XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemEfficient
单位水电单位承诺问题的有效精确A*算法
水力发电植物特有的水电单位承诺问题（HUC）是电力生产计划问题的一部分，称为单位承诺问题（UCP）。更具体地说，所研究的情况是带有单个植物的HUC的病例，表示为1-HUC。该植物位于两个储层之间。地平线在时间段内被离散。该植物以有限数量的点为定义为一对的一对固定功率和相应的水流。考虑了几个约束。每个储层都有一个初始音量以及窗口限制，该约束由每个时间段的最小和最大体积定义。在每个时间段内，水库中的水摄入量都有额外的正，负或零摄入。考虑了价格最大化最大化问题的情况。提出了一个有效的精确a*变体，即所谓的ha*，以解决1-HUC的窗口，并以减少的搜索空间和专用乐观的启发式启发式。将此变体与经典资源约束的最短路径问题（RCSPP）算法和用CPLEX求解的混合整数线性程序制定配方进行比较。结果表明，在一组现实的实例上，所提出的算法平均在计算时间方面优于同时替代方案，这意味着HA*表现出更稳定的行为，并且求解了更多的实例。
有效教授，2月，星期五有效连接
异步在线学习提供了灵活性和可访问性，但通常缺乏培养学生归属和参与度的人际关系。“属于异步课程”项目通过开发一个全面的帆布资源来解决这一差距，该帆布资源为讲师提供了实用工具，以创建包容性，以学生为中心的在线课程。这次专业演讲将使参与者浏览资源模块，其中包括可行的模板，最佳实践以及促进归属和改善学生成果的策略。资源的关键特征包括学前策略，以设定包容性的基调，“在此处开始”材料，以欢迎和指导学生，以及构建引人入胜的在线讨论和协作活动的技术。此外，资源强调了设计包容性课程内容的方法，以考虑各种学生需求并促进公平。简短的教学视频伴随着每个模块，以支持讲师无缝实施这些实践。通过培养一种归属感，该项目使教育工作者能够将异步课程转变为引人入胜，支持性学习环境，从而增强了学生的成功和教师的有效性。
在计算连续体中，负责任，值得信赖和能源效率的AI
摘要 - 作为人工智能（AI）在我们的社会中变得更具影响力，开发，部署和评估负责任和值得信赖的AI（RTAI）模型至关重要，即，那些不仅考虑精度，而且考虑其他方面的人，例如解释性，公平性和能源效率。工作流来源数据历史上可以实现对RTAI的关键功能。出处数据推导路径通过跟踪工件和资源消耗的透明度有助于负责任的工作流程。出处数据以其可信赖性，有助于解释性，可重复性和问责制而闻名。但是，要实现RTAI面临复杂的挑战，这些挑战因用于开发和部署模型的计算连续体（Edge-Cloud-HPC）中的异质性基础而更加复杂。因此，工作流出处数据管理和RTAI之间仍然存在重大的研发差距。在本文中，我们提出了工作流源在支持RTAI并讨论相关挑战的关键作用的愿景。我们提出了RTAI和出处之间的示意图，并突出了开放研究方向。
大肠杆菌高效生产功能性溶菌酶
摘要 Proaerolysin 是由嗜水气单胞菌产生的一种细菌毒素，它特异性地与质膜上的 GPI 锚定蛋白结合，形成跨膜孔，导致细胞在几个小时内死亡。利用这种独特的特性，proaerolysin 被广泛用于阵发性睡眠性血红蛋白尿症 (PNH) 的诊断测试，这是一种由 PIGA 基因体细胞突变引起的疾病，该基因参与 GPI 锚的生物合成。此外，proaerolysin 还可作为基因操作中的反选择剂。尽管之前已经报道过 proaerolysin 的细菌表达和纯化，但由于缺乏对蛋白质稳定性至关重要的内部二硫键，产量较低。在这里，我们证明使用 Shuffle E. coli 菌株（它促进细胞质中二硫键的形成）可显著提高 proaerolysin 的溶解度和正确折叠。我们实现了高产量的 proaerolysin，从 50 ml 细菌培养物中可获得约 3 mg，纯度超过 99%。通过在小鼠胚胎干细胞 (mESC) 中进行测试，证实了重组 proaerolysin 的功能性，表明这种高产量生产方法为广泛的生物技术应用提供了可靠且经济高效的功能性 proaerolysin 来源。
图形神经网络，用于有效的交流电源电网预测
本文提出了一种使用图神经网络（GNN）的新方法来解决电网中的交流功率流问题。AC OPF对于在满足电网的操作限制的同时，对最小生成成本至关重要。传统求解器与可扩展性斗争，尤其是在具有续签能源的大型系统中。我们的方法将功率网格建模为图形，其中总线是节点，传输线是边缘。我们探索包括GCN，GAT，SageConv和GraphConv在内的不同GNN架构，以有效地预测AC功率流解决方案。我们在IEEE测试系统上进行的实验表明，GNN可以准确地预测功率流解决方案并扩展到较大的系统，从而在计算时间方面优于传统求解器。这项工作突出了GNNs对实时电网管理的潜力，并计划将模型应用于更大的网格系统。
