XiaoMi-AI文件搜索系统
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A.Radha Rani 1，M.Nikhiila2，M.Manju Bhargavi2，P.Sushma 2（2024）。基于学习的基于学习的植物物种，用于精确电子农业，v 的纳米技术的视角 人工智能，种族化和抵抗艺术。* convergencia de la心理治疗y心理药物：el ... nivel depercepcióndelarobótica教育 未来焦虑和意大利年轻人心理困扰的序列调解模型：不宽容和非病理学世界的不宽容 准备de vrituraturaproduçãoAcadicmica- 人工智能在会计专业人员中的作用 aprendizaje社会成立y神经塑性 在Voleibol de Piso的práctica期间，荷尔蒙适应性的运动。 AproximaciónDesdedeporte的内分泌 公共私人合伙融资结构对的影响 algorítmic和数字文化 psilocybe cubensis：潜在的神经精神病患者de ... 9671035.pdf
准确鉴定植物物种对于各种应用至关重要，包括生态研究，农业和保护工作。统计数据表明，错误识别可能导致生物多样性管理和农业生产力的重大问题。传统的识别方法在很大程度上依赖于专家知识和手动比较，这可能是耗时的，并且容易出现不准确。手动识别植物物种通常需要广泛的植物知识和经验。此过程可能会很慢，并且会遭受人为错误，从而导致错误分类和结果不一致。手动方法无法扩展，尤其是在处理大型数据集或进行广泛的生物多样性评估时。此外，对视觉检查和比较的依赖限制了处理和对大量数据进行有效分类的能力。我们提出的解决方案利用机器学习算法根据叶子图像对植物物种进行分类。通过训练机学习（ML）模型在来自四个植物物种（Arjuna，Guvva，Chinar，Jatropha）的叶片图像数据集上，我们旨在开发一个可靠的分类系统。ML方法涉及特征提取，实现准确和自动化的物种识别。这种方法有望提高植物物种分类的效率和可靠性，并支持植物学，农业和环境管理中的各种应用。
Dr. Lakshmi Surya Latike1、M.Rajeshwari2、P.Yashashwini2、P.Joshna2 (2024)。优化供应链中的食品需求预测以实现保质期管理
准确的食品需求预测在优化供应链运营、减少浪费和确保易腐货物的有效保质期管理方面发挥着关键作用。其应用范围从零售库存管理到大规模食品分销，使企业能够维持面包、黄油和其他易腐货物等产品的最佳库存。通过预测需求波动，组织可以更好地协调生产计划，减少库存过剩和库存不足问题，并将财务损失降至最低。有效的预测还可以通过减少食品浪费和通过提高产品可用性来提高消费者满意度，从而支持可持续发展。传统需求预测系统通常依赖于手动方法或静态统计方法，这些方法无法适应动态市场条件和复杂的时间序列数据。尤其是手动方法容易出现人为错误、延误和效率低下，使其不适合供应链中的高风险决策。此外，这些方法难以考虑多种影响因素，例如季节性、市场趋势和外部干扰，导致需求预测不准确和保质期管理不佳。为了解决这些限制，本文提出使用一种名为非线性自回归外生神经网络 (NARXNN) 的新算法进行食品需求预测。NARXNN 是一种循环动态网络，其特点是包含多个层的反馈连接，使其能够有效地处理复杂且非线性的时间序列数据。NARXNN 源自线性 ARX 模型，利用外生输入来增强其预测能力。通过将 NARXNN 应用于面包和黄油等供应链产品，该模型展示了其优化需求预测、改善库存管理和减少浪费的潜力，从而为食品行业的保质期管理树立了新标准。
Ayub Baig1，M。Sowmya2，G。Amulya2，K。Jayasaumya2（2024）。 AI驱动的服务器日志管理用于自动错误分辨率，第15卷（5）.296-308
