XiaoMi-AI文件搜索系统
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一个基于摄像头的系统，可在半自动车辆中检测到方向盘上的驾驶员
摘要。半自主车需要监视驾驶员检查他是否正在监督系统和/或准备接管。大多数汽车都依靠方向盘传感器来检测手，并且不监视驾驶员可能执行的非驾驶相关任务。我们提出了一个带有多个分支体系结构的基于摄像头的系统，该系统在代表次要任务和平板电脑位置的平板电脑上提供了方向盘上的手数。它还解决了其他基于摄像头系统的常见问题：转向轮前的自由手可以归类为抓住它。此外，我们的系统处理驾驶员可能在方向盘上使用平板电脑的情况，因为他可以在自主模式下进行。这两个点对于评估驾驶员需要接管的时间至关重要。最后，将方向盘和相机系统都结合在一起也将使车辆更难欺骗，因此更安全。视频可用：https：//www.youtube.com/watch?v=qfyom4sdwr4
微生物进化 - 土壤碳循环的驱动因素不足
fi g u r e 1微生物生态进化动力学对生态系统功能的影响。跨站点的社区由不同的操作分类单元（OTU）组成，这是微生物物种的替代物（此处为四个OTU为简单起见）。然而，OTUS掩盖了数百万年的进化差异，排除了对微生物种群或其他适应性反应的进化动力学的见解。当一个社区对环境变化做出反应时，生态（即种间变化）和进化反应（即种子内变化）转移分类（物种）和遗传（等位基因（等位基因）频率）。可以通过系统发育保护程度来评估功能性状（例如，碳降解和温度反应）的变化（例如碳降解和温度反应），以预测社区的整体功能响应。
缺氧是 - IRIS-AperTO 的驱动因素
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投资GPU-主要需求驱动因素和市场趋势
这一需求以及对供应的多个限制，创造了一个新兴的替代投资类别，GPU和DCS越来越广泛地受到多元化投资策略中的组成部分的追捧。诸如更高效的代码或量子计算之类的创新仅略微降低了此需求/供应差距，DeepSeek与低成本绩效有关的主张引发了关于开发成本可比性的辩论，尤其是来自Openai的辩论。值得注意的是，无论可用的效率提高，都有可能进一步推动GPU需求而破坏它。但是，市场的短期反应突出了单个公司直接股权投资的风险。相比之下，GPU债券提供了每日市场情绪中的一些隔热材料，反映了共同定位租约，实物供应链，地缘政治偏好以及将新筹码推向市场所需的时间的现实世界复杂性。在整个系列中，我们将检查这些动态，绘制不断发展的DC景观，并洞悉投资者投资组合中GPU的吸引力和使用。
基于结果的融资 - 创新驱动程序
基于结果的基于结果的基于结果的融资链接的原则将付款与已验证的具体成就的成就，这些成就是在捐助者（“结果筹集者”）和项目合作伙伴（“服务提供者”）之间在合同上定义的合同定义的。与传统的投资融资不同，合作是基于结果而不是投入和流程。成本不足，而是付款与取得的结果有关。项目合作伙伴负责实现结果，因此还用于选择足够的输入度量。项目合作伙伴可以应用自己的流程和程序。
科学家揭示多种癌症转移的遗传驱动因素
更广泛的治疗选择：针对共同的基因驱动因素可以开发出对多种癌症类型都有效的治疗方法。更快的药物获取：重新利用现有药物可以缩短新疗法到达患者手中的时间。个性化风险评估：使用基因特征，医生可以根据患者特定的转移风险量身定制治疗方案。
单细胞 DNA 测序描绘了奥希替尼耐药患者中多个驱动变异的克隆进化
1 巴黎萨克雷大学，古斯塔夫鲁西，INSERM U981，维尔瑞夫； 2 药物开发部（DITEP），Gustave Roussy，维尔瑞夫； 3 维尔瑞夫古斯塔夫鲁西肿瘤医学系； 4 PRISM 研究所，Gustave Roussy，维尔瑞夫； 5 巴黎萨克雷大学 INSERM 生物统计学和流行病学办公室，Gustave Roussy，Oncostat U1018，标记为 Ligue Contre le Cancer，Villejuif； 6 实验和转化病理学平台（PETRA）、基因组平台 - 分子生物病理学单位（BMO）和生物资源中心、AMMICA、INSERM US23/CNRS UMS3655、Gustave Roussy、巴黎萨克雷大学、维尔瑞夫； 7 维尔瑞夫古斯塔夫鲁西医学生物学和病理学系； 8 介入放射学系，Gustave Roussy，维尔瑞夫； 9 法国马赛艾克斯马赛大学、法国国立科学研究院、法国国家健康与医学研究院、法国马赛临床医学研究中心
AI代理和机器人技术：未来技术创新的主要驱动力？
参与生产AI革命为AI革命提供动力的高级半导体的公司似乎可以加快AI应用程序的创新前进Bolsters的需求。我们预计，随着大型公司继续在基础设施上投资于AI的基础设施，我们预计在AI和新技术上的支出将在未来12个月内保持强大。尤其是我们观察到从仅仅是通用图形处理单元（GPU）到自定义特定应用程序特定的集成电路（ASIC）的数字半导体扩大。我们还在监视新的和廉价的AI模型对市场的破坏性影响。我们希望有多种型号 - 有些大而有些。对于最佳的消费者应用程序，可能需要较大的AI模型，并且可能是昂贵的。更实惠的模型对于提高对AI应用的现实世界需求可能至关重要。因此，在中期，随着AI的采用更广泛，对培训和推断的需求应增加。
智能写算法以增强RRAM宏的性能和可靠性
摘要最近引入的5G新收音机是一个本生质设计的无线标准，该标准旨在支持关键和庞大的机器类型通信（MTC）。但是，已经很明显的是，5G网络无法完全支持MTC的一些要求更高的要求。随着新兴用例和2030年的应用将产生对一般无线连接性的新的，更严格的要求，尤其是MTC。因此，下一代无线网络，即6G，应该是一个敏捷，有效的收敛网络，旨在满足2030年预期的多样化和挑战性要求。本文探讨了MTC对6G的主要驱动因素和要求，并讨论了各种能力技术。更具体地说，我们首先探讨了6G中MTC的新兴关键性能指标。此后，我们提出了MTC-Opti-整体端到端网络体系结构的愿景。最后，迈向（1）超低功率MTC，（2）巨大可扩展的全局连接性，（3）详细介绍了MTC的安全性和隐私性方案。我们的主要目的是提出一组研究方向，考虑到2030年代的MTC优化6G网络的不同方面。
模糊的驾驶员辅助系统设计具有纵向运动的自动驾驶汽车的主动干扰拒绝
在本文中，解决了一个具有两个控制器级别的实用自适应巡航控制系统（ACC）。上层控制方案由距离和速度控制器组成。该控制器生成所需的加速度轮廓，低级控制器必须尽可能紧密地遵循。具有很高精度的模糊自适应输出反馈控制器会产生这种所需的加速度。此外，自适应观察者估计无法测量的状态。较低级别的控制器调整节气门和制动执行器。在较低级别上，主动干扰排斥控制器（ADRC）消除了应用于汽车的所有内部和外部干扰。ADRC参数是通过粒子群遗传优化算法调整的。证明了所有信号的闭环稳定性和半全球均匀的界限。此外，还保险了ADRC控制器估计误差的渐近收敛性。为了显示所提出方法的有效性，将提出的算法与预测控制器进行了比较，并证明了该方法的性能优越性。