在QLDPC代码中有效地计算
是普遍的信念，即需要构建实用程序尺度量子计算机能够执行无法触及的经典计算机的计算需要量子错误纠正技术。在所需的物理量子数的数量方面，对表面代码进行了最广泛研究并高度优化的量子误差校正代码非常大量资源。最近提出了一种有希望的替代量子低密度平价检查（QLDPC）代码。这些代码的资源密集程度要少得多，与实用的表面代码实现相比，每个逻辑量子的物理Qubs最多需要10倍。因此，QLDPC代码的成功应用将大大减少时间表到达可以使用Shor's算法和QPE（如Shor的算法）加速的算法运行算法的量子计算机。迄今为止，QLDPC代码已在量子记忆的背景下进行了主要研究。在QLDPC代码中实现任意逻辑Clifford运算符在电路深度方面有效的方法没有已知的方法。与已知的实施T门的方法结合使用，Clifford组的有效实现解锁了资源有效的通用量子计算。在本文中，我们介绍了一个新的QLDPC代码系列，该家族可以通过横向操作有效地汇编Clifford组。我们的施工最多可以在O（M）综合征提取回合中执行任何M Qubit Clifford操作，从而超过了最新的晶格手术方法。我们运行深度126逻辑电路的电路级模拟，以表明我们的QLDPC代码中的逻辑操作达到了接近内存的性能。这些结果表明，QLDPC代码是将所有逻辑量子算法所需的资源减少到10倍的可行手段，从而解开了大量减少的时间表以商业上有价值的量子计算。
优化的质粒式骨架可有效RAAV制造
重组腺相关病毒（RAAV）是用于传递遗传信息的最深入研究和最广泛使用的载体之一。但是，将遗传货物向受体细胞有效地转移需要高矢量剂量。质粒DNA（pDNA）是用于制造Raav的关键原料。可以生产的病毒滴度取决于辅助，包装和转移质粒转染的细胞数量以及其生物学活性。因此，对优化质粒的高级疗法需求的开发和应用表现出较高的生物学活性，可以以高质量和数量生产。这些原材料的可用性和负担能力反过来要求高性能生产过程，这些过程的特征是高产品滴度，质粒DNA纯度和可伸缩性。这些特征受到靶质粒的特定序列的影响，尤其是那些对RAAV功能至关重要的序列。Wacker开发了一个专有的饲料批次工艺，该过程最佳地支持了质膜菌株的生长，并允许最佳的质粒复制。此过程允许在高特异性滴度和高纯度下进行可扩展的质粒DNA（包括关键的RAAV制造原材料）的可扩展生产和隔离。使用此过程，我们开发了特定的DNA序列，从而进一步提高了靶质粒的生产率，从而降低了制造成本。并行，我们筛选替代质粒结构，以提高其转染效率和包装细胞系中的生物学活性。结合了由此产生的技术，我们开发了专有质粒，可以进一步促进RAAV制造。具有其生产力，灵活性和可扩展性，Plasmitec®制造平台提供了高质量且负担得起的原材料，因此是开发和应用高级疗法的宝贵促进者。
AI驱动的智能照明系统，用于节能和自适应城市环境
城市照明系统对于安全，保障和生活质量至关重要，但是它们经常消耗巨大的能量，并且缺乏对不断变化的状况的适应性。传统的照明系统依赖于固定的时间表和手动调整，从而导致效率低下，例如过度灌输和能源浪费。本文探讨了人工智能（AI）和物联网技术如何通过基于环境条件和人类活动的实时调整，节能和自适应照明来优化城市照明。通过整合运动传感器，天气预报和交通系统的数据，城市可以减少能源消耗，提高安全性并改善居民的生活质量。实验结果表明，能源效率，照明质量和运营成本的显着提高，为智能城市照明系统提供了可持续的蓝图。
有机孔传输层，可高效，稳定和可扩展的钙钛矿太阳能电池
本文已被接受以进行出版和进行完整的同行评审，但并未通过复制，排版，分页和校对过程，这可能会导致此版本与记录版本之间的差异。请引用本文为doi：10.1002/adma.202203794。
通过劳动力计划和人员分析解锁有效，有效的劳动力转变
关于我们的客户面临各种各样的挑战，努力将新的想法付诸实践并寻求专家建议。他们转向我们寻求全面的支持和实用解决方案，这些解决方案可提供最大的价值。无论是全球参与者，家族企业还是公共机构，我们都利用我们所有的资产：经验，行业知识，高质量的高标准，对创新的承诺以及我们在149个国家 /地区的专家网络的资源。与客户建立信任和合作的关系对我们来说尤为重要 - 我们越了解和了解客户的需求，我们就越有效地支持他们。