XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemcomprehensive
Cy-Bench：一个用于子...
1 Wageningen University and Research，人工智能，邮政信箱16，Wageningen，6700 AA，荷兰。皮埃尔·维亚拉（Pierre Viala），蒙彼利埃（Montpellier），34000，法国17莱布尼兹农业景观研究中心，模拟和数据科学，埃伯斯瓦尔德·斯特劳斯（EberswalderStra笔环境研究，计算水系统系，珀索斯特拉赛15号，莱比锡，04318，德国20欧盟委员会联合研究中心，粮食安全部门，E.Fermi 2749，ISPRA，VA I-21027，意大利2 Technical University of Munich, Chair of Data Science in Earth Observation, Arcisstraße 21, Munich, 80333, Germany 3 Purdue University, Department of Agronomy, 915 Mitch Daniels Blvd, West Lafayette, IN 47907, United States 4 Ankara University, Faculty Of Agriculture Engineering, Dögol Caddesi 06100 Tando˘gan, Ankara, 6110，土耳其5马里兰大学，地理科学系，7251 Preinkert Drive，Collega Park，MD 20742，美国6 NASA戈达德太空研究所，GISS气候影响小组，邮件代码611，纽约，纽约10025，纽约，10025 Vrije Universiteit Amsterdam，环境研究研究所，DE BOELELAAN 1105，阿姆斯特丹，1081 HV，荷兰9 Potsdam气候影响研究所，气候弹性研究部，PO Box 60 12 03，Potsdam，Potsdam，4412，德国10，Manitoba University of Manitoba University of Manitoba，Winn winn winn winn 5V6, Canada 11 Universitat de València, Image Processing Laboratory, C/ Catedràtic Agustín Escardino Benlloch, 9, València, 46980, Spain 12 Seidor Consulting, C/Provençals 44, Barcelona, 08019, Spain 13 International Crops Research Institute for the Semi-Arid Tropics, West and Central Africa Region Hub, PO Box 320,巴马科，马里14国际热带农业研究所，自然资源管理，邮政信箱30677，内罗毕，00100，00100，肯尼亚15联邦科学与工业研究组织（CSIRO），农业和食品，147 Underwood Wood Wood，珀斯，澳大利亚6014，澳大利亚16号，澳大利亚16号国家研究所，国家研究所，国家研究所农业研究所，农业和环境。
包含的工程通过全面的噪声管理策略为北部提供支持
●生态保障：对敏感栖息地（包括受保护的蝙蝠栖息地）进行了评估，以优先考虑环境保护，并在社区考虑之外。●连续监视框架：该策略结合了长期监控解决方案，使北部能够随着时间的推移评估和重新降低噪声措施。●利益相关者的合作：通过与地方当局，环保团体和更广泛的社区互动，确保了与监管要求和公众期望保持一致的策略。
对人血清白蛋白与聚合物和混合纳米颗粒的相互作用的全面研究
