XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemPlatforms
人工智能 (AI) 驱动的平台：转型
对计算机、机器人和其他技术进行编程以显示类似人类的智能（由包括学习、适应性和决策技能在内的认知特征定义）被称为人工智能 (AI)。特别是在教育领域，组织已经接受了人工智能并以各种方式利用它。本文的目的是研究由人工智能驱动的定制学习平台如何帮助终身学习和专业进步。重点是了解这些智能技术如何定制教育以满足职业发展专业人士和终身学习者的特殊需求。评估人工智能的适应性、内容相关性和用户参与度与学习目标和技能发展的关系。此外，我们还努力研究人工智能如何缩小技能差距、增强信息保留并提供方便灵活的学习机会。分析这些系统在从企业培训到个人技能发展等一系列专业环境中的有效性，可以全面了解数字化转型社会中继续教育的未来。
超越会员制：竞争环境下双边平台市场进入策略的模拟研究
组织需要实施适当的市场进入策略，才能成功建立双边数字平台。如果目标市场中已经存在竞争平台，遵循正确的策略就变得更加重要。在这种情况下，组织将发现更难达到临界规模，因为由于网络效应，用户会涌向已经建立的更大的平台，这将导致潜在的赢家通吃局面。虽然以前的研究提出了一些策略，但并没有讨论如何找到正确的策略。本文介绍了一种基于代理的市场模拟，以全面评估竞争下的替代策略，该策略不仅考虑了进入者的平台采用，还考虑了交易、收益以及削弱现有企业的需要。通过一个用实证数据参数化的示例案例，我说明了如何应用该模型。研究结果表明，进入者需要全面评估市场进入策略，而不仅仅是关注会员人数，因为不同的策略在发展进入者的平台、削弱现有企业以及提高进入者的交易和收益方面最有希望。
使用自动化高通量实验平台和机器学习了解热注射量子点合成结果
摘要：机器学习 (ML) 已显示出加速各种材料系统合成规划的潜力。然而，由于缺乏用于开发材料合成 ML 工作流程的系统方法或启发式方法，许多材料科学家仍然无法使用 ML。在这项工作中，我们报告了一种选择 ML 算法来训练预测纳米材料合成结果的模型的方法。具体来说，我们开发并使用了一个自动化批量微反应器平台来收集大量 CdSe 量子点热注射合成结果的实验数据集。此后，该数据集用于训练使用各种 ML 算法预测合成结果的模型。针对不同大小和添加不同噪声量的实验数据集，比较了这些算法的相对性能。基于神经网络的模型显示出对吸收和发射峰的最准确预测，而预测半峰全宽的级联方法被证明优于直接方法。SHapley Additive exPlanations (SHAP) 方法用于确定不同合成参数的相对重要性。我们的分析表明，SHAP 重要性分数高度依赖于特征选择，并强调了开发固有可解释模型以从材料合成的 ML 工作流程中获取见解的重要性。
云本地应用程序保护平台（CNAPP）
供应商当前提供的CNAPP解决方案的独特功能是集成了以前作为独立产品的几种功能。These most often include Cloud Security Posture Management (CSPM) for identifying vulnerabilities and misconfigurations in cloud infrastructures, Cloud Workload Protection Platforms (CWPP) that deal with runtime protection of workloads deployed in the cloud (such as virtual machines, containers, and Kubernetes, as well as databases and APIs), and Cloud Infrastructure Entitlement Management (CIEM) for centralized management of rights以及（多）云环境的权限。有时还包括云服务网络安全性（CSN），将Web应用程序防火墙，安全Web网关和DDOS保护等功能结合在一起。
将催化活性肽绑扎到微孔聚合物上：通向特定功能的高表面积平台
可以通过合成后修饰（PSM）策略来规避，这进一步扩大了MPN的功能。[28]尽管已经引入了广泛的不同化学功能，但功能生物学实体的实现，例如肽，蛋白质或寡核苷酸，有望在非对称有机催化，鼠分离或特定的离子/气体/气体结合的非对称有机体所需的高度特定相互作用的MPN出现。ma等。在酰胺连接的COF中优雅地利用了缺陷，以固定赖氨酸，溶菌酶或三肽Lys-val-Phe在残留的羧酸盐上。[29]该材料被证明能够进行手性分离，但缺陷代表了COF结构中固有的构象柔韧性和降低的结晶度。使用功能构建块的共聚方法成功地导致将Pro引入有组织的COF中。[30]途径需要保护组的策略，强制执行额外的脱身步骤，并避免COF网络中的功能实体的本地拥挤，在实施功能性肽域时，随着分子量的增加，可能会变得越来越具有挑战性。[31]
端点保护平台的魔术象限
CrowdStrike是这个魔术象限的领导者。CrowdStrike Falcon是旗舰EPP产品，作为云原始端点安全平台的一部分，以及具有附加模块的统一安全代理，例如文件完整性监视，云安全性，身份保护等。在2023年，CrowdStrike将其产品策略集中在进一步推进其Falcon Insight XDR产品上，该产品整合了CrowdStrike的投资组合中的事件和检测逻辑，并通过CrowdXDR Alliance通过CrowdStrike的投资组合进行了不断扩展的第三方集成列表。最近的合作伙伴关系包括与Google合作，作为CrowdStrike XDR解决方案的一部分，提供Chromeos的可见性和威胁检测。供应商现在提供了基于EBPF架构的Linux代理，
