XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemUnified
统一的移动，财务和信息素养工具包
本文由信息科学学院在Trace：Tennessee Research and Creative Exchange上免费提供给您。已被纳入信息科学学院 - 教师出版物和其他作品的授权管理员：田纳西州研究和创意交流。有关更多信息，请联系trace@utk.edu。
脯氨酸和 ROS：植物发育和应激反应的统一机制？
摘要：蛋白质氨基酸脯氨酸在植物发育和应激反应中起着至关重要的作用，远远超过其在蛋白质合成中的作用。然而，脯氨酸这些额外功能的分子机制和相对重要性仍在研究中。有充分的证据表明，应激反应和发育过程都与脯氨酸的积累有关。在应激条件下，脯氨酸被认为赋予应激耐受性，而在生理条件下，它有助于发育过程，特别是在生殖阶段。由于脯氨酸作为相容性渗透调节剂和潜在活性氧 (ROS) 清除剂的特性，它的大部分有益作用历来被归因于其在植物中积累的物理化学后果。然而，新出现的证据表明脯氨酸代谢是这些有益作用的主要驱动因素。最近的报告表明，脯氨酸代谢除了支持生殖发育外，还可以通过控制根分生组织中的 ROS 积累和分布来调节根分生组织的大小。脯氨酸和 ROS 之间的动态相互作用凸显了植物恢复力和生存所必需的复杂调节网络。这种微调机制由分区脯氨酸代谢的促氧化和抗氧化特性所促成，可以调节氧化还原平衡和 ROS 稳态，可能解释了脯氨酸的许多多重作用。这篇综述以独特的方式整合了脯氨酸在 ROS 清除和信号传导中的双重作用的最新发现，提供了迄今为止发表的最新研究的最新概述，并提出了一种统一的机制，可以解释脯氨酸在植物发育和应激防御中的许多多重作用。通过关注脯氨酸和 ROS 之间的相互作用，我们旨在全面了解这一拟议机制，并强调其在提高作物对环境压力的恢复力方面的潜在应用。此外，我们还解决了当前理解上的差距，并提出了未来的研究方向，以进一步阐明脯氨酸在植物生物学中的复杂作用。
宇宙与人类意识的统一假说
几千年来，人类一直在思考存在的重大奥秘：我们从哪里来，我们为什么存在，我们与其他生物有何不同？这些问题一直困扰着哲学、科学和宗教，但迄今为止，它们从未找到能够提供连贯而综合的答案的综合体。通过这项工作，我们提出了一个新的概念框架，通过两个强大而具有变革性的隐喻来解决这些谜题，这两个隐喻解释了人类意识框架内的“如何”和“为什么”。首先，我们将宇宙的起源重新定义为从分裂和扩展的初始点出现的表现形式。这种分裂是对人类意识框架内虚无概念不可能性的最基本回答，人类意识无法想象没有某种因素打破这种虚无的绝对不存在。这个隐喻与万有引力定律一样有效和强大：它们不是绝对的现实，而是允许意识组织和理解世界的象征性构造。其次，我们提出了一个革命性的模型，用于理解人类意识作为一种独特且不可或缺的现象的出现。这种意识源自一个关键的基因变化，可能与 FOXP2 基因有关，该基因将大脑的输入输出系统转变为能够整合、组合和投射累积输出的思维。这种能力——反思、创造和象征——在其他物种中是缺失的或受到严重限制，包括海豚或类人猿等高级物种。因此，人类意识是质的飞跃的结果，它使自我反思和产生超越直接需求的意义成为可能。这两个隐喻——分界点和意识的突然出现——不仅回答了如何——宇宙的起源和意识的出现——而且回答了为什么。在人类意识的框架内，这些反应似乎是合理和必要的，可以理解存在并将明显的混乱组织成一个可理解的概念结构。尽管这两个隐喻看似分离，但它们却构成了一个令人惊讶且优雅的循环：宇宙在其扩张和发展中产生了人类意识，而这种意识又创造了宇宙的隐喻来理解自身。这样一来，宇宙和意识就是同一现实的两个方面：一个存在是因为另一个感知到它，另一个感知到它是因为一个存在。这个模型不仅重新定义了宇宙和意识的起源，而且表明了类人人工智能是可以实现的。了解人类意识的机制——全球整合、反思和创造力——为能够部分复制这些象征性和反思性过程的人工智能系统打开了大门，重新定义了我们未来的伦理和科学视野。
统一付款接口（UPI）的课程
在印度，统一的付款接口（UPI）已成为领先的付款系统 - 截至2024年11月，每月处理超过150亿美元的交易。强劲的UPI增长可以归因于应用程序的易于开发，以及开放的技术 - 静态体系结构，可以在多个第三方应用程序提供商之间进行交易。最终用户的用户友好接口和零交易成本也有助于增加采用率。通过基于手机号码或基于身份的代理和可互操作的快速响应（QR）代码进行交易。通过与私营部门的积极合作来加强该系统。UPI受严格的数据存储和使用规定。熟练的监管条件对于为这一成功奠定基础以及解决诸如技术故障，非均匀的互操作性和跨境交易的可扩展性等挑战至关重要。UPI模型在印度的金融包容性方面取得了迅速的进步，同时保留了消费者的保护和金融稳定。
ruie：使用大语言模型的基于检索的统一信息提取
