XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemTell
AI 蛇油：人工智能能做什么，不能做什么，以及如何区分 - 第 1 章
想象一个平行宇宙，人们没有专门用来形容不同交通方式的词语，只有集合名词“交通工具”。他们用这个词来指汽车、公共汽车、自行车、宇宙飞船以及从 A 地到 B 地的所有其他交通方式。这个世界上的对话令人困惑。人们就交通工具是否环保展开了激烈的争论，但没人意识到争论的一方在谈论自行车，而另一方在谈论卡车。火箭技术取得了突破，但媒体的焦点是交通工具如何变得更快，因此人们打电话给汽车经销商（哦，汽车经销商）询问何时会有更快的车型。与此同时，欺诈者利用消费者在交通工具技术方面不知道该相信什么的事实，因此交通工具行业诈骗猖獗。现在，将“汽车”一词替换为“人工智能”，我们就很好地描述了我们生活的世界。人工智能（简称 AI）是一组松散相关技术的总称。ChatGPT 与银行用来评估贷款申请人的软件几乎没有共同之处。两者都被称为 AI，但在所有重要方面——如何
在大米中高夜温度压力下差异表达基因的启动子中的保守域：如何找到它们，它们能告诉我们什么？
抽象作物植物对压力的反应涉及基因表达模式的变化。这种基因调节的复杂过程取决于顺式和反式作用成分的存在。理解与植物对胁迫反应相关的基因表达变化的关键步骤之一始于鉴定差异表达基因（DEGS）启动子中“保守域”的鉴定。保守域可以通过为转录因子提供结合位点在基因调节中起关键作用。在这项研究中，我们旨在确定149摄氏度的启动子中的顺式调节元件（CRE），这些元素在两个水稻品种的转录组分析中被鉴定出来：cypress and Lagrue。这两个水稻品种根据其承受热应激的能力，在高夜晚（HNT）下分别表现良好。可以预期，受Hnt应力向上或向下调节的DEG要么在其启动子中表现出一组共享的CRE，要么在特定DEG模式中共有多态模式，其识别可以帮助理解植物对压力的各种反应。将使用多种计算方法来找到与水稻中HNT应力有关的顺式作用元件 /转录激活基序。这些信息将在机器学习算法中利用，以开发针对繁殖目的操纵基因的预测模型，例如提高谷物质量和产量，从而增强了水稻植物对高夜间温度的韧性，并为水稻作物的整体适应性做出了贡献。
《弗兰肯斯坦》告诉我们关于基因改造的什么
摘要 玛丽·雪莱的著名小说《弗兰肯斯坦》经常被誉为第一部真正的科幻小说。在我的论文中，我使用《弗兰肯斯坦》中对生命创造的预示性视角来评估儿童基因改造的道德性。CRISPR-Cas9 正迅速成为我们这个时代再生技术中最重要的发展，许多人认为它是一种设计我们孩子的方法。我反对这种“设计婴儿”的趋势，特别是对修改未来儿童非疾病特征的合理性提出了质疑，并鼓励科学界和哲学界采取更谨慎的态度。
FERC要求第203条和基于市场的利率授权申请人的公司Tell-All
此警报由Willkie Farr＆Gallagher LLP及其分支机构提供，仅出于教育和信息目的而提供，不打算，不应
可解释人工智能的评估实际上告诉了我们什么？
尽管取得了重大进展，对可解释人工智能的评估仍然难以捉摸且具有挑战性。在本文中，我们提出了一个细粒度的验证框架，该框架不会过度依赖这些社会技术系统的任何一个方面，并且承认其固有的模块化结构：技术构件、面向用户的解释性工件和社交通信协议。虽然我们同意用户研究对于从特定部署环境中的被解释者的角度评估解释呈现和交付策略的质量和有效性非常有价值，但底层的解释生成机制需要一种单独的、以算法为主的验证策略，以考虑其（数字）输出的技术和以人为本的要求。这种全面的基于社会技术效用的评估框架可以系统地推理可解释人工智能系统所组成的不同构件的属性和下游影响——考虑到其多种工程和社会方面——考虑到预期的用例。
深入了解钾离子电池层状氧化物正极材料中的 Jahn‐Teller 效应
钾离子电池 (PIB) 因其潜在的价格优势、丰富的钾资源以及钾的标准氧化还原电位低而作为大规模电能存储系统中锂离子电池 (LIB) 的有希望的替代品而受到越来越多的关注。然而，寻找具有所需特性（例如电压平台、高容量和长循环稳定性）的合适正极材料至关重要。最近，用于 PIB 的层状过渡金属氧化物因其高理论容量、合适的电压范围和环境友好性而显示出巨大的潜力。然而，由于 Jahn-Teller 效应引起的结构无序和不可逆相变的有害影响，K x MO 2 正极在 PIB 中的进展面临障碍。本综述简要介绍了 Jahn-Teller 效应的起源和机制，并提出了缓解这种现象的原则。特别地，总结了 PIB 用 K x MO 2 正极的现状，强调了 Jahn-Teller 效应带来的挑战。此外，提出了有希望的策略，例如成分调制、合成方法和表面改性，以减轻和抑制 Jahn-Teller 效应。这些策略为创新正极材料的前景提供了宝贵的见解，并为 PIB 领域的未来研究奠定了基础。
三元锆的超导性telluride zr6mte2 ...