现代技术环境会生成大量的服务器日志，每个服务器日志可能包含有关系统错误的关键信息。解决这些错误的传统方法通常涉及跨多个平台的耗时的手动搜索 - 从诸如Google和Bing等搜索引擎到各种在线论坛的搜索引擎，希望找到正确的解决方案。这个过程通常证明是效率低下的，因为用户必须通过广泛的搜索结果进行筛选，并比较不一致或无关紧要的信息，从而冒着进一步的错误和延迟。为了响应，该研究旨在开发一种AI驱动的服务器日志管理软件，该软件通过分析历史日志数据和相应的分辨率来为错误提供准确的自动解决方案。通过合并服务器日志并培训预测性AI模型，该提出的平台提供了一种一站式解决方案，能够减少目前与错误分辨率相关的时间，精力和复杂性。用户只需输入错误，该系统提供了一种智能派生的，上下文感知的解决方案，即确定对手动搜索的需求。这样做，平台简化了工作流，减少用户挫败感，并提高了在现实世界环境中管理复杂技术问题的总体效率。
Rajkumar P1，G。Tanmai2，K。Ankitha2，M。Srilekha2（2024）。社交媒体上的深泡沫检测：利用深度学习和快速文本嵌入
DeepFake Technology使用AI来创建操纵媒体，对社交媒体平台上的信息完整性构成了重大威胁。在印度，Deepfake内容的兴起呈指数增长，尤其是在政治和娱乐领域，假新闻和AI生成的视频已经风靡一时，导致了错误的信息。主要目的是开发一个可靠的AI模型，该模型可以准确地检测到社交媒体平台上的深击内容，重点是使用FastText Embeddings识别机器生成的推文。传统方法涉及根据预定义的规则和关键字匹配的社交媒体帖子的人类审核，事实检查机构以及手动过滤。这些方法是耗时的，而且通常不准确，缺乏管理大量在线内容的可扩展性。手动检测深摄影和AI-AI-I-Actuct含量非常低效，容易出现错误，并且无法实时处理大量社交媒体数据。因此，在被识别或删除之前，有害和误导性信息可能会广泛传播。随着社交媒体在塑造公众舆论的日益影响，这项研究背后的动机是打击错误信息和维护在线话语的完整性。特别是深度学习模型可以通过自动化社交媒体内容的分析来显着改善对深击的检测。fastText嵌入将将推文转换为有意义的单词向量，而深度学习模型可以应用于对推文是人类生成还是AI生成的推文。与传统方法相比，这种方法提供了实时检测，提高准确性和可伸缩性。
Idea23D：协作式 LMM 代理支持从交错多模式输入生成 3D 模型
随着 2D 传播模型的成功，2D AIGC 内容已经改变了我们的生活。最近，这一成功已扩展到 3D AIGC，其中最先进的方法可以从单个图像或文本生成带纹理的 3D 模型。但是，我们认为当前的 3D AIGC 方法仍然没有完全释放人类的创造力。我们经常想象由多模态输入制成的 3D 内容，例如如果我的宠物兔子在桌子上吃甜甜圈会是什么样子。在本文中，我们探索一种新颖的 3D AIGC 方法：从 IDEA 生成 3D 内容。IDEA 是由文本、图像和 3D 模型组成的多模态输入。据我们所知，这种具有挑战性和令人兴奋的 3D AIGC 设置以前尚未被研究过。我们提出了新的框架 Idea23D，它结合了基于大型多模态模型 (LMM) 和现有算法工具的三个代理。这三个基于 LMM 的代理负责提示生成、模型选择和反馈反射。它们在完全自动化的循环中相互协作和批评，无需人工干预。然后，该框架生成一个文本提示，以创建与输入 IDEA 紧密一致的 3D 模型。我们展示了令人印象深刻的 3D AIGC 结果，超越了以前的方法。为了全面评估 Idea23D 的 3D AIGC 功能，我们引入了 Eval3DAIGC-198 数据集，其中包含 198 个用于 3D 生成任务的多模态输入。该数据集评估生成的 3D 内容与输入 IDEA 之间的一致性。我们的用户研究和定量结果表明，Idea23D 显著提高了 3D 生成的成功率和准确性，并且在各种 LMM、文本转图像和图像转 3D 模型中具有出色的兼容性。代码和数据集可在 https://idea23d.github.io/ 获得。
RNA触发的CRISPR-CAS12A2优先和合作切割侧支DNA
。cc-by 4.0国际许可（未经Peer Review尚未获得认证）是作者/资助者，他已授予Biorxiv的许可证，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本发布于2025年1月5日。 https://doi.org/10.1101/2025.01.05.631166 doi：Biorxiv Preprint
使用Chacha20
