XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemDict
可持续性是关键
优点，该国应设立自己的设施，为中心制造设备。“正如现在一样，当他们宣布一笔Rmlobil投资时，其中很大一部分实际上用于支付在海外生产的设备，因此对马来西亚的真正投资价值要少得多。“如果马来西亚可以确保在本地制造设备，它也将在工作中创造更多的价值。”史蒂文·康（Steven Kang），负责总部位于新加坡的能源服务公司M＆V PTE Ltd的公司，认为人工智能和数据中心将“如果我们的气候陷入混乱，则无用”。公司的能源解决方案已在包括马来西亚和缅甸在内的各个亚洲各地部署。“从长远来看，马来西亚扩展其数据中心业务的方式似乎是不可持续的，如果没有采取任何措施，这种繁荣可能会崩溃。”他指出，正在将数十亿美元倒入马来西亚，以建立能源和水苦的数据中心。“虽然这可能会为马来西亚的经济产生奇迹，但这对马来西亚来说是一个很大的威胁，因为这些大型数据中心将大幅放大马来西亚的碳足迹。“当大多数科学家在气候灾难中增加时，世界可能会使低碳经济偏向于安抚选民。“如果发生这种情况，马来西亚可能必须付出高昂的代价才能使这些数据中心脱颖而出，”康说。他认为，获得数据中心的好处的可持续解决方案是实施授权甚至奖励新的和现有数据中心的政策，以使用最节能的IT和可用的冷却系统。
深库普曼操作员基于降解建模
可以准确代表真实健康状况演变的工业系统的可靠健康指标是条件监测，故障检测和对剩余有用寿命的可靠预测的重要性。但是，构建此类指标是一项非平凡的任务，通常需要特定领域的知识。随着工业系统复杂性增加的当前趋势，对健康指标的构建和监测变得更加具有挑战性。鉴于健康指标通常是在生命的终结之前使用的，因此，可靠的健康指标的关键标准是它们可以识别退化趋势的能力。但是，由于操作条件的可变性，趋势可能会构成挑战。因此，健康指标的最佳转换将是将降解动力学转换为降级趋势表现出线性的坐标系的最佳转换。Koopman理论框架非常适合解决这些挑战。在这项工作中，我们证明了先前提出的深入Koopman操作员方法的成功扩展，以通过将它们转换为线性化坐标系统来学习工业系统的动态，从而产生了潜在的表示，从而提供了估计系统剩余使用寿命的信息。在方面，我们提出了一种新型的Koopman启发的降解模型，用于控制动力学系统的降解建模。所提出的方法有效地消除了降解的影响，并对潜在动力学施加了控制。算法在预测CNC铣床刀具和锂离子电池的剩余使用寿命方面始终优于表现，无论是在恒定和变化的电流负载下运行。此外，我们强调了学识渊博的Koopman启发性退化操作员的实用性，分析了施加控制对系统健康状态的影响。
植物地理学和气候形状的定量遗传景观和普遍的针叶树的可塑性
遗传适应和表型可塑性调节性状表达的贡献决定了林木在复杂环境中的繁荣。在进化 - 遗传学中，这两种机制被认为可以塑造植物的表型（Nicotra等，2010）。在个体之间可比较的质量的最简单情况下，在给定环境中评估的适应性性状差异可以预见其他未经测试的环境中的分化模式。通常，存在基因型逐个环境（G×e）相互作用表明在种内水平上的可塑性（Matesanz＆Ramírez-Valiente，2019年）。在过去的几十年中，越来越多的文献审查了种内分化在功能类型和生物群落跨功能性状的可塑性中的作用和适应性含义（Lortie＆Hierro，2022年）。然而，可塑性和遗传分化与表型变异性的相对重要性仍然不足以研究（Leites＆Benito-Garz，2023年；Merilä＆Hendry，2014年）。常见的花园实验有助于量化长寿植物中的这种影响，从而评估特殊面对全球变化的适应性和适应潜力。研究植物对环境不稳定性的生态和微观进化反应的重要但经常偏僻的方面在于解释中性和适应性过程，确定了特定于特定的分化和可塑性（Ovaskainen等，2011）。中性变化是通过冰川，遗传瓶颈和通过距离分离的过去再殖民途径来确定的。与遗传漂移和迁移相关，此类人口过程留下了一个植物学标记，该标记通常会导致分层种群结构，不一定与真正的适应性分化有关。在某些情况下，可以在几个遗传组（或“基因库”）中有效地总结这种结构，但是
![arxiv：2502.04034v1 [cs.lg] 2025年2月6日](/simg/4\45b620521c05cca554712c2a2c4ec8fc267014ce.webp)
arxiv：2502.04034v1 [cs.lg] 2025年2月6日
