XiaoMi-AI文件搜索系统
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对统一的计算搜索：生成ai
摘要：生成人工智能（生成AI）的输出通常称为“合成”，暗示它们不是自然而是人为的。反对该术语的使用，本文着重于合成的不同表示，强调了任何合成的统一和组成方面。大型语言模型（LLM）的情况被用作示例，以哲学上与当代计算系统中的表示概念一起解决综合。有人认为，一般AI中的合成应被理解为对统一的搜索，这是对代表性现实的基础。这种代表性现实是计算内部的，是一个稳定的（如果不完美的）整体，是分布式表示形式的结合。因此，这篇文章表明，开发合成的哲学概念来研究当今的生成AI，涉及研究结构在LLM中的发生方式，并研究构造形式的形式。
单一计算目标推动视觉皮层流的专业化
人类视觉皮层分为背侧、侧侧和腹侧流。一个长期存在的假设 10 是，功能组织成流是为了支持不同的视觉行为。在这里，11 我们使用基于神经网络的计算模型和大量 fMRI 数据集来测试视觉 12 流出现的原因。我们发现，针对特定流的视觉行为训练的模型很难捕捉神经 13 反应和组织。相反，自我监督的拓扑深度人工神经网络鼓励附近的单元做出类似的反应，成功地预测了神经反应、空间隔离 15 和跨流的功能分化。这些发现挑战了主流观点，即流 16 进化为分别支持不同的行为，而是表明功能组织源于一个单一原则：平衡从视觉输入中学习普遍有用的表示与 18 局部空间约束。19
探索靶向细菌SHV蛋白以对抗抗生素耐药性的天然化合物：生物计算研究
天然产物是发现合成药物的新药物和模板的重要储层，其用途从抗癌治疗到抗生素。大量的天然源治疗化学物质归因于微生物王国，或通过微生物与其宿主物种之间的相互作用获得[24]。紧急搜索具有抗菌特性的天然产物主要是主要由质粒介导的AR基因的患病率提高，以及疾病的出现，尤其是那些影响呼吸道和神经系统的疾病，而传统治疗不足。当不可用的常规医疗疗法时，谁鼓励使用草药。天然化学物质的各种优势已导致其在
增强太阳能系统：计算和自动化技术在 2050 年实现净零排放中的作用
本评论旨在展示如何应用计算和自动化来优化太阳能发电系统，以实现 2050 年的净零排放。它强调了数据分析、机器学习和自动化系统在优化商业模式和衡量太阳能技术性能方面的力量。在全球气候议程中，讨论了太阳能在减少能源需求碳排放和降低碳排放方面的作用。它还讨论了新用途，例如用于太阳能电池板检查和自动化制造的自学机器人，以提高太阳能发电的效率和可持续性。此外，它还解决了对计算流体动力学 (CFD) 和有限元分析 (FEA) 等复杂研究工具的需求，以在太阳能市场创造新技术，并最终实现 2050 年雄心勃勃的可再生能源目标。
教育学院学生对计算思维能力的看法
这项研究旨在调查教育学院学生的计算思维水平及其水平的水平，其水平基于他们的人口特征，即性别，计划和年龄。该研究使用了描述性研究设计，其中有190名教育学院的学生完成了一份计算思维问卷。计算思维量表由五个维度组成，即创造力，算法思维，合作，批判性思维和解决问题。结果表明，学生之间的计算思维水平是多种多样的，并且落在适度的范围内。基于性别的分析表明，在计算思维的一个维度，即算法思维的一个维度上存在显着差异，女性得分低于男性。此外，根据学生的学术课程，在算法思维和整体计算思维水平中观察到了显着差异，尤其是学士学位和博士学位课程之间，博士生得分高于学士学位学生。此外，基于年龄的分析强调了显着差异，在各种计算思维维度上，年龄较大的学生始终优于年轻学生。根据发现提供了一组建议。
走向量子计算力学
量子计算机的出现采用了与传统数字计算机完全不同的物理原理和抽象，它开创了一种全新的计算范式，有可能带来颠覆性的效率和计算性能。具体而言，同时改变整个量子系统状态的能力带来了量子并行性和量子干涉。尽管有这些前景，但将量子计算应用于计算力学问题的机会仍未得到充分探索。在这项工作中，我们展示了量子计算确实可以用于解决计算均质化中的代表性体积元 (RVE) 问题，其多对数复杂度为 ((log 𝑁 ) 𝑐 ) ，而传统计算的复杂度为 ( 𝑁 𝑐 )。因此，我们的量子 RVE 求解器相对于传统求解器实现了指数加速，使并发多尺度计算更接近实用性。所提出的量子 RVE 求解器结合了传统算法，例如均匀参考材料的定点迭代和快速傅里叶变换 (FFT)。然而，这些算法的量子计算重新表述需要根本性的范式转变以及对经典实现的彻底重新思考和彻底改革。我们采用或开发了几种技术，包括量子傅里叶变换 (QFT)、多项式的量子编码、函数的经典分段切比雪夫近似和用于实现定点迭代的辅助算法，并表明在量子计算机上有效实现 RVE 求解器确实是可能的。我们还提供了理论证明和数值证据，证实了所提出的求解器的预期 ((log 𝑁 ) 𝑐 ) 复杂度。