教育协会的机构小组，印度海得拉巴摘要电子邮件通讯在现代社会中起着至关重要的作用，促进了个人和专业互动。但是，确保通过电子邮件交换的敏感信息的安全性和机密性仍然是一个重大问题。此项目使用CHACHA20加密算法介绍了电子邮件过滤器的开发和实施。chacha20是由丹尼尔·J·伯恩斯坦（Daniel J. Bernstein）设计的对称流密封算法。它通常用于加密协议和应用程序，尤其是在确保互联网流量的情况下。它以其速度和安全性而闻名，它是TLS（传输层安全性）协议套件的一部分，以及其他应用程序。chacha20在64个字节块上运行，使用256位的密钥大小。它被认为是非常安全的，并且在各种安全敏感的应用程序中都广泛采用。可能会发生加密之前，需要生成一个加密密钥。对于Chacha20，通常会生成一个安全的随机键。密钥应保密，仅在发件人和预期的接收者之间共享。为了最大程度的安全性，通常将电子邮件中的CHACHA20加密作为端到端加密方案的一部分实现。这意味着电子邮件的内容已在发件人的设备上加密，并且只能由预期的收件人解密，而没有中介（包括电子邮件服务提供商）可以访问明文。但是，有担保的电子邮件信件现在仍然是一个很大的问题，因为数据泄露和网络威胁到一天的上升。总的来说，Chacha20通过加密消息的内容来确保电子邮件通信的机密性，从而保护其免受未经授权的访问或拦截，从而发挥着至关重要的作用。关键字：CHACHA20，加密，解密，电子邮件安全性，端到端口（E2EE），我们所居住的数字时代的身份验证和完整性，电子邮件通信对生活的个人和业务领域至关重要。chacha20：一种新的加密算法，同时安全有效，非常适合提高电子邮件的机密性。这种选择使用CHACHA20进行电子邮件加密的选择是因为Chacha20确保通过不安全渠道发送数据的用户的内容隐私不会受到损害，并且以可靠有效的方式保持安全。在许多健康和癌性皮肤的例子的程序中，这些程序可以学会识别
发育期 Pb 暴露通过改变 Hipsc 衍生皮质神经元的细胞内 Ca2+ 稳态增加 AD 风险
在脆弱的发育时期接触铅 (Pb) 等环境化学物质会导致晚年健康出现不良后果。人类队列研究表明，发育期 Pb 暴露与晚年阿尔茨海默病 (AD) 发病之间存在关联，动物研究的结果进一步证实了这一观点。然而，发育期 Pb 暴露与 AD 风险增加之间的分子通路仍然难以捉摸。在这项工作中，我们使用人类 iPSC 衍生的皮质神经元作为模型系统来研究 Pb 暴露对人类皮质神经元中 AD 样发病机制的影响。我们将来自人类 iPSC 的神经祖细胞暴露于 0、15 和 50 ppb Pb 中 48 小时，去除含 Pb 的培养基，并进一步将它们分化为皮质神经元。免疫荧光、蛋白质印迹、RNA 测序、ELISA 和 FRET 报告细胞系用于确定分化皮质神经元中 AD 样发病机制的变化。将神经祖细胞暴露于低剂量 Pb，模拟发育暴露，可导致神经突形态改变。分化神经元表现出钙稳态、突触可塑性和表观遗传景观的改变，以及 AD 样发病机制标志物升高，包括磷酸化 tau、tau 聚集体和 A β 42/40。总之，我们的研究结果为发育性 Pb 暴露引起的 Ca 失调提供了证据基础，这是一种合理的分子机制，可解释发育性 Pb 暴露人群中 AD 风险的增加。
CRISPR-CAS12A2基于目标核酸的快速和敏感检测系统
保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。永久性。预印本（未经同行评审的认证）是作者/资助者，他已授予MedRxiv的许可证，以在2024年9月23日发布的此版本中显示在版权所有者中。 https://doi.org/10.1101/2024.09.20.20.24314102 doi：medrxiv preprint
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Xiphera的Chacha20-Poly1305和Ascon对称加密IP核心为广泛的应用提供了可靠的安全性。chacha20-poly1305将高速chacha20流密封与多1305身份验证器结合在一起，提供了加密和身份验证。ascon作为一种轻巧的加密算法，是IOT设备等受约束环境的理想选择。这两个内部设计的IP内核都均已优化，以供FPGA和ASIC实现中的效率和最佳性能。