XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System陷阱
升级生物多样性监测：元法估计，来自德国不适陷阱的31,846种昆虫物种
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证。是根据作者/资助者提供的预印本（未经同行评审认证）提供的，他已授予Biorxiv的许可证，以在2024年1月26日发布的此版本中在版权所有者中显示预印本。 https://doi.org/10.1101/2023.05.04.539402 doi：Biorxiv Preprint
人工智能与统计学——探索潜力、陷阱和用途
Felice, Florian 等人。“统计增强学习：一种增强（任何）学习算法的特征工程框架。”arXiv 预印本 arXiv:2306.17006 (2023)。
超越锂离子：电动汽车的Byd刀片电池的承诺和陷阱
摘要。带电池的电动汽车已经开始对当今的汽车行业产生重大影响。与电池制造商一起，汽车制造商正在为电动汽车开发新的电池设计，并密切关注诸如储能储能，建筑质量，安全性，FF订单和电池性能等细节。中国汽车制造商在2020年开发了Byd Blade Battery（Byd）。它是带有棱柱形细胞的磷酸锂（LFP）电池，其能量密度为165 WH / kg，能量密度包为140WH / kg。本文与其他电池模型，模型架构，指甲穿透实验的安全性以及与其他替代方案的成本比较相比，简要审查了Byd Blade电池的性能。
基因修饰的小鼠体内心脏生理学的陷阱 - 经验教训在肌酸激酶系统大脑通信
神经相关性，有助于我们了解帕金森氏症患者在谈判环境时面临的挑战仍然不足。知识中的这种赤字反映了传统神经影像技术的方法论限制，其中包括保持静止的需求。因此，我们对运动障碍的大部分理解仍然基于动物模型。日常生活挑战，例如绊倒和陷入困境，代表了帕金森氏病患者住院的主要原因之一。在这里，我们报告了使用移动脑电图的帕金森氏病患者避免自然主义卧床障碍的神经相关性。我们检查了14例帕金森氏病和17名神经型对照参与者的药物。大脑活动是在参与者自由走路时记录的，而他们走路并调整步态以跨越了预期的障碍（预设调整）或地板上显示的意外障碍（在线调整）。eeg分析显示，与Theta（4-7 Hz）和β（13-35 Hz）频带的Neuro典型参与者相比，帕金森患者的皮质活性减弱。与神经典型的参与者相比，帕金森患者的theta功率增加在帕金森患者中降低了意外障碍，这表明当周围环境中发生意外变化时，Pro主动认知对步行的积极认知控制受损。在跨条件下重置阶段的theta频带中的调制减少也表明评估帕金森氏病的作用结果的不足。与自由行走相比，帕金森氏病患者在准备运动适应以置于障碍物以跨越障碍的情况下逐渐限制的β功率抑制降低的在帕金森氏病患者的beta功率抑制下的降低。 此外，与神经型参与者相比，帕金森氏病中反应性控制机制的缺陷从越过障碍物后的β篮板信号很明显。 综上所述，在帕金森氏病中所提供的行走OB的认知控制的神经标记显示出了运动 - 认知控制的普遍缺陷，涉及在行走时避免障碍的积极主动和反应性策略的损害。 因此，这项研究确定了帕金森氏病的运动缺陷的神经标记，并揭示了患者在避免遇到障碍前后的运动方面的困难。在帕金森氏病患者的beta功率抑制下的降低。此外，与神经型参与者相比，帕金森氏病中反应性控制机制的缺陷从越过障碍物后的β篮板信号很明显。综上所述，在帕金森氏病中所提供的行走OB的认知控制的神经标记显示出了运动 - 认知控制的普遍缺陷，涉及在行走时避免障碍的积极主动和反应性策略的损害。因此，这项研究确定了帕金森氏病的运动缺陷的神经标记，并揭示了患者在避免遇到障碍前后的运动方面的困难。
医疗保健领域的人工智能：前景与陷阱
当 AI 应用程序集成到组织流程（例如，调度、记录保存、计费）中时，它们可以提高效率、降低成本并改善患者体验。虽然有很多这样的例子，但基于 AI 的调度是一个很好的例子，因为它可以增加获得护理的机会，同时优化患者流量、提高临床效率并减少等待时间。护理团队影响。基于机器学习的需求预测可以使用过去的预约数据来预测未来的利用趋势。这些预测与智能调度算法相结合，可以根据各种输入（如预约类型、医生可用性以及患者需求/偏好）创建更优化的预约时间表。此外，当取消预约时，由 AI 驱动的自适应调度系统可以调整时间表并随时推荐预约时间更改，这有助于确保有效利用时间段。患者影响。使用 NLP 和机器学习构建的自动聊天机器人（并集成到调度系统本身）创建交互式虚拟助手，帮助患者安排、重新安排或取消预约。聊天机器人还可以提供预约详细信息，例如诊所时间或位置。同样，自动化系统可以发送预约提醒，以减少缺席的可能性。机器学习系统甚至可以从患者的行为和/或所陈述的偏好（例如，回复电子邮件还是短信）中学习，以便在就医时提供更具针对性的体验。
研究Mote2场效应晶体管中的电荷陷阱
