XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System规模
大规模种族平等，多样性和包容策略
我们现在被要求采取行动！大流行在必须解决的工作，住房，健康和学校中裸露的种族不平等。因此，也对乔治·弗洛伊德（George Floyd），布兰娜·泰勒（Breanna Taylor）和无数其他有色人种的袭击也袭击。我们也面临着粗糙和不尊重的公共话语，对民主的深刻两极分化和攻击。作为教育工作者，我们通过学生和家庭的视角看到了这些挑战。我们知道我们必须受到自己的道德指南针的指导。我们知道没有简单的答案。我们知道，每个地区的工作都会不同，因为每个地区的背景都不同。我们也知道，每个地区的工作都是紧迫的。最后，我们知道我们需要受信任同事的支持和指导，以驾驶在我们地区争取种族平等，多样性和包容的斗争。
染色体规模的基因组组装提供有关黑麦生物学，进化和农艺潜力的见解
自动：Rabanus-Wallace，M。Timothy； Mascher，马丁；勒克斯，托马斯；柳条，托马斯；甘德拉赫（Heidrun）； Baez，Mariana； Houben，Andreas； Mayer，Claus F.X.;郭，梁丽安格；波兰，杰西； Pozniak，Curtis J。； Walkowiak，肖恩； Melonian，乔安娜； Praze，Coraline R。； Schreiber，Mona； Budak，Hykmet；马蒂亚斯；转向，伯克哈德；沃尔夫，布兰德； Börner，Andreas；拜恩斯，布鲁克； Jana的Čížková； Fowler，D。Brian；弗里茨，艾伦；希梅尔巴赫，阿克塞尔； Kaithacotyl，Gemy； Keilwagen，Jens；凯勒（Keller），击败；音乐会，大卫；拉尔森，杰米； Li，Qiang; Myo，Beata；萨德哈尔人Padmarasu；拉瓦特，尼迪； sess，uğur;生活方式 - 卡亚，塞兹吉；夏普，安迪； Šimcová，哈纳；小，伊恩；大卫·斯瓦布雷克（Swarbreck）；海伦娜;纳塔利亚； Voylocov，Anatoly v。; Vrána，Jan；鲍尔，夏娃； Boliboc-Boliboc-Ska，Hanna； Doležel，Jaroslav；霍尔，安东尼；吉亚（Jizeng）；康沃尔，维克多；拉罗克（Laroch），安德鲁（Andrew）；好吧，Xue-Fengence；奥尔顿，弗兰克； Özkan，Hakan；莫妮卡的Racozy-Trojanowska； Scholz，UWE；舒尔曼，艾伦·H。 Seekmann，Dörthe； Stojałowski，Stefan； Tiwari，Vijay K。； Spannangle，Manuel；斯坦，尼尔斯
深层：使用深度学习和公共多光谱图像促进大规模自动化树库存
Deeptrees项目提供了用于培训，微调和部署深度学习模型的工具，以使用德国的数字矫正图计划（DOP）以20 cm的分辨率从德国的数字矫正图计划（DOP）中使用公共访问的图像进行诸如Tree Crown分割，树状特征检测和树种分类。这些DOP图像是根据“ Amtliches popographis-kartographissches Informationssystems”（AKTIS）指南进行标准化的，以确保其长期使用的可靠性和一致性[2]。利用深层python软件包，我们成功地绘制了萨克森州（137,293,260棵树）和萨克森 - 安哈尔特（81,449,641棵树）的218,742,901棵树，展示了该工具在森林，Urban和乡村环境中的可伸缩性（图1）。这些数据集为市政当局和机构提供了宝贵的见解，以管理街道树木，监测城市绿化和评估森林健康，从而实现更明智的决策和可持续的管理实践。
应用机器学习算法预测非正规经济的规模
近来，使用机器学习模型和技术预测经济变量的情况越来越多，其动机是它们比线性模型具有更好的性能。尽管线性模型具有相当大的解释能力的优势，但近年来，人们加大了努力，使机器学习模型更具解释性。本文进行了测试，以确定基于机器学习算法的模型在预测非正规经济规模方面是否比线性模型具有更好的性能。本文还探讨了机器学习模型检测到的最重要的这种规模的决定因素是否与文献中基于传统线性模型检测到的因素相同。为此，从 2004 年到 2014 年，收集并处理了 122 个国家的观测数据。接下来，使用 11 个模型（四个线性模型和七个基于机器学习算法的模型）来预测这些国家非正规经济的规模。使用 Shapley 值计算了预测变量在确定机器学习算法产生的结果中的相对重要性。结果表明：(i)基于机器学习算法的模型比线性模型具有更好的预测性能；(ii)通过 Shapley 值检测到的主要决定因素与文献中使用传统线性模型检测到的主要决定因素一致。
赋能小规模知识图谱：利用通用知识图谱实现丰富嵌入的策略
