XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemToolbox
系统识别工具箱用户指南 - Ladispe
美国政府：如果被许可方代表美国政府的任何单位或机构获取程序，则应适用以下规定：（a）对于国防部的单位：政府仅享有根据 DFARS 227.7202-3 中商业计算机软件或商业软件文档权利条款第 (a) 款规定获得商业计算机软件或商业软件文档的许可证中规定的权利，因此应适用此处规定的权利；以及（b）对于任何其他单位或机构：通知：尽管可能存在与计算机软件和随附文档交付有关或伴随计算机软件和随附文档交付的任何其他租赁或许可协议，政府关于其使用、复制和披露的权利如 FAR 第 52.227-19 (c)(2) 款规定。
系统识别工具箱用户指南 - Ladispe
美国政府：如果被许可方代表美国政府的任何单位或机构获取程序，则应适用以下规定：（a）对于国防部的单位：政府仅享有根据 DFARS 227.7202-3 中商业计算机软件或商业软件文档权利条款第 (a) 款规定获得商业计算机软件或商业软件文档的许可证中规定的权利，因此应适用此处规定的权利；以及（b）对于任何其他单位或机构：通知：尽管可能存在与计算机软件和随附文档交付有关或伴随计算机软件和随附文档交付的任何其他租赁或许可协议，政府关于其使用、复制和披露的权利如 FAR 第 52.227-19 (c)(2) 款规定。
流体动力学家需要在其工具箱中添加量子力学
量子计算设置为转换流体动力学，就像量子和分子机械方法转化了材料科学一样。它将提供一个更严格的框架，具有可转让的表示1，除了扩展流体动力学的缩放分析外，还将设计创新的多尺度系统。尤其是2020年，尤其是11月，看到了一系列算法，用于方程式的通用非线性系统，引用其应用中的流体流量2-4。这与早期涉及的发展形成鲜明对比，例如量子晶格气体算法5和晶格Boltzmann方程的仿真，它的模拟与Dirac的6相比。尽管以前的方法是利用量子算法作为通用数值求解器7的通用性，但它证明了用于流体流动的量子计算的实际兴趣。基于将流体动力放置在量子理论中的情况下，应进行课程纠正。
mvpalab：用于多维脑电图数据的机器学习解码工具箱
MVPalab是一种基于MATLAB的且非常灵活的解码工具箱，用于多维脑电图和磁构成数据。MVPALAB工具箱实现了几种机器学习算法来计算多元模式分析，跨分类，时间概括矩阵以及功能和频率贡献分析。它还为数据归一化，数据平滑，降低维度降低和超级验证生成提供了对一组广泛的预处理例程的访问。要在小组级别绘制统计推断，MVPALAB包括一种基于非参数的置换方法。此工具箱已设计为包括易于使用且非常直观的图形用户界面和数据表示软件，这使MVPalab成为那些很少或没有以前编码体验的用户的非常方便的工具。但是，MVPALAB不仅适用于初学者，因为它实现了几种高和低级的例程，允许更多经验丰富的用户以非常灵活的方式设计自己的项目。
工具箱模块3，工具1风险矩阵。如何使用r ...
风险评估使决策者和决策者都可以更好地了解可能影响目标实现的风险以及已经到位的控制的适当性和有效性。这为决定治疗风险的最合适方法的决策提供了基础。风险评估的输出是组织决策过程的输入。风险评估是包括：风险识别，风险分析和风险评估的过程。如何应用此过程不仅取决于风险管理过程的上下文，还取决于用于执行风险评估的方法和技术。它分为以下其他主题：
DNA甲基化与转录噪声相关，响应于东部牡蛎（Crassostrea virginica）的PCO2升高
抽象分子模拟扩展了我们学习生物分子相互作用的能力。由具有不同理化特性的不同脂质组成的生物膜是参与细胞功能的高度动态环境。蛋白质，核酸，聚糖和生物兼容的聚合物是细胞质和脂质膜界面中细胞过程的机械。脂质物种直接调节膜特性，并影响其他生物分子的相互作用和功能。天然分子扩散会导致局部脂质分布的变化，从而影响膜特性。将生物物理和结构膜和生物聚合物的特性投射到二维平面可能是有益的，可以在降低的尺寸空间中量化分子特征，以识别感兴趣界面的相关相互作用，即膜表面或生物聚合物表面接口。在这里，我们提出了一个工具箱，旨在将膜和生物聚合物特性投射到二维平面上，以表征脂质 - 脂质与脂质聚合物接口之间的相互作用模式和空间相关模式。该工具箱包含两个使用MDakits体系结构实施的枢纽，一个用于膜，一个用于生物聚合物，可以独立或一起使用。三个案例研究证明了工具箱在GitHub中具有详细教程的多功能性。该工具箱和教程将定期更新其他功能和决议，以扩展我们对生物分子在二维中的结构 - 功能关系的理解。
mvpalab：用于多维脑电图数据的机器学习解码工具箱
