XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemPlugin
mgikit：用于MGI FASTQ文件的解密工具包
MGI Tech推出了一系列基于DNBSEQ技术的新NGS设备。对于不同类型的测序文库而言，这些序列据报道这些序列仪的准确性相似或精确度略低。但是，根据T7 Sequencer的情况，它们每天更具成本效益，并且每天达到约6 TB的数据。这些原因为MGI测序仪在基因组学领域中广泛使用铺平了道路，因此鼓励开发可以分析此类数据的软件。MGI序列器输出带有不同读取标题和文件命名的大型FastQ文件，而不是Illumina输出。单端的配对末端或正向读取（R1）的反向读取（R2）的末端是包含样本索引（i7和i5）和唯一分子标识符（UMI）的读取条形码。这些索引用于删除数据，即将读取分配给相应的样本。MGI Tech已将SplitBarcode工具1发布给Demultiplex MGI FastQ。但是，该工具无法识别数据中的UMIS，也没有解决不同标头和文件命名格式的问题，这些格式可以由Illumina基于Illumina的工具所需的问题。此外，它要求用户知道在读取条形码中找到索引的前期，并且不支持同一运行中的多个库。Mgikit用Rust编程语言写。可以在工具网页上获得综合文档和用户指南https：// sagc- bioinformatics.github.io/mgikit/。在此申请注释中，我们提供了一个软件套件的Mgikit，以消除MGI FASTQ数据，检测条形码模板并生成可以通过mgikikit-multiqc插件转换为html报告的反复材料和质量报告工具[1]。
手术期间的人工智能和计算机视觉
简介：超快人工智能的最新发展（αι）最近对手术中机器人自治的未来提出了倍增的关注。但是，有关该主题的文献仍然很少。目的：测试一种新颖的AI市售工具，用于在一系列Lapa-Roscopic场景上进行图像分析。方法：研究工具包括OpenAI Chatgpt 4.0带有其相应的图像识别插件，该插件列出了100个腹腔镜列表，从常见的外科手术程序中列出。为了得分从图像识别机器人那里获得的响应的可靠性，开发了两个相应的量表，范围为0-5。将IMEGES组分为两组：未标记（A组）和标记（B组），并根据外科手术程序或图像分辨率的类型。sults：AI能够正确识别97％的报告中与外科手术相关图像的上下文。对于标记的手术图片，图像处理机器人的得分为3.95/5（79％），而未标记的bot得分为2.905/5（58.1％）。阶段。以4-5/5的价格，聊天机器人能够详细讨论所讨论的操作的指示，禁忌症，阶段，仪器，并发症和结果率。结论：外科医生和聊天机器人之间的相互作用似乎是临床医生与其复杂的基础基础结构的进化，是一个有趣的前端。在使用人工智能在手术中进行图像识别的早期阶段，与商业上可用的软件的小型同类人群无法得出安全的结论。预计进一步开发了面向医学的AI软件和临床世界意识，在未来几年中会带来有关该主题的富有成果的信息。
15.4伦理和生物技术工作表的影响回答键
当您浏览浏览器上的内容时，这使我们认为您可能是一个机器人。可能有几个原因：您使用的是以令人难以置信的速度使用Web浏览器，或者也许您在浏览器设置中使用了残障cookie。诸如Ghostery或NoScript之类的第三方插件也可能会干扰JavaScript功能。有关此问题的更多信息，请访问我们的支持文章。要重新获得对内容的访问，请确保在重新加载页面之前启用Cookie和JavaScript。您可能听说过转基因生物（GMO） - 当作物经过基因工程以进行精确繁殖方法时，使用的术语。这使植物育种者可以通过改变正在开发的植物中的现有特征来将理想的特征从一种植物或生物体转移到另一种植物或生物。一些通常被转移的理想性状的例子包括对昆虫和疾病的抗性，以及对除草剂的耐受性，这些除草剂可帮助农民更有效地控制杂草。转基因生物通过减少水，用电和天然气的使用来帮助减少制造的生态足迹。