XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System重大突破
个性化医疗：治疗成功的新常态
本文旨在提供一个框架，帮助人们理解个性化和精准医疗的原理。自 1990 年人类基因组计划问世以来，精准医疗的方法已经发生了变化。这使得医疗实践从“一刀切”模式转变为针对患者识别、诊断和治疗量身定制的模式。个性化医疗在过去二十年中一直是一个备受争议的未来愿景。个性化医疗的人性化方法将提供利用生理过程及其个性化、预测性、参与性、精准性和预防性 P5 医疗应用的可能性。应在社区内调查疾病进展的预测变量，以确定高危人群的预防措施，医疗保健可以定制化和参与性。疾病的准确诊断、监测和治疗包括生物标志物识别的发展、随后开发适合复杂疾病状态的可靠特征，以及可以不断修改和调整剂量和药物选择的医疗方法。本综述阐述了新兴技术进步的重大突破以及个性化和精准医疗的障碍。它将为实现完全个性化的患者护理创造突破性的能力。
2020年度国家自然科学基金项目指南
升级版改革方案坚持构建理念先进、制度规范、公平高效的科学资助治理体系目标。以三大任务（明确资助类别、完善考核机制、优化研究领域布局）为核心，加强党风廉政建设、学风与科研诚信道德建设、组织与队伍建设三个方面，完善六项机制（面向国家重大需求的科学问题、引领世界科学前沿的科学问题、重大类型项目立项、成果转移转化、跨学科融合、多元化投入），突出两项重点（原创性探索性项目、升级人才资助体系），持续优化七项资助管理环节（明确各级重点级别、系统深化国际合作、不断完善规章制度、不断改进项目管理、不断规范资金管理、持续绩效考核、加强单位管理），全面深化科学资助改革，努力在前瞻性基础研究和前沿原创性成果方面取得重大突破，为实现世界一流科技强国目标作出更多贡献。
全息摄影（C004516）
理论物理学中尚未解决的主要问题之一是将粒子物理学的标准模型与爱因斯坦的引力理论统一起来。与此密切相关的另一个问题是黑洞的微观量子描述。根据贝肯斯坦著名的公式，黑洞的经典熵等于其视界的表面积（以普朗克单位表示）。在量子描述中，该熵应与黑洞不同量子态数量的对数成正比。由于黑洞熵的尺度与边界面积而非体积相似，因此这表明黑洞具有全息描述。马尔达西那的 AdS/CFT 猜想是该方向的重大突破，它将 D 维的经典引力系统与 D-1 维的强耦合规范理论联系起来。这种全息规范-引力对偶性激发了一种全新的统一问题和相关黑洞量子物理学方法。本课程通过量子多体系统、量子场论和量子信息科学的视角，提供基于问题解决的全息术简介。其目的是加深对理论物理学中最重要的发展之一的基础知识的理解，并提高研究技能。
企业社会责任报告中国国家...
