XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System过微
通过微型DNA核酸酶ISCB
预印本（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此版本的版权持有人于2025年2月14日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.02.11.637773 doi：Biorxiv Preprint
通过微生物处理的林业废物生产生物胡穆斯
摘要。本文讨论了生物技术对生态系统康复的相关性和可行性，尤其是农村地区。为了减少对环境的负面影响并获得有价值的产品，提出了一种对农业和林业废物处理的综合方法。这项研究是在Perm Krai中进行的，包括分类的阶段，废物的微生物处理以及将所得生物的应用在土壤中的应用。举例来说，考虑了纸浆和造纸磨砂树皮的回收，其中开发了一种微生物加工的方法。这允许减少废物的数量，减少火灾危害并获得富含腐殖酸的生物瘤。与对照土地相比，获得的生物胡木us成功用作有机肥料，导致大麦，燕麦，小麦和蔬菜作物的产量增加了20-35％。该研究证实了提出的方法解决环境问题和改善土壤生育能力的有效性，及其与传统废物利用方法的差异。
通过微透析和体内噬菌体显示
体内噬菌体显示是一种用于识别有机或疾病的血管归巢肽的方法，用于靶向药物。对于目标分子的性质和身份而言，这是不可知论的。当前的体内生物植物缺乏内置机制，无法选择能够进行血管归巢的肽，这也将能够组织渗透到组织实质中的治疗相关细胞。在这里，我们将体内噬菌体显示与基于微透析的实质恢复和高通量测序相结合，以选择除血管归巢外，还可以促进渗出和组织穿透。我们首先在皮肤伤口中证明了该方法可以选择性地将已知的归巢肽与具有额外组织渗透能力的肽分开。筛查肽库中的肽鉴定在血管性和糖尿病伤口中的血管外肉芽组织中鉴定出肽，以及视网膜病中的视网膜屏障 - 视网膜屏障。我们的工作表明，体内噬菌体显示与微透析结合使用，可用于发现能够渗出和组织渗透的血管归巢肽的发现。
通过微调大型语言模型实现表格数据的迁移学习
尽管人工智能 (AI) 革命不断，但由于特征空间异构、样本量有限且缺乏可行的迁移学习，深度学习在表格数据方面尚未取得很大成功。由大型语言模型 (LLM) 驱动的生成式人工智能新时代为各种数据和领域带来了前所未有的学习机会。本文研究了 LLM 应用程序编程接口 (API) 和 LLM 迁移学习在表格数据分类中的有效性。LLM API 使用标记数据和指令响应输入文本提示，而迁移学习则针对目标分类任务对 LLM 进行微调。本文提出了一种端到端的 LLM 微调，以在不存在大型预训练表格数据模型来促进迁移学习的情况下，在十个基准数据集上展示跨数据迁移学习。所提出的 LLM 微调方法在具有少于十个特征（表格数据集的标准特征大小）的表格数据上的表现优于最先进的机器和深度学习方法。迁移学习方法仅使用其他深度学习或基于 API 的解决方案的计算成本的一小部分，同时确保具有竞争力或卓越的分类性能。
通过微针技术，补丁和泵的透皮胰岛素传递为糖尿病管理的传统皮下注射提供了有希望的替代品
透皮胰岛素递送提供了传统皮下注射的有希望的替代方法，为糖尿病管理提供了一种无痛且可自给自足的治疗选择。微针技术已成为一种可行的方法，利用细小的针状投影绕过角质层并系统地输送胰岛素。正在探索各种材料，包括金属，硅，陶瓷，聚合物和二氧化硅玻璃，以用于微针制造。本综述讨论了皮肤的解剖结构，药物吸收途径以及透皮药物输送系统的优势，包括微针阵列，斑块和泵。突出显示了微针取代皮下胰岛素注射的潜力，以及确保精确药物释放并应对与皮肤刺激，药物稳定性和可伸缩性有关的挑战的重要性。
微电子与通信技术行业研讨会IPCEI通过微电子创新释放未来机遇11。
关于英飞凌科技股份公司 半导体对于解决当今时代的能源挑战和塑造数字化转型至关重要。这就是英飞凌致力于积极推动脱碳和数字化的原因。作为电力系统和物联网领域的全球半导体领导者，我们为绿色高效能源、清洁安全的出行以及智能安全的物联网提供改变游戏规则的解决方案。我们让生活更轻松、更安全、更环保。与我们的客户和合作伙伴一起。为了更美好的明天。 2023 财年收入： – 超过 160 亿欧元 – 全球约 58,600 名员工（截至 2023 年 9 月） – 69 个研发地点；17 个制造地点
肠上皮白细胞介素17受体信号传导可以通过微生物调节调节远处的肿瘤生长
