XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemIdentify
利用人工智能通过包装外观识别损坏货物
借助卷积神经网络，解决了在复杂且不利于机器视觉的条件下识别包装损坏的问题。根据所提出的算法，使用标准视频监控摄像机进行图像捕获。从输入神经网络的图像中，区分出具有特征的碎片，并进一步检查其是否符合损坏模式。在进行损坏轮廓分析后，神经网络将货物识别为已损坏。训练神经网络和在整个供应链中集成所提出的工具的过程可确保识别实际损坏的货物并消除与轻微允许损坏和包装特征相关的错误。所提出的概念不需要安装额外的设备，也不意味着损坏货物识别服务的大量成本。本文提供并描述了货物流动的视频记录、将图像加载到神经网络以及通过包装外观识别受损货物的模型的过程。
FRS 电动汽车 (EV)“IAIIM”响应协议 - 我识别
电池（每分钟上升 >10 0 C 或 >60 o C！！）o 液体排放 – 酸？灭火介质？遏制径流•移交残余风险（滞留能量、热事件和重燃、酸）并建议回收操作员在运输过程中监测热失控迹象，如果 TR 停止，请拨打 999 请求消防服务。建议隔离（距离可燃物 15 米以上）或隔离（遏制单元、混凝土隔间和/或毯子）并经常监测热活动/重燃迹象。未经 FireWiseUK Learning Academy 同意不得复制。
从单个碎片监测中识别碎片时期的统计方法
在过去的几十年中，在轨驻留物体数量不断增长已成为世界各地航天机构和研究机构的主要关注点之一。在此背景下，碎片进一步增加了空间碎片的数量，从操作上讲，尽快确定事件时期至关重要，即使只有由初始轨道确定 (IOD) 过程得到的单个碎片轨道状态。这项工作说明了碎片时期检测器 (FRED) 算法，该算法通过统计方法处理该问题，从单个碎片 IOD 结果（通过平均状态和协方差表示）和父星历表（假设为确定性）开始。该过程用多元正态分布填充碎片星历表，对于每对样本父代，首先在时间窗口上计算通过最小轨道交叉距离 (MOID) 的时期，然后按时间聚类。对于每个簇，都会导出三维 MOID 和三维相对距离分布（通常是非正态分布，后者是在母星通过 MOID 时计算的），并对它们的相似性进行统计评估。最后，将两个分布之间最匹配的簇视为最佳候选，并从母星通过 MOID 时返回碎片时期，以平均值和标准差表示。通过数值分析评估 FRED 算法的性能。还讨论了从雷达测量开始嵌入 IOD 过程的操作案例。
研究人员确定乳酸在神经细胞发育中的关键作用
”鉴于越来越多的证据表明乳酸在生理和病理条件下提供了各种细胞类型的信号调节功能，我们假设乳酸通过改变全面的基因表达来影响神经元功能，” Toohoku Nagatomi教授从Toohoku University的Ryoichi Nagatomi教授和研究团队研究生院以及研究团队研究生院与PH。来自东京医学和牙科大学的学生Yidan Xu和Joji Kusuyama副教授。
基于硬件行为指纹识别相同单板计算机的方法
单板设备的连接性和资源受限性为影响物联网 (IoT) 场景的网络安全问题打开了大门。最重要的问题之一是存在未经授权的 IoT 设备，它们试图通过使用相同的硬件和软件规格冒充合法设备。这种情况可能会在 IoT 场景中引发敏感信息泄露、数据中毒或权限提升。将行为指纹识别和机器/深度学习 (ML/DL) 技术相结合是一种很有前途的方法，可以通过检测制造缺陷产生的微小性能差异来识别这些恶意欺骗设备。然而，现有的解决方案不适用于单板设备，因为它们没有考虑硬件和软件限制，低估了指纹稳定性或上下文变化等关键方面，也没有探索 ML/DL 技术的潜力。为了改进它，这项工作首先确定了单板设备识别的基本属性：唯一性、稳定性、多样性、可扩展性、效率、稳健性和安全性。然后，一种新方法依靠行为指纹识别来识别相同的单板设备并满足先前的属性。该方法利用系统的不同内置组件和 ML/DL 技术，将设备内部行为相互比较，以检测制造过程中发生的变化。该方法验证已在由 15 个相同的 Raspberry Pi 4 Model B 和 10 个 Raspberry Pi 3 Model B + 设备组成的真实环境中进行，使用 XGBoost 模型获得 91.9% 的平均 TPR，并通过在评估过程中设置 50% 的阈值实现对所有设备的识别。最后，讨论将提出的解决方案与相关工作进行了比较，强调了未满足的指纹属性，并提供了重要的经验教训和局限性。
帮助组织识别、了解、减少、管理和应对网络风险
虚拟服务提供灵活的内部外包替代方案，从每月几天到全职嵌入式团队均可使用。虚拟顾问可以快速成为您团队中值得信赖的成员，并可以制定策略、支持日常安全运营活动、衡量、分析、评估和领导安全、隐私和治理职能。
“领养组织”计划推动了识别马组织特异性组蛋白标记的努力
