XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemThesis
只是一个代理 - AI论文
专有数据集：在主流生成AI炒作的早期，直到2023年，生成的AI创始人都强调了数据护城河。许多人建立了自己的模型或获得了用于专业的微调和增强学习的大型数据集。这种策略很早就起作用，使他们可以在狭窄的领域中进行区分。但是，GPT-4的发布改变了景观。具有较大的模型大小，扩展的上下文窗口以及90-95％的精度，GPT-4需要较少广泛的微调才能实现强大的性能。甚至数据集曾经被认为是独特的（例如专门的放射学图像或法律合同），它们的一些护城河价值是在广泛的数据竞争的特定于域特异性准确性的模型中。更耐用的防御是一个“闭环”系统，可连续捕获特定于客户的结果数据。随着时间的流逝，个性化的历史成为复制的障碍。
秋季2025年的论文提案
Plants bioenergetics facing climate change - Structural and functional dynamics of Chloroplasts and Mitochondria to fluctuating temperatures (La bioénergétique des plantes face au changement climatique - Dynamique structurale et fonctionnelle des chloroplastes et des mitochondries aux variations de températures) The dynamic remodeling of plant响应温度变化的叶绿体和线粒体对于理解不断变化的环境条件下的植物适应和弹性至关重要。这些细胞器驱动光合作用和细胞呼吸，对温度波动高度敏感，对生物能量至关重要。本文使用交联的质谱法（XL-MS）采用了定量的结构蛋白质组学方法，以捕获这些细胞器中蛋白质构象和相互作用的快速变化。通过比较 *模型植物的 *拟南芥 *（Arabis Alpina *），一种适合大量热偏移的高山物种，该研究探讨了能够快速适应的分子机制。XL-MS提供了有关蛋白质相互作用的空间数据，并在线粒体和叶绿体中的功能生物能测量结果，以揭示这些植物如何优化能量生产和管理热应力。这些发现有助于了解植物的弹性，对农业和气候适应策略产生影响。（Le Remodelage Dynamique des Chloroplastes et des Mitochries Chez les Plantes enréponseAux aux aux aux aux detempératureest es ensentiel es ensentiel pour comprendre l'apaptration l'apaptration etlaRésilienceet larésiliencedes des des des des des des des des des des des des des des des plantes facements aux aux aux auxmentes这些细胞器负责光合作用和细胞呼吸，这是生物能学至关重要的过程，对热波动非常敏感。本文通过网状质谱法（交联质谱，XL-MS）使用定量的结构蛋白质组学方法来捕获这些细胞器的蛋白质构象和相互作用的快速变化。通过比较 *拟南芥 *（一种模型植物）和 *Arabis alpina *，一种适合于明显热变化的高山物种，该研究探索了允许A
Telfer研究生研究计划的第五届年度论文...
Shaista Karim Sadrudin Jaffer是Telfer管理学院的金融博士候选人。她的研究重点是公司财务和劳动经济学的交汇处，探索财务战略如何影响工作场所公平和动态。她受Ali Akyol博士的监督，在她的指导下，她正在研究对股份回购的战略使用及其对劳资关系的影响。在她从Telfer获得金融硕士学位的研究期间，Shaista发表了一本关于Cryptofofence的书章，并探讨了比特币在Covid-19-19大流行期间作为树篱的作用。去年夏天，她在开放式教育资源（Fintech Explorer）中发表了两章。她还设计并教授了本科课程“ Fintech”，并创建了一个初中的小型迷你课程，“ AI＆Business：什么是链接？”向年轻的学习者介绍技术在业务中的变革性作用。在大学以外，Shaista是所有季节印度餐饮，非洲食品和SKJ Superior Solutions Ltd.她将严格的学术研究与现实应用程序联系起来的动力继续塑造她的学术旅程和创业的追求。
硕士论文
