XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemGraph
用移动操作的交互式对象搜索语言的动态场景图
摘要 - 为了充分利用移动操纵机器人的功能，必须在大型未探索的环境中自主执行的长途任务。虽然大型语言模型（LLMS）已显示出关于任意任务的紧急推理技能，但现有的工作主要集中在探索的环境上，通常集中于孤立的导航或操纵任务。在这项工作中，我们提出了MOMA-LLM，这是一种新颖的方法，该方法将语言模型基于从开放式摄影场景图中得出的结构化表示形式，随着环境的探索而动态更新。我们将这些表示与以对象为中心的动作空间紧密地交织在一起。重要的是，我们证明了MOMA-LLM在大型现实室内环境中新型语义交互式搜索任务中的有效性。最终的方法是零拍摄，开放式摄影库，并且可以易于扩展到一系列移动操作和家用机器人任务。通过模拟和现实世界中的广泛实验，与传统的基线和最新方法相比，我们证明了搜索效率的显着提高。我们在http://moma-llm.cs.uni-freiburg.de上公开提供代码。
氧化石墨烯纳米级平台增强了抗...
基于石墨烯的2D纳米材料具有独特的物理化学特征，可以在各种生物医学应用中使用，包括化学治疗剂的运输和表现。在多形胶质母细胞瘤（GBM）中，肿瘤内施用的薄石墨烯氧化石墨烯（GO）纳米片在整个肿瘤体积中表现出广泛的分布，而不会影响肿瘤生长，也不会扩散到正常的脑组织中。这种肿瘤内定位和分布可以为GBM微环境的治疗和调节带来多种机会。在这里，描述了原位GBM小鼠模型中GO纳米片分布的动力学，并利用薄GOETEs作为平台的一种新颖的纳米纳米化学化学治疗方法，可用于非共价复杂的蛋白酶体抑制剂bortezomib（BTZ）。通过GO的表征：BTZ复合物，在体外持续的BTZ生物学活性在GO表面上的高负载能力。在体内，与两种原位GBM小鼠模型中的游离药物相比，BTZ复合物的单个小量内给予：BTZ复合物显示出增强的细胞毒性效应。这项研究提供了证据表明，薄和小的Goets通过在本地增加生物利用药物浓度而成为GBM治疗的纳米级平台的潜力，从而提高了治疗性的影响。
优化干激光诱导的石墨烯（LIG）电极
1部门电子和计算机技术，科学学院，格拉纳达大学，格拉纳达大学，18071年，西班牙。2部分析化学，科学学院，格拉纳达大学，格拉纳达大学，18071年，西班牙。3苏利亚州大学库利亚（Culiacan），80040，墨西哥的院士。4 cienciasfísico-Matemáticas，锡那罗亚大学，库里亚坦大学，80040，墨西哥。5 Inorangic化学和技术化学系，UNED，马德里28232，西班牙。 6部门 无机化学，科学学院，格拉纳达大学，格拉纳达大学，18071年，西班牙。 *通讯作者，alfonsos@ugr.es可用orcid列表：d.g. 0000-0002-7810-6345; Y.H. 0000-0002-1959-2187; F.J.R. 0000-0002-1582-9626; C.L.M. 0000-0002-6659-7781; I.B.P. 0000-0003-3997-9191; M.P.C. 0000-0001-8377-587X; D.P.M. 0000-0002-3294-8934，N.R。 0000-0002-6032-6921; A.S.C. 0000-0002-1360-6699。 摘要这项工作介绍了用于生物能力采集的激光诱导的石墨烯（LIG）电极的制造程序。 这项研究中提出的结果表明，与先前在文献中报道的其他基于LIG的电极获得的性能有关。 特别是，我们提出了使用电流测量激光器而不是CNC激光器来改善雕刻分辨率和LIG合成过程，从而增强了界面皮肤电极的表面积。 1。5 Inorangic化学和技术化学系，UNED，马德里28232，西班牙。6部门无机化学，科学学院，格拉纳达大学，格拉纳达大学，18071年，西班牙。*通讯作者，alfonsos@ugr.es可用orcid列表：d.g.0000-0002-7810-6345; Y.H.0000-0002-1959-2187; F.J.R.0000-0002-1582-9626; C.L.M.0000-0002-6659-7781; I.B.P.0000-0003-3997-9191; M.P.C.0000-0001-8377-587X; D.P.M.0000-0002-3294-8934，N.R。