XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemDiscovery
与供应商发现的大型语言模型集成图形检索型生成
作为供应链的复杂性和动态挑战传统管理方法，集成大型语言模型（LLM）和知识图（KGS）是推进供应链分析的有前途的方法。本文提出了一种方法，该方法旨在利用LLMS和KGS之间的协同作用，特别着眼于增强供应商发现实践。主要目标是将大量的非结构化供应商能力数据转换为统一的KG，从而改善供应商的发现过程并增强制造商的可访问性和发现性。通过本体驱动的图形构建过程，提出的方法将KGS和基于LLM的先进的自然语言处理技术整合在一起。借助详细的案例研究，我们展示了这种综合方法不仅如何提高答案质量并提高中小型制造商的可见性，还可以增强敏捷性，并为供应链管理提供战略见解。[doi：10.1115/1.4067389]
标准化多-UCL发现的神经元生态系统
神经元和电路的抽象数据驱动模型对于理解膜电导，突触，树突和神经元之间的解剖连通性如何产生健康和疾病中脑电路的复杂动力学行为。然而，这些生物过程的固有复杂性使生物学上详细的模型的构建和重复使用具有挑战性。已经开发了广泛的工具来帮助他们的构建和模拟，但是设计和内部代表的差异是希望在其研究工作流程中使用数据驱动模型的人的技术障碍。Neuroml是一种模型描述计算神经科学的语言，是为了解决建模工具中的这种分裂而开发的。自成立以来，Neuroml已演变为一个成熟的社区标准，该标准涵盖了计算神经科学中广泛的模型类型和方法。它已启用了可互操作的开源软件工具的大型生态系统，用于创建，可视化，验证和模拟模型。在这里，我们描述了如何将神经生态系统纳入研究工作流程中，以简化神经系统的标准化模型的构建，测试和分析，并支持公平的（可发现性，可访问性，互操作性和可重复性）原理，从而促进开放，透明，透明，透明，透明和可重复的科学。
主数据管理发现
Informatica (NYSE: INFA) 是企业 AI 驱动的云数据管理领域的领导者，通过帮助企业实现其最关键资产的变革力量，将数据和 AI 带入生活。我们创建了一种新的软件类别，即 Informatica Intelligent Data Management Cloud™ (IDMC)，它由 AI 和端到端数据管理平台提供支持，可连接、管理和统一几乎所有多云混合系统中的数据，实现数据民主化并帮助企业实现业务战略现代化。大约 100 个国家/地区的客户和超过 80 家财富 100 强企业依靠 Informatica 推动数据主导的数字化转型。Informatica。数据和 AI 焕发活力的地方。™
doi：10.5281/Zenodo.14621956指导发现方法（GDM）对PO
乔斯大学尼日利亚高原摘要这项研究是为了研究指导发现方法（GDM）对化学高中生学术成就的影响。还研究了性别对使用G.D.M教授的SSII学生成就的影响。提出了四个研究问题和四个无效假设以指导研究。在对相关文献进行了综述之后，该研究采用了准实验设计。这项研究是在Yobe South参议员教育区进行的。这项研究的人口是Yobe South参议员教育区的1179名SSII学生。样本由142名SSII化学学生组成，这些学生被随机选择。调查表用于数据收集。三位专家验证了该工具。kuder Richardson 21方法用于确定仪器的内部一致性（CAT和CII）。分别获得了.86和.76的可靠性系数。平均值和标准偏差用于回答研究问题，而ANCOVA统计数为0.05的显着性水平来检验研究假设。该研究的主要发现是：G.D.M。作为一种教学方法是学生对化学兴趣和成就的重要因素。教授G.D.M的小组的成就高于讲座方法的小组。性别并不是学生在化学方面成就的重要因素。还提出了一些有关使用引导发现教学方法的建议。关键字：性别，指导性发现方法，兴趣，成就。
应用催化b -UCL发现