这转化为环境利益，因为在生物燃料生产过程中使用这些资源较少。实际上，这意味着与传统作物相比，更多的土地用于使用转基因生物的耕种。这些生物可以在没有动物衍生产品的情况下复制所需的制造工艺。例如，它们可以使用合成肾上腺而不是动物的胃壁生产奶酪。他们允许在其他农作物挣扎的恶劣环境的地区进行耕种。此外，转基因作物在营养上富集，以帮助由于作物挑战而遭受营养缺乏症的高风险种群。转基因生物的开发和批准过程是漫长而昂贵的。但是，研究表明它们与非GMO同行一样安全，并且不会带来新的风险，例如过敏或癌症。全球主要的科学机构支持转基因生物的安全，包括世界卫生组织。
Duchenne和Becker肌肉营养不良的心脏功能的自然历史
抽象的心脏障碍在肌营养不良症中是经典的，其管理依赖于医疗药物。机械通气用于治疗呼吸衰竭，但会影响心脏功能。我们旨在研究杜钦（DMD）患者（DMD）和贝克尔（BMD）肌肉营养不良的患者心脏功能的自然史（HMV）。我们审查了在我们机构中遵循的DMD和BMD患者的图表，以在基线时在HMV启动和超声心动图数据上获得通风设置，并结束后跟进，以及发作心脏事件和胸腔机械并发症。我们分析了心脏事件的累积发生率以及超声心动图参数的演变及其与通风设置的关联。我们包括111例患者（101例DMD和10 BMD）。中位年龄为21岁[18-26]，肺中值生命力（VC）的预测[10-24] 15％。所有患者均使用HMV，使用气管切开术进行了46％的通风。After a median follow up of 6.3 years, we found a slight decrease of the left ventricular ejection fraction (LVEF) (45% at end follow up vs 50% at baseline P = .019) and a stabilization of the LV end diastolic diameter indexed (LVEDD indexed 29.4mm/m 2 vs 30.7mm/m 2 at end follow up, P = .17).潮汐体积（VT）水平与LVEF下降的年率成反比（r = 0.29，p = .025）。左心房（LA）直径随机械通气（24mm vs 20mm，p = .039）降低，我们发现收缩期肺压的降低（35mm Hg vs 25mm Hg，P = .011）。心脏事件的累积发生率为12.6％。气胸发生在4％的患者中。继发于气管插件的低氧逮捕发生在4％的侵入性通气患者中。HMV无害，降低肺部压力，除了心脏保护药物外，还可以保护心脏的心脏。在HMV上DMD和BMD的患者中，心脏事件的累积发生率仍然适中，气胸发生率很少。
研究论文鉴定巩膜外基质重塑的关键基因和途径：潜在的治疗剂Discovere
背景：青光眼是不可逆转的失明的主要原因。硬化细胞外基质（ECM）的重塑在青光眼发展中起重要作用。这项研究的目的是通过生物信息学分析来确定巩膜在青光眼中进行ECM重塑的关键基因和途径，并探索青光眼管理的潜在治疗剂。方法：使用文本挖掘工具PubMed2Ensembl检测到与青光眼，巩膜和ECM重塑相关的基因，并使用Genecodis程序分配了基因和基因组（KEGG）途径的京都百科全书。通过弦构建蛋白质 - 蛋白质相互作用（PPI）网络，并在Cytoscape中进行可视化，使用分子复合物检测（MCODE）插件进行模块分析，并使用注释，可视化和集成发现（David（David））平台对基因模块进行GO和KEGG分析。选择了聚集在显着模块中的基因作为核心基因，并使用Cluego和Cluepedia可视化核心基因的功能和途径。最后，使用药物 - 基因相互作用数据库来探索核心基因的药物与果仁相互作用，以找到青光眼的药物候选物。结果：我们通过文本挖掘确定了125个与“青光眼”，“ sclera”和“ ECM重塑”的基因。