XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemCULT
zero - payload 用户指南 | 版本 2.0
Interstellar 的火箭之所以选择液态甲烷作为燃料，是因为其性能高、成本效益高。与煤油等有毒且难以处理的传统火箭燃料不同，液态甲烷更容易管理。这使其成为火箭生产和运营的绝佳选择。此外，使用从牛粪中提取的液态生物甲烷可显著促进碳中和。这一举措不仅解决了北海道奶牛养殖区的气味问题，还支持当地能源自给自足，促进环保发展。
空中客车和量子系统在自主群技术方面取得进展
在成功的测试中，量子系统的向量和蝎子UA和空中客车的另外两台多用途无人机部署在群体中。实时合并了所有无人机的侦察数据，以形成联合情境图片，并集成到空中客车“ Fortion Joint C2”战斗系统中。此外，矢量无人机证明了他们在GPS贬义的条件下（GNSS拒绝）（例如在乌克兰发现的）中自主执行诸如联合侦察和目标获取等任务的能力。这强调了AI提高UAS的弹性的能力，即使在困难条件下，也可以确保自主运行。
通过绩效报告标准实现游戏 AI 基准
商业游戏中的人工智能 (AI) 游戏代理通常被用作玩家的游戏对手。因此，此类 AI 需要满足几个标准。一个常见的标准是代理玩游戏的能力——这对于确定玩家将遇到的挑战非常重要。对于许多类型的游戏来说，AI 代理能否令人信服地体现特定角色至关重要。例如，寻路算法可能会导致人类通常不会遵循的路径。效率是另一个重要标准，因为商业游戏中的处理时间通常非常宝贵。虽然这些标准反映在一些以研究为重点的比赛中对游戏 AI 的评估中，但它们通常是在简化的游戏上进行的，因此商业利益有限。相比之下，在流行的复杂游戏中，AI 与人类玩家的表现取得了几个里程碑式的成就，并被媒体广泛报道。然而，通常很难从这些里程碑式的表现中得出一般性结论。由于计算成本高昂，因此很难将其应用于游戏行业。目前缺乏对人工智能算法优缺点的清晰理解，以及预测其在特定复杂游戏（或其他人工智能挑战）中大致行为的良好方法。然而，这些信息对于只能投入有限资源进行探索和研究的游戏开发者来说至关重要。它也是学术研究的基石，因为更好地理解算法可以激发改进和进一步研究。我们认为，采用通用科学标准来评估和报告人工智能算法的性能有助于收集这些缺失的见解。为此，我们在本文中做出了以下主要贡献：
硕士论文 - 纯
本硕士论文重点介绍了 Viggo Eindhoven Airport（埃因霍温机场最大的服务提供商）专门用于人力资源分析的数据仓库的设计、实施和分析。更具体地说，Viggo 内部过度使用电子表格，这妨碍了人力资源和 BA 部门就 Viggo 人力资源发展做出快速准确的决策。由于 Viggo 很难转向一个全新的软件系统来更好地管理存储在电子表格中的信息，因此应该研究替代解决方案。本文推荐使用数据仓库作为替代方案，它将现有电子表格转换为完全集中的数据存储库，专注于人力资源部门的业务分析。确切地说，在本论文项目中，讨论了两个问题。前者是基于人力资源分析的数据仓库设计，后者是基于电子表格源的 ETL 解决方案。关于 ETL 解决方案，设计了一个使用 CSV 电子表格查询机制的 ETL 框架。引入的 ETL 框架称为 CSVQL，是一种潜在的查询语言。工作量分为两个主要部分。前者侧重于 Viggo 的数据仓库设计，后者根据 Viggo 的数据源研究 ETL 解决方案。使用上述数据仓库系统，将原始信息转换为数据。
音乐、数学和工作记忆
音乐转调对工作记忆的要求很高，因为它涉及在唱歌或乐器演奏时将音符从一个音调（即音高音阶）心理转换为另一个音调。由于音乐转调涉及在心理上将音符调高或调低特定量，因此它可能与加法和减法的算术运算共享认知元素。我们比较了受过古典训练的音乐家在音乐转调和数学计算的高和低工作记忆负荷条件下的大脑活动。脑磁图 (MEG) 对任务和工作记忆负荷的差异很敏感。额枕连接在转调过程中高度活跃，但在数学计算过程中不活跃。在更困难的转调任务条件下，右侧运动区和运动前区高度活跃。多个额叶区域在各项任务中都高度活跃，包括在转调和计算任务期间的左侧内侧额叶区域，但仅在计算期间的右侧内侧额叶区域。在更困难的计算条件下，右侧颞区高度活跃。在连贯性分析和神经同步分析中，计算任务之间存在一些相似之处；然而，由于 MEG 的时间分辨率很高，延迟分析对计算任务中任务复杂性的差异很敏感。MEG 可用于检查音乐认知和音乐训练的神经后果。需要进一步系统地研究音乐和其他认知任务的高记忆负荷和低记忆负荷条件下的大脑活动，以阐明音乐家与非音乐家相比工作记忆能力增强的神经基础。
发现针对蛋白质的药物的挑战–...