使用计算智能和集成学习实现高效肺癌检测
肺癌是当代癌症相关死亡的主要因素，预计其将持续产生长期影响。及早发现症状对于有效治疗至关重要，这凸显了创新疗法的必要性。许多研究人员已经在这一领域开展了大量工作，但高假阳性率和高检测准确率等挑战仍然使准确诊断变得复杂。在这项研究中，我们旨在开发一种生态考虑的肺癌治疗原型模型，通过利用计算智能的最新进展来最大限度地提高资源利用率。我们还提出了一个基于医疗物联网 (IoMT) 的以消费者为中心的集成框架来实施建议的方法，为患者提供适当的护理。我们提出的方法采用逻辑回归、MLP 分类器、高斯 NB 分类器和使用 K 均值和模糊逻辑的智能特征选择来增强肺癌数据集中的检测程序。此外，通过投票分类器结合了集成学习。通过网格搜索的超参数调整提高了所提模型的有效性。通过与现有 NB、J48 和 SVM 方法的比较分析，证明了所提出的模型的性能，准确率达到 98.50%。这种方法带来的效率提升有可能节省大量时间和成本。这项研究强调了计算智能和 IoMT 在开发有效、资源高效的肺癌疗法方面的潜力。
通过大规模计算分析探索稀土 Kitaev 磁体
Kitaev 蜂窝模型在量子自旋液体的探索中起着关键作用，其中分数准粒子将在无退相干拓扑量子计算中提供应用。关键因素是键依赖的 Ising 型相互作用，称为 Kitaev 相互作用，它需要自旋和轨道自由度之间的强纠缠。在这里，我们研究了显示稳健 Kitaev 相互作用的稀土材料的识别和设计。我们通过开发专为大规模计算而设计的并行计算程序，仔细研究了所有可能的 4 f 电子配置，这需要微扰过程中多达 600 多万个中间态。我们的分析表明，在所有 Kramers 二重态的实现中，各向同性的 Heisenberg J 和各向异性的 Kitaev K 相互作用之间都存在主要的相互作用。值得注意的是，具有 4 f 3 和 4 f 11 配置的实例展示了 K 相对于 J 的普遍性，这为探索化合物（包括 Nd 3 + 和 Er 3 +）中的 Kitaev 量子自旋液体带来了意想不到的前景。
具有DIA-LC-MS/MS
免疫肽组的工作流程对于分析数据独立获取（DIA）质谱数据，尤其是在免疫学和癌症研究方面变得越来越重要。免疫肽，通过主要的组织相容性复合物（MHC）分子在细胞表面呈现的短肽片段，在免疫系统识别和反应异物或改变自身抗原的能力中起着至关重要的作用。这些肽通常存在于低丰度和表现出高度的多样性，对使用传统数据依赖性获取（DDA）方法提出了重大挑战。DIA质谱法提供了明显的优势。它始终捕获多个技术重复的低丰度肽的MS2光谱，从而增强了其识别和定量的可能性。然而，DIA光谱的复杂性质，再加上HLA肽的巨大搜索空间，在准确识别和量化这些重要分子方面带来了新的困难。
新兴传感，成像和计算技术以扩展纳米到宏观的根际动态 - 审查和研究观点
*相应的作者：Amir H. Ahkami amir.ahkami@pnnl.gov，odeta qafoku odeta.qafoku@pnnnl.gov。作者的贡献：Amir H. Ahkami：概念化了这项工作，撰写了摘要，简介和第5.1节，用于监测根际中的营养和化学交换的第5.1节，促进了图1,2和7的发展，并审查并编辑了手稿。odeta Qafoku：概念化了工作；撰写介绍和第2节；综合成像和生化方法论，以解决时空中的根际过程；促进了图1,2和7的发展，并审查并编辑了手稿。tamas varga：写下基于图像的植物土壤相互作用的基于图像的建模的第4.1-4.2节：根际多尺度测量和建模；有助于开发图1和7。Tiina Roose：写第4节，基于图像的植物土壤相互作用的建模：根际多尺度测量和建模；有助于开发图7。Pubudu Handakumbura：撰写了第3.2节的构建环境，用于实验室，以对根际过程进行现场调查；有助于开发图2。Jayde A. Aufrecht：撰写了第3.1节的构建环境，用于实验室，以对根际过程进行现场调查；有助于开发图2。Arunima Bhattacharjee：审查和编辑第3.2节Yi Lu：撰写了第5.2节，《生物传感器》，用于监测根际中的营养和化学交换的生物传感器；开发图3。Quanbing Mou：撰写了第5.2节，《生物传感器》，用于监测根际中的养分和化学交换；开发图3。Zoe Cardon：写了第6节，对田间根际化学梯度的分布和动力学的测量；开发图4。Yuxin Wu：写了第7节，跨尺度的根际相互作用的检测：复杂系统中的升级挑战；写了《陆地生物圈命运》第8.2节：将植物土壤 - 微生物相互作用缩放到景观和世界上；开发图5。Joshua B. Fisher：书面第8节，陆地生物圈的命运：将植物土壤 - 微生物相互作用缩放到景观和世界上；开发图6。詹姆斯·J·莫兰（James J.