基因功能富集分析产生了30个富集的GO术语和20个相关的KEGG途径。构建了一个带有249个边缘的60个节点的PPI网络，并使用MCODE获得了三个基因模块。我们选择了13个聚集在模块1中的基因作为主要与ECM降解以及细胞增殖和分裂相关的核心候选基因。发现HIF-1信号通路，FOXO信号通路，PI3K-AKT信号通路和TGFB信号通路被发现富集。我们发现，13个选定基因中的11个可以由26种现有药物瞄准。结论：结果表明，VEGFA，TGFB1，TGFB2，TGFB3，IGF2，IGF1，EGF，EGF，FN1，KNG1，TIMP1，SERPINE1，THBS1，THBS1和VWF是涉及巩膜ECM重塑的潜在关键基因。此外，将26种药物确定为青光眼治疗和管理的潜在治疗剂。
绝对零工作表的竞赛答案
当您浏览时，我们的系统认为您可能是一个机器人，因为某些不寻常的浏览器行为。有几个可能的原因：您是一个以超人类速度在网站上拉开网站的电源用户。您的Web浏览器中已禁用cookie。第三方浏览器插件正在阻止JavaScript运行。要重新获得访问权限，请确保在重新加载页面之前启用Cookie和JavaScript。但是，似乎您实际上正在浏览有关温度和冷的内容。让我们沿着记忆小道旅行！我们探索了一些有趣的事实：绝对零-273度C；南极是地球上最冷的地方；使用露水烧瓶和液体气体以达到较低的温度；以及像法拉第，范德华，迪瓦尔和海克这样的科学家如何为我们的寒冷理解做出了贡献。我们还深入研究了液化世界，科学家争夺征服”山氢” - 涉及使用液体氢和氦实现超冷温度的任务。获胜者就是詹姆斯·迪瓦（James Dewar）！最有趣的是，我们对感冒的掌握如何导致空调，冷冻食品和尖端技术（如液化气体和超导性）的显着技术进步。您想探索更多有关温度和寒冷世界的信息吗？由教育工作者使用各种州标准（包括罗德岛，华盛顿和威斯康星州标准）为高中生而创建的，这些电影工作表链接为追求绝对零的教育资源提供了访问。绝对零的比赛。可下载的工作表伴随着Nova PBS纪录片剧集，探讨了极端寒冷温度背后的科学。绝对零视频问题的竞赛。竞赛绝对零工作表。Nova绝对零工作表的竞赛答案键。绝对零竞赛的绝对零工作表答案。绝对零NOVA工作表答案。绝对零工作表的竞赛答案第2部分。回答键的绝对零工作表的竞赛答案。
Pilot-1：自主固定翼飞机控制系统
在过去十年中，美国和世界各地的无人机个人拥有量呈爆炸式增长。集成电路、传感器和嵌入式微控制器的尺寸和成本迅速下降，导致业余爱好者社区蓬勃发展，他们设计飞行控制器的复杂程度接近政府和军事应用的水平。典型的飞行辅助控制器集成了来自用户控制系统和惯性测量单元 (IMU) 的数据，以保持飞行器水平和航向。旋翼和固定翼系统的飞行控制技术主要源自无线电控制 (RC) 业余行业，通常由社区构建和开源。虽然这导致快速开发和易于修改，但质量通常会受到影响。由于社区不是专业人士社区，最佳编码实践经常被遗忘，导致意外故障。这种飞行控制系统不适合集成到美国领空，因为它们容易发生故障，并且无法缓解飞行控制面的故障。固定翼系统也可以在没有机载飞行控制器或自动驾驶仪的情况下进行控制，只需一个简单的摄像头下行链路和直接控制面控制即可满足大多数第一人称视频 (FPV) 需求。这给此类控制器的市场留下了一个空白，所有产品都缺乏冗余和故障缓解等专业功能。我们的项目
工具包用于自主代理人的社会，法律，道德，善解人意，善解人意和文化要求的规范，验证和验证