摘要 知识密集型任务对机器学习 (ML) 技术提出了重大挑战。常用的方法，例如大型语言模型 (LLM)，在应用于此类任务时往往会表现出局限性。尽管如此，人们已经做出了显著的努力来缓解这些挑战，重点是通过知识图谱 (KG) 来增强 LLM。虽然 KG 在表示知识方面具有许多优势，但它们的开发成本可能会阻碍广泛的研究和应用。为了解决这一限制，我们引入了一个框架，用于使用完善的通用 KG 来丰富小规模领域特定知识图谱的嵌入。采用我们的方法，当链接到大量通用 KG 时，适度的领域特定 KG 可以从下游任务的性能提升中受益。实验评估表明性能显着增强，Hits @ 10 指标最高可提高 44%。这个相对未被探索的研究方向可以催化知识图谱更频繁地融入知识密集型任务中，从而产生更稳健、更可靠的机器学习实现，这比普遍存在的 LLM 解决方案更少产生幻觉。
利用国产基因组编辑技术对小鼠、大鼠受精卵进行大规模基因组编辑……
这项研究得到了日本学术振兴会 (JSPS) KAKENHI（资助编号：18H03974、19KK0401、22K19238、23H00367、24K02010、22H04922（AdAMS））、日本科学技术振兴机构 COI-NEXT（JPMJPF2010）和日本医疗研究发展机构 (AMED)（24bm12230009）的支持。 名词解释（注1） CRISPR-Cas3：许多细菌都有一种名为CRISPR-Cas系统的防御系统，类似于适应性免疫。 CRISPR-Cas3属于1类CRISPR系统，2019年被报道为一种使用多蛋白复合物人工切割DNA的国产基因组编辑工具。 （注2）脱靶突变：在基因组编辑技术中，DNA序列中非预期的突变发生在特定目标序列以外的位置。最大限度地减少脱靶突变被认为对于基因组编辑技术的高度安全性至关重要。 （注3）长读测序：与传统方法相比，一次分析更长片段的DNA或RNA碱基序列的技术。在本研究中，我们使用了纳米孔测序方法，这是一种通过将序列穿过纳米级孔（纳米孔）实现高速解码的技术。
审查全球和印度的网格规模储能技术
免责声明本文件是作为美国政府赞助的工作的帐户准备的。虽然该文件被认为包含正确的信息，但美国政府，其任何机构，加利福尼亚大学或其任何雇员的董事均未对任何信息，设备，产品或流程的准确性，完整性或有效性，都不会有任何法律责任，或者承担任何法律责任，这些责任是任何信息，设备，产品或流程所披露或代表其私人私有权利的使用权。以此处提到任何特定的商业产品，流程或服务的商标，商标，制造商或其他方式，并不一定构成或暗示其认可，推荐或受到美国政府或其任何机构或加州大学摄政的认可，建议或偏爱。本文所表达的作者的观点和意见不一定陈述或反映美国政府或其任何机构的观点或加利福尼亚大学的摄政。欧内斯特·奥兰多·劳伦斯·伯克利国家实验室是机会均等的雇主。版权通知本手稿是由劳伦斯·伯克利国家实验室的作者撰写的，DE-AC02-05CH11231与美国能源部一起。 美国政府保留了出版物，并承认，美国政府保留了非排他性，有偿，不可撤销的，全球，全球许可，以出版或复制该手稿的已发表形式，或者允许其他人出于美国政府的目的。 任何错误或遗漏都是我们自己的。DE-AC02-05CH11231与美国能源部一起。美国政府保留了出版物，并承认，美国政府保留了非排他性，有偿，不可撤销的，全球，全球许可，以出版或复制该手稿的已发表形式，或者允许其他人出于美国政府的目的。任何错误或遗漏都是我们自己的。致谢我们感谢红杉气候基金会的支持。我们还要感谢劳伦斯·伯克利国家实验室的Nihan Karali，经济，环境和水委员会的Rishabh Jain，Rocky Mountain Institute的Sonika Choudhary和Benny Bertagnini，Prayas Energy的Ashwin Gambhir的Beyas Energy Group的Ashwin Gambhir，以审查此报告并提供了宝贵的评论。此分析已与印度的各种福用和机构共享，包括印度电力基金会，中央电力局和中央电力监管委员会。
大规模储能的未来竞争电池化学
随着净零排放定于2050年将在欧盟实现的净零排放，从基于化石的能源到更多可再生和绿色期权的过渡正在扩大。由于这些能源的间歇性质，这给电网带来了压力。用于减轻该电池系统的使用，其中锂离子电池是最普遍的，并且预计只会增加使用。然而，物质资源的问题和过度依赖一项技术的可能危险已经开放，以寻找可以使用的其他替代方案，或者与电池结合使用。在一长串电池中，镍氢电池，锌 - 溴化物流量电池和铁空气电池都是有潜力的三个替代方案。对他们的适用性进行了研究，并讨论了各种网格应用。的结果表明，在这三个中，只有镍氢电池具有明确的竞争力，锌 - 溴化物流量电池几乎没有任何东西，而且铁空气电池的潜力很大，但围绕其未来的不确定性也很大。最后，研究了一个特定的离岸风园案例，以查看与特定的锂离子化学相比，镍氢电池的实用性和竞争力。