马遗传学和基因组学研究界有着长期的协同合作历史，致力于开发工具和资源来推动马生物学的发展。从 1995 年由 Dorothy Russell Havemeyer 基金会支持举办的第一届国际马基因图谱研讨会 ( Bailey, 2010 ) 开始，研究人员合作构建了全面的马连锁图谱 ( Guérin 等人, 1999, 2003; Penedo 等人, 2005; Swinburne 等人, 2006 )、辐射杂交和比较图谱 ( Caetano 等人, 1999; Chowdhary 等人, 2002 )、物理标记和 BAC 重叠群图谱 ( Raudsepp 等人, 2004, 2008; Leeb 等人, 2006 )、马的参考基因组 ( Wade 等人, 2009; Kalbfleisch 等人, 2018 ) 和基因分型阵列，以经济地绘制和研究马感兴趣的性状主人和饲养者（McCue 等人，2012 年；McCoy 和 McCue，2014 年；Schaefer 等人，2017 年）。为了延续基于社区的进步的传统，作为国际动物基因组功能注释 (FAANG) 联盟的一部分，一项新的集体努力于 2015 年启动，旨在对马的 DNA 元素进行功能注释（Andersson 等人，2015 年；Tuggle 等人，2016 年；Burns 等人，2018 年）。让人想起人类和小鼠的 ENCODE 项目（Dunham 等人，2012 年），FAANG 联盟的最终目标是注释家养动物物种基因组中的主要功能元素（Andersson 等人，2015 年）。具体来说，该联盟选择了四种组蛋白修饰来表征增强子（H3K4me1）、启动子和转录起始位点（H3K4me3）、具有活性调控元件的开放染色质（H3K27ac）和具有无法接近或受抑制的调控元件的兼性异染色质（H3K27me3）的基因组位置（Andersson 等人，2015；Giuuffra 和 Tuggle，2019）。最初的马 FAANG 努力通过对四个目标组蛋白标记进行染色质免疫沉淀测序（ChIP-Seq），在八个优先关注的组织（TOI）中确定了假定的调控区域（Kingsley 等人，2020）。在该研究中，整个马基因组中表征了超过一百万个假定的调控位点。马生物库中储存了 80 多种组织、细胞系和体液（Burns 等人，2018 年），因此有更多机会扩大注释工作的范围。为了充分利用生物库的优势，合作赞助
高亮度同步辐射有助于确定半金属合金的最佳成分
由于自旋极化受 Heusler 合金元素组成的影响，因此表征和优化 Heusler 合金的原子组成以实现最高自旋极化非常重要。但目前用于确定半金属自旋极化的方法要么耗时，要么仅提供间接测量。
一种机器学习方法来识别血液性恶性疾病患者组
背景和客观：在血液学恶性肿瘤（HM）的免疫功能低下患者中针对SARS-COV-2的疫苗接种对于降低Covid-19的严重程度至关重要。尽管进行了疫苗接种的努力，但超过三分之一的HM患者仍然没有反应，增加了严重突破感染的风险。本研究旨在利用机器学习对COVID-19动力学的适应性，有效地选择特定于患者的特征以增强预测并改善医疗保健策略。重点介绍了复杂的共同食物学联系，重点是可解释的机器学习，为临床医生和生物学家提供宝贵的见解。方法：该研究评估了一个患有1166例血液疾病患者的数据集。输出是完整的COVID-19疫苗接种后血清学反应的成就或未实现。采用了各种机器学习方法，其最佳模型基于指标，例如曲线（AUC）下的面积，灵敏度，特异性和MATTHEW相关系数（MCC）。单个形状值被视为，并将主成分分析（PCA）应用于这些值。然后在确定的簇中分析患者概况。结果：支持向量机（SVM）作为表现最佳的模型出现。PCA应用于SVM衍生的外形值，导致四个完全分开的簇。这些簇的特征是产生抗体的患者比例（PPGA）。群集2的PPGA最低（33.3％），但样本量较小，有限的结论性发现。群集1，PPGA第二高（69.91％）包括侵袭性疾病和导致免疫缺陷增加的因素的患者。群集3，代表大多数人群，与群集1相比，抗体产生率很高（84.39％）和更好的预后。群集4，PPGA为66.33％，包括B细胞非霍奇金患者在皮质类固醇治疗中的淋巴瘤。结论：该方法使用机器学习和可解释的AI（XAI）成功识别了四个独立的患者簇。然后，我们根据COVID-19疫苗接种后产生抗体的HM患者的百分比分析了每个簇。该研究表明该方法对其他疾病的潜在适用性强调了可解释的ML在医疗保健研究和决策中的重要性。
利用3-氯-4-氟苯基基序从agaricus bisporus
摘要：酪氨酸酶（EC 1.14.18.1）与各种生物的黑色素产生有关。越来越多的证据表明，黑色素过量可能与帕金森氏病中的几种皮肤色素沉着障碍以及神经退行性过程有关。基于此考虑，酪氨酸酶抑制剂的发展是确定药物和化妆品应用中新药物的新挑战。为了鉴定合成源的酪氨酸酶抑制剂的目的，我们使用了Bisporus（Abtyr）的酪氨酸酶进行了便宜且便捷的初步测定。我们以前已经证明了4-氟苯基部分可能在与Abtyr的催化位点相互作用中有效。此外，额外的氯原子在增强抑制活性方面发挥了有益的作用。因此，我们计划合成新的小型化合物，其中我们将3-氯-4-氟苯基片段纳入了不同的化学型中，这些化学型揭示了与Abtyr催化位点建立促链接接触的能力。我们的结果证实了该片段的存在是改善这些新化学型中ABTYR抑制的重要结构特征。此外，对接分析还支持所研究的化合物的最佳活性，与参考化合物相比，具有更高的效力。