但是，对于启发，规范，验证和验证，有最小的工具支持。这是一项具有挑战性的任务，因为需要参与此过程的专家（伦理学家，律师，监管机构，最终用户等）的非技术和各种背景。我们的软件Sleec-TK是一种用户友好的工具包，采用正式方法，允许利益相关者在验证和验证Sleec要求的验证和验证中了解和解决问题。Sleec-TK是一种公开可用的工具包，可由非技术专家使用，可在[1-3]中支持该过程和技术。由Sleec-TK机械化的Sleec框架包括规则启发过程[1]以及规范，验证和验证技术[2]。[3]中的技术报告介绍了我们的理论基础和过程，以实现Sleec要求的规范，一致性验证和验证。它讨论了Sleec-TK软件中使用的领域特定语言（DSL）和该语言的正式语义，并采用了定时版本的CSP（交流顺序过程）[4]。[2]中描述了我们工具的初始版本，该版本仅支持Sleec语言建模，一致性和冗余验证。我们在这里描述的版本实现了语义的更新版本，该版本提供了增加的可伸缩性，并已得到了广泛的验证。此外，它通过对SLUEC规则的系统模型的一致性验证得到了增强（即，图中所示的Sleec一致性插件1是我们软件中的新组件）。此外，对于Sleec-TK，我们用7个Sleec规范文件验证了规则和语言，与利益相关者一起涵盖了199个规则。从规范思想的角度[5，6]的角度，在开发自主系统方面有重要的工作，包括基于用户的道德选择的透明度[7]，解释性和数据驱动的个性化工具[8]。我们Sleec语言的工作还考虑了启发和调试的替代方法[9]。sleec-tk与规范的操作[1] [10]有关，支持自动化过程，以验证和验证捕获这些规范的规则，通过其在𝑡𝑜𝑐𝑘-CSP中描述的语义机械化（定时过程代数[4，11]）。sleec-tk被用作Eclipse环境的一组插件，但包括用于Sleec规则验证的独立版本。存储库中的readme.md文件提供了用于下载，安装和使用软件的说明，并提供示例。规则的定义是通过图形界面提供有关任何句法或打字问题的指导的图形界面。在后台，生成𝑡𝑜𝑐𝑘-CSP脚本以支持冲突和冗余的检查。通过在后台使用CSP型号Checker FDR4 [12]，以按下按钮进行。验证是通过与Robotool 1 [13]集成而进行的，这是一种使用域特异性符号Robochart建模和验证移动和自治机器人的工具。SLEEC规则可以作为Robochart模型的文档定义属性的一部分，用于自动验证和报告。
卡尔顿大学教学中的人工智能：机遇与挑战
简介 生成式人工智能 (AI) 工具已发展到可以生成越来越逼真、越来越难以与人类知识产权区分的内容的地步。其中一些工具 1 可以有效地生成各种类型的文本（例如 ChatGPT、Jasper、GPT、Google 的 Bard、Bing AI）、计算机代码（例如 GitHub Copilot）、方程式（例如 Wolfram）、带有参考文献的科学论文（例如 Elicit）或图像（例如 DALL-E、Midjourney、Stable Diffusion）。虽然目前有许多不同的生成式 AI 模型在运行，但 ChatGPT 在全球范围内获得了最多的关注，因为它可以免费向公众开放，具有简单、用户友好的界面，并且能够解释自然语言提示并根据已训练的预测模型生成独特的响应。ChatGPT 等生成式 AI 工具的输出质量和有效性可能有很大差异，具体取决于给出的提示和算法的训练方式。 ChatGPT 偶尔会生成听起来令人信服但包含事实错误和虚构信息 2 的文本（例如，不存在的参考文献、虚构的定义等）（Arya，2023 年）。此外，生成的文本通常是公式化的（温莎大学，2023 年）。随着模型的训练和获得更多不同的数据集，这种情况会越来越好。截至 2023 年 3 月，ChatGPT 可以访问训练数据以外的信息，包括访问互联网的能力（它已经集成到 Bing 搜索引擎中）、具有新的插件功能，并可以运行它编写的代码（Blain，2023 年；Hachman，2023 年）。微软宣布将很快将 ChatGPT 集成到其 Word、PowerPoint 和 Outlook 等 Office 应用程序中（Borup，2023 年）。尽管如此，重要的是要知道 ChatGPT“不会创造高级知识或整体概念；相反，它只是根据概率猜测下一个单词应该是什么，就像电子邮件客户端中现在很常见的自动完成功能一样”（Arya，2023 年）。 对教育的影响 这些最新的人工智能发展为高等教育机构提供了机遇和挑战。