XiaoMi-AI文件搜索系统
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探索复杂的生物过程
产生的电子信息的组合爆炸，以及先前提出的挑战。Piovezan 和他的团队 (2023) 强调，目前有必要能够通过机器学习从大量电子信息中提取重要形式和战略知识并从中获利。因此，事实证明，机器学习的使用越来越重要。人工智能的这个强大领域提供了能够发现各种非凡形式并构建大量一般知识的技术和方法 (Car et al., 2019)。这些机器学习技术能够利用技术进步，最重要的是，可以替代开发复杂计算机系统的传统方法。人工智能设备可以比人类更快地执行重复和可预测的操作。在教育领域，这意味着，例如，花在行政和文书工作上的精力更少，花在教学上的时间更多，这可以使这个职业更具吸引力。人工智能已经在教育领域以多种方式应用了一段时间，包括所谓的智能辅导系统、自动评估系统、环境、协作学习和以学习为中心的游戏。
小型和复杂产品的增材制造...
大批量生产 零件尺寸小意味着有足够的空间同时打印大量组件。对于 Digital Metal 来说尤其如此。我们的高精度工艺不需要任何支撑结构，也不涉及任何热传递，这意味着我们能够密集地包装构建箱。要打印的零件之间所需的间距小于 1 毫米。零件可以多层堆叠放置。无需支撑结构的打印还可以最大限度地减少浪费和后处理，从而加快生产过程。高生产率解释了为什么 Digital Metal 如今是世界上首批供应大量 3D 打印产品的服务提供商之一。
探索心理药理学的复杂领域
心理药理学通过提供减轻症状并改善生活质量的药理干预措施来改变心理健康治疗领域。有了了解历史基础，关键原则和当前的研究方向，我们可以更好地为精神疾病开发更有效和个性化的治疗方法。对神经递质系统，药代动力学和药效动力学的持续探索将为开发具有增强功效和副作用降低的新药物铺平道路。此外，新颖的治疗方法和个性化医学具有改善患者结局并彻底改变心理药理学领域的希望。随着研究和技术进步，心理药理学将继续在增强心理健康治疗和促进整体福祉方面发挥至关重要的作用。
简单和复杂的互连要求 &...
根据 CPUC NEM-配对存储决策 (D. 14-05-033 & D. 19-01-030)，如果存储设备 (例如电池、飞轮) 与符合 NEM 资格的发电机 (例如太阳能、风能等) 配对，并且存储设备的总额定功率为 10 kW (AC) 及以下，则对存储设备没有大小限制或要求 (例如，无需根据客户需求或 NEM 发电机进行大小调整)。这种大小的配对存储系统在此称为“NEM-小型配对存储系统”。
雷帕霉素复合物1
雷帕霉素复合物1（MTORC1）的机械靶标是在真核生物中广泛发现的多蛋白质复合物。它通过感应各种细胞外和细胞内输入（包括氨基酸 - ，生长因子 - ，葡萄糖和与核苷酸相关的信号）来作为中心信号节点来协调细胞生长和代谢。有充分的文献证明，MTORC1被募集到溶酶体表面，在该表面被激活，因此调节了与调节蛋白质，脂质和葡萄糖代谢有关的下游效应。mTORC1是协调各种组织中养分和能量的储存和动员的中心节点。然而，新兴的证据表明，营养疾病引起的MTORC1过度激活导致发生多种代谢疾病，包括肥胖和2型糖尿病，以及癌症，神经退行性疾病疾病以及衰老。MTORC1途径在调节代谢疾病的发生中起着至关重要的作用，这是发展有效治疗策略的主要目标。在这里，我们关注的是对MTORC1如何整合代谢输入以及MTORC1在调节营养和代谢疾病调节中的作用的最新进展。Adv Nutr 2022; 13：1882–1900。
复杂环境中的自主导航
人类能够通过使用各种传感器和学习的行为在复杂的环境中导航，从而使他们能够做出复杂，聪明的决策。为了解决机器人在模拟人类决策时可能在复杂环境中可能面临的潜在问题，我们提出了智能控制架构，以允许自主代理在没有大量人类干预的情况下进行操作。使用深度学习（DL）作为工具有助于从传感器数据中生成映射以控制输入，从而可以在复杂环境中为代理提供自主映射和导航。许多类似的平台使用宽传感器套件在操作过程中收集大量各种数据示例，我们将使用多模式深网络将其利用，以将传感器输入映射到控制输出。
解开TSC1-TSC2复合物的功能
©作者2025。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http：// creativecommo ns。org/e ns e s/by/by/4.0/。
复杂网络的量子模拟
量子步行提供了一个自然框架，可以使用量子计算机来解决图形问题，在其经典对应物上展示了诸如搜索标记节点或缺失链接的预测之类的任务。连续的量子步行算法假设我们可以模拟量子系统的动力学，其中hamiltonian由图形的邻接矩阵给出。众所周知，如果基础图是行且可有效的行计算，则可以有效地模拟这样的模拟。虽然这足以适用于许多应用程序，但它限制了该类别的算法研究现实世界复杂网络的适用性，而现实世界中的复杂网络除其他属性中，其特征在于存在一些密集连接的节点，称为集线器。换句话说，即使所有节点上的平均连接性都很小，复杂的网络通常不是排-sparse。在这项工作中，我们将量子模拟的最新结果扩展到包含少量集线器但否则稀疏的图表。希望，我们的结果可能会导致量子计算对网络科学的新应用。