XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemdancy
7- ...
七度（DOF）机器人臂具有一个冗余DOF，以避免障碍物和奇异性，必须将其参数化以完全指定给定端e ff ent ector姿势的关节角度。常用于ABB，Motoman和Kuka的常用7-DOF Revolute（7R）工业操纵器以及SSRMS或FREND（例如SSRMS）的空间操纵器通常由肩el-肘（SEW）角度参数列出，用于路径规划和远程运行。我们介绍了一般的缝纫角，该缝隙角可以通过任意参考方向函数概括传统的缝隙角度。冗余参数化（例如常规缝纫角度）沿工作区中的一条线遇到算法奇异性。我们引入了一个参考方向功能选择，称为立体缝隙角度，该角度仅沿着半线具有奇异性，该界限可能无法触及，从而扩大了可用的工作空间。我们证明所有参数化都有算法的奇异性。最后，使用一般的缝纫角度和子问题分解，我们提供了e ffi cient奇异性逆逆运动溶液，这些解决方案通常是封闭形式的，但可能涉及1D或2D搜索。基于搜索的解决方案可以转换为查找多项式根。可以在可公开访问的存储库中获得示例。
视觉体验降低了皮质反馈输入和主要视觉皮层神经元之间的空间冗余
经验在皮质反馈组织（FB）组织中的作用仍然未知。我们测量了从后期（LM）视觉区域到小鼠原代视觉皮层（V1）的层（LM）视觉区域（lm）视觉区域（lm）视觉区域（lm）视觉区域（v1）的视网膜和非术的视觉体验上操纵视觉体验的效果。lm输入平均与正常和深色饲养的小鼠中的V1神经元匹配，但视觉上的博览会可将空间重叠输入的分数减少到V1。fb输入来自L5的输入比L2/3传达更多的环境信息。L5的LM输入的组织取决于其方向的偏好，并被黑暗饲养所破坏。这些观察结果是通过模型概括的，在这种模型中，VI-SUAL经验最大程度地减少了LM输入和V1神经元之间的接受字段重叠。我们的结果提供了一种机制，可以使周围调制对视觉体验的依赖性，并提出如何在皮质回路中学习预期的区域间共激活模式。
人工智能崛起：人工智能如何塑造全球......
13 Toews，“AI 芯片的地缘政治将决定 AI 的未来”。14 Tarasov，“苹果芯片实验室内部，这是该公司几十年来最“深刻变革”的发生地”；路透社，“彭博新闻报道，苹果计划以专注于 AI 的 M4 芯片彻底改造 Mac 产品线”。15 Satoh，“AMD 将考虑与台积电合作的“其他”代工厂：首席执行官 - 日经亚洲”。16 路透社，“Nvidia 在 AI 芯片领域的主导地位阻碍了对竞争对手初创企业的投资”。17 高通，“高通在 2023 年骁龙峰会上为设备带来破纪录的生成式 AI | 高通”。18 Michelle Cheng，“Nvidia 最大的客户也是这家 AI 芯片制造商的最大威胁”。19 Michelle Cheng。 20 Bratton，“谷歌的新芯片有望挑战 Nvidia、微软和亚马逊”。21 Bratton。22 Desineni 和 Tuv，“英特尔半导体制造环境中的高价值 AI。英特尔白皮书。”；Wheatley，“英特尔在先进芯片制造工艺方面取得进展，力争在 AI 领域占据一席之地 - SiliconANGLE”。23 路透社，“Nvidia 在 AI 芯片领域的主导地位阻碍了对竞争对手初创企业的投资”。24 Patil 等人，“半导体设计领导地位面临的日益严峻的挑战”。25 Zewe，“麻省理工学院制定战略，帮助美国重新获得半导体超级大国地位”。26 Lin，“在 AI 芯片竞赛中，谷歌 DeepMind 使用 AI 设计专用半导体”。
OR39 的敲除揭示了调节疟蚊宿主寻求习得的嗅觉通路的冗余
在成虫成熟过程中，嗜人蚊对人类宿主线索（如体味和二氧化碳）的吸引力逐渐增强。这种寻找宿主行为的习得与嗅觉受体 (OR) 转录本丰度和嗅觉传感神经元 (OSN) 敏感性的年龄依赖性变化相关。人类疟疾媒介按蚊 (Anopheles coluzzii) 的一个 OR 基因 AcolOR39 在成熟雌性中显著下调，而 AcolOR39 的同源配体 sulcatone（人类散发的主要成分）介导了观察到的新生雌性对人体气味的行为抑制。使用 CRISPR – Cas9 诱变敲除 AcolOR39 ，选择性地消除了位于毛状感器中的 OSN 对 sulcatone 的检测。然而，敲除 AcolOR39 既不会改变风洞中幼虫雌性的反应率，也不会改变其飞行行为，这表明在调节蚊子寻找宿主能力的获得方面，还有其他基因参与其中，因此存在冗余。
公法118–23 118届国会法案
传输设施的冗余（冗余）在大多数情况下提供了提高的电网弹性，因为它可以在系统事件期间灵活地进行系统修复，包括天气和设备故障。此外，冗余允许电网操作员能够在维护现有传输资产或调试新传输资产期间重新配置传输功率流。冗余还通过增强其稳健性，以承受这种攻击，同时继续提供权力，从而增加了国家的身体和网络安全姿势。最后，冗余（a）使电力市场的适当运作能力，并且（b）可能会由于无法获得足够的传输能力而降低批发电力价格大量峰值的可能性。
