XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemUral
库尔干地区官方统计资料来源、发展战略分析
该地区能源综合体的一个特点是发电能力不足。到 2014 年，库尔干地区仅提供了 30% 的自用电力。随着 ktec-2 的投入使用，自用电力覆盖率上升到 75%。这种情况导致该地区的电价在该地区其他主体中最高，是制约工业发展和恶化投资环境的一个因素。2. 人口状况恶化。该地区人口危机的主要原因不是低出生率，而是早死。在这方面，地区当局正在实施一项措施计划，以减少主要原因造成的死亡率。改善人口状况的重点领域：确保医疗服务的可用性；在健康保护领域提供预防和发展初级卫生保健；提高医疗保健的有效性；提供合格的医疗保健人员；利用信息技术改善医疗服务的组织；改善生殖健康和降低婴儿死亡率。 3. 贫困程度高 2017 年，库尔干地区居民的平均月收入水平在乌拉尔联邦区各地区中最低，该地区居民平均月收入为 20700 卢布（图 4）。如此低的收入水平对人口迁移损失和合格人才短缺产生了负面影响 [2]。
调整视觉语言模型以实现医学图像中的通用异常检测
大规模视觉语言预训练模型的最新进展已在自然图像领域中的零样本/少样本异常检测方面取得了重大进展。然而，自然图像和医学图像之间巨大的领域差异限制了这些方法在医学异常检测中的有效性。本文介绍了一种新颖的轻量级多级自适应和比较框架，以重新利用 CLIP 模型进行医学异常检测。我们的方法将多个残差适配器集成到预训练的视觉编码器中，从而实现不同级别视觉特征的逐步增强。这种多级自适应由多级、逐像素的视觉语言特征对齐损失函数引导，将模型的重点从自然图像中的对象语义重新校准到医学图像中的异常识别。调整后的特征在各种医学数据类型中表现出更好的泛化能力，即使在模型在训练期间遇到看不见的医学模态和解剖区域的零样本场景中也是如此。我们在医学异常检测基准上进行的实验表明，我们的方法明显优于当前最先进的模型，在零样本和少样本设置下，异常分类的平均 AUC 改进分别为 6.24% 和 7.33%，异常分割的平均 AUC 改进分别为 2.03% 和 2.37%。源代码可从以下网址获取：https://github.com/MediaBrain-SJTU/MVFA-AD
区分核苷酸
摘要 细胞内高浓度的核苷酸 ( NTP ) 和低浓度的脱氧核苷酸 ( dNTP ) 之间的不平衡对 DNA 聚合酶从 dNTP 构建 DNA 时提出了挑战。目前认为，DNA 聚合酶通过空间门模型区分 NTP，该模型涉及 B 家族 DNA 聚合酶中聚合酶活性位点的酪氨酸和核苷酸的 2 ′ -羟基之间的冲突。借助活性位点具有 UTP 或 CTP 的 B 家族聚合酶的晶体结构、分子动力学模拟、生化分析和酵母遗传学，我们已经确定了聚合酶的指状结构域感知聚合酶活性位点中 NTP 的机制。与之前提出的极性过滤器相反，我们的实验表明，指状结构域中的氨基酸残基通过空间位阻感知核糖核苷酸。此外，我们的结果表明，掌状结构域中的空间门和指状结构域中的传感器在区分 NTP 时都很重要。结构比较表明，传感器残基在 B 家族聚合酶中是保守的，我们假设在所有类型的 DNA 聚合酶中都应考虑指状结构域中的传感器。
改进微电网投资规划模型中的可靠性和成本估算
本文开发了一种新的微电网投资规划模型，用于确定微电网中分布式能源 (DER) 的成本最优投资和运营。我们在双层框架中制定了该问题，使用粒子群优化确定投资，使用 DER-CAM 模型（分布式能源客户采用模型）确定运营。该模型进一步使用顺序蒙特卡罗模拟来明确模拟停电，并集成随时间变化的客户损害函数来计算停电造成的中断成本。该模型直接处理可靠性评估中的非线性，而现有的线性模型则做出了关键的简化假设。它将投资、运营和中断成本结合在一个目标函数中，从而内生地处理可靠性，并在成本和可靠性（两个相互竞争的目标）之间找到成本最优的权衡。与通过最低投资约束来处理可靠性的 DER-CAM 模型版本进行基准测试时，我们的新模型将可靠性（预期负载损失）的估计值提高了 600%，总系统成本提高了 6%-18%，投资成本提高了 32%-50%，投资的经济效益提高了 27%-47%。改进源于天然气发电机、太阳能光伏和电池储能的投资差异高达 56%。