统一信息提取（UIE）旨在从非结构化文本中提取各种结构化信息。虽然大型语言模型（LLMS）对UIE表现出了希望，但它们需要大量的计算资源，并且经常难以推广到看不见的任务。我们提出了Ruie（基于r Etrieval的U NIDIFIED I NFORMATION e XTRACTION），该框架利用了文本学习以进行有效的任务概括。ruie介绍了一种新颖的演示选择机制，将LLM偏好与关键字增强的模型相结合，并采用了通过对比度学习和知识蒸馏而训练的双重编码猎犬。作为UIE的第一个可训练的检索框架，Ruie是各种LLM的Univer-sal插件。八个持有数据集的实验结果证明了Ruie的有效性，与指导调用方法和其他检索器相比，F1得分的平均改善分别为19.22和3.22。
统一数据技术解决方案有限公司
一般风险 投资股票和股票相关证券涉及一定风险，除非投资者能够承担失去全部投资的风险，否则不应将任何资金投入本要约。建议投资者在对本要约作出投资决策之前仔细阅读风险因素。在作出投资决策时，投资者必须依靠自己对我们公司和本要约的审查，包括所涉及的风险。本要约中发行的股票尚未得到印度证券交易委员会（“SEBI”）的推荐或批准，SEBI 也不保证 Red Herring 招股说明书草案内容的准确性或充分性。请投资者特别注意 Red Herring 招股说明书草案第 29 页开始的“风险因素”部分。
新兴时空、全息、黑洞熵、复杂性和信息结构的统一理论
我们提出一个离散的信息基底作为基础层，时空结构、标准模型规范对称性、黑洞熵、全息对偶性和综合复杂性度量由此产生。我们将基底构建为具有明确定义的局部更新规则的四维晶格系统。通过使用重正化群 (RG) 分析系统，我们证明了洛伦兹不变性可以在低能量下出现。通过将基态表示为张量网络，我们将出现的大尺度几何连接到全息对偶，从而重现纠缠熵的 Ryu-Takayanagi 公式。离散视界上的组合微态计数得出贝肯斯坦-霍金黑洞熵定律。此外，我们定义了一个与综合信息理论的 Φ 一致的综合复杂性度量，将复杂性定义为底层因果结构的突发属性。特殊极限重现了已知的理论，例如圈量子引力 (LQG) 和因果集理论，强调这些框架是更基本基础的涌现现象。最后，我们讨论了哥德尔不可判定性和认识论极限，它们是复杂的涌现行为的自然结果。这项工作将涌现定位为将基础物理学的多个方面编织在一起的统一概念。
统一专利法院初审法院的实体裁决
1.将光能转化为电能和/或氢的装置，包括反应器，其中反应器包括阳极隔室（2），阳极隔室包括阳极材料和阴极隔室，阳极隔室包括a)能够氧化电子供体化合物的阳极嗜性微生物，和b)能够通过光合作用将光能转化为电子供体化合物的活植物（7）或其部分，其中植物的根部（8）区域基本上位于阳极材料中。11.将光能转化为电能和/或氢的方法，其中将原料引入包括反应器的装置中，反应器包括阳极隔室（2）和阴极隔室，阳极隔室包括a)能够氧化电子供体化合物的阳极嗜性微生物，和b)能够通过光合作用将光能转化为电子供体化合物的活植物（7）或其部分，其中微生物生活在植物的根部（8）区域或其部分的周围。 12.根据权利要求11的方法，其中电子给体化合物是有机化合物。
超洛：大型基础模型 /作者的参数效率统一适应= Chen，Xiangyu;刘，王；王，你们；王，pu;品牌，马修；王，广伊； Koike-Akino，Toshiaki /creationDate = 2024年11月15日 /受试者=人工智能，机器学习< /div>
lora [21]通过近似于每个权重矩阵的变化ΔW作为两个低级矩阵的乘积来近似基本模型的重量更新。这将所需的参数从d 2降低至2 rd d时，其中d和r分别为重量大小和等级。大多数洛拉变体都致力于解决矩阵分解的固有低级别概念，包括loha（lo w-rank ha darmard）[42]，lokr（lo w-st rank kr onecker）[42]和lotr（lo lotr（lo w t t t osor r ank ank）[5]。我们在第2节中讨论了更多相关工作。但是，我们发现这些变体可以在我们的框架中很好地统一 - 超级洛拉 - 具有不同的超参数，如表1所示。我们提出的超级LORA框架如图1所示，这也产生了一些新的变体：Lonkr（Lo w-Rank n -split kr onecker）和Lorta（Lo w- r w- r ank ank t ensor a a Paintoration）。此外，我们将三个扩展选项介绍：1）在应用Lora变体之前，将∆ W重塑ΔW； 2）将所有∆ w分为任意数量的组，这会破坏不同权重的∆ w的边界； 3）通过带有固定参数的投影层F（·）将更少的可训练参数投射到更大的权重中。相应地，超级卢比提供了更多的灵活性和扩展功能，并由表2中列出的一组超参数控制。我们的贡献包括：