4.2.1. 不确定性 由于军队每次都要应对不同的情况，因此他们会针对不同的情况、不同的场景进行训练，并学习如何应对这种不确定性。军队应对的时间框架不同。因此，他们的反应可能基于几个小时，也可能是几分钟甚至几秒钟。不可能针对所有情况进行训练，除了培训、手册和协议之外，还有一个无法覆盖的灰色地带。基本重点是“尽你所能”（Scheffers，2015 年）。 不确定性级别 由于军队必须应对不同的情况，因此他们似乎总是要应对完全不确定的未来，即 4 级不确定性。然而，在某种程度上，他们正在处理情景思维和“假设”情况，这为未来创建了一个概率估计。因此，据估计，军队要应对 3 级和 4 级不确定性。FEM 处理 2/3 级不确定性。因此，不确定性在某种程度上不可比。
最终论文_FINAL for PDF_
HEC-ResSim 由美国陆军工程兵团 (USACE) 于 2003 年开发（水文工程中心，2007 年）。它是一种水库模拟模型，用于水资源分配、防洪、河流路由等，具有可变的操作策略输入。它用于进行水资源研究，预测水库的行为，并帮助管理日常和紧急操作期间的实时水库计划释放。它还具有允许定义不同的替代方案并同时运行模拟以评估和比较结果的功能。使用 HEC-ResSim 可以导入 ArcGIS Shape 文件作为背景层。Shape 文件可作为布置物理系统模型表示的指南。水库操作可以包括水库容量、面积-高程-容量曲线、受控和不受控的溢洪道容量、引水和水库蒸发的定义。本研究使用水库系统模拟模型 HEC-ResSim。该模型用于定义一个或多个水库的水库运行，这些水库的运行由各种运行目标和约束条件定义。该模型特别适合本研究，因为它试图重现人类水库运行人员在确定运行规则的情况下设置泄洪的决策过程。
植物生物技术硕士论文
每年，全球有 20-40% 的农作物产量因真菌、细菌、病毒和卵菌等病原体以及昆虫和线虫等害虫而损失。这种损失对农民的经济稳定和全球粮食安全构成了重大威胁。我们目前正在苹果、马铃薯和生菜中使用 CRISPR 技术，通过编辑负面调节这些过程的基因来延长保质期和提高病原体防御能力。我们的目标是开发具有抗逆性的作物，以减少产量损失、食物浪费和对化学农药的需求。在这些项目中，我们通过 RNA 测序确定要编辑的候选基因，并用含有小的特异性引导 RNA 的 CRISPR/Cas9 构建体转化植物细胞，这些引导 RNA 可将 Cas9 酶引导至正确的基因。编辑过程后，植物细胞在体外培养，最终再生为成熟的、有望改良的植物。您将学习：标准分子技术，如 RNA 和 DNA 分离、PCR 和 RT-qPCR、克隆、病原体感染检测、CRISPR/Cas9 基因组编辑、转化、体外植物组织培养技术和生物信息学。更多信息请联系：Tage Thorstensen，电话：40 20 09 09，电子邮件：tage.thorstensen@nibio.no Sjur Sandgrind，电话：97 73 46 45，电子邮件：sjur.sandgrind@nibio.no May Bente Brurberg，电话：92 60 93 64，电子邮件：may.brurberg@nibio.no
学士 /主论文-LFB.RWTH -AACHEN.DE < / div>
为视网膜植入物设计电极阵列的布局是一项具有挑战性的任务，因为必须考虑许多因素，例如，视网膜的解剖结构，分辨率和电极的串扰效应之间的交易，以及患者特定于患者的磷光。Bruce＆Beyeler [1]建议使用贪婪算法自动设计电极布置和模拟模型[2]。在本文中，我们想使用贝叶斯优化[3]，其中可以根据先前工作后的分类结果来定义采集函数[4]。
![硕士论文：[5PT]不确定性下的系统发育树](/simg/d/db4477761378fc73703bd215d70277f41393bb3d.webp)
硕士论文：[5PT]不确定性下的系统发育树
系统发育树是一个分支图，代表基于物理或遗传相似性和差异的物种或分类单元之间的进化关系。它说明了他们共同的进化史和祖先的共同历史，在地球上所有生命在理论上都是单个系统发育树的一部分。计算系统发育学使用算法来确定这些关系的最准确表示。在数学优化的语言中，系统发育树是一棵所谓的施泰纳树（第三级）。尽管史坦纳树在文献中得到了很好的研究，但理论上很难（NP-hard）和实践。在本论文中，我们专注于建造施泰纳树。以瑞士数学家Jakob Steiner命名的Steiner树问题是组合优化问题，也是对最小跨越树的概括。最小跨越的树将图中的所有节点连接到最小的边缘长度总和最小的树中。相比之下，斯坦纳树可能包括预定义集合中的其他节点，以进一步最大程度地减少整个网络长度，从而使选择最佳施泰纳点具有挑战性。对于系统发育树，这种施泰纳指向进化史上的祖先。由于进化史受到不利影响的影响，因此也需要考虑后者。硕士论文的第一部分是关于系统发育和施泰纳树的文献的摘要。论文应该从应进一步发展的现有算法思想开始。主要贡献应该是通过利用贝叶斯方法在不确定性下优化植物树的算法的开发和实施。该论文主题来自与地理Nordbayern（FAU）的合作。