先进的药物载体：精选蛋白质、多糖和脂质药物输送平台的回顾
摘要：生物纳米复合药物载体研究是活性物质递送领域的一个关键领域，引入了改善药物治疗的创新方法。此类药物载体在提高活性物质的生物利用度、影响治疗效率和精确度方面发挥着至关重要的作用。通过使用这些先进的载体，可以将药物靶向递送到目标作用位点并最大限度地降低对身体的毒性。最近的研究集中在基于生物聚合物的生物纳米复合结构上，包括脂质、多糖和蛋白质。本综述论文重点介绍了含脂质的纳米复合载体（包括脂质体、脂质乳剂、脂质纳米颗粒、固体脂质纳米颗粒和纳米结构脂质载体）、含多糖的纳米复合载体（包括海藻酸盐和纤维素）和含蛋白质的纳米复合载体（例如明胶和白蛋白）。许多研究表明，此类载体能够有效装载治疗物质并精确控制药物释放。它们还表现出理想的生物相容性，这对其在药物治疗中的潜在应用是一个有希望的迹象。生物纳米复合药物载体的发展表明了一种改进药物输送过程的新方法，有可能为药理学领域的重大进步做出贡献，提高治疗效果，同时最大限度地减少副作用。
高维元宇宙平台和虚拟扩展的自我
认知研究传统上使用低维测量和刺激呈现，强调实验室控制，而不是反映日常生活活动和互动的高维（即生态有效）工具。虽然实验室中受控的实验呈现增强了我们对健康和临床队列的认知的理解，但高维可能会扩展现实和认知。高维元宇宙方法使用具有动态刺激呈现的扩展现实 (XR) 平台，将人类和模拟技术结合起来以扩展认知。本文的计划如下：“从低维到高维的认知研究扩展”部分讨论了当前对反映日常认知活动的高维刺激呈现的需求。在“算法设备和认知的数字扩展”部分，介绍了扩展心智的技术，并将元宇宙作为扩展的候选认知过程。接下来，在“理解扩展心智技术的神经认知框架”部分，提出了一个框架和模型，用于理解人类技术耦合的神经关联，包括自动算法过程（边缘-腹侧纹状体环路）、反射认知（前额叶-背侧纹状体环路）和算法处理（岛叶皮层）。人机交互的算法过程可以随着时间的推移成为大脑和技术的自动化和算法耦合。本文最后简要总结并讨论了 Metaverse 可用于研究人们如何在模拟现实世界活动和互动时对高维刺激做出反应的方式。
参考架构：联想 ThinkSystem 和 ThinkAgile 平台上的企业 AI/ML 工作负载
1 简介................................................................................................................................ 4 1.1 企业 AI ................................................................................................................................ 4 2 商业问题与商业价值 .......................................................................................................... 5 2.1 商业问题 ................................................................................................................................ 5
基于无环的分布式分类帐和区块链平台的性能比较
摘要：自从第一个加密货币引入比特币以来，2008年，分布式分类帐技术（DLTS）的受欢迎程度已导致需求不断增长，因此，一般来说，一般来说，更多的网络参与者。缩放基于区块链的解决方案以应对每秒几千笔交易，或者以越来越多的节点的方式来应对大多数开发人员的理想目标。使这些性能指标可以进一步接受DLT，甚至更快的系统。通过引入定向的无环图（DAG）作为存储在分布式分类帐中的交易的基础数据结构，已经实现了重大的性能增长。在本文中，我们回顾了最突出的定向无环形平台，并根据交易吞吐量和网络延迟评估其关键性能指标。评估旨在展示理论上提高的DAG的可伸缩性是否也适用于实践中。为此，我们为每个DAG和区块链框架设置了多个测试网络，并进行了广泛的性能测量，以在不同的解决方案之间进行比较。使用每种技术每秒的交易，我们创建了一个并排评估，该评估允许对系统进行直接可伸缩性估算。我们的发现支持以下事实：与基于区块链的平台相比，基于DAG的内部，更相似的数据结构，基于DAG的解决方案提供了更高的交易吞吐量。尽管由于其相对较早的成熟状态，完全基于DAG的平台需要进一步发展其功能设置，以达到相同水平的可编程性和与现代区块链平台的传播。通过目前的发现，现代数字存储系统的开发人员能够合理地确定是否在其生产环境中使用基于DAG的分布式分类帐技术解决方案，即用DAG平台替换数据库系统。此外，我们提供了两个现实世界的应用程序方案，一个是智能电网通信，另一个来自受信任的供应链管理，这是从基于DAG的技术引入的。