XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemRobust
bevdriver：利用LLMS中的BEV地图进行强大的闭环驾驶
摘要 - 自主驾驶有可能为更有效的未来移动性奠定基础，要求研究领域通过安全，可靠和透明的驾驶来建立信任。大语言模型（LLM）具有推理能力和自然语言的理解，具有作为可以与人类互动和为人类驾驶员设计的环境互动的自我运动计划的普遍决策者的潜力。尽管这条研究途径很有希望，但当前的自动驾驶方法通过结合3D空间接地以及LLMS的发展和语言能力来挑战。我们介绍了BEV-驱动程序，这是一种基于LLM的模型，用于Carla中的端到端闭环驾驶，它利用潜在的BEV功能作为感知输入。bevdriver包括一个BEV编码器，以有效地处理多视图图像和3D LiDAR点云。在一个共同的潜在空间中，BEV特征通过Q-前者传播，以与自然语言指示保持一致，并传递给LLM，该LLM预测和计划在考虑导航说明和关键场景的同时，可以精确的未来轨迹。在Langauto基准测试中，与SOTA方法相比，我们的模型在驾驶得分上的性能高达18.9％。
刺激循环二核苷酸 - 甲状腺纳米颗粒唤起急性髓样白血病的可靠免疫力
急性髓样白血病（AML）是成年人中最常见的白血病类型之一，5年生存率为30.5％。这些差的患者结局归因于肿瘤复发，这是由于无效的先天免疫激活，T细胞耐受性和缺乏免疫记忆的原因。因此，需要新的策略来激活先天和效应的免疫细胞并引起对AML的长期免疫力。一种解决这些问题的方法是通过干扰素基因（STING）途径激活的刺激剂，该途径会产生I型干扰素（I型IFN）对先天性和适应性免疫激活至关重要。在这里，我们报告说，带有Mn 2+的基于脂质的纳米颗粒平台（CMP）的系统性免疫疗法在传播AML的小鼠模型中表现出强大的抗肿瘤疗效。此外，CMP免疫疗法与免疫检查点结合了针对细胞毒性T-淋巴细胞相关蛋白4（抗CTLA-4）引起的强大先天和适应性免疫激活，并具有增强的细胞毒性免疫激活，并增强了对AML的细胞毒性潜能，从而在与Aml恢复后延伸了动物生存。总体而言，这种CMP组合免疫疗法可能是针对AML和其他传播癌症的有前途的方法。
稳健的环氧树脂，具有破坏性治疗和绿色闭环回收的自主可视化
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
急性呼吸衰竭和医院获得性肺炎的强大气道微生物组签名
Emmanuel Montassier，Georgios Kitsios，Josiah Radder，Quentin Le Bastard，Brendan Kelly等。急性呼吸衰竭和医院获得性肺炎中强大的气道微生物组特征。自然医学，2023，29（11），第2793-2804页。10.1038/S41591-023-02617-9。INSERM-04361358V2
高级功能杂化质子交换膜在120°C
传统的机油燃料汽车。燃料电池车辆依赖于将氢或甲醇转化为电的燃料电池。当前的领先技术是质子交换膜燃料电池（PEMFC），该技术用气态氢和质子导电膜运行。它提供了许多好处：良好的效率，可靠性和耐用性。但是，整体成本仍然很高，并且在传播技术方面的性能和耐用性方面的改善仍然是必要的。到目前为止已经研究了两种主要策略：一种涉及较便宜的催化剂的设计和开发，例如Pt/motybdenum Carbides； [2]另一个有吸引力的解决方案是在高温下操作PEMFC，这将简化热量管理，提高效率，提高质量运输，并极大地限制了一氧化碳对含量的催化剂。[3]美国能源部为PEMFC操作设定了120°C的操作温度。然而，由全氟磺酸（PFSA）聚合物组成的最先进的质子交换膜（PEM）被认为是基准材料，具有较差的机械和导电性能，可大大降低其在t> 100°C时的功效，从而限制了工作温度。在过去的二十年中，科学界制定了许多策略，以增强High
微生物细胞工厂：生物多样性，途径构建，鲁棒性和工业适用性
