XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemdal
Zongfan Yang，Rebecca M. Twidale，Silvia Ger 敏感性投影，用于通过电离通道优化针对光线搜索的双相氩TPC
摘要：金属蛋白锌无处不在，具有结构和功能重要性的蛋白质锌中心，涉及与配体和底物的相互作用，并且通常具有药理意义。生物分子模拟在研究蛋白质结构，动力学，配体相互作用和催化的研究中越来越突出，但是锌构成了一个特殊的挑战，部分原因是它具有多功能，灵活的协调。生成生物锌中心配体配合物的可靠模型的计算工作流程将发现广泛的应用。在这里，我们使用（非键）分子力学（MM）和量子力学/分子力学（QM/ mm）在半词性（DFTB3）（DFTB3）和理论的密度功能理论（DFTB3）和理论水平来描述六二键式岩构成六氧化锌的锌层中心的理论水平，以评估替代处理的能力。 （单核和二核），以及相互作用组的性质（特别是锌 - 硫相互作用的存在）。mM分子动力学（MD）模拟可以过度影响八面体的几何形状，将其他水分子引入锌配位壳，但可以通过随后的半经验（DFTB3）QM/MM MM MM MD MD MD模拟来纠正。b3lyp/mm几何优化进一步提高了协调距离描述的准确性，该方法的总体有效性取决于包括锌的存在 - 硫 - 硫相互作用，而硫 - 硫相互作用的描述较少。我们描述了使用DFTB3的QM/MM MD的工作流程，然后使用DFT（例如B3Lyp）进行QM/MM几何形状优化，很好地描述了我们的锌金属酶复合物集合，并且很可能适合在结构信息的准确模型中创建锌蛋白质复合物的准确模型。
歌剧：通过过度信托的惩罚和转录分配
幻觉是对多模态大语言模型（MLLM）的普遍挑战的幻觉，极大地阻碍了他们需要精确判断的真实用法。现有方法可以通过特定设计的数据进行培训，或通过其他来源的特定知识来缓解此问题，从而产生了不可避免的额外费用。在本文中，我们提出了一种新型的MLLM解码方法，该方法基于o-vertust pe nalty和r eTroptoction-llocation策略，它是一种几乎免费的午餐，可以减轻幻觉问题，并没有其他数据，知识，知识或培训。我们的方法始于一个有趣的观察结果，即，大多数幻觉与自我注意力矩阵所表现出的知识聚集作用紧密相关，即MLLM倾向于通过关注一些摘要的代价来产生新的代币，但并非所有以前的代币。这种部分过度信任的倾向会导致忽略图像令牌，并用幻觉描述图像内容。基于观察结果，Opera在梁搜索解码过程中引入了对模型逻辑的惩罚术语，以使Miti-Gate the Trust问题以及回滚策略回顾了在预先生成的令牌中存在摘要令牌的存在，并在必要必要时重新分配给标记。通过广泛的实验，Opera在不同的MLLM和指标上表现出明显的幻觉降低性能，证明其有效性和性质。我们的代码为：https：//github.com/shikiw/opera。
收集AI利用新的Modalai®starling 2 Logis无人机，以获得更大的仓库和库存数据能力
宾夕法尼亚州匹兹堡 - 2025年2月10日 - 今天的库存情报解决方案收集AI宣布将通过Modalai的Voxl 2 Autopilot提供的新的US-MADE-MADE Starling 2 Logis无人机来增强其DJI无人机，用于客户仓库库存数据收集。此添加在第2季度2025中获得，将有助于仓库操作和创新团队最大化收集AI软件解决方案，以提高计数和应用程序灵活性。收集AI计算机视觉技术使无人机可以自主飞行，而无需GPS，WiFi或基础设施更改。机器学习算法分析库存图片，读取和解释远远超出了条形码，包括批号，文本，有效期，案例计数和占用信息。仓库运营商可以将其实时物理库存与仓库管理系统（WMS）数据进行比较，以进行最高准确性所需的任何更改。该解决方案最常用于第三方物流（3PL），零售分销，制造以及食品和饮料，但它
斯托克代尔号 (DDG 106) 入职信息
指挥长：cmc@ddg106.navy.mil 赞助商协调员：Sponsor@ddg106.navy.mil 监察员：stockdale.ombudsman@gmail.com 圣地亚哥海军基地分为干区（最近陆地）和湿区（最近水域）。与 Harbor Drive 平行的铁路轨道将两侧分开。仅一座人行桥连接它们。如果您正在报道并且 STOCKDALE 在港口，您可以在 32 街（湿区）的圣地亚哥海军基地找到我们。请联系您的赞助商，了解您抵达当天我们在哪个码头。您可以在 Quarterdeck 的港口 24 小时找到 STOCKDALE 水手。我们的号码会根据码头分配而变化，请确保您从赞助商处获得最新信息。如果您正在报告并且 STOCKDALE 正在航行，请直接前往圣地亚哥海军基地临时人员单位（干侧）。他们全天 24 小时有人值班，可以在以下位置找到：