一方面，它们可能为教学创新、重新思考现有的教学和评估实践、创建定制的学习活动以及为学生和教师节省时间提供机会（Terwiesch & Mollick，2023 年）。此外，生成式人工智能工具迫使我们考虑它们对就业市场的影响，我们的毕业生需要哪些类型的技能和能力，以便他们为就业做好准备并保持竞争力，并重新审视课程和学位/项目层面的教学目标和学习成果（Arya，2023 年）。另一方面，生成式人工智能工具引起了与学术诚信标准相关的合理担忧和焦虑，因为生成式人工智能工具创建的作品可能更难检测，而使用检测工具并不是一个可行的策略。大学课程和学位深深植根于学生培养精确写作和批判性思维技能。如果不谨慎对待人工智能的诱惑，可能会削弱学生的写作和批判性思考能力。随着生成式人工智能工具的不断发展，关于它们对教育影响的讨论仍在继续。然而，在加拿大的背景下，许多教育工作者同意，与其试图禁止
估计电动汽车的寿命：3亿MOT测试结果告诉我们什么？
抽象知道在废弃之前，普通车辆在被取消之前保持多长时间是对生命周期评估（LCA）（LCA）的关键投入，以及对不同车辆动力总成的总拥有成本（TCO）研究。这项研究利用了从2005年到2022年的3亿MOT记录的数据集，用于在英国注册的3000万辆汽车，并使用参数审查的数据使用参数生存分析，以检查在实际使用条件下各种动力总成的寿命。我们的发现表明，（插件）混合动力汽车的预期寿命最长，而且行驶里程的寿命比普通车队汽车的寿命高约50％。电池电动汽车（BEV）虽然最初显示出较低的可靠性，但受益于快速的技术改进，以至于我们的样本中最新的BEV与汽油车的寿命相匹配，尽管使用了更强化的使用。寿命还受到发动机尺寸，位置和车辆制造的影响。结果提供了可用于更新TCO和LCA模型的参数估计值，还阐明了EV扩散模式，车队替代策略和寿命终止治疗计划，包括围绕电动汽车电池回收和第二寿命选项的越来越重要的辩论。关键词：电动汽车，生存分析，所有权总成本，生命周期评估本文是该中心增长计划的一部分。经济绩效中心由经济和社会研究委员会资助。我们感谢亚历克斯·斯特德博士（利兹大学）和小杨（Statacorp）的有益讨论。非常感谢在商业繁荣中心（阿斯顿商学院），运输研究所（利兹大学）和第一届气候变化，城市挑战，可再生能源以及在伯明翰大学举行的极端活动研讨会上举行的研讨会的参与者。，我们感谢Faraday机构通过RERIB项目（FIRG005和FIRG006）和FARADAY本科夏季经验（FUSE）实习计划的慷慨资助。本文描述的计算是使用伯明翰大学的Bluebear HPC服务和Bear Cloud Service进行的，该服务为密集的计算工作提供了高性能计算服务和灵活的资源。所有错误都是我们自己的。越南经济学院经济绩效中心越野越南。Robert J.R. Elliott和Chengyu Zhang，伯明翰大学。 Eric Strobl，伯尔尼大学。 由伦敦经济和政治学院经济绩效中心出版，霍顿街伦敦WC2A 2AE保留所有权利。 未经任何形式或以任何形式或以任何方式传输本出版物的一部分，未经任何书面书面许可或以任何方式传输，也不会以任何形式出版或以任何形式发行。 请求允许复制任何文章或部分工作文件的请求，应通过上述地址发送给编辑。 V. Nguyen-Tien，R.J.R。 Elliott，E。Strobl和C. Zhang，提交2024。Robert J.R. Elliott和Chengyu Zhang，伯明翰大学。Eric Strobl，伯尔尼大学。由伦敦经济和政治学院经济绩效中心出版，霍顿街伦敦WC2A 2AE保留所有权利。未经任何形式或以任何形式或以任何方式传输本出版物的一部分，未经任何书面书面许可或以任何方式传输，也不会以任何形式出版或以任何形式发行。请求允许复制任何文章或部分工作文件的请求，应通过上述地址发送给编辑。V. Nguyen-Tien，R.J.R。 Elliott，E。Strobl和C. Zhang，提交2024。V. Nguyen-Tien，R.J.R。Elliott，E。Strobl和C. Zhang，提交2024。