XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemdriven
Devider：多种单倍型的长阅读重建
单萜因其作为口味，香料，杀虫剂和能量浓厚的燃料而受到重视。微生物生物合成为这些重要分子提供可持续的生物合成途径，但生产水平仍然有限。在这里，我们引入了一种生物传感器驱动的微生物工程策略，以增强单类药物的产生，特别是针对Geraniol。使用Pyr1受体的诱变库（带有可延展结合口袋的植物ABA信号通路的多功能生物传感器），我们筛选了24个单键型，并鉴定出对八种响应于八种的Pyr1变体，包括Geraniol。在耐热酵母kluyveromyces Marxianus中表达了低背景，高度选择性的geraniol敏感的Pyr1变体，作为一种基于生长的生物传感器电路，从而可以快速应变工程。通过将geraniol敏感的Pyr1传感器与全基因组CRISPR-CAS9诱变方法耦合，我们确定了六个基因敲除，可增强香精醇的产生，从而增加了2倍的滴度。这项研究证明了PYR1生物传感器平台可以使快速应变工程和改善所需代谢物滴度的突变体的鉴定。
基于水泥的材料的仿真和学习驱动的设计
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
稳定驱动的McKean-Vlasov Sdes
摘要。我们考虑了一般的McKean-Vlasov随机分化方程，该方程是由旋转变体α-稳定过程驱动的，α∈（1，2）。我们假设分支系数是身份矩阵，并且漂移是有界的，并且在某种意义上，相对于空间和测量变量，Hölder是连续的。这项工作的主要目标是证明相关均值相互作用粒子系统的混乱估计值的新弱传播。我们还对一个粒子的密度与限制麦基恩 - 维拉索夫SDE的密度之间的差异建立了一个重点控制。我们的研究依赖于与麦凯恩·维拉索夫（McKean-Vlasov）随机差异方程相关的正规化支持和半群的动力学，该方程的作用于在pβ（r d）上定义的函数，概率的空间在r d上具有r d的概率测量空间。更准确地说，半群的动力学是由在条[0，t]×pβ（r d）上定义的向后的kolmogorov偏差方程来描述的。
针对ALOX5/LTA4H驱动的肉芽肿肠载体作为控制结核病相关肺损伤的宿主指导的策略
。cc-by-nc 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本于2025年3月3日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.02.27.640170 doi：biorxiv preprint
手动感知中的偏见是由体感计算驱动的，而不是扭曲的手模型Peviani，V.C。； L.E.C. Miller； Medendorp，W.P。 2024，ar
为了感知环境中的对象并互动，我们毫不费力地在所需的位置配置了我们的figertips。因此，可以合理地假设潜在的控制机制依赖于有关我们的手和纤维的结构和空间维度的准确知识。然而，这种直觉受到了多年的研究挑战，表明纤维几何学的感知中存在巨大的偏见。1–5这种感知偏见被视为证据表明大脑对人体的内部表示被扭曲，6导致了关于我们行为熟练的明显悖论。7在这里，我们对手工感知的偏见提出了另一种解释，这是噪音的贝叶斯整体的结果，但是关于纤维几何和姿势的无偏见，无偏的体感信号。为了解决这一假设，我们将贝叶斯反向工程与索引填充剂的关节和填充定位进行的行为实验相结合。，我们以感觉或在空间坐标中对贝叶斯的整合进行了建模，表明后一种模型变体导致了纤维感知的偏见，尽管有准确表示纤维长度。关节和纤维化定位响应的行为度量显示出相似的偏见，这些偏见是由空间基的，但不是基于感觉的模型变体所填充的。空间模型变体还优于具有内置几何偏差的失真手模型。总的来说，我们的结果表明，纤维几何形状的感知失真不会反映扭曲的手模型，而是源自几乎最佳的贝叶斯对体感信号的推断。
可靠性驱动的PIN分配优化以改进...
摘要 - 电子产品越来越容易受到硅内能量颗粒相互作用的影响。为了在辐射效应下提高电路可靠性，在VLSI系统的设计流中采用了几种硬化技术。本文提出了逻辑门中的PIN分配优化，以减少单个事件瞬态（SET）横截面并提高轨内软率。信号概率传播用于通过重新交换或引脚交换将最低概率分配给电路最敏感的输入组合。细胞优化的软率最高可降低48％。对于分析的算术基准电路，优化的细胞网列在设置的横截面和轨内软校正速率上可以在电路设计区域内无需成本降低8％至28％。另外，由于引脚交换是一种布局友好的技术，因此优化不会影响细胞放置，并且可以与逻辑和物理合成中的其他硬化技术一起采用。
用于下一代AI驱动的自主系统的边缘AI计算解决方案
可扩展，安全和适应AI，虚拟化和实时数据处理轴向AX300是一个高度可配置的边缘计算平台，旨在处理IT/OT环境中的复杂工作负载。其灵活的体系结构支持AI，机器学习，数据分析和虚拟化，使其非常适合工业自动化，智能城市和关键基础架构。具有高级安全功能，包括TPM和加密，可确保数据完整性和保护。轴向AX300提供远程管理功能，可从任何地方进行无缝部署，监视和更新。其可扩展设计支持大型语言模型推断和边缘的实时数据处理。为在恶劣环境中的可靠性中构建，轴向AX300提供了低延迟，有效的计算，桥接云和边缘智能为下一代AI驱动的决策和自主系统提供动力。
迈向一项一次性数据驱动指南
虽然最近在代理[9]和机器人文献[24]中进行手势合成的工作已将手势视为共同语音，因此依赖于口头话语，我们提供了表明手势可以利用模型上下文的证据（即导航任务），不仅取决于口头话语。这种效果在含糊不清的口头话语中尤为明显。将这种依赖性解耦可能会使未来的系统能够综合澄清手势，这些手势阐明了模棱两可的口头话语，同时使研究能够更好地理解手势的语义。我们从这个领域中的经验中汇集了证据，使我们能够首次看到需要开发哪种端到端的关注模型，以合成一声互动的手势，同时仍然可以保留用户的结果并允许机器人模棱两可。我们在“基本方向手势计划”的背景下讨论这些问题，该指示指的是人类将来必须遵循的行动。
AI驱动的工具加快了精确细胞成像的癌症诊断
这种强大的深度学习模型受益于TSIA团队也开发的超快光学成像技术。“这项技术使我们能够以极高的速度捕获手机图像。每天都可以生成数千万的图像。因此，利用这一单个系统，我们处于许多AI创新中，我们处于一个独特的位置，以加速先进的AI R＆D，从培训，优化到部署，”
古代气候重建阐明了未来的海洋动力学
这项研究表明，除其他外，混合购物者（将其购买在线和店内渠道之间划分的人都是订阅服务中最活跃的用户，亚马逊Prime以66％的渗透率领先市场。沃尔玛+的次数为26％，而批发俱乐部会员的立足点为56％。