摘要：蛋白质，原代代谢产物和化学物质的微生物生物合成正在增强势头，目前被视为工业研究部门的一种前进方法。对环境的威胁增加了，石油资产下降的可能性已将聚光灯转变为微生物细胞工厂（MCFS）。除了具有与化学合成相比的各种优势（例如毒性，更便宜的方法论和环境良性的性质）外，发酵罐还可以种植微生物，从而在工业相关性方面采用有效的生物处理方法。由于绝大多数生物多样性都是微生物，因此该评论首先凸显了工业上重要的微生物的微生物生物多样性。然后，纸张描绘了通过微生物求职者生成有价值的生物产品的生产途径。许多宿主细胞合成生物化合物作为其自然机制的一部分；但是，还开发了几种技术来从具有选定特性的非本地微生物中获得所需的最终产物。微生物生物合成途径可以归类为天然 - 现有途径，异源途径和人工途径。系统的代谢工程将代谢工程与进化工程，合成双学科和系统生物学整合在一起，进一步彻底改变了工程强大表型领域。这些策略的使用可改善菌株的性能，最终达到生物化学物质的高滴度和生产率。在本文中还简要讨论了用于利用本地途径和设计非本地创建途径的现代趋势和工具。fi-nce，综述讨论了使用微生物工作试力品来生产无数材料和化学物质，包括羧酸，氨基酸，植物天然产物（PNP），类胡萝卜素，口味和香料，揭示使用微生物物种生成可持续性生物生物生物生物生物生物的功效。
ESC的心脏细胞生物学工作组：心血管研究的位置纸：组织工程策略与细胞疗法相结合的缺血性心脏病和心力衰竭
使用在实验室设置之外记录的脑电图构建机器学习模型，需要对嘈杂的数据和随机丢失的渠道进行健全的方法。在使用稀疏的脑电图蒙太奇（1-6个频道）时，这种需求尤其重要，通常在消费级或移动脑电图设备中遇到。通常在EEG端到端训练的经典机器学习模型通常都经过设计或测试，以实现腐败的鲁棒性，尤其是针对随机缺失的渠道。 一些研究提出了使用具有缺失通道的数据的策略，但是当使用稀疏蒙太奇并且计算能力受到限制时（例如，可穿戴设备，手机），这些方法是不切实际的。 为了解决这个问题，我们提出了动态空间过滤（DSF），这是一个多头注意模块，可以在神经网络的第一层之前插入，以通过学习专注于良好的频道并忽略不良的频道来处理缺失的EEG通道。 我们在公共脑电图数据上测试了DSF，其中包含约4,000张录音，并在模拟的频道腐败和约100个私人数据集中进行了大约100张自然损坏的移动脑电图记录。 我们提出的方法在没有噪声时达到了与基线模型相同的性能，但是当存在显着的通道损坏时，优于基准的精度高达29.4％。 此外，DSF输出是可以解释的，可以实时监视频道的重要性。 这种方法有可能使脑电图分析在挑战性的环境中，因为通道腐败阻碍了大脑信号的阅读。通常在EEG端到端训练的经典机器学习模型通常都经过设计或测试，以实现腐败的鲁棒性，尤其是针对随机缺失的渠道。一些研究提出了使用具有缺失通道的数据的策略，但是当使用稀疏蒙太奇并且计算能力受到限制时（例如，可穿戴设备，手机），这些方法是不切实际的。为了解决这个问题，我们提出了动态空间过滤（DSF），这是一个多头注意模块，可以在神经网络的第一层之前插入，以通过学习专注于良好的频道并忽略不良的频道来处理缺失的EEG通道。我们在公共脑电图数据上测试了DSF，其中包含约4,000张录音，并在模拟的频道腐败和约100个私人数据集中进行了大约100张自然损坏的移动脑电图记录。我们提出的方法在没有噪声时达到了与基线模型相同的性能，但是当存在显着的通道损坏时，优于基准的精度高达29.4％。此外，DSF输出是可以解释的，可以实时监视频道的重要性。这种方法有可能使脑电图分析在挑战性的环境中，因为通道腐败阻碍了大脑信号的阅读。
在恒定深度
NISQ（嘈杂的中等规模quantum）之间的方法没有任何证据证明量子优势和完全容忍断层的量子计算，我们提出了一种方案，以实现可证明的可证明的超级物质量子量子（在某些广泛接受的复杂性构想）中，可以与微型误差误差校正要求有稳健的噪声。我们选择一类采样问题，其中包括稀疏的IQP（瞬时Quantum Quantumial多项式时间）电路，我们通过引入Tetrahelix代码来确保其耐断层的实现。通过合并几个四面体代码（3D颜色代码）获得此新代码，并且具有以下属性：每个稀疏的IQP门都允许横向启动，并且逻辑电路的深度可以用于其宽度。结合在一起，我们获得了任何稀疏的IQP电路的Depth-1实现，直到编码状态的制备。这是以一个空间为代价的，这仅在原始电路的宽度中是多毛体。我们还表明，也可以通过经典计算的单一步骤进行恒定深度进行状态准备。因此，我们的构造表现出在恒定深度电路上实现的采样问题，具有强大的超多种量子量子优势，并具有一轮的测量和进率。