从历史上看，采用电交置数据（EEG）数据的大脑功能的研究依赖于对几种引起的EEG录音的不同峰的振幅和延迟的经典单变量分析，通常称为事件相关电位（ERP）。过去几十年来科学和技术的持续发展使搜索者和工程师能够开发和应用更高级的信号处理技术，例如时间/频率分析，相聚类，独立组件分析（ICA）分解[1,2]等。这些技术已在出色的分析和预处理工具中实施，例如EEGLAB [3]，ERPLAB [4]或FIELDTRIP [5]，这些技术是在各个领域中开发无数研究的研究人员。最近，较新的基于机器学习的算法（ML）与先进的神经影像学技术（例如功能磁共振成像（fMRI）或磁脑化术（MEG））结合使用，在神经科学方面已广受欢迎。这一趋势始于Haxby和Norman [6-8]的研究以及其他参考贡献[9-14]，这开辟了有关大脑功能研究的新途径。多年来，ML模型也成功地用于医学成像，主要是在计算机辅助诊断领域[15]。仅提及几个例子，在研究和阐述几种神经系统疾病的研究和解释中，使用了不同的ML方法，例如Parkinson [16-18]，Alzheimer [19-21]，自闭症[22-24]，或睡眠差异或睡眠差异[25-27]。根据初步研究[28-30]，甚至可以使用人工智能（AI）在胸部射线照相中成功诊断出近期扩散的共证。[28-30]。然而，最近ML模型的增长不仅限于神经科学或医学应用，而是在跨切割的大量科学学科中存在。
BigBrainWarp 工具箱用于将 BigBrain 3D 组织学与多模态神经成像相结合
1 加拿大蒙特利尔麦吉尔大学蒙特利尔神经病学研究所和医院麦康奈尔脑成像中心；2 德国于利希研究中心神经科学与医学研究所（INM-1）；3 加拿大蒙特利尔康考迪亚大学计算机科学与软件工程系；4 英国伦敦大学学院威康信托神经影像中心；5 加拿大安大略省西安大略大学大脑与思维研究所；6 德国莱比锡马克斯普朗克人类认知与脑科学研究所奥托哈恩认知神经遗传学小组；7 德国于利希研究中心神经科学与医学研究所（INM-7）；8 加拿大伦敦西安大略大学舒立克医学与牙科学院医学生物物理学系
DNNBrain：用于映射深度神经网络和大脑的统一工具箱
。CC-BY 4.0 国际许可，根据 （未经同行评审认证）提供，是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者，此版本于 2020 年 7 月 6 日发布。；https://doi.org/10.1101/2020.07.05.188847 doi：bioRxiv 预印本
通过工程CAS12A元基因组发现的cas12a直系同源
1农业动物遗传学，育种和繁殖，教育部和猪遗传学和育种部关键实验室，农业和农村事务部，瓦兹洪农业大学，430070 Wuhan，P.R。R.中国。2 Yazhouwan国家实验室（YNL），Sanya Hainan 572025，P。R.China。 3瓦兹胡农业大学的可持续猪生产合作创新中心，430070 Wuhan，P。R.中国。 4 Hubei Hongshan实验室，Huazhong农业大学，Wuhan 430070，P。R.China。 5胰腺疾病实验室，吉安格大学医学院第一家附属医院，杭州310058，P。R.China。 这些作者也同样贡献：Dagang Tao，Bingrong Xu，Sheng Li和Hailong Liu。 *电子邮件：ssxie@mail.hzau.edu.cn; shzhao@mail.hzau.edu.cn; xyli@mail.hzau.edu.cn2 Yazhouwan国家实验室（YNL），Sanya Hainan 572025，P。R.China。3瓦兹胡农业大学的可持续猪生产合作创新中心，430070 Wuhan，P。R.中国。4 Hubei Hongshan实验室，Huazhong农业大学，Wuhan 430070，P。R.China。 5胰腺疾病实验室，吉安格大学医学院第一家附属医院，杭州310058，P。R.China。 这些作者也同样贡献：Dagang Tao，Bingrong Xu，Sheng Li和Hailong Liu。 *电子邮件：ssxie@mail.hzau.edu.cn; shzhao@mail.hzau.edu.cn; xyli@mail.hzau.edu.cn4 Hubei Hongshan实验室，Huazhong农业大学，Wuhan 430070，P。R.China。5胰腺疾病实验室，吉安格大学医学院第一家附属医院，杭州310058，P。R.China。这些作者也同样贡献：Dagang Tao，Bingrong Xu，Sheng Li和Hailong Liu。*电子邮件：ssxie@mail.hzau.edu.cn; shzhao@mail.hzau.edu.cn; xyli@mail.hzau.edu.cn