我们加速了多样化的石油和天然气供应系统的建设，在石油和天然气勘探方面取得了许多新的突破，石油和天然气储备储备储备替换率稳定和反弹。国内和外国的石油和天然气产量达到了创纪录的，天然气的份额增加了，超过了七年行动计划的目标。我们还加大了在国内外建立“ 3亿吨”模式的努力。在精炼化学转化和升级中取得了重大突破。广东石化的世界一流的炼油基和化学基础成功地投入了商业运营。Jilin和Guangxi的两个乙烯项目继续前进，塔里姆·乙烷至乙烯项目的第二阶段被批准并开始建设。主要的生产和运营指标，例如原油运行，精致的产品生产和销售，乙烯生产，帕氧基生产，化学产品销售以及天然气生产和销售都达到了历史上最佳水平。营销能力得到了显着提高。市场份额超过60％，我们在关键时期和关键区域提供了优质的天然气，从而增强了我们确保安全和稳定供应的能力。
生成人工智能研究的机会
●什么是genai：AIGC是通过获取人类的指示，从中获得含义以及使用该目标信息来创建内容根据其知识和理解来创建的。大规模模型近年来在AIGC中具有重要意义，因为它们可以提取出色的意图，从而可以提取更好的生成结果。随着数据和模型大小的增加，模型可以学习的分布变得更加广泛，对现实变得更加真实，从而创建了更高质量和更现实的内容。本调查对随着时间的推移的生成模型的发展进行了详尽的分析，并概述了它们从单峰到多模式相互作用的AIGC中的基本元素和当前的发展。我们从非模式的角度提供了生成任务以及相关的文本和图像模型。II。 AI和生成的历史：生成AI，也称为生成建模，是人工智能（AI）的一个分支，致力于创建能够生成类似于给定数据集的新数据的模型。 该领域的历史悠久数十年，由于深度学习和神经网络的发展，近年来取得了重大进步。 以下是生成AI的历史的详细概述：2010年代见证了生成AI的重大突破，这在很大程度上是由深度学习进步所驱动的。 AutoCododers（VAE）由Kingma和Welling在2013年推出，为学习潜在数据表示提供了一个概率框架。 生成对抗网络（GAN），由Ian Goodfellow等人提出。II。AI和生成的历史：生成AI，也称为生成建模，是人工智能（AI）的一个分支，致力于创建能够生成类似于给定数据集的新数据的模型。该领域的历史悠久数十年，由于深度学习和神经网络的发展，近年来取得了重大进步。以下是生成AI的历史的详细概述：2010年代见证了生成AI的重大突破，这在很大程度上是由深度学习进步所驱动的。AutoCododers（VAE）由Kingma和Welling在2013年推出，为学习潜在数据表示提供了一个概率框架。生成对抗网络（GAN），由Ian Goodfellow等人提出。在2014年，基于对抗性训练引入了一种新颖的生成建模方法。gan由两个神经网络组成，一个发电机和一个歧视器，在最小值游戏框架中同时训练有素，在该框架中，生成器学会了生成逼真的数据，而歧视器则学会区分真实数据和生成数据。gan在生成高质量的图像，音频，文本和其他类型的数据方面取得了显着成功，从而导致艺术生成，图像合成和数据增强的广泛应用
使用大型人工智能模型改进全球天气和海浪预报
摘要 特别是近年来人工智能技术的飞速发展，催生了若干大参数人工智能天气预报模型。这些模型代表了重大突破，克服了传统数值天气预报模型的局限性，并预示着大气-海洋预报的巨大潜在工具的出现。本研究探讨了这些先进的人工智能预报模型的演变，并根据发现的共同点，提出了大型天气预报模型的“三大规则”：参数数量多、预测对象数量多、潜在应用范围大。我们讨论了人工智能彻底改变数值天气预报的能力，简要概述了天气预报显着改进的根本原因。在承认大型人工智能预报模型高精度、计算效率高、易于部署的同时，我们也强调传统数值预报不可替代的价值，并探讨了大型人工智能大气-海洋预报模型未来发展面临的挑战。我们认为，大气-海洋天气预报的最佳未来在于实现人工智能与传统数值模型的无缝集成。预计这种综合将为改进大气-海洋预报提供更先进、更可靠的方法。最后，我们通过构建全球海浪预报的人工智能模型，通过一个例子来说明预报员如何利用大型天气预报模型。
高压放电等离子烧结的最新发展：当前应用、挑战和未来方向概述
摘要：放电等离子烧结（SPS），也称为脉冲电流烧结（PECS）或场辅助烧结技术（FAST），是一种在中等单轴压力（最大 0.15 GPa）和高温（高达 2500 °C）下烧结粉末的技术。与传统工艺相比，它可以在更低的烧结温度和更短的加工时间内实现陶瓷或金属粉末的完全致密化，为纳米材料致密化开辟了新的可能性，因此在过去几年中得到了广泛的应用。最近，通过将 SPS 与高压（高达 ~10 GPa）结合起来，出现了新的机遇。目前，一个广阔的令人兴奋的学术研究领域正在使用高压 SPS（HP-SPS）来调节烧结的各种参数，如晶粒生长、结构稳定性和化学反应性，从而实现亚稳态或难烧结材料的完全致密化。本综述总结了 HP-SPS 对烧结多种先进功能材料的各种好处。它介绍了各种 HP-SPS 技术的最新研究成果，特别强调了它们的相关计量学及其获得的主要突出成果。最后，在最后一节中，本综述列出了一些关于当前挑战和未来方向的观点，HP-SPS 领域在未来几年可能会取得重大突破。
高级电化学能源存储和转换...
