XiaoMi-AI文件搜索系统
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基于AI的生成访谈模拟和性能
访谈（输出）：图5向我们显示了应用程序访谈部分期间的界面。访谈接口允许候选人完成与面试有关的详细信息的表格。候选人必须选择面试的类型并指定面试的领域。进行这些选择后，候选人可以通过单击“开始面试”按钮来启动面试。访谈开始于所选域内，系统通过人性化的声音和屏幕上的视觉上的语音来介绍问题。候选人可以通过口头或书面形式回答问题。在每个响应之后，系统会提示下一个问题，直到候选人决定通过单击“停止面试”按钮来结束面试。要访问访谈分析，用户可以单击“查看记分卡”按钮。
血浆P-TAU217在阿尔茨海默氏病中：Lumipulse和Alzpath Simoa头对头
此预印版的版权持有人本版本发布于2024年5月4日。 https://doi.org/10.1101/2024.05.05.02.24306780 doi：medrxiv preprint
学习交互式现实世界模拟器
在Internet数据中训练的生成模型已彻底改变了如何创建文本，图像和视频内容。也许生成模式的下一个里程碑是对人类，机器人和其他互动剂采取的行动进行模拟现实经验。现实世界模拟器的应用程序范围从游戏和电影中的可控内容创建到纯粹在现实世界中直接部署的模拟中的体现代理。我们探索通过生成建模学习现实世界相互作用的通用模拟器（UNISIM）的可能性。我们首先要进行一个重要的观察，即可用于学习的天然数据集通常沿不同的维度富含（例如，图像数据中的丰富对象，机器人数据中的密集采样动作以及导航数据中的各种运动）。仔细编排了各种数据集的编排，每个数据集都提供了各个方面的各个方面，我们可以模拟两个高级指令的视觉结果，例如“打开抽屉”和低级控制，例如从其他静态场景和对象中使用“Δx，∆ y”。我们使用模拟器来训练高级视觉语言政策和低级强化学习政策，每种政策都可以在现实世界中部署在现实世界中，纯粹是在纯粹的训练中纯化的。我们还表明，其他类型的智能（例如视频字幕）可以通过模拟体验培训受益，开放更广泛的应用程序。可以在https://universal-simulator.github.io上找到视频演示。
物联网环境中能源管理的无线传感器网络模拟摘要“物联网”(IoT)是指
物联网环境中用于能源管理的无线传感器网络模拟 摘要 “物联网” (IoT) 一词指的是物理设备、传感器和控制器可以通过互联网进行通信的想法 [1]。众所周知，大多数物联网节点都受到能源限制，尤其是在无线网络中。本文提出了一种物联网环境中无线网络的模拟模型。模拟中使用了异构节点。本研究提出的模拟涉及三种技术。初始策略旨在最小化物联网环境中的数据传输。第二种方法规划了必要物联网节点的职责。第三种方法是最后一种方法，它为物联网节点中可能出现的能源相关问题提供容错能力。通过在物联网环境中实施这些策略，可以显著减少能源消耗。NS2 网络模拟器用于测试建议的模拟。模拟结果表明，就吞吐量、能耗率、数据包丢失和网络寿命而言，建议的方法优于已建立的物联网系统。
自主货运运输和无人机交付-Disim
目标物流和交付部门正在应对挑战，包括飙升的运输费用，满足客户期望和环境影响。然而，无人机和自动驾驶汽车技术的集成提供了有前途的解决方案。通过利用这些创新，可以削减运输成本，交付速度和可靠性提高，并提高了运营效率，为更可持续和有效的行业铺平了道路。
安全SIM：安全至关重要的闭环交通...