在Ni前体浸渍之前，在N 2等离子体中处理了一系列CEO 2支持，以评估这种影响对金属支持界面和催化性能的影响。使用一套表征方法确定了这种影响，包括X射线衍射（XRD），H 2温度编程还原（H 2 -TPR），EXATU和原位X射线吸收光谱（XAS）和原位Kerr-Gert-Gert-Gert-Gert-Gert-Gert-Gated Raman。联合和自洽的结果表明，CEO 2的血浆处理可以导致氧气空位数量越来越多，并且在样品中处理了1小时的长距离顺序损失，从而在Ni Metal Nanoparticles和Bulk Bulk CEO 2之间实现了高度有缺陷的CEO X膜。然而，这位高度有缺陷的CEO X表面显着增强了Ni-CEO X的相互作用，从而导致许多与支持的较小Ni NP，从而改善了CO 2甲烷的催化性能。原位弥漫性反射率红外傅立叶变换光谱（漂移）表明，缺陷密集的ni-ceo X界面形成了更具骨质的桥接碳酸盐（Vs. Bidentate Chelate）的形成，它们在反应过程中更容易消耗，表明了重要的参数以实现重要的参数（ch 4 00 c）。
Aldewachi，Hasan，Al-Zidan，Radhwan N.，Conner，Matthew T.和Salman，Mootaz M.（2021）。在发现新颖的的高通量筛选平台 意图阅读和信任人类机器人互动 Naji Alhasnawi，Bilal Naji，Jasim，Basil H.，Issa，Walid和Esteban，M。Dolores（2020）。智能混合动力的逆变器的新型合作控制器 客户价值理论和争议解决策略 Ciolfi，Luigina（2019）。魔术作为技术乌托邦？在陶器中解开交互性和基础架构的问题。在：文化政治 JI，Hongfen，Wang，Dawei，Bao，Weichao，Lu，Zhilun，Wang，ge，ge，Yang，Huijing，Mostaed，Ali，ali，Lihao，Lihao，Linhao，Feteira，Feteira，Antonio，Antonio，Sun，Sun，Sun，Sun，Shikuan，Shikuan，Xu，Fangfang，Fangfang，l L
摘要：神经退行性疾病（NDDS）是无法治愈的，令人衰弱的疾病，导致中枢神经系统（CNS）中神经细胞的进行性变性和/或死亡。对CNS疾病的可行治疗靶标和新治疗方法的认同，尤其是NDD是药物发现领域的主要挑战。 这些困难可以归因于所涉及的细胞的多样性，神经回路的极端复杂性，组织再生的能力有限以及我们对基本病理过程的不完全理解。 药物发现是一个复杂而多学科的过程。 当前药物发现方案中的筛查速率意味着只有一种可行的药物可能是由于数百万筛查的化合物而产生的，因此需要改善发现技术和方案以解决多种损耗原因。 这已经确定需要筛选较大的库，其中使用有效的高通量筛选（HTS）成为发现过程中的关键。 HT可以每天研究成千上万种化合物的含量。 但是，如果可以筛选较少的化合物并损害成功的可能性，则成本和时间将大大降低。 为此，计算机辅助设计，计算机库中的最新进展以及分子对接软件结合了基于细胞平台的升级，已进化，以提高筛选效率，并具有更高的可预测性和临床适用性。对CNS疾病的可行治疗靶标和新治疗方法的认同，尤其是NDD是药物发现领域的主要挑战。这些困难可以归因于所涉及的细胞的多样性，神经回路的极端复杂性，组织再生的能力有限以及我们对基本病理过程的不完全理解。药物发现是一个复杂而多学科的过程。当前药物发现方案中的筛查速率意味着只有一种可行的药物可能是由于数百万筛查的化合物而产生的，因此需要改善发现技术和方案以解决多种损耗原因。这已经确定需要筛选较大的库，其中使用有效的高通量筛选（HTS）成为发现过程中的关键。HT可以每天研究成千上万种化合物的含量。但是，如果可以筛选较少的化合物并损害成功的可能性，则成本和时间将大大降低。为此，计算机辅助设计，计算机库中的最新进展以及分子对接软件结合了基于细胞平台的升级，已进化，以提高筛选效率，并具有更高的可预测性和临床适用性。我们在这里审查了HT在当代药物发现过程中，尤其是NDD的越来越多的作用，并评估其成功应用的标准。我们还讨论了HTS对新型NDD疗法的需求，并研究了验证新药物靶标和开发NDD的新疗法的当前主要挑战。
基因组学和药物发现的国家超级计算任务（NSM）平台：
（1）计算机科学，计算生物学，生物信息学或相关学科的博士学位，并应用上述技能（2）展示了软件工具和数据分析管道的开发经验。（3）证明了计算机编程的知识。（4）强大的UNIX技能