过渡金属牙花会由于其独特的晶体结构而组成了许多有趣的超导体，这是由胎原子的化学键合引起的[1-6]。最近，发现带有配方SC 6 MTE 2的三元扫描库是一个新的D-电子超导体家族，在各种过渡金属元件的情况下表现出超导性（M = FE，CO，CO，NI，RU，RU，RH，RH，RH，OS和IR）[7]。在M = Fe中实现T C = 4.7 K的最高临界温度，而T C的M = Fe，Co和Ni的顺序下降。SC 6 MTE 2具有M = 4 d和5 d过渡金属的材料显示较低的t c 〜2 k。根据第一原理计算，Fermi Energy E F处的SC 6 Fete 2的电子状态主要由SC和Fe 3 D轨道组成[7]。在其他M情况下，M D轨道的贡献不如SC 6 FETE 2中的Fe 3 D轨道的贡献不那么重要，这表明Fe原子的3 d电子在实现SC 6 Fete 2中最高的T C中起着重要作用。相比之下，SC 6 MNTE 2，其中Mn 3 D电子在E f时与SC 6 Fete 2相同的电子状态显着促进了电子状态，并未显示超导性，这可能是由于Mn 3 D电子的强磁性引起的[7]。因此，SC 6 MTE 2显示了一个特征M的依赖性，但是当Scandium被其他元素取代时，尚不清楚出现哪种电子特性。
项目修正案告诉我们您的想法
在2021年，对该项目进行了详细的环境，社会和经济评估。res提交了一项开发申请，该申请由2022年10月的Tallawang Solar Farm的环境影响声明（EIS）支持。EIS于2022年10月和11月在公开展览中放置，并就该项目提交了70项提交。提交的报告和修正报告正在准备响应EIS提交并确定项目修正案。主要修正案包含在表面上。
预测激光粉末床融合添加剂制造过程中的鞭毛尿酸酯的热电学因子
添加剂制造（AM）工艺，例如激光粉末床融合，可以通过分层扩散和熔化粉末来制造物体，直到创建自由形式的零件形状。为了提高AM过程中涉及的材料的特性，重要的是要预测材料表征作为处理条件的函数。在热电材料中，功率因数是对材料如何将热量转化为电的有效性的量度。虽然较早的作品已经使用各种技术预测了不同热电材料的材料表征特性，但在AM过程中尚未探索机器学习模型的实现，以预测鞭毛尿酸酯（BI2TE3）的功率因数。这很重要，因为BI2TE3是低温应用的标准材料。作为概念证明，我们使用了有关涉及的制造处理参数的数据以及在BI2TE3 AM中收集的原位传感器监视数据，以训练不同的机器学习模型，以预测其热电功率因子。我们使用80％的培训和20％的测试数据实施了监督的机器学习技术，并进一步使用了置换功能重要性方法来识别重要的处理参数和原位传感器功能，这些特征最能预测材料的功率因数。基于合奏的方法，例如随机森林，Adaboost分类器和Bagging分类器，在预测功率因数方面表现最好，而袋装分类器模型则达到了90％的最高精度。此外，我们发现了前15个处理参数和原位传感器功能，以表征材料制造属性（例如功率因子）。这些功能可以进一步优化，以最大程度地提高热电材料的功率因数，并提高使用该材料制造的产品的质量。
核糖测序、免疫肽组学和蛋白质组学能告诉我们有关非规范蛋白质组的哪些信息？
核糖体分析 (Ribo-Seq) 揭示了目前注释的编码序列 (CDS) 之外的数千个非规范核糖体翻译位点，从而改变了我们对人类基因组和蛋白质组的理解。保守估计至少有 7000 个非规范 ORF 被翻译，乍一看，这有可能将人类蛋白质 CDS 的数量扩大 30%，从约 19,500 个注释的 CDS 增加到超过 26,000 个注释的 CDS。然而，对这些 ORF 的进一步审查提出了许多问题，即它们中有多少部分真正产生了蛋白质产物，又有多少部分可以根据对该术语的传统理解理解为蛋白质。进一步复杂化的是，已发表的非规范 ORF 估计值相差约 30 倍，从几千到几十万。这项研究的总结让基因组学和蛋白质组学界既对人类基因组中新编码区域的前景感到兴奋，又在寻找如何继续的指导。在这里，我们讨论了非规范 ORF 研究、数据库和解释的现状，重点是如何评估给定的 ORF 是否可以说是“蛋白质编码”。