XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemDeep
应用程序：4805 Deep Genomics
自 2022 年以来，Deep Genomics 已成为基因组研究和开发的先驱。BigRNA 以任何基因序列作为输入，然后可以准确预测数千种不同的分子生物学结果，从而能够在各种疾病、组织类型和遗传结构中发现靶点、疾病机制和 RNA 疗法。BigRNA 还能够从物种、组织、细胞模型、变体、基因、寡核苷酸和编辑等方面快速探索 RNA 生物学，包括剪接、多聚腺苷酸化、蛋白质/microRNA 结合、体外验证和对多种治疗方式的支持的机制。
什么是“深技术”，什么是Deep Tech Ventures？
Oihana Basilio Ruiz de Apodaca博士是Mit-Rafael Del Pino研究员（2020-2022）。她是马德里自治大学的助理教授，在那里她就与创新，知识管理和领导力社区有关的问题进行了教授和研究。她是2015年至2020年拉斐尔·德尔·皮诺基金会（Rafael del Pino Foundation）的研究和在线计划主任，此前是Celera（2014-16）的主任，是一个致力于加速西班牙年轻才华的协会。她拥有马德里自治大学的经济学和经济学和创新管理硕士学位，欧洲大学间协会的社会，科学和技术硕士学位，ISEP的硕士学位以及她成长的巴斯克大学的经济学学士学位以及经济学学士学位。
深层网络：基于深度学习的自动分类和
摘要：地衣是真菌与光自养藻伴侣之间的共生关联，在印度表现出广泛的多样性，记录了约2300种。在这项研究中，提出了一种新颖的深度学习方法，称为LICHENNET，以从印度西高止山脉收集的地衣分类。最初，收集的图像用明亮的对比度动态直方图均衡（BCDC）滤波器进行分解，以增强图像质量，并将这些图像增强以增加数据集中的图像。使用的区域（ROI）方法用于通过除非重叠段来生成图像贴片。扩张的Linknet与局部和全局采样集成在一起，以提取精美的功能，而鹈鹕优化（PEO）算法选择分类的最佳功能。所提出的LICHENNET的分类准确性为99.26％。XGBoost，SIFT和CNN的总体准确度分别为2.19％，4.29％和14.36％。关键字：地衣物种；深度学习；补丁提取本地和全局功能；鹈鹕优化算法；扩张的Linknet恢复：LosLíquenesson unaasociaciónimsbióntrehongos y algas y algasfotoautótrofasque que展览una gran Gran diversidad en India，con Alredor de 2.300 Espececies Registradas。en esta resportion se propone un nuevométodode aprendizaje profundo conocido conocido como como lichennet para la la la la laclasificacióndeLíquenesrecolectados en los los los ghats en los ghats en los ghats coscidentales de India。se aplicaelMétododeregióndeInterés（ROI）para通用羊皮de imagen dimen dividiendo los segmentos no superpuestos。最初，用明亮的对比度动态历史均衡过滤器（BCDC）收集的图像减少噪声，以提高图像质量并增加数据集中的图像量。 div>扩张的链接网与局部和全局采样集成以提取精细的特征，而鹈鹕优化算法（PEO）选择了分类的最佳功能。 div>拟议的地层达到了99.26％的分类精度。 div>此外，拟议的地层分别为XGBoost，SIFT和CNN的一般精度分别为2.19％，4.29％和14.36％。 div>关键词：地衣种；深度学习；提取补丁；本地和全球特征；鹈鹕优化算法。 div>
收集对 DEEP E-Bike 信息请求的回复
§ “1 类电动自行车”是指配备有马达的电动自行车，该马达仅在骑手操作电动自行车的脚踏板时启动，当骑手停止踩踏板或电动自行车的速度达到每小时 20 英里时，马达便会脱离。 § “2 类电动自行车”是指配备有马达的电动自行车，该马达可专门用于推动电动自行车，当踩下刹车或电动自行车的速度达到每小时 20 英里时，马达便会脱离。 § “3 类电动自行车”是指配备有马达的电动自行车，该马达仅在骑手操作电动自行车的脚踏板时启动，当骑手停止踩踏板或电动自行车的速度达到每小时 28 英里时，马达便会脱离。 • 电动自行车零售商的选择和纳入 o 包括店内和在线零售商。包括店内和在线零售商可让计划参与者从最广泛的自行车中进行选择，以满足他们的需求。 o 在制定计划时与零售商合作。这可以通过特定的零售商倾听会议来完成。与零售商的合作将有助于该计划的成功。 o 考虑要求零售商注册该计划。要求零售商注册成为您的电动自行车激励计划的参与者，可以让您与每家零售店建立联系，并更好地监督所购买的电动自行车。 • 确定该计划对空气质量的益处
Neptun Deep：欧洲气候威胁
3估算Neptun Deep可能引起的与温度相关的过早死亡的数量，Wim Thiery教授，水与气候Vrimate Vrije Universiteit Brussels的副教授Wim Thiery教授使用了美国研究人员R. Daniel Bressler开发的碳方法的死亡率R. Daniel Bressler开发的死亡率。用于此分析的排放场景假设平均全球温度增加4.1°C 2100。碳死亡率估计依赖于关于排放，气候动态和人类对未来气候的反应的假设。今天发出的每吨碳将有助于加热我们的星球，因此将有助于对未来的影响。化石燃料与气候危机之间的联系已经建立了良好的建立，人为引起的气候变化与极端天气事件的增加之间的关系也是如此。不可能绝对确定我们的气候将如何改变或会产生影响。因此，此处提出的估计值依赖于许多假设，并且受到大型不确定性的影响。这项研究仅旨在说明当代排放可能导致未来气候变化影响的程度。
通过模拟器和深度学习在深空探索方面取得进展
美国宇航局的星光计划和突破摄星计划概念化了通过定向能驱动的小型相对论航天器进行快速星际旅行。这一过程与传统的太空旅行截然不同，用小型、快速、廉价和易碎的航天器取代大型和缓慢的航天器。这些晶片卫星的主要目标是在深空旅程中收集有用的图像。我们介绍并解决了伴随这一概念的一些主要问题。首先，我们需要一个物体检测系统，可以检测我们从未见过的行星，其中一些行星包含我们可能甚至不知道在宇宙中存在的特征。其次，一旦我们有了系外行星的图像，我们就需要一种方法来拍摄这些图像并按重要性对它们进行排序。设备故障，数据速率很慢，因此我们需要一种方法来确保对人类最重要的图像是优先进行数据传输的图像。最后，机载能量最小，必须节约和谨慎使用。不应错过任何系外行星图像，但错误地使用能量会造成损害。我们引入了基于模拟器的方法，利用人工智能（主要是计算机视觉）来解决这三个问题。我们的结果证实，模拟器提供了极其丰富的训练环境，远超真实图像，可用于训练模型，以研究人类尚未观察到的特征。我们还表明，模拟器提供的沉浸式和适应性环境与深度学习相结合，让我们能够以一种难以置信的方式导航和节省能源。