评估自动驾驶汽车计划算法的性能需要模拟长尾安全性 - 关键的交通情况。但是，产生此类情况的传统方法通常在收获和现实主义方面缺乏，而忽略了代理相互作用的动态。为了减轻这些局限性，我们引入了SAFE -S IM，这是一种新型基于扩散的可控闭环安全 - 关键模拟框架。我们的方法产生了两个不同的优势：1）逼真的长尾安全至关重要方案的产生，这些场景紧密模仿了现实世界的条件，以及2）增强了可控性，从而实现了更全面和更互动的评估。我们开发了一种新颖的方法，可以通过在剥夺过程中的对抗性术语模拟安全 - 关键情景，这使对抗者能够以合理的操作来挑战计划者，而现场的所有特工都表现出反应性和现实的行为。此外，我们提出了新颖的指导目标和部分扩散过程，使用户能够控制生成的场景的关键方面，例如碰撞类型和对抗驱动程序的侵略性，同时保持行为的现实主义。我们使用Nuscenes数据集凭经验进行了验证框架，并证明了现实主义和控制性的改进。这些发现肯定，扩散模型为关键的关键性，主动交通模拟提供了强大而多才多艺的基础，从而扩展了其效用，使其在更广泛的自动驾驶范围内扩展。
FHIR-GPT增强了与大语言模型的健康互操作性
几乎没有用于采样小肠（SI）腔液的最小侵入性选择，以研究健康和疾病中的Si微生物群。为解决难以访问的胃肠道区域缺乏工具和方法，敏捷的科学开发了一种完全自主和被动的抽样方法，即小肠微生物组抽吸（SIMBA TM）胶囊，以方便，高质量和可靠的抽样来研究Diet-Microbiota的相互作用。首先通过体外仿真测定验证了Simba胶囊的密封功效和微生物DNA保存能力。然后，对20名健康参与者进行了一项临床研究，以验证体内使用Simba胶囊以可靠地捕获干预之前和之后的SI微生物组分析的样品（NCT04489329）。简短地，参与者在基线和7天后摄入了胶囊，益生菌胶囊含有R. rhamnosus r0011和B. longum R0175的混合物。基线Simba胶囊摄入后，进行了多次低剂量X射线扫描以跟踪采样位置。粪便样品进行比较。Simba胶囊在体外的性能证明了通过保存微生物群落的无污染采样的潜力。在临床研究中，胶囊可安全可靠地用于收集SI含量。X射线跟踪证实，在到达结肠之前，有97.2％的胶囊在SI区域完成了样品收集。重要的是，我们的数据表明，在肠道正确区域采样的胶囊，基线Simba微生物组谱与粪便微生物组剖面显着不同。SIMBA成功地检测到了小肠中的同时益生菌干预，使用粪便样品无法检测到。Simba胶囊的采样位置和密封功效的高度准确性使它们在研究健康和疾病中研究饮食菌群相互作用的临床试验中可能具有有用的研究工具，也许最终用于影响SI（例如SIBO）的GI诊断。
革命性电动机：锂电池设计和MATLAB SIMSCAPE的模拟
肯尼亚内罗毕的机甲工程部A BSTRACT本文提供了详尽的分析，该分析使用MATLAB SIMSCAPE进行锂电池设计和仿真，以最大程度地提高电动汽车的性能（EVS）。找到最佳的包装配置和单元格设计以实现EV操作的特定性能目标。电池容量，电压和能量需求是通过基于车辆参数的细致模拟来估算的。之后，MATLAB SIMSCAPE用于对电池系统进行建模和分析，以确定其在不同的驾驶场景和热管理技术下的性能。重要的发现表明，改进的电池系统的效果如何提高电动汽车的效率和范围。这项研究推进了电动汽车（EV）技术，这可能会对可持续性和能源效率产生有利的影响。k eywords电动汽车（EV），电池技术，电动汽车范围，可持续性，能源效率。1。介绍以减轻环境问题，并减少运输行业对化石燃料，电动汽车或电动汽车的依赖。由于锂电池是当代电动汽车中能量存储的主要形式，因此优化电池系统对于电动汽车技术的开发至关重要。实现电动汽车（EV）的适当性能指标需要对电池设计因素和建模方法进行细致的评估[1]。本研究提供了有关如何使用MATLAB SIMSCAPE进行锂电池设计和仿真来优化电动汽车性能的全面评论。找到最佳的包装配置和单元格设计以满足EV操作的指定性能目标。根据车辆规格，全面计算可用于近似电池容量，电压和能量需求，从而确保效率和兼容性。然后，使用MATLAB SIMSCAPE在各种驾驶情况和热管理策略下对电池系统进行建模和评估。这些模拟的结果提供了有关更新的电池技术在扩展电动汽车范围和效率方面的作用的有见地信息。结论进一步发展了电动汽车技术（EV）技术，这可能对节能和可持续性产生有利的影响。该项目的目的是通过加强电池设计和仿真程序来增加更有效和可持续的运输生态系统的变化[2]。