混合模块冗余：探索 RISC-V 多核计算集群中的模块冗余方法，以实现太空中的可靠处理
航天器和卫星等空间信息物理系统 (S-CPS) 高度依赖机载计算机的可靠性来保证其任务的成功。仅依靠抗辐射技术成本极高，而开发不灵活的架构和微架构修改以在系统内引入模块冗余会导致面积显著增加和性能下降。为了减轻传统抗辐射和模块冗余方法的开销，我们提出了一种新颖的混合模块冗余 (HMR) 方法，该冗余方案以 RISC-V 处理器集群为特色，具有灵活的按需双核和三核锁步计算核心分组，具有运行时分锁功能。此外，我们提出了两种基于软件和基于硬件的恢复方法，以权衡性能和面积开销。我们的容错集群以 430 MHz 的速度运行，在非冗余模式下配置时，矩阵乘法基准测试中可实现高达 1160 MOPS，在双重和三重模式下分别可实现 617 和 414 MOPS。三重模式下的软件恢复需要 363 个时钟周期，占用 0.612 平方毫米，相当于非冗余 12 核 RISC-V 集群面积开销的 1.3%。作为一种高性能替代方案，一种新的基于硬件的方法可在短短 24 个时钟周期内提供快速故障恢复，占用 0.660 平方毫米，相当于基线非冗余 RISC-V 集群面积开销的 ∼ 9.4%。该集群还增强了分锁功能，可以以最小的性能损失进入可用的冗余模式之一，从而允许在独立模式下执行任务关键型代码部分，或在可靠性模式下执行性能部分，进入和退出的开销小于 400 个时钟周期。提议的系统是第一个将这些功能集成到基于 RISC-V 的开源计算设备上的系统，可实现精细可调的可靠性与性能权衡。
原始研究的反向Z成形设计在内侧canthal皮肤冗余重建手术中的应用
结果：研究中包括16名患者（15名女性，1名男性），平均年龄为32岁（范围：17-38岁）。所有患者的随访期至少为3个月，平均随访为7个月。患者满意度评估表明，有13名患者非常满意，3例患者感到满意，并且没有不满意的病例。所有患者的泪突出程度均降低，肩thal骨的形状是自然的，双侧眼睑裂缝的大小合适，并且平行双眼眼睑转化为扇形双眼眼睑。切口疤痕的外观并不突出，线条平滑。canthal距离的增加范围为3毫米，ICD伸长率范围从9.09％到28.30％。术前测量的癌间距离范围为28至35.0mm，平均为31.25±2.32mm，术后测量为35.19±2.26mm。差异具有统计学意义（t = -4.793，p <0.001）。眼睛运动没有紧急或不适感，结果令人满意。
应对冗余：植物旁索赔的遗传机制
基因复制是生物创新的强大来源，从而导致了经历多种命运的寄生基因。寄生虫基因之间的冗余是重复的果实，和intsmaintenancevoltolution timehaslongbeensidereda paradox的有趣结果。冗余也可以被称为“遗传学家的噩梦”：它阻碍了基因组编辑结果的可预测性，并限制了我们将基因型与表型联系起来的能力。酵母和植物中的遗传研究表明，由于功能丧失而导致的古代冗余重复作用剂量扰动的能力取决于基因表达的重编程，这是一种称为主动补偿的现象。从考虑驱动冗余进化稳定性的化学计量限制的考虑开始，本综述旨在提供对重复项之间主动补偿机制的见解，这可能是针对破坏寄生虫依赖性的，这是植物功能研究的下一个领域。
治疗引起的衰老：改善抗癌治疗的机会
背景：心血管磁共振中的心脏功能定量需要精确的心脏腔室轮廓。这项耗时的任务越来越多地通过越来越复杂的深度学习方法来解决。但是，其中只有一小部分从学术界进入临床实践。在对医学人工智能智能的质量评估和控制中，不透明的推理和神经网络的独特错误符合极低的失败容忍度。目的：本研究的目的是对心脏功能定量的三个流行卷积神经网络（CNN）模型的性能进行多级分析和比较。方法：对U-NET，FCN和多肺部进行了培训，以分割临床常规的119例患者的短轴Cine图像，左心室和右心室进行分割。训练管道和超参数保持恒定，以隔离网络体系结构的影响。CNN性能。多级分析包括通过切片位置对结果的细分，以及分割偏差的可视化以及通过相关图与分割指标的体积差异与分割指标的联系。结果：所有模型均与专家在定量临床参数方面均显示出很强的相关性（R Z'= 0.978，0.977，0.977，0.978，分别为U-NET，FCN，多驱动器）。具有更高的差异和更多异常值。多孔孔明显低估了心室体积和左心室心肌肿块。分割的困难和失败聚集在所有CNN的基础和顶端切片中，基础切片的体积差异最大）（每片平均绝对误差：基础的4.2±4.5 mL，中间的0.9±1.3 ml，用于侧面的0.9±0.9±0.9±0.9±0.9±0.9±0.9 ml）。CNN中的临床参数的类内相关性非常出色（≥0.91）。