公众对人工智能发展的看法
摘要 鉴于俄罗斯和其他国家在设计和实施人工智能 (AI) 设备方面发挥的积极作用，有必要研究不同社会群体对这项技术的看法以及使用该技术时出现的问题。这项工作的目的是分析俄罗斯和外国对人工智能的舆论，以及人工智能在人类活动的不同领域实施可能产生的后果。这项研究揭示了学生对人工智能设备的看法以及与俄罗斯发展人工智能相关的问题。采用的研究方法是对致力于研究人工智能舆论的外国出版物进行内容分析和问卷调查。总共采访了 190 名就读乌拉尔联邦大学的本科和硕士课程的学生。通过分析美国、日本和西欧的公众舆论研究出版物以及我们的调查结果，我们得出结论：大多数人对人工智能设备只有一个模糊的概念。我们的研究表明，23.6% 的受访者对人工智能一无所知。36% 的受访者认为，在不久的将来，劳动力市场上最需要的专家将是那些制造机器人并控制其工作的人。调查还表明，大众媒体以及普通和特殊教育机构在向民众宣传当超越人类心智能力的设备被制造出来并进入社会结构时出现的机遇和问题方面发挥着重要作用。
下一代测量系统信号处理路线图
1 色萨利大学，拉米亚，希腊 2 怀卡托大学，汉密尔顿，新西兰 3 双威大学，班达尔双威，马来西亚 4 南乌拉尔国立大学，车里雅宾斯克，俄罗斯 5 考文垂大学，考文垂，英国 6 牛津大学，牛津，英国 7 代尔夫特理工大学，代尔夫特，荷兰 8 马德里卡洛斯三世大学，莱加内斯，西班牙 9 帕维亚大学，帕维亚，意大利 10 米兰理工大学，米兰，意大利 11 比雷埃夫斯大学，比雷埃夫斯，希腊 12 格拉茨理工大学神经工程研究所，格拉茨，奥地利 13 隆德大学，斯科讷大学医院，隆德，瑞典 14 塞萨洛尼基亚里士多德大学，塞萨洛尼基，希腊 15 天津大学，天津，中国 16 萨尔茨堡大学，萨尔茨堡，奥地利 17波兰奥尔什丁的 Warmia and Mazury 公司 18 中国武汉大学 19 美国宾夕法尼亚州立大学 20 德国卡尔斯鲁厄理工学院 (KIT) 21 英国纽卡斯尔 Castolin Eutectic-Monitor Coatings Ltd 22 中国上海交通大学 23 美国俄亥俄州克利夫兰凯斯西储大学 24 新西兰奥克兰梅西大学
没有俄罗斯的能量。波兰的情况
波兰能量依赖性（定义为净IM端口相对于总可用能量的份额）在2020年为42.8％。它是石油和石油产品（96.9％）和天然气（78.3％）的最高产品。共享的可再生能源和生物燃料为3.3％，固体化石燃料仅为0.3％。波兰最大的能源进口伙伴是Rus Sia，该伙伴提供了波兰可用能源的35％。 从俄罗斯进口的能源在可用的总能源中占35％；在此份额中，石油占76.3％，纳特乌拉尔天然气为45.4％，煤炭为13.4％。 在所有能源进口中，天然气的份额为54.8％，原油为72％。 尽管从俄罗斯进口的热量和焦化煤炭土地（2021年在近850万吨），但2022年4月 - 没有等待欧盟（EU）的反应，但波兰政府通过了一项法律，禁止进口和运输俄罗斯燃料。 最后运输于2022年5月进行了注册。 尽管有con，但波兰在进口煤炭进口方面已完全独立于俄罗斯。 由于不可能在即将到来的供暖海儿子之前迅速增加国内煤炭生产，因此该州财政部被指示从俄罗斯以外的其他国家进口煤炭，将其取代，以哥伦比亚，印度尼西亚和南非等国家的用品代替。 1波兰最大的能源进口伙伴是Rus Sia，该伙伴提供了波兰可用能源的35％。从俄罗斯进口的能源在可用的总能源中占35％；在此份额中，石油占76.3％，纳特乌拉尔天然气为45.4％，煤炭为13.4％。在所有能源进口中，天然气的份额为54.8％，原油为72％。尽管从俄罗斯进口的热量和焦化煤炭土地（2021年在近850万吨），但2022年4月 - 没有等待欧盟（EU）的反应，但波兰政府通过了一项法律，禁止进口和运输俄罗斯燃料。最后运输于2022年5月进行了注册。尽管有con，但波兰在进口煤炭进口方面已完全独立于俄罗斯。由于不可能在即将到来的供暖海儿子之前迅速增加国内煤炭生产，因此该州财政部被指示从俄罗斯以外的其他国家进口煤炭，将其取代，以哥伦比亚，印度尼西亚和南非等国家的用品代替。1