0000-0002-6032-6921; A.S.C.0000-0002-1360-6699。摘要这项工作介绍了用于生物能力采集的激光诱导的石墨烯（LIG）电极的制造程序。这项研究中提出的结果表明，与先前在文献中报道的其他基于LIG的电极获得的性能有关。特别是，我们提出了使用电流测量激光器而不是CNC激光器来改善雕刻分辨率和LIG合成过程，从而增强了界面皮肤电极的表面积。1。为此，我们研究了所得的LIG模式的电阻，这是寻求优化的激光参数（雕刻功率和扫描速度）的函数。调整激光制造过程后，我们使用商用的基于银基电极作为参考，使用不同表面积进行了制造和表征与不同表面积的电极。因此，使用直径为15毫米，10毫米和6.5毫米的圆形电极用于使用商业设备在不同志愿者上获取ECG。随后使用尖端处理技术处理所采集的信号，以对检测QRS复合物检测的灵敏度，特异性，积极预测和准确性进行统计分析。结果表明，在噪声方面，提出的电极相对于先前报道的基于LIG的电极改善了信号的采集，并且确实比商业电极（即使是较小的表面积）提出了可比较甚至更好的结果，并且不需要使用电解质凝胶，具有附加优势。关键字：激光诱导的石墨烯，心电图，柔性电子，生物信号，电极，激光制造。引言心血管疾病（CVD）是全球死亡的主要原因[1]。根据世界卫生组织（WHO）的报告，2019年与CVD有关的死亡人数为1790万，占全球死亡人数的32％。此外，据估计，到2030年，CVD死亡人数每年将增加到2360万[2]。这些设备有望在因此，已经致力于早期诊断，预防和治疗这些疾病。心电图（ECG）在这种情况下起着至关重要的作用，因为它可以通过非侵入性监测心脏的电活动来早期检测CVD。传统上，获得ECG需要医院就诊并使用复杂的监测系统。但是，可穿戴健康监测系统（WHM）的出现彻底改变了这一领域[3]。
石墨烯：一种有前途的电子应用材料
自 2004 年首次成功分离石墨烯以来，凝聚态物理和材料科学对石墨烯产生了浓厚的兴趣。这种单层材料是所有维度石墨材料的基本组成部分，具有优异的电导率和热导率。石墨烯具有独特的能带结构，带隙为零，导带和价带在称为狄拉克点的点相接。这种不常见的能带结构使快速电子传输成为可能。通过调节石墨烯和基底材料之间的相互作用，可以在一定程度上调节能带隙的大小，从而实现半导体行为，即通过掺杂可以改变电导率。随着计算机芯片和其他现代电子产品在过去几十年中不断进步，它需要不断缩小的硅芯片，但目前的纳米制造方法无法使硅芯片比现在小得多。石墨烯被认为在未来的半导体电子设备中非常有前途，可以替代硅，因为它应该能够制造出比传统材料制成的器件薄得多的器件。然而，除非找到增加能隙的方法，并找到大量生产高质量单层石墨烯的方法，否则石墨烯取代半导体是不可能的。尽管石墨烯无法彻底改变半导体行业，但它在各种电子应用方面仍然很有前景。
GrameStation：使用图表指定游戏*
计算机科学 (CS) 对日常生活的影响无可否认，这促使人们做出巨大努力，让每个人都能接受计算机科学教育。随着 CS 教育的进步，人们逐渐认识到计算不仅仅是编码，而应该注重解决问题的技能。科学界这一进步的一个里程碑是回顾“计算思维 (CT)”一词的观点，并主张它包括每个人都应该学习的通用技能，而不仅仅是 CS 专业人士 [Wing 2006]。一些流行且成功的教授/学习 CS 和培养 CT 技能的方法包括可视化编程活动 [Hu et al. 2021]；游戏化编程环境/编程游戏 [Lindberg et al. 2019]。它们通常与创客文化相一致，将学习者视为创造者，而不仅仅是消费者 [Martin 2015]。
使用Bellman-Ford算法
摘要 - 本文提出了一种旨在检测套利机会的模型，重点是三角形和跨市场套利。利用Bellman-Ford算法和图形理论，该模型有效地确定了负循环，指示了高流动性环境中潜在套利的负循环，并结合了虚拟和实时数据。虽然证明它对于三角套利特别有效，但该模型需要进一步的完善才能提高其在跨市场场景中的有效性。在实际交易方案中，该模型面临着重大挑战，例如需要快速执行，交易费用的影响以及波动金融市场的需求。该研究讨论了必要的模型增强功能，以提高现实世界的适用性和执行效率。
解剖学知情的混合图CNN-TransFormer ...