Merve Seray Ural，Joice Maria Joseph，Frank Wien，Xue Li，My-An Tran等。对人血清白蛋白与聚合物和混合纳米颗粒的相互作用进行了全面研究。药物输送和转化研究，2024，14（8），pp.2188-2202。10.1007/S13346-024-01578-X。hal-04928427
全面的分子诊断
虽然单独罕见，但所有线粒体疾病的全球整体发病率每5,000例活生生中约为一个（Plutino等，2018）。由于线粒体疾病的巨大基因型和表型异质性，获得准确及时的诊断通常很具有挑战性，尤其是在分子水平上。这种复杂性的一部分源于正常的线粒体功能是核和线粒体基因组的产物（Abadie，2024； Craven等，2017； Kendall，2012）。此外，尽管有超过一千个核基因与线粒体生物学有关（Pagliarini等，2008），但只有一小部分基因已经建立了疾病的关联（在线Mendelian sentarity in Man Man，Omim®，Omim®，2025; Stenson et al。，2014年）。除了对线粒体基因组进行测序外，诊断实验室通常还提供了用于线粒体疾病的核基因下一代测序（NGS）的靶向面板。单独的线粒体基因组面板也可以在商业上获得（Wong，2013； McCormick等，2013）。在这些面板的设计期间考虑了各种因素，包括已知的临床相关性，疾病患病率和成本。因此，商业双基因组面板通常会因数百个基因而变化，或者覆盖包括基因的覆盖率有所不同。同时分析线粒体基因组和核线粒体基因的优势已被认可了一段时间，但是，这种方法并不总是是护理标准（Abicht等，2018； Bonnen等，2013）。据我们所知，这是双重基因组NGS面板诊断线粒体疾病的临床实用性的最大系统评估。尽管核基因与线粒体基因之间的相互作用对于维持线粒体功能是必要的，但是在这个大规模上，每个基因组对线粒体疾病的病因的实际贡献没有实际评估。在本报告中，我们总结了我们作为临床诊断实验室的经验，该实验室在涉嫌有线粒体疾病的队列上进行线粒体和核NGS测试。对诊断病例结果的初步分析表明，这两个基因组都同样贡献。我们表明，双基因组NGS测试方法为诊断线粒体疾病提供了全面的工具。据我们所知，这是最大的系统分析之一，同时对线粒体和核基因组进行了询问。据我们所知，这是最大的系统分析之一，同时对线粒体和核基因组进行了询问。
grelu：DNA序列建模和设计的综合框架
深度学习模型越来越多地用于在DNA序列上执行各种任务，例如预测组织和细胞类型特异性序列活性，得出顺式调节规则，预测非编码变异效应以及设计合成调节序列。但是，这些模型需要专门的知识来正确构建，训练和解释。此外，由于模型和不同组构建的软件之间缺乏互操作性，该领域受到了阻碍。在这里，我们提出了Grelu，这是一个综合的软件框架，使用户可以轻松地执行高级序列建模管道，包括数据预处理，模型培训，超参数调整，评估，解释，解释，变体效应预测和新型调节元素的设计。该软件伴随着一个模型动物园，其中包含可以轻松下载，应用和微调的最先进的预培训模型。该框架和资源将在DNA序列建模领域加速研究，并实现合成调节元件的有效设计。
冷却技术的进步，以提高太阳能光伏面板的效率：详细的综合审查和创新分类
太阳能光伏（PV）细胞已成为生产绿色电力的主要技术。这项创新利用了直射的阳光来产生动力，其安装灵活性已在PV面板上进行了大量投资。尽管有许多好处，但这些细胞因细胞温度升高而导致的效率下降而阻碍。因此，研究人员对旨在使用多种技术增强光伏细胞性能的可能解决方案进行了广泛的研究。本评论论文对光伏面板的冷却技术进行了彻底的分析。它涵盖了被动和主动冷却方法，包括水和空气冷却，相变材料以及各种不同的方法。在每个类别中，它都深入研究详细的子类别，例如蒸发冷却，浸入水，浮动系统，水管，冷却通道，喷水机，喷射撞击，地热冷却以及通过PV设计增强的自然对流。它还使用冷却管，散热器和空气收集器覆盖强制对流，以及相变材料（PCM），纳米流体，辐射冷却，热电方法，热管，热泵，热泵和其他创新技术的整合。用特定的示意图说明了每种方法，并进行了彻底讨论和比较。此外，本文介绍了适用于光伏面板的这些冷却方法的原始分类系统，为未来的研究提供了宝贵的指导，并洞悉提高效率。关键字：综合；比较;审查;光伏面板；冷却技术。