GraphDiyne（GDY）的研究在出生后的头十年中经历了快速增长。作为一种新的二维原子晶体，GDY具有由SP和SP 2杂交碳原子组成的独特结构，并且对科学家表现出许多前所未有的内在特性。由于GDY的固有特征，在广泛的研究领域中发现了一些新现象和特性。gdy在基本和应用科学方面取得了重大突破，形成了创新的科学概念，并取得了巨大的成就。在这些领域中，电化学能源存储和转换是基本应用研究的两个重要且令人印象深刻的领域。本综述着重于将GDY用作电化学能源存储和转换的高级电化学接口。它首先引入了GDY作为电化学接口的优势和固有的兼容性。然后，GDY在电化学存储和转换方面的最新成就得到了评论，我们可以从中欣赏GDY作为交替和创新电化学界面的重要材料的固有优势。最后，讨论了对电化学能源存储和转换的GDY界面的挑战和进一步观点的新见解，旨在促使深入研究及其在实际应用中的表现。
简短的评论
1.引言人工智能是在全球进行最严重和最深入的研究的领域。人工智能几乎进入了我们生活的每个领域，并在卫生部门取得了重大突破。人工智能是一组具有许多能力的软件和硬件系统，例如表现出类似人类的行为，数值推理，运动，语音和声音感知。简而言之，人工智能使计算机能够像人类一样思考。机器学习（ML）和AI将影响医生，医院以及许多其他从事医疗保健工作的其他人。人工智能带来的关键发展是疾病的诊断。这个问题最好的例子之一是“ 23andme”应用，该应用具有可以诊断唾液遗传疾病的结构。[1]使用此应用，获得了个体的遗传图，并且可以预先预测家庭结构中的癌症的潜力。医学教育是一个非常漫长的，具有挑战性且基于经验的教育过程。使用人工智能技术，医学生通过为他们的教育做出贡献，更有效，更快地学习。另一方面，人工智能可以访问卫生部门发表的所有文章，以及有关疾病上出现的所有病例的报告，并且可以很快学习。当我们将其与人脑进行比较时，人工智能会进行检查并迅速诊断。机器学习支持深度学习，评估所有可以揭示
多模态可解释人工智能综述
摘要：随着计算能力的提高和海量数据集的增长，人工智能（AI）得到了迅速发展。然而，这一进步也增加了解释人工智能模型“黑箱”性质的挑战。为了解决这些问题，可解释人工智能（XAI）应运而生，它注重透明度和可解释性，以增强人类对人工智能决策过程的理解和信任。在多模态数据融合和复杂推理场景的背景下，多模态可解释人工智能（MXAI）的提出将多种模态集成在一起用于预测和解释任务。同时，大型语言模型（LLM）的出现导致了自然语言处理方面的重大突破，但它们的复杂性进一步加剧了 MXAI 的问题。为了深入了解 MXAI 方法的发展，并为构建更透明、公平和值得信赖的 AI 系统提供重要指导，我们从历史角度回顾了 MXAI 方法，并将它们分为四个时代：传统机器学习、深度学习、判别基础模型和生成式 LLM。我们还回顾了 MXAI 研究中使用的评估指标和数据集，最后讨论了未来的挑战和方向。与此评论相关的项目已在 https://github.com/ShilinSun/mxai review 上创建。