XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemMulti
多功能自动无人机解决方案
将车站作为艾登的待机点，期望精确着陆和起飞。体验快速部署和电池交换，从长时间的停机时间延迟了。车站的心脏是机器人手臂。它不仅可以在降落和起飞过程中充当稳定器，而且还可以执行闪电般的电池互换。
引用了原始发表的论文（记录的版本）：Lai，H.，Kannas，C.，Hassen，A。等（2025）。 MEA
我们基于蒙特卡洛树搜索形式主义引入了一种多目标搜索算法，以进行反归结计划。多目标搜索允许将各种目标组合起来，而无需考虑其规模或加权因素。为基于这种新型算法进行基准测试，我们在八个反曲面实验中采用了四个目标。目标范围从基于起始材料和步骤计数的简单目标到基于综合复杂性和路线相似性的复杂范围。我们表明，通过仔细的复杂目标，多目标算法可以优于单目标搜索，并提供更多样化的解决方案。但是，对于许多靶标化合物，单目标设置是等效的。尽管如此，我们的算法为合成计划中的特定应用程序纳入了新的目标。
在多发性硬化症的大鼠模型中，辅酶Q10＆L-肉碱对少突胶质细胞坏死和髓鞘的协同作用
摘要目的：在多发性硬化症的大鼠模型中，确定辅酶Q10＆L-肉碱对少突胶质细胞坏死和髓鞘的协同作用。研究设计：基于实验室的实验研究。研究的地点和持续时间：该研究是在2022年3月至2022年5月与NIH伊斯兰堡合作的12周期间，于2022年3月至2022年在巴基斯坦伊斯兰国际医学院拉瓦尔品第进行了研究。方法：总共五十只雄性Sprague Dawley大鼠分为五个随机组，每个组都有一个独特的治疗计划。虽然第1组接受了标准饮食，但剩下的四组被多发性硬化症诱导，并在12周的时间内给予0.2％的Cuprizone（CPZ）。四周后，将第3组的辅酶Q10/泛氨酸酮（COQ10）的150 mg/kg/天提供，第4组接受了100 mg/kg/kg/day l- carnitine（l car），而第5组则通过两者的组合进行治疗，同时仍接受CPZ。完成为期12周的方案后，牺牲了大鼠，并提取了大脑。H＆E染色，以评估少突胶质细胞坏死的任何变化，而Luxol Fast Blue（LFB）染色用于可视化髓鞘中的改变。结果：在控制少突胶质细胞坏死和控制髓磷脂的液泡方面，COQ10和L型车的组合明显好于单个药物，这是ANOVA和F-TEST的证明。因此，强烈建议同时针对患有多发性硬化症患者的两种药物开出两种药物，因为它可能为患者提供更大的优势。结论：这项研究明确地证明，与单独使用相比，将COQ10和L型车一起同时对促进髓鞘性和防止少突胶质细胞坏死具有更大的作用。
职位发布气候行动顾问（多个员工）
●分析：解释财务，能源和排放数据；为市议会，大学和公司领导以及公众撰写报告和计划；监测行业的进步和政策；并进行研究。●公众参与：支持气候行动计划与各种有兴趣和受影响的当事方和政府工作人员的参与，向更广泛的非技术受众解释了技术细节，并将参与与分析联系起来。●区域环境专业知识：了解美国，加拿大或法国加拿大气候规划的独特动态（重点是魁北克）。●实施：导航市政结构，开发系统变更模型，确定资金机制和人员配备建议以及制定跨部门政策以实现气候目标。●项目领导力：作为主要客户联系，管理SSG项目团队并与亚顾问合作，并领导报告和计划开发。●适应/脆弱性/韧性：分析技术建模输出，研究气候危害和脆弱性以及审查市政政策和文件。
解码脑电图活动以实现多模态自然语言处理
直到最近，研究人员主要对阅读中的人类行为数据感兴趣，以了解人类认知。然而，这些人类语言处理信号也可以用于基于机器学习的自然语言处理任务。目前，将脑电图大脑活动用于此目的的研究还很大程度上尚未得到探索。在本文中，我们首次进行了大规模研究，系统地分析了脑电图大脑活动数据在改进自然语言处理任务方面的潜力，特别关注了信号的哪些特征最有益。我们提出了一种多模态机器学习架构，它可以从文本输入和脑电图特征中联合学习。我们发现将脑电图信号过滤到频带中比使用宽带信号更有益。此外，对于一系列词嵌入类型，脑电图数据可以改进二元和三元情绪分类，并且优于多个基线。对于关系检测等更复杂的任务，在我们的实验中，只有情境化的 BERT 嵌入优于基线，这提出了进一步研究的需要。最后，当训练数据有限时，EEG 数据显示出特别有前景。
量子多模型拟合 - CVF 开放获取
几何模型拟合是一个具有挑战性但又十分基础的计算机视觉问题。最近，量子优化已被证明可以增强单模型情况的稳健拟合，同时多模型拟合的问题仍未得到解决。为了应对这一挑战，本文表明后一种情况可以从量子硬件中显著受益，并提出了第一种多模型拟合 (MMF) 的量子方法。我们将 MMF 表述为一个问题，现代绝热量子计算机可以对其进行有效采样，而无需放宽目标函数。我们还提出了一种迭代和分解版本的方法，该方法支持真实世界大小的问题。实验评估在各种数据集上都显示出有希望的结果。源代码可在以下位置获得：https://github.com/FarinaMatteo/qmmf 。
导致多种抗生素爆发的 R 因子
在两年的时间里，路易斯维尔大学医院出现了多重耐药性肺炎克雷伯菌引起的院内感染（M. Raff，未发表数据）。怀疑是 R 因子传播，因为在几种不同的肺炎克雷伯菌血清型中都发现了多重耐药特性（1、11、17）。在本研究中，我们表明，单一 R 因子是造成这种流行病的原因，并且在我们的医院环境中持续存在。脱氧核糖核酸 (DNA)-DNA 杂交用于在所有肺炎克雷伯菌菌株中识别这种 R 因子，并且可能被证明是持续研究这种和未来多重耐药微生物爆发的有用工具。（这项工作是 M.-A. Courtney 提交给路易斯维尔大学研究生院的论文的一部分，部分满足博士学位的要求。）
通过跳跃扩散驱动的神经SDE的多变量时间序列建模
在数据科学和机器学习的不断发展的景观中，时间序列建模的领域已成为一个重要且挑战性的研究领域。时间序列数据及其独特的时间依赖性和顺序模式，在金融，医疗保健和气候科学等各个领域中找到了应用[1,2,3]。时间序列的准确建模对于创建强大的模型和理解复杂系统至关重要。建模时间序列的一种方法是通过生成模型[4]，该模型在异常检测[5]和数据增强[6]中具有实际应用。在本文中，我们提出了一种基于时间序列生成和建模的神经SDE的新颖方法。尤其是，我们旨在创建一个可以利用默顿模型[3]作为跳跃框架的模型，该模型可以考虑实际市场的跳跃。归一化流是具有易生化密度估计的生成模型家族。主要思想是通过组成几个函数f i将初始复杂的数据分散分散转换为一个简单的想法。有一些