准确的药物反应预测仍然是一个巨大的挑战，尤其是在单细胞水平和临床治疗环境下。一些研究采用转移学习技术来预先在单个细胞和患者中进行药物反应，但是它们需要在未来无法获得或仅在将来获得目标域数据培训，这通常是无法获得的。在这项研究中，我们提出了一个新的域概括框架，称为Pancancerdr，以应对这一挑战。我们将每种癌症类型视为一个不同的源结构域，其细胞系用作域特异性样品。我们的主要目标是从各种癌症类型的细胞系的表达谱中表达域的不变特征，从而概括了分布样品的预测能力。为了增强鲁棒性，我们引入了一个潜在的独立投影（LIP）模块，该模块鼓励编码器提取具有形成性但非冗余的特征。另外，我们提出了一个不对称的自适应聚类群体，该群集将药物敏感的样品簇插入一个紧凑的群体，而驱动抗性样品则可以在潜在空间中的单独簇中分离出来。我们的经验实验表明，Pan-Cancerdr有效地从不同的源域中学习了与任务相关的特征，并且可以在训练过程中实现对未见罐头类型的药物反应的预测。此外，当对单细胞和患者级预测任务进行评估时，我们的模型仅根据体外细胞系数据进行训练，而无需访问目标域信息，并且一致地表现出色，并且匹配了最新的最新方法。这些发现高光是我们方法对现实世界临床应用的潜力。源代码和数据集可在以下网址提供：https：//anonymon.4open.science/ r/pancancerdr-fc03。
主要业绩总结（2022年6月-2023年6月）
能源部 能源领域主要成就摘要 2022 年 6 月 30 日至 2023 年 6 月 30 日 促进能源投资，降低能源价格 能源部通过能源虚拟一站式服务 (EVOSS) 系统简化了能源项目的许可流程。各政府机构的许多许可流程的时间范围从工作日调整为日历日，以符合共和国法案 11234 或 EVOSS 法案。目前，能源部 (DOE)、国家电气化管理局 (NEA)、国家输电公司 (TransCo)、国家电力公司 (NPC)、司法部 (DOJ)、劳工就业部 (DOLE) 和国家原住民委员会 (NCIP) 的 48 个流程已集成到 EVOSS 系统中。 NCIP 流程整合了认证前提条件要求，此前项目发起人需要花费数年时间才能获得该认证，而现在只需 105 个日历日即可获得该认证。这已经包括了自由和事先知情同意 (FPIC) 流程的实施。另一方面，当该地区位于祖传领地之外时，现在可以在十 (10) 个日历日内颁发非重叠证书 (CNO)，无需实地调查 (FBI)，如果需要 FBI，则需要 23 个日历日。例如，Prime Energy Resource Development BV 能够在没有 FBI 的情况下为 SC 38 获得其 CNO，比规定的 10 天期限要短。由执行秘书卢卡斯·伯萨明 (Lucas Bersamin) 担任主席的 EVOSS 指导委员会已指示国家政府机构 (NGA) 和地方政府单位 (LGUs) 与能源部、信息和通信技术部 (DICT) 和反繁文缛节管理局 (ARTA) 密切协调，以简化其能源项目许可流程和要求，并将其整合到 EVOSS 系统中。ARTA 还被指示制定一个模型或法令，供地方政府单位采用，包括将国家能源计划整合到地方发展计划中，并建立统一和简化的许可流程，使地方政府单位能够最大限度地从主办能源项目中获益。2022 年 6 月至 2023 年 6 月 26 日期间，共批准了 1,724 份申请。
灵长类腹流的拓扑深度 ANN 模型能否预测直接 IT 皮质干预的感知效果？
不断发展的腹侧视觉流人工神经网络 (ANN) 模型以越来越高的精度捕捉核心物体识别行为及其背后的神经机制。这些模型以图像作为输入，通过类似于灵长类动物腹侧流各个阶段的生物神经表征的模拟神经表征进行传播，并产生类似于灵长类动物行为选择的模拟行为选择。我们在此扩展这种建模方法来进行和测试神经干预实验的预测。具体而言，我们通过开发扰动模块将微刺激、光遗传学抑制和肌肉抑制转化为模型神经活动的变化，为灵长类动物视觉处理的拓扑深度 ANN (TDANN) 模型提供了一种新的预测机制。这开启了预测特定神经扰动的行为效应的能力。我们通过一套九个相应的基准将这些预测与灵长类 IT 扰动实验文献中的关键结果进行了比较。在没有任何基准拟合的情况下，我们发现通过空间相关性损失和标准分类任务的共同训练生成的 TDANN 模型可以定性预测所有九种行为结果。相比之下，通过随机地形或在分类训练后通过地形单元排列生成的 TDANN 模型预测的结果不到一半。然而，这些模型的定量预测与实验数据始终不一致，高估了某些行为效应的幅度，而低估了其他行为效应。所有 TDANN 模型都不是用单独的模型半球构建的，因此，不出所料，所有模型都无法预测半球依赖性效应。综合起来，这些发现表明，当前的拓扑深度 ANN 模型与扰动模块配对，可以合理地指导预测 IT 中直接因果实验的定性结果，但需要改进的 TDANN 模型才能实现精确的定量预测。
