缺陷，与其他抑制驱动目标相比，它更容易维持品系。我们在果蝇中测试了类似系统的有效性，并通过引入启动子-Cas9 转基因来构建额外的分裂驱动系统，以提高归巢效率。我们的研究结果表明，野生种群的遗传多态性可能限制基因驱动等位基因的传播，而位置效应对 Cas9 活性有深远的影响。此外，这项研究凸显了有条件地挽救基因驱动引起的雌性不育症的潜力，为基因驱动转基因昆虫的工业规模生产提供了宝贵的工具。
通过回归相对奖励
最初开发用于连续控制问题的近端政策选择（PPO）已成为各种强化学习（RL）应用程序（包括生成模型的微调）的工作马。不幸的是，PPO需要多种启发式学才能实现稳定的收敛（例如价值网络，剪辑），并以其对这些组件的精确实现的敏感性而臭名昭著。回应，我们退后一步，问生成模型时代的简约RL算法是什么样的。我们提出了Rebel，这是一种算法，可简洁地减少策略优化问题，以通过两个完成之间的直接策略参数化回归相对奖励，从而使得轻量轻量级实现。从理论上讲，我们证明了像自然政策梯度这样的基本RL算法可以看作是叛军的变体，这使我们能够在RL文献中的收敛性和样本复杂性方面与最强的已知理论保证相匹配。Rebel还可以清洁地合并离线数据，并处理我们在实践中经常看到的不及物线偏好。从经验上讲，我们发现Rebel提供了一种统一的方法，用于与PPO和DPO具有更强或类似性能的语言建模和图像生成，同时比PPO更易于实现，并且在计算上更可行。