抽象的二维基于材料的现场效应晶体管有望在电子和光电应用中使用。但是，晶体管中存在的陷阱状态已知会阻碍设备性能。他们在通道中捕获 /释放载体，并导致转移特征的滞后。在这项工作中，我们在两个不同的栅极介电介质SIO 2和H-BN上制造了MOTE 2场效应的晶体管，并研究了温度依赖性的电荷捕获行为在其传递曲线中的滞后。我们观察到，带有Sio 2后挡栅介电的设备受Sio 2绝缘子陷阱和MOTE 2的影响，后者在310 K以上的温度下变得突出。在传导带边缘以下389 MEV处的捕获能级。从发射电流瞬态测量中观察到了传导带边缘以下396 MeV的类似能级。从以前的计算研究中，我们预计这些陷阱状态将成为柜员的空缺。我们的结果表明，可以通过仔细选择栅极绝缘体来减少MOTE 2处效应晶体管中的电荷陷阱，从而为设备制造提供指南。
低温离子陷阱系统，用于附近的高保真性
捕获的离子是建造通用量子处理器的有前途的候选者，具有单量量[1]和两分（2-5]门，具有量子误差校正所需的保真度[6，7]。通常使用电动 - 二极孔 - 弗尔登过渡实现，在该过渡中，状态寿命足够长，可以通过自发排放来忽略不可忽略，从而导致几分钟[8-10]或更长的时间[11]。 量子转换通常位于在电肢体转变[12]上工作的光学结构域，或在同一歧管内的超细状态之间的微波域中[13]。 尽管超细量子位位于微波域中，但通常使用刺激的拉曼过渡与紧密聚焦的激光束进行操纵，因为短的光波长可以使单Qubit Soperion [14]和离子自由度和运动自由度之间的有效耦合[15]。 利用刺激的拉曼过渡的激光驱动的操作从根本上遭受了光子散射引起的不忠行动[16-18]。 此外，刺激的拉曼操作对大规模量子处理器的缩放是具有挑战性的，因为需要控制许多高强度激光束并与sub-µm精度对齐。 微波辐射可直接驱动超精细或采率量子[15]。 但是，由于微波辐射的自由空间波长远大于激光光的空间，因此自由空间空间选择性和微波辐射的自旋运动偶联是不切实际的。 有，在该过渡中，状态寿命足够长，可以通过自发排放来忽略不可忽略，从而导致几分钟[8-10]或更长的时间[11]。量子转换通常位于在电肢体转变[12]上工作的光学结构域，或在同一歧管内的超细状态之间的微波域中[13]。尽管超细量子位位于微波域中，但通常使用刺激的拉曼过渡与紧密聚焦的激光束进行操纵，因为短的光波长可以使单Qubit Soperion [14]和离子自由度和运动自由度之间的有效耦合[15]。利用刺激的拉曼过渡的激光驱动的操作从根本上遭受了光子散射引起的不忠行动[16-18]。此外，刺激的拉曼操作对大规模量子处理器的缩放是具有挑战性的，因为需要控制许多高强度激光束并与sub-µm精度对齐。微波辐射可直接驱动超精细或采率量子[15]。但是，由于微波辐射的自由空间波长远大于激光光的空间，因此自由空间空间选择性和微波辐射的自旋运动偶联是不切实际的。有如果一个人能够在微波场中设计出较大的空间梯度，则可以增加几个数量级的空间选择性[19]和自旋运动耦合。实现有效微波场梯度的一种方法是将远场微波与强，静态磁场梯度相结合[20-22]。然而，此方法需要辐射原子涂层技术[23 - 25]才能最大程度地减少反应性，因为量子状态状态需要对磁场敏感。另一种解决方案是将离子定位在微波电流导体的近场状态下[15，26，27]；在这里，场梯度取决于导体和导体几何形状的距离，而不是微波的自由空间波长。除了这些方法外，最近还使用射频场梯度振荡近距离接近离子的运动频率[28]，最近还证明了一种新型的自旋运动耦合。微波技术比激光技术更成熟，并且用于许多日常设备，例如移动电话。它的成本低于激光系统，并且也更容易控制。微波电路也可以直接整合到离子陷阱结构中，这有助于促进基于芯片的离子陷阱的产生，这些陷阱可缩放到量子“ CCD样”设备中[15，29 - 32]。
中性粒细胞胞外陷阱的无标记虚拟染色......
© 2023 英国皇家化学学会。保留所有权利。本文仅供个人使用。任何其他用途均需事先获得版权所有者的许可。记录版本可在线获取，网址为 http://doi.org/10.1039/D3LC00398A。
在市场上使用AI的潜在好处和陷阱...
制定有效的问卷要求注视细节，强调正确的措辞，顺序和布局，以获取可信赖和可行的数据。AI可以在塑造初始模板和保证其完整性方面发挥作用。现在提供这些服务，众多市场研究提供商，例如共同的调查猴子和Blocksurvey。但是，至关重要的是要了解这些工具虽然有帮助，但不能取代确保鲁棒研究至关重要的人类触摸。这些平台依靠培训数据集来生成结果，并且这些数据集的质量并不能保证。在未经训练的眼中，输出似乎是完美的，但是了解有效问卷设计的细微差别至关重要。展望未来，许多机构可能会采用内部AI问卷设计，以利用其精心设计的问卷。
tiscc：陷阱离子处理器的表面代码编译器和资源估计器
我们介绍了Trapped-ION Surface Code Compiler（TISCC），这是一种软件工具，该软件工具可根据本机捕获 - 离子门集生成一组通用表面代码补丁操作的电路。为此，TISCC管理着被困的离子系统的内部表示，其中捕获区域和连接处的重复模式被安排在任意大的矩形网格中。表面代码操作是通过在网格上实例化表面代码贴片来编译的，并使用方法对数据量量的横向操作，对稳定器plaquettes进行误差校正和/或相邻贴片之间的晶格手术操作进行了横断面。除了实现基本的表面代码仪器集之外，TISCC还包含角移动功能和单独使用离子运动实现的补丁翻译。在后一种情况下，所有TISCC功能都可以扩展到类似网格的硬件体系结构。TISCC输出已使用Oak Ridge Quasi-Clifford Simulator（ORQC）验证。