对从Larimichthys鳄鱼分离的大环病毒的基因组和蛋白质组学特征的全面分析
结果：FD201807基因组包括112,214 bp的双链DNA，G + C含量为53.53％。它包含130个潜在的开放式阅读框架，编码能力范围为41至1,293个氨基酸。对全基因组序列的系统发育分析表明，与FD201807相关的最接近的巨型细胞病毒是Pompano Iridovirus，其序列身份为98.98％。在病毒感染的细胞培养上清液中鉴定了27种病毒蛋白的无标记蛋白质组学分析，而FD201807的纯病毒病毒中的46种病毒蛋白。在这些病毒感染的细胞培养上清液和纯净的病毒样品中都检测到19种病毒蛋白，而在病毒感染的细胞培养上士中仅鉴定了8种病毒蛋白。值得注意的是，有两种蛋白质来自培养的细胞系MFF-1（普通话炸细胞系-1），即细胞色素c和泛素激活酶E1，它们都存在于纯化的病毒样品和受感染细胞的培养物中。这些细胞蛋白可能与病毒宿主蛋白相互作用和/或宿主细胞凋亡有关。
利用人工智能在美国金融行业打击洗钱和欺诈：全面分析
摘要本研究探讨了人工智能（AI），尤其是机器学习（ML）的变革性作用，在增强美国金融行业中洗钱和欺诈的检测和预防。该研究旨在分析AI驱动的技术如何显着提高欺诈检测系统的准确性，效率和可扩展性。该研究的重点是检查各种机器学习算法，包括诸如逻辑回归和决策树等监督技术，以及无监督的方法，例如聚类和异常检测。这些技术用于分析历史数据，检测模式并实时识别可疑交易或欺诈行为。该研究方法包括对欺诈检测中AI应用的现有案例研究和文献的全面综述，强调了在金融机构中成功实施ML模型。调查结果表明，机器学习模型（例如随机森林和支持向量机器）已被证明有效地检测和防止具有高精度和召回率的欺诈活动。此外，AI与实时数据分析功能的集成可以连续监测和立即检测不规则性。该研究得出结论，美国的金融机构必须利用AI的进步来增强风险管理系统，改善欺诈检测并减轻洗钱的风险。通过采用机器学习算法，金融组织可以保持领先地位
基于机器学习的无线通信的自动调制识别：全面调查
摘要信息和无线通信技术的快速发展，以及最终用户数量的大幅度增加使无线电频谱比以往任何时候都更加拥挤。此外，随着电磁环境正在发展并变得越来越复杂，提供稳定且可靠的服务是具有挑战性的。因此，迫切需要更可靠和智能的通信系统，以提高频谱效率和服务质量以提供网络资源的敏捷管理，从而更好地满足未来无线用户的需求。特别是自动调制识别（AMR）在大多数智能通信系统中起着至关重要的作用，尤其是随着软件定义无线电（SDR）的出现。AMR是在认知无线电（CR）中执行频谱传感的一项必不可少的任务。多亏了深度学习（DL）应用中的显着进步，已经提供了新的和强大的工具，可以解决该领域的问题。因此，今天，将DL模型整合到AMR中已引起了许多研究人员的关注。这项工作旨在提供针对单输入单输出（SISO）和多输入多输出（MIMO）系统的最新机器学习（ML）AMR方法的全面最新审查。此外，将确定每个模型的体系结构，并在规范和性能方面进行详细的比较。最后，提供了开放问题，挑战和潜在的研究方向的概述以及讨论和结论。
一个针对比特币能源使用的综合研究框架：基本面，经济原理和热力学的少量
比特币的能源使用在学者，从业者和公众之间进行了争论。这场辩论通常是有偏见和特征的。因此，我以讨论比特币的基本原理的讨论开始了本文，其中包括广泛持有的误解。接下来，我说明了比特币与能量的关系并描述潜在的激励机制。在论文的主体中，我讨论了比特币能源使用的各种组成部分，包括能量的数量，组成和地理分歧，以及出现的积极和负面影响。然后将这些组件合并为一个综合框架，为未来的学术研究提供了坚实的基础，并为从业者提供了有关如何以及为什么比特币需要能量以及是否可以从环境角度进行理由的全局。