C9orf72 ALS/FTD二肽重复蛋白水平通过抑制PKA或增强蛋白质降解的小分子降低对扩散：全面的多模式对象级图像编辑器
基于扩散的生成模型在合成和操纵图像具有巨大的图像方面表现出了令人鼓舞的结果，其中文本到图像模型及其后续作品在学术界和行业中都具有很大的影响。编辑真实图像时，用户通常希望对不同元素具有直观而精确的控制（即对象）组成图像，并不断地操纵它们。我们可以根据图像中的单个观察的控制级别对现有的图像编辑方法进行分类。一条工作涉及使用文本提示来操纵图像[2，15，24，27]。由于很难与文本同时描述多个对象的形状和外观，因此在对象级别上对细粒度控制的能力有限。同时，迅速的工程使操纵任务乏味且耗时。另一项工作线使用低级调理信号，例如Hu等人。[18]，Patashnik等。[34]，Zeng等。[58]，草图[50]，图像[5，47，54]编辑图像。但是，其中大多数作品要么属于迅速的工程陷阱，要么无法独立操纵多个对象。与以前的作品不同，我们的目标是独立控制组成图像的多个对象的正确条件，即对象级编辑。我们表明，我们可以在对象级编辑框架下制定各种图像编辑任务，从而实现全面的编辑功能。
Solvay宣布了新独立Syensqo的未来执行领导团队
Solvay董事会董事长NicolasBoël表示：“ Solvay建立在破坏和创新的基础上，今天的公告以这一遗产为基础。Syensqo的团队是世界一流的，热衷于探索新的边界，以创建将人类推向碳过渡所需的一流科学和技术。这支强大的团队将Solvay和其他行业的领导者的出色人才与新的观点结合在一起，准备提高科学，成长和创新的标准。同时，我相信他们会拥抱我祖先欧内斯特·索尔维（Ernest Solvay）所预告的价值观，因为他召集了他那个时代最聪明的科学思维，加速进步并寻求解决世界紧迫问题的解决方案，并于1911年从第一次索尔维（Solvay）大会上开始。”
金属踏板
●尽管电池已经取得了更多进展，但今年的排名表明，欧洲汽车制造商在确保达到2030电气化目标所需的电池矿物方面的表现不佳。不到根据公开披露的合同确保对钴，锂和镍估计需求的五分之一。六名汽车制造商 - 大众，福特，雷诺，斯特兰蒂斯，比特和特斯拉 - 为每种金属或替代策略都有长期合同。●汽车制造商（OEM）之间的准备水平差异很大：而特斯拉领先总体排名（Byd顶部矿物质供应部分），而大众则是唯一一款获得70分以上（100分）的传统汽车制造商。福特和斯泰兰蒂斯的准备好，每人得分高于60分。，但大多数OEM的得分不到50分：雷诺，JLR，Mercedes-Benz，Volvo Cars，Toyota和BMW，桌面的底部是现代-Kia。●当今的关键矿物质供应在亚洲高度集中，这既给汽车制造商的韧性和欧洲的战略自治都带来风险。欧洲的目标是陆上价值链的一部分，T＆E尤其是对欧洲汽车制造商的韧性的进一步分析。这表明大众，斯泰兰蒂斯和梅赛德斯 - 奔驰是欧盟电池供应链中最参与的，而国际竞争对手特斯拉，丰田，福特和现代凯亚不支持欧盟工业生态系统。四个汽车制造商 - 梅赛德斯，雷诺，斯泰兰蒂斯和大众 - 直接参与了基于欧洲的加工材料或电池组件的供应商。
多模式面部图像生成的扩散驱动的GAN倒置
摘要我们提出了一种新的多模式面部图像生成方法，该方法将文本提示和视觉输入（例如语义掩码或涂鸦图）转换为照片真实的面部图像。为此，我们通过使用DM中的多模式特征在预训练的GAN的潜在空间中使用多模式特征来结合一般的对抗网络（GAN）和扩散模型（DMS）的优势。我们提供了一个简单的映射和一个样式调制网络，可将两个模型链接起来，并在特征地图和注意力图中将有意义的表示形式转换为潜在代码。使用gan inversion，估计的潜在代码可用于生成2D或3D感知的面部图像。我们进一步提出了一种多步训练策略，该策略将文本和结构代表反映到生成的图像中。我们提出的网络生成了现实的2D，多视图和风格化的面部图像，这些图像与输入很好。我们通过使用预训练的2D和3D GAN来验证我们的方法，我们的结果表现优于现有方法。我们的项目页面可在https://github.com/1211SH/diffusion-driven_gan-inversion/。