deer-vla：多模式的大型语言模型的动态推断，以实现机器人的执行
多模式大语模型（MLLM）具有复杂的语言和视觉数据表现出了显着的理解和推理能力。这些进步刺激了建立通才的机器人MLLM熟练理解复杂人类指示并完成各种体现任务的愿景。然而，由于机器人平台上可用的计算和内存能力通常有限，为现实世界机器人开发MLLM是具有挑战性的。相比之下，MLLM的推断涉及存储数十亿个Pa-Rameters并执行巨大的计算，并施加了巨大的硬件需求。在我们的论文中，我们试图通过利用有趣的观察来应对这一挑战：相对容易的情况构成了控制机器人以完成各种任务的大部分程序，并且通常需要更小的模型才能获得正确的机器人动作。以这种观察的启发，我们提出了一个d ynally e xit框架，用于r obotot v ision-l an an an an an an an an an an an an a an an an a an an a an a an an a ction模型（deer-vla或Simpple Deer），该模型会根据每个情况自动调整激活的MLLM的大小。该方法利用了MLLM中的多exit档案，该方法一旦在特定情况下激活了模型的适当大小，该模型就可以终止处理，从而避免了进一步的冗余计算。此外，我们开发了建立鹿的早期终止标准的新型算法，以预定义的要求（例如，计算成本）（即，功耗）以及峰值计算消耗（即，延迟）和GPU内存使用量。这些增强功能确保鹿在不同的资源限制下有效运行，同时保持竞争性能。此外，我们设计了一种量身定制的培训方法，用于在此类多EXIT体系结构之上集成时间信息，以合理地进行预先操作。在加尔文机器人操纵基准上，鹿表明，LLM的计算成本显着降低了5.2-6.5倍，而LLM的GPU记忆则在2-6倍中，而不会损害性能。代码和检查点可在https://github.com/yueyang130/deer-vla上找到。
红细胞分布宽度/ ... div>之间的关联
糖尿病性视网膜病（DR）是糖尿病的常见微血管并发症之一，它已成为不可逆的失明的主要原因[1]。在2020年，DR的全球流行率为22.27％，预计到2045年[2]。对于DR患者，全部导致死亡率，大血管事件和心血管疾病（CVD）死亡率的风险显着增加[1，3]。因此，重要的是要探索与预后相关的指标，以鉴定预后不良风险高的DR患者。炎症因素在视网膜缺氧和缺血中起重要作用，这是DR的发展和进展中的关键组成部分[4]。红细胞分布宽度（RDW）是一种用于评估循环红细胞大小异质性的指标，传统上用于贫血的鉴别诊断[5]。证据表明，RDW与炎症有关，并被确定为一种新型的预后标记，反映了糖尿病患者的慢性炎症[6]。al-Jie等。报告说，RDW是糖尿病患者全因死亡率和心血管并发症的独立预测因子[5]。rdw与其他可行的指标相结合，可以更好地预测与糖尿病相关并发症患者预后的更好的危害能力[7]。白蛋白（ALB）是肝脏中合成的指标，并参与炎症反应的调节[8，9]。Wang等。 发现血清ALB与DR [10]的几率负相关。 Hong等。Wang等。发现血清ALB与DR [10]的几率负相关。Hong等。Hong等。rdw/alb比率（RAR）是一种新的组合指标，该指标被认为是一种预后标记，反映了严重急性胰腺炎，心力衰竭，急性心肌梗死和严重不良的肺炎患者的慢性炎症[11-14]。发现RAR是糖尿病足溃疡患者的全因死亡率的独立且可靠的标记[7]。Zhao等。 报告了RAR是DR [15]的独立危险因素。 但是，尚未报告RAR在DR患者预后中的关联和预测能力。 在这项研究中，我们旨在探索RAR与DR患者预后之间的关联。 此外，我们探索了RAR的预测价值，这可能会为识别预后不良的高危患者提供指导。Zhao等。报告了RAR是DR [15]的独立危险因素。但是，尚未报告RAR在DR患者预后中的关联和预测能力。在这项研究中，我们旨在探索RAR与DR患者预后之间的关联。 此外，我们探索了RAR的预测价值，这可能会为识别预后不良的高危患者提供指导。在这项研究中，我们旨在探索RAR与DR患者预后之间的关联。此外，我们探索了RAR的预测价值，这可能会为识别预后不良的高危患者提供指导。
翻译算法链 - 预测策略和...