使用深层神经网络越来越多地研究了大脑连接与非成像表型之间的关系。但是，在卷积网络设计中通常会忽略大脑白奇网络的局部和全球性能。我们介绍了Tractgraphformer，这是一种混合图CNN-Transformer的深度学习框架，该框架是针对扩散MRI拖拉术的。该模型利用白质结构的局部解剖特征和全局特征依赖性。图形CNN模块捕获了白质的几何形状和灰质连接到从解剖上相似的白色物质连接中汇总局部特征，而变压器模块则使用自我注意来增强全球信息学习。此外，TractGraphFormer还包括一个用于解释预测白质连接的注意模块。在性别预测测试中，TractGraphFormer在大的儿童数据集（n = 9345）和年轻人（n = 1065）中表现出强烈的表现。总的来说，我们的方法表明，WM中的广泛连接可以预测一个个体的性别，并且在两个数据集中确定了一致的预测解剖区。提出的方法突出了整合局部解剖信息和全球特征依赖性的潜力，以通过扩散MRI拖拉术在机器学习中提高预测性能。
有向图的高阶谱聚类
聚类是算法中的一个重要主题，在机器学习、计算机视觉、统计学和其他几个研究学科中有着广泛的应用。图聚类的传统目标是找到具有低电导性的聚类。这些目标不仅适用于无向图，而且无法考虑聚类之间的关系，而这对于许多应用来说可能是至关重要的。为了克服这些缺点，我们研究了有向图（有向图），其聚类彼此之间展示了更多的“结构”信息。基于有向图的 Hermitian 矩阵表示，我们提出了一种近线性时间的有向图聚类算法，并进一步表明我们提出的算法可以在合理的假设下以亚线性时间实现。我们的理论工作的意义通过对联合国商品贸易统计数据集的大量实验结果得到证明：我们算法的输出聚类不仅展示了聚类（国家集合）在进出口记录方面如何相互关联，还展示了这些聚类如何随着时间的推移而演变，这与已知的国际贸易事实一致。
OCA天的展示GraphQl API
curl "http://myodoo.com/graphql" \ -d " query={allRoutes {edges {node {geom}}}} " \ -H "Accept: application/json" \ -H " API-Key: xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx " OCA/Server-auth
文章 - 剑桥石墨烯中心
摘要：在两个化学上相同但具有电子不同的过渡金属二进制（TMDS）之间的连接的超快载体动力学仍然很大程度上未知。在这里，我们采用时间分辨的光发射电子显微镜（TR-PEEM）来探测单层 - 型 - 次要人士（1L-ML）WSE 2连接的超快载体动力学。记录了连接的各个组件记录的tr-peem信号揭示了1L-和7L-WSE 2的子PS载体冷却动力学以及在1L-WSE 2上发生的几个PS激子 - 激子 - 激子 - 激子 - 激子。，我们观察到超高界面孔（H）在约0.2 PS时尺度上从1L--至7L-WSE 2转移。在7l-wse 2中，由于载体重组的重组在约100 ps的时间尺度上，其产生的过量H密度衰减。让人联想到耗尽区域的行为，TREEM图像揭示了H密度在7L-WSE 2界面上的积累，衰减长度约为0.60±0.17μm。这些电荷转移和重组动态与从头量量子动力学一致。计算的轨道密度揭示了电荷转移是从延伸到1L和ML区域的基底平面到位于ML区域上的上层平面。这种电荷转移模式与分层材料的化学均匀连接相关，并且构成了另一种载流子停电途径，应在对其ML旁边发现的1L-TMDS的研究中考虑，这是剥落样品中常见的情况。关键字：过渡金属二分法，外侧连接，界面电荷转移，时间分辨的光发射电子显微镜，超快光谱，非绝热的摘要分子动力学L