XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemGeneralist
托管特异性和对啮齿动物感染的抗性H
狗钩虫（Ancylostoma caninum）仍然是狗的重要病原体，能够引起严重的贫血，甚至在幼犬和衰弱的狗中死亡（Bowman 2020）。这对天然发生的多动药抗药性（MADR）分离株的出现和传播加剧了（Kitchen等人2019; Jiminez Castro等。2019，2020，2021; Venkatesan等。2023; McKean等。2024）。与狗的驱虫测试以及寄生虫严格的宿主特异性相关的成本和道德问题是对治疗Madr Hookworms的新药物开发的严重障碍。开发用于抗体曲霉的啮齿动物模型将消除这些障碍。成功地感染了与同一属的通才钩虫Ancylostoma ceylanicum感染免疫缺陷的小鼠，尽管具有完全功能的免疫系统不是允许的宿主的小鼠，但已有率（Langeland et al。2024）。在此，我们报告的结果表明，宿主建立所必需的宿主 - 寄生虫相互作用的特异性在同一线虫属的成员之间差异很大，因为尽管免疫抑制或缺乏症，但专业寄生虫A. caninum仍无法感染非烷基宿主的宿主。
从核存储池采样的生物膜的分类组成和功能分析
从放射性材料存储池的墙壁上存在的少量生物膜（例如，如果分类学表征和不同生物量贡献的估计是目标是目标）。尽管提取的DNA和测序是最广泛应用的方法，但提取的DNA上的16S/18S rRNA扩增是其在定量方面的可靠性，因为产量可以依赖于物种。在这里，我们提出了一种串联质谱法蛋白型蛋白型方法，该方法包括获取肽数据并将其解释然后针对通才数据库而没有任何先验的数据库。将肽序列信息转化为有用的分类信息，该信息允许在不同的分类学等级获得不同的生物量贡献。第一次使用这种新方法来分析从用于将放射性来源存储在核设施中的池中收集的微量材料中分析生物膜的组成。对于这些生物膜，我们报告了三个属的鉴定，即鞘花，花椰菜和酸源，以及它们通过元蛋白质组学的功能表征，这表明这些生物是代谢活性的。基因本体论的差异表达在两种主要微生物之间的goslim术语突出了它们的代谢专业化。
咨询塔斯马尼亚心脏战略草案
•心脏筛查和诊断6C是CRI6CAL的疾病detec6on和Preven6on，我们期待在该策略下看到未来的Ini6a6ves，这些策略认为心脏病管理的所有阶段都认为心脏TES6NG的作用（包括心脏超声检查）。•心脏TES6NG - 包括超声心动图 - 是心脏病detec6on和诊断的基石。健康prac666oners依靠可靠的6个结果来诊断，监测和治疗心脏病。•心脏超声检查员是经过超声心动图培训的高度专业专家。这是超声检查的专业领域，而且大多数通才超声师无法执行该角色。•等待6ME在塔斯马尼亚州，尤其是北部的超声心动图已经很高，这对单个Pa6ent护理以及Mul6ple下游效果产生了不利影响，需要立即的Ajen6on。•等待6mes反映了长期的长期，长期缺乏超声波检查员和澳大利亚心脏超声检查员的短缺。这在塔斯马尼亚州更为明显。由于少量的雇主数量，地理隔离6on和缺少本地教育6onal Ins6tu6on具有超声检查质量CA6ON。的角色是不填写的，而服务需求不能以合理的6me满足目前的静止水平。
将证据纳入心理健康问答
摘要：生成语言模型改变了我们使用自然语言与计算机交互的方式。随着日益先进的通用语言模型（GPT）的发布，系统能够正确地回答各个领域的问题。然而，它们仍然存在一些重要的局限性，例如幻觉、答案缺乏实质内容、无法证明答案的合理性，或者对虚构的内容表现出高度的信心。在数字心理健康领域，每个决策都必须可追溯且基于科学证据，而这些缺陷阻碍了法学硕士（LLM）与临床实践的融合。本文提供了一种开发基于证据的问答系统的新型自动化方法。我们使用强大的、最先进的通用语言模型，并强制其仅使用经过验证的临床指南中的内容，从而追踪每个生成答案的证据来源。通过这种方式，该系统能够保护用户免受幻觉反应的影响。作为概念验证，我们展示了在西班牙国家卫生系统关于抑郁症和注意力缺陷多动障碍管理的临床实践指南的框架内构建问答系统所获得的结果。人类专家对答复的连贯性、真实性和支持证据进行了评估，获得了证据结果的高度可靠性、清晰度、完整性和可追溯性。
![arxiv：2503.08603v1 [cs.lg] 2025年3月11日](/simg/9\968cf1f5162a00ad844ae1cc3a7b748f33f0e2f5.webp)
arxiv：2503.08603v1 [cs.lg] 2025年3月11日