在世界范围内，警察部门使用犯罪预测软件来预先预测并防止未来的罪行。预测性警务只是安全当局以及特殊的执法机构努力通过通过社会技术手段产生与未来相关的知识来使未来易于管理的众多方式之一。在进行预测性警务时，警察部门不仅会产生对未来的预期见解，而且会积极地塑造目前的介入。在本章中，我们将预测性警务分析为生产和塑造与犯罪相关的未来的社会技术过程。更确切地说，我们将预分法的警务分析为“翻译链”（Latour，1999：70）。这样做，我们追踪了犯罪预测的产生，从算法编程和数据输入到警察执行的数据：涉及许多认知翻译的过程 - 在不同的位置，但通常会及时接近。我们将预测性警务描述为一个由不同阶段组成的增量过程，专门针对基于德国的基于地方的犯罪预测软件。将这一过程作为“翻译链”，我们显示了一个较大的（认知）差距，该差距在预测过程的开始及其结束之间出现。在一个或多或少的无缝过程中，这一差距是由人类和非人类填补的，从相应警察总部的犯罪分析部门开始，并在预测的风险区域的街道上结束。我们收集了从11个警察部门，其中4个位于瑞士和7个在德国的定性数据。将预测性警务视为一系列翻译，使我们能够将其分析为一种富有成效的社会技术过程，该过程有时会以非线性方式进行。本章借鉴了一个有关我们在2017年至2018年间在德国和瑞士进行的犯罪预测软件实施和使用的研究项目。在数据收集时，所有部门都已经定期使用预测性警务工具，运行现场实验以确定是否使用和/或如何最好地实施此类工具，或者开发自己的工具。总共对警察主持人进行了62次半结构化访谈。这些官员从事各种角色，包括后台工作，
自主驾驶中的运动疾病
通过汽车行业和研究人员的广泛努力，自动驾驶汽车的发展正在迅速发展。采用自主驾驶技术的关键因素之一是运动舒适性和从事诸如阅读，社交和放松之类的非驾驶任务的能力，而不会在旅行时经历运动疾病。因此，为了全部成功，有必要学习如何设计和控制车辆以减轻乘客的运动疾病。本论文旨在调查预测自动车辆运动疾病的方法，以及如何使用基于车辆的解决方案来减轻它，重点是轨迹计划。作为第一步，对现有的运动疾病预测方法进行了审查和评估。评论强调了在自动驾驶汽车设计的早期阶段中精确运动评估的重要性。评估了两种选择的方法（基于ISO 2631的基于ISO 2631的方法），以使用测量的数据和现场测试的主观评估评分来估计疾病的个人运动感受。可以得出结论，可以将这些方法调整为前疾病的感觉，如与体验数据的比较所示。为了继续工作，对自动驾驶汽车的基于车辆动力的缓解方法进行了审查。几种发光中的底盘控制策略，例如主动悬架，后轮转向和扭矩分布，已经揭示了潜在的帮助，以减少疾病的运动。在自动驾驶汽车中疾病的另一种有效方法是使用轨迹计划来调节车速和路径，该计划被选为进一步研究。轨迹规划是作为优化问题构建的，在运动和机动时间之间进行了权衡。通过模拟特定的测试手术中的两个不同的车辆模型来分析轨迹计划算法对减少运动疾病的影响。结果表明，应仔细设计驾驶风格对运动疾病和轨迹计划算法有重大影响，以在旅途时间和运动疾病之间找到良好的平衡。本文中提出的研究有助于发展和减轻自动驾驶汽车运动疾病的方法论，从而实现了确保其整体成功的目标。关键字：运动疾病模型，晕车缓解方法，车辆动力学，trajectory计划，车辆控制，自主驾驶