经典的“小分子”药物研发方法主要关注小配体与酶、离子通道和受体等蛋白质之间的相互作用，因为这些蛋白质通常含有明确的配体结合位点，小分子可以与之相互作用[1,2]。该方法在很大程度上忽略了蛋白质-蛋白质相互作用（PPI），原因是小分子对PPI的调节具有挑战性[2-5]。相反，人们使用诸如免疫共沉淀、下拉分析、交联、标记转移、远Western印迹分析、核磁共振、X射线晶体学和大规模蛋白质组学等方法来表征PPI[6]。这种表征非常重要，因为PPI对蛋白质功能至关重要，并在生命过程中发挥着举足轻重的作用。毫不奇怪，它们会导致许多疾病，因为它们可能导致蛋白质复合物在本不应该聚集在一起或解体的时候聚集在一起或解体。事实上，异常的PPI与各种疾病有关，包括癌症、传染病和神经退行性疾病。然而，与球状蛋白与细胞内其他分子的相互作用相比，PPI更难在治疗上进行靶向治疗，因为一般来说，相互作用蛋白之间的界面 (i) 高度疏水性，大于通常的受体-配体接触面积[7]，(ii) 平坦，几乎没有用于设计抑制分子的凹槽，(iii) 具有以高亲和力相互结合的氨基酸残基，小分子很难抑制 [8]。尽管如此，靶向PPI越来越被视为开发治疗疾病的新药的一种有前途的策略[9,10]。最近，PPI 调节剂已经进入临床研究，其中一些已获批上市，这表明靶向PPI 的调节剂具有良好的前景（[2]及其中的参考文献）。
硕士论文 - Pure
本硕士论文主要研究埃因霍温机场最大的服务提供商 Viggo 内专门用于人力资源分析的数据仓库的设计、实施和分析。更具体地说，Viggo 内部过度使用电子表格，这妨碍了人力资源和 BA 部门就 Viggo 人力资源发展做出快速准确的决策。由于 Viggo 很难转向一个全新的软件系统，从而更好地管理存储在电子表格中的信息，因此应该研究替代解决方案。本研究推荐使用数据仓库作为替代方案，将现有电子表格转换为完全集中的数据存储库，专注于人力资源部门的业务分析。确切地说，在这个论文项目中，讨论了两个问题。前者是基于人力资源分析的数据仓库设计，后者是基于电子表格源的 ETL 解决方案。关于 ETL 解决方案，已经设计了一个使用 CSV 电子表格查询机制的 ETL 框架。引入的 ETL 框架称为 CSVQL，是一种潜在的查询语言。工作量分为两个主要部分。前者专注于 Viggo 的数据仓库设计，后者根据 Viggo 的数据源研究 ETL 解决方案。通过使用上述数据仓库系统将原始信息转换为有意义的图表，Viggo 可以轻松地以低成本生成有关决策的解决方案，而无需切换到新的软件系统。此外，市场上可用的 OLAP 服务器可以根据 Viggo 的要求，以某种方式利用存储信息的视图，以揭示问题或为难题提供答案。