摘要。细胞显微镜数据丰富；但是，相应的分割注释仍然很少。此外，细胞类型，成像设备和染色技术的变化引入了数据集之间的重要差距。因此，在各种数据集（源数据集）上训练的大型，预处理的销售模型都难以推广到看不见的数据集（目标数据集）。为了克服这个通用的问题，我们提出了细胞风格，它提高了此类模型的分割质量，而无需为目标数据集提供标签，从而实现了零照片的适应性。CellStyle将未注释的目标数据集（例如纹理，颜色和噪声）的属性转移到注释的源数据集。在保留源图像的单元格形状时进行此转移，以确保在维护目标数据集的视觉特征的同时仍然可以使用现有的源注释。带有现有注释的样式合成图像使通才分割模型的填充能够应用于未经通知的目标数据。我们证明，通过对样式转移数据的多个分割模型进行验证，CellStyle可以显着改善各种数据集的零光单元分割性能。该代码将公开可用。
视觉语言模型驱动的计算机控制代理
大语言模型（LLM）可以调用各种工具和API来完成复杂的任务。作为最强大和最通用的工具，计算机可能会由训练有素的LLM代理控制。由计算机提供动力，我们可以希望建立一个更广泛的代理，以帮助人类进行各种日常数字作品。在本文中，我们为视觉语言模型（VLM）代理构建了一个环境，以与真实的compoter屏幕交互。在此环境中，代理可以通过输出鼠标和键盘操作来观察屏幕截图并操纵图形用户界面（GUI）。我们还设计了一个自动控制管道，其中包括计划，表演和反映阶段，指导代理商与环境不断互动并完成多步骤任务。此外，我们构建了Screena-Gent数据集，该数据集在完成每日计算机任务时会收集屏幕截图和计算序列。最后，我们培训了一个模型，即Crabitagent，该模型可以达到与GPT-4V的可比计算机控制能力，并展示了更精确的UI定位功能。我们的尝试可以进一步研究建立通才LLM代理商。代码和更详细的信息在https://github.com/niuzaisheng/screenagent上。
通过自主现实世界RL
摘要 - 要建立能够在各种环境中执行各种任务的通用机器人，机器人必须具有直接与现实世界互动的能力，可以在没有广泛的仪器或人类监督的情况下获得和完善技能。这项工作为移动操作提供了一个完全自主的现实世界加强学习框架，可以通过在现实世界中的积累经验来独立收集数据并完善政策。It has several key components: 1) automated data collection strategies by guiding the robot's exploration toward object interactions, 2) using goal cycles for real world RL such that the robot changes goals once it has made sufficient progress, where the different goals serve as resets for one another, 3) efficient control by leveraging basic task knowledge present in behavior priors in conjunction with policy learning and 4) formulating generic rewards that combine human- interpretable semantic具有低水平，细粒度信息的信息。我们在波士顿动态机器人方面展示了我们在不断提高四项具有挑战性的移动操纵任务的性能的过程中，并表明这使得能够有效的政策学习，从而获得了整个任务的平均成功率，而对现有方法的平均成功率为80％。
genrl：体现剂中的多模式基础世界模型
学习通才体现的代理，能够解决不同领域中的多种任务是一个长期存在的问题。强化学习（RL）很难扩大规模，因为它需要为每个任务进行复杂的奖励设计。相比之下，语言可以以更自然的方式指定任务。当前的基础视觉模型（VLMS）通常需要进行微调或其他适应性，这是由于显着的域间隙在实施情况下被采用的。但是，此类域中缺乏多模式数据代表了开发用于具体应用的基础模型的障碍。在这项工作中，我们通过介绍多模式基础世界模型来克服这些问题，能够将基础VLM的表示和对齐为RL的潜在生成世界模型的潜在空间，而无需任何语言注释。最终的代理学习框架GenRL允许人们通过视觉和/或语言提示指定任务，将其扎根在体现的域的动态中，并学习想象中的相应行为。通过机车和操纵域中的大规模多任务基准测试评估，GenRL可以通过语言和视觉提示来实现多任务概括。此外，通过引入无数据的政策学习策略，我们的方法为使用生成世界模型的基础政策学习奠定了基础。
护理实践和领域理学学士...