下一代测量系统信号处理路线图
1 色萨利大学，拉米亚，希腊 2 怀卡托大学，汉密尔顿，新西兰 3 双威大学，班达尔双威，马来西亚 4 南乌拉尔国立大学，车里雅宾斯克，俄罗斯 5 考文垂大学，考文垂，英国 6 牛津大学，牛津，英国 7 代尔夫特理工大学，代尔夫特，荷兰 8 马德里卡洛斯三世大学，莱加内斯，西班牙 9 帕维亚大学，帕维亚，意大利 10 米兰理工大学，米兰，意大利 11 比雷埃夫斯大学，比雷埃夫斯，希腊 12 格拉茨理工大学神经工程研究所，格拉茨，奥地利 13 隆德大学，斯科讷大学医院，隆德，瑞典 14 塞萨洛尼基亚里士多德大学，塞萨洛尼基，希腊 15 天津大学，天津，中国 16 萨尔茨堡大学，萨尔茨堡，奥地利 17 瓦尔米亚大学和波兰奥尔什丁马祖里公司 18 武汉大学，中国武汉 19 宾夕法尼亚州立大学，美国宾夕法尼亚州立大学帕克分校 20 卡尔斯鲁厄理工学院 (KIT)，德国卡尔斯鲁厄 21 Castolin Eutectic-Monitor Coatings Ltd，英国纽卡斯尔 22 上海交通大学，中国上海 23 凯斯西储大学，美国俄亥俄州克利夫兰 24 梅西大学，新西兰奥克兰
插入安全芯片：LLM驱动机器人代理的执行限制
摘要 - 大型语言模型（LLM）的最新进展已使新的研究领域LLM代理通过利用在预训练期间获得的LLM的世界知识和一般推理来解决机器人技术和计划任务。然而，尽管已经付出了巨大的努力来教机器人“ dos”，但“毫无疑问”受到了相对较少的关注。我们认为，对于任何实际用法，教机器人“不”：传达有关禁止行动的明确指示，评估机器人对这些限制的理解，最重要的是，最重要的是，确保合规性至关重要。此外，可以进行验证的安全操作对于满足全球标准（例如ISO 61508）的部署至关重要，这些标准是定义在全球工业工厂环境中安全部署机器人的标准。旨在在协作环境中部署LLM代理，我们提出了一个基于线性时间逻辑（LTL）的可查询安全约束模块，该模块同时使NAT-URAL语言（NL）可以进行时间约束，以编码，安全性侵犯推理和解释和解释以及不安全的动作。为了证明我们系统的有效性，我们在虚拟机环境和真实机器人中进行了实验。实验结果表明，我们的系统严格遵守安全限制，并具有复杂的安全限制，强调了其实用性的潜力。
生物膜膜 - 生产嵌入藻酸盐聚合物基质中的人造生物膜的简便方法
周围生物膜是海洋和淡水底栖动物中许多草食无脊椎动物的主要资源。它们对于沿海地区的底栖食品网，底物稳定性和生物地球化学过程至关重要。虽然已经使用了在人工底物上生长的纳特菌，混合的藻类群落对生物膜上的无脊椎动物放牧的重要性进行了广泛的研究，但到目前为止，尚无对这些放牧研究创建定义的周围围膜群落的方法。的原因是，许多底栖藻类与形成生物膜非生物抗物部分的细胞外聚合物（EPS）中发生的共同物种相互作用。在这里，我们提出了一种新颖的方法，该方法允许通过使用藻酸盐聚合物作为人工EPS结构来制造定义的单栽培和多种生物膜，可以嵌入藻类培养物。使用共聚焦激光扫描显微镜，我们表明藻酸盐将各种藻类分类嵌入与天然生物膜非常相似的EPS基质中。在放牧的实验中，我们证明了几种常见的淡水食草无脊椎动物可以有效地放牧这些藻酸盐生物膜。As the method is easy to handle, it allows for highly controlled feeding experiments with benthic herbivores to assess, for example, the role of algal biodiver- sity on the ef fi ciency of top-down control, the effects of environmental drivers such as nutrients, salinity, or sea- water acidi fi cation on bio fi lm community structure, and the impacts of herbivory in benthic communities.