微生物会影响癌症的开始，进展和治疗反应。IL-17信号传导通过调节微生物而导致肠道屏障免疫，但也会促进肿瘤的生长。 知识差距仍然存在有关肠IL-17-IL-17RA信号传导及其微生物调节对远处肿瘤行为的影响。 We demonstrate that gut dysbiosis induced by systemic or gut epithelial deletion of IL-17RA induces growth of pancreatic and brain tumors due to excessive development of Th17, primary source of IL-17 in human and mouse pancreatic ductal adenocarcinoma, as well as B cells that circulate to distant tumors. 微生物依赖性IL-17信号传导增加了肿瘤细胞中的DUOX2信号传导。 通过靶向微生物消融来阻止代偿环的靶向微生物消融，可以克服对IL-17RA的药理抑制作用的效率低下。 这些发现证明了不同隔室中IL-17-IL-17RA信号的复杂性以及在癌症治疗过程中对其稳态宿主防御功能的相关性。IL-17信号传导通过调节微生物而导致肠道屏障免疫，但也会促进肿瘤的生长。知识差距仍然存在有关肠IL-17-IL-17RA信号传导及其微生物调节对远处肿瘤行为的影响。We demonstrate that gut dysbiosis induced by systemic or gut epithelial deletion of IL-17RA induces growth of pancreatic and brain tumors due to excessive development of Th17, primary source of IL-17 in human and mouse pancreatic ductal adenocarcinoma, as well as B cells that circulate to distant tumors.微生物依赖性IL-17信号传导增加了肿瘤细胞中的DUOX2信号传导。通过靶向微生物消融来阻止代偿环的靶向微生物消融，可以克服对IL-17RA的药理抑制作用的效率低下。 这些发现证明了不同隔室中IL-17-IL-17RA信号的复杂性以及在癌症治疗过程中对其稳态宿主防御功能的相关性。通过靶向微生物消融来阻止代偿环的靶向微生物消融，可以克服对IL-17RA的药理抑制作用的效率低下。这些发现证明了不同隔室中IL-17-IL-17RA信号的复杂性以及在癌症治疗过程中对其稳态宿主防御功能的相关性。
通过微型神经网络实现移动存储中节省空间的 FTL
摘要 我们提出了 RQFTL，一种用于移动存储控制器的基于需求的 FTL，与最先进的技术相比，它可以提高有效的逻辑到物理 (L2P) 地址转换缓存容量。RQFTL 以压缩形式存储大部分 L2P 缓存，并采用一种名为 RQRMI 的学习数据结构，该结构利用微型神经网络快速找到缓存中的正确转换条目。RQFTL 使用神经网络推理进行缓存查找，并快速重新训练神经网络以有效处理 L2P 缓存更新。它经过专门优化，可实现对分散读取访问的高覆盖率，使其适用于移动游戏等流行的读取倾斜工作负载。我们根据 Google Pixel 6a 手机上收集的流行现代移动应用程序（包括游戏、视频编辑和社交网络应用程序）的长达数小时的真实 I/O 跟踪来评估 RQFTL。我们表明，在这些工作负载中，RQFTL 的表现优于所有最先进的 FTL，与 DFTL 相比，其有效 L2P 缓存容量提高了一个数量级以上，比最近的 LeaFTL 提高了 5 倍。因此，在相同的 SRAM 容量下，它与 DFTL 和 LeaFTL 相比分别实现了 65% 和 25% 的低失效率，并且允许将控制器的总 SRAM 容量减少到 LeaFTL 的三分之一左右。
蛋白质稳定性通过微调蛋白质语言模型在大型数据集上进行微调
蛋白质稳定性在多种应用中起着至关重要的作用，例如食物加工，治疗剂和致病突变的鉴定。工程运动企业寻求提高蛋白质稳定性，并且对简化这些过程有浓厚的兴趣，以便能够快速优化高度稳定的蛋白质，并且迭代较少。在这项工作中，我们利用巨型尺度数据集探索了为稳定性预测优化的蛋白质语言模型。ESM Therm受过训练，该培训是根据461个蛋白质结构域衍生的528K天然和从头序列的折叠稳定性训练，可以容纳缺失，插入和多点突变。我们表明，蛋白质语言模型可以进行微调以预测折叠稳定性。ESM Therm在小蛋白质结构域上合理地执行，并将其推广到训练集远端的序列。最后，我们讨论了模型的局限性，与其他最先进的方法相比，将其推广到较大的蛋白脚手架。我们的结果强调了对各种数据集上进行大规模稳定性测量的需求，该数据集反映了自然界中通常观察到的序列长度的分布。
通过微小的增强学习
摘要 - 无人驾驶飞机（UAV）可以通过携带高清摄像头从各个方向和不同角度捕获道路状况的图片，这有助于更有效地收集相关的道路数据。，由于其能源能力有限，无人机在长时间执行相关任务时面临挑战。因此，关键的关注点是如何计划无人机的路径并最大程度地减少能源消耗。为了解决这个问题，我们建议使用无人机路径计划（MAUP）的多代理确定性策略梯度（MADDPG）算法。考虑到MAUP的能耗和记忆使用情况，我们进行了优化以减少这两个方面的消耗。首先，我们定义了一个旨在减少无人机能耗的优化问题。其次，我们将定义的优化问题转变为一个加强学习问题，并设计伤人以解决它。最后，我们通过减少MAUP隐藏层中的神经元的数量并在连接上进行细粒度修剪来优化能耗和内存使用情况。最终模拟结果表明，与其他方法相比，我们的方法有效地降低了无人机的能耗。