埃尔帕索（El Paso）的西南大学符合以下内容：《平等机会法》，《年龄歧视法》和《美国残疾人法》。 所有的入口和退出El Paso建筑物以及所有办公室和教室的所有入口和退出符合ADA的要求。 此外，埃尔帕索（El Paso）的西南大学为学生提供了特殊需要的ADA批准的洗手间，并修改了教室家具，以满足他们的需求。 残疾学生要求提供住宿以获取现场经验，例如实践经验，必须在现场经验之前向残疾人服务办公室注册，并阐明其特定的住宿需求。 在大多数情况下，现场体验网站具有自己的系统，可确保残疾员工/实习生的平等访问权限。 残疾人服务办公室将有助于解决这些系统中的任何差距。 BSN在线计划的 rn理念BSN计划完成哲学是由学士学位教育的专业护理实践的基本要素（2008年）的指导。 这种哲学反映了教师对护理和护理教育，人及其环境以及健康与疾病的性质的信念。 作为了解和重视跨学科合作必要性的自治专业人员，学士学位的通才护士是跨专业卫生团队的一部分，该团队为个人，家庭和社区提供全面的护理。埃尔帕索（El Paso）的西南大学符合以下内容：《平等机会法》，《年龄歧视法》和《美国残疾人法》。所有的入口和退出El Paso建筑物以及所有办公室和教室的所有入口和退出符合ADA的要求。此外，埃尔帕索（El Paso）的西南大学为学生提供了特殊需要的ADA批准的洗手间，并修改了教室家具，以满足他们的需求。残疾学生要求提供住宿以获取现场经验，例如实践经验，必须在现场经验之前向残疾人服务办公室注册，并阐明其特定的住宿需求。在大多数情况下，现场体验网站具有自己的系统，可确保残疾员工/实习生的平等访问权限。残疾人服务办公室将有助于解决这些系统中的任何差距。rn理念BSN计划完成哲学是由学士学位教育的专业护理实践的基本要素（2008年）的指导。这种哲学反映了教师对护理和护理教育，人及其环境以及健康与疾病的性质的信念。作为了解和重视跨学科合作必要性的自治专业人员，学士学位的通才护士是跨专业卫生团队的一部分，该团队为个人，家庭和社区提供全面的护理。
drivelm：用图形驾驶视觉问题回答
模型。drivelm-agent采用轨迹令牌092，可以应用于任何一般VLM [17、19、23、34]，093，以及图形提示方案，该方案模型logi-094 cal依赖关系作为VLMS的上下文输入。结果095是一种简单，优雅的方法，可有效地重新利用096 VLMS用于端到端AD。097我们的实验提供了令人鼓舞的结果。我们发现098在Drivelm上的GVQA是一项具有挑战性的任务，其中Cur-099租金方法获得适中的得分，并且可能需要更好地获得逻辑依赖的100型，以实现101强质量质量质量强大的效果。即使这样，在开放环计划环境中进行测试时，Drivelm-Agent已经有102个已经在最先进的驾驶特定103型型号[13]中竞争性地发挥作用，尽管其任务不合时宜和通用架构，但仍有104个模型。fur-105 Hoperore，采用图形结构可改善零弹性106概括，使Drivelm-Engent在训练或部署期间在108 Waymo DataSet [28]进行训练或仅在NUSCENES [3] 109数据上训练后，在108训练或部署期间都看不见新颖的对象。从这些结果中，我们认为，提高GVQA 110具有建立具有强烈概括的自动驾驶111代理的巨大潜力。112