XiaoMi-AI文件搜索系统
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观察捉迷藏人工智能的进化
该项目的目的是观察两个人工智能代理（一个“寻找者”和一个“隐藏者”）在玩简化版的捉迷藏游戏时的发展。这些代理将通过机器学习得到改进，并且只会被赋予对游戏规则的理解和在游戏的网格状空间中导航的能力；它们不会被教授或提供任何策略，而是从头开始学习。特别有趣的是观察随着游戏中引入新元素（例如障碍物、门和其他环境影响），隐藏者和寻找者智能的特殊游戏风格。通过这种观察，我希望不仅能确定捉迷藏游戏中的关键策略，还能更好地了解机器学习 AI 搜索和隐藏模式的演变，这与网络、人工智能和网络安全等多个领域相关。
在没有错配修复的情况下，主要编辑的效率和保真度会得到增强
Prime 编辑 (PE) 是一种强大的基因组工程方法，能够将碱基替换、插入和删除引入任何给定的基因组位点。然而，PE 的效率差异很大，不仅取决于目标基因组区域，还取决于编辑细胞的遗传背景。在这里，为了确定哪些细胞因素会影响 PE 效率，我们针对 32 个 DNA 修复因子进行了有针对性的遗传筛选，涵盖了所有已报道的修复途径。我们表明，根据细胞系和编辑类型，错配修复 (MMR) 的消融可使 PE 效率提高 2-17 倍，涵盖多种人类细胞系、编辑类型和基因组位点。关键 MMR 因子 MLH1 和 MSH2 在 PE 位点的积累表明 MMR 直接参与 PE 控制。我们的研究结果为 PE 机制提供了新的见解，并提出了如何优化其效率。
树突状细胞子群及其对癌症免疫疗法的影响
利用免疫系统治疗恶性肿瘤已成为癌症疗法的强大工具，近年来，FDA批准的免疫疗法爆炸了。作为针对肿瘤的细胞毒性活性的主要介质，CD8 T细胞是当前治疗的重点，例如免疫检查点抑制（1），CAR-T细胞疗法（2）和癌症疫苗（3）。有效的CD8 T细胞反应的产生是一个复杂的过程，涉及免疫系统的多个组成部分。树突状细胞（DCS）在有效的CD8 T细胞反应对肿瘤的策划中起着核心作用（4，5）。在最基本的水平上，T细胞介导的抗癌免疫反应集中在DC抗原表现周围。此过程始于肿瘤衍生的抗原的直流捕获，这些抗原被细胞内载于MHC分子。然后将这些肽MHC复合物（PMHC）转运到细胞表面，以启动并激活肿瘤流血淋巴结内的效应T细胞。虽然在DCS Primes CD8 T细胞上加载到MHC I类分子上的抗原，而MHC II类分子对抗原的呈现可以启用CD4 T助手（Th）细胞。“ CD4帮助”，特别是
EU/英国申请表 - 2025.02.11
在细胞外基质 +化学定义的培养基中，将患者肿瘤组织样品培养为肿瘤器官。PDO被鉴定为Hoechst阳性细胞簇，使用荧光活力染色单独确定每个PDO的活细胞的数量。药物筛查用每种化合物3剂进行3剂，并计算出TO-PRO-3活细胞测量曲线下的反向面积以量化响应。tempus XT和整个转录组测定法用于在器官和配对的患者肿瘤上执行NGS（如果有）。通过我们的标准管道处理所得数据，以识别可靶向突变，新抗原，CNV和融合。
NOUS41 KWBC 131500 PNSWSH服务更改通知...
John Opatz：检查METPLUS验证系统中R2O实施的成功Johnna Infanti：通过评估统一预测系统（UFS）和北美多模型集合（NMME）的降水技能（通过模型评估工具（Metplus）Gwen Chen Chen Chen Chen recia：实时海洋范围：环境建模中心Jason Levit的全球验证：EMC验证系统：统一预测系统（UFS）模型的实时验证
热带太平洋观测系统（TPO）赤道太平洋...
●计划在2026年至2027年进行Tepex。其初步计划利用了持续的停泊阵列和新的观察技术的主要升级，并以数年的现场建模研究为重点。的目标是更好地了解塑造热带太平洋变异性的过程，并学习如何最大程度地利用持续的观察系统，该系统比时间尺度更长的时间比在强化现场活动中涵盖的过程更长。●在目前缺乏全面的空气交互现场活动的地区，TEPEX的现场观察将使全球研究和运营社区能够解决ENSO预测必不可少的关键物理过程。这将通过改进基本理解和预测模型中这些过程的表示来实现。
2024 年 2 月 物理观察员
● Samu Taulu 副教授因定量 bSSFP MRI 从 UCSF 获得 43K。● Kai-Mei Fu 教授因 C2AQ 从 BNL 获得 241K。● Xiaodong Xu 教授因光自旋电子学从 Clarkson 获得 100K。● Lukasz Fidkowski 副教授因拓扑相从 NSF 获得 254K。● Arthur Barnard 助理教授因扫描筛选从华盛顿研究基金会获得 293K。● Kai-Mei Fu 教授因 NV 量子节点从 Sandia 获得 80K。● Xiaodong Xu 教授因 EFRC 从 DOE 获得 816K。● Anna Goussiou 教授因美国 ATLAS 软件开发从 DOE 获得 72K。● Henry Lubatti 教授因 HL-LHC 像素 IST 从 DOE 获得 153K。● Xiaodong Xu 教授因 2D 量子物质从 DOE 获得 840K。 ● 许世杰教授因 A3D3 项目获美国国家科学基金会 510 万美元资助。● 许世杰教授因“加速科学与工程发现的人工智能元研讨会”项目获美国国家科学基金会 10 万美元资助。
测量 - 符号优化，用于平均部分观察到的协方差矩阵
对称的正定定义（SPD）矩阵渗透到许多科学学科，包括机器学习，优化和信号处理。配备了Riemannian的几何形状，SPD矩阵的空间受到了引人注目的特性及其所使用的riemannian Means，现在是某些应用中的金标准，例如脑部计算机界面（BCI）。本文解决了平均变量缺失的协方差矩阵的问题。这种情况通常发生在廉价或不可靠的传感器中，或者当伪影抑制技术删除导致等级矩阵的损坏的传感器时，阻碍了基于协方差的方法中Riemannian几何形状的使用。一种替代但可疑的方法包括删除缺少变量的矩阵，从而降低了训练集的大小。我们解决了这些局限性，并提出了一种基于大地凸的新配方。我们的方法在生成的数据集上进行了评估，这些数据集具有受控数量的丢失变量和已知基线，证明了所提出的估计器的鲁棒性。在实际BCI数据集上评估了这种方法的实际利益。我们的结果表明，所提出的平均值比经典数据插补方法更适合分类。关键字：SPD矩阵，平均值，缺少数据，数据插补。