XiaoMi-AI文件搜索系统
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ICMUS2项目：使用激光Wakefield加速度生产多GEV MUON光束
1-极端光线基础设施ERIC，Eli Beainines设施，多尔尼·布雷扎尼（Dolni Brezany），25241，捷克共和国2-劳伦斯·利弗莫尔国家实验室（Lawrence Livermore National Laboratory），美国CA 94550，美国3-美国第3--马里兰大学校园，美国马里兰州大学公园，美国4-2074年，美国4-550，美国4-20742 Collins，CO，CO，80523，美国5-劳伦斯·伯克利国家实验室，美国加利福尼亚州伯克利6-洛克希德·马丁公司7 -XUV Lasers Inc，Collins Fort Collins，CO 80527，美国
高程：利用元素的产品，用于设计高效且轻巧的视觉变压器
我们引入了Elevit，这是一种新颖的视觉变压器，可用于图像处理任务。与可持续计算的趋势保持一致，高架可以解决对轻质和快速模型的需求，而不必通过主要使用元素智能产品而不是传统的矩阵乘法来重新定义多头注意机制，而不是损害多头注意机制。这种修改保留了敏捷功能，同时在卷积投影框架内启用多个多头大小块，从而导致具有较少参数和提高训练和推理效率的模型，尤其是对于模仿者复杂的数据集。针对最先进的视觉变形金刚的基准测试在低数据制度数据集（如CIFAR-10，CIFAR-100和TINY-IMAGENET-200）上展示了竞争性能。
在S = 13 Tev
列出了一些搜索标准模型玻色子的超对称伙伴的电动伴侣和带电的瘦素的搜索结果的组合。所有搜索都使用质子 - 普罗顿碰撞数据在2016年至2018年在LHC上记录的CMS检测器记录的proton-proton碰撞数据。分析的数据对应于高达137 fb -1的集成光度。结果是用简化的超对称模型来解释的。使用这种组合添加了两种新解释：与Bino作为最轻的超对称粒子的模型频谱，以及质量分类的希格斯诺诺斯（Higgsinos）衰减到Bino和标准模型玻色子，以及先前研究的Slepton对生产模型的压缩 - 光谱区域。采用了改进的分析技术来优化Wino和Slepton对生产模型中压缩光谱的灵敏度。结果与标准模型的期望一致。组合比单个搜索提供了模型参数空间的更全面的覆盖范围，将排除量最多扩大了125 GEV，并且针对质量覆盖范围中的一些中间差距。
在SQRT（S）= 13 TEV
列出了一些搜索标准模型玻色子的超对称伙伴的电动伴侣和带电的瘦素的搜索结果的组合。所有搜索都使用Proton-Proton碰撞数据√s= S = 13 TEV在2016 - 2018年在LHC处记录的CMS检测器。分析的数据对应于高达137 fb -1的集成光度。结果是用简化的超对称模型来解释的。使用这种组合添加了两种新解释：与Bino作为最轻的超对称粒子的模型频谱，以及质量分类的希格斯诺诺斯（Higgsinos）衰减到Bino和标准模型玻色子，以及先前研究的Slepton对生产模型的压缩 - 光谱区域。采用了改进的分析技术来优化Wino和Slepton对生产模型中压缩光谱的敏感性。结果与标准模型的期望一致。组合提供了模型参数空间的更全面的覆盖范围，而不是分裂搜索，将排除量最多扩大了125 GEV，并且针对质量覆盖范围中的一些中间差距。
成人抑郁症治疗流程图（MPXG5003 政策附件 A）作者：Jeffrey DeVido，医学博士 2024 年 10 月 9 日
HIV/AIDS、肝炎、单核细胞增多症、UTI、TB、PNA、COVID-19 Addison 和 Cushing 病、甲状腺疾病、肾脏疾病、糖尿病、垂体功能障碍 脑肿瘤、痴呆、偏头痛、帕金森病、MS、癫痫症、TBI 癌症、关节炎、CVA、MI、纤维肌痛、肝功能衰竭、经前烦躁症、睡眠障碍、更年期使用、IBS、慢性疼痛、贫血 可能导致抑郁的伴随药物（例如抗惊厥药、苯二氮卓类、巴比妥类、β 受体阻滞剂、钙通道阻滞剂、阿片类药物、他汀类药物、抗病毒药物）
Rachel L Sagar，1.2EvaÅström，3.4 Lyn S Chitty，5.6 Belinda Crowe，7 Anna L David，1.2 Catherine Devile，7 Annabelle Forsmark，8 Vera Franzen，9Gö
Rachel L Sagar, 1,2 Eva Åström, 3,4 Lyn S Chitty, 5,6 Belinda Crowe, 7 Anna L David, 1,2 Catherine DeVile, 7 Annabelle Forsmark, 8 Vera Franzen, 9 Göran Hermeren, 10 Melissa Hill , 5,6 Mats Johansson, 10 Caroline Lindemans, 11 Peter Lindgren, 12,13 Wouter Nijhuis, 14 Dick Oepkes, 15 Mirko Rehberg, 16 Nils-Eric Sahlin, 10 Ralph Sakkers, 14 O Semler, 16 Mikael Sundin, 13,17 Lilian Walther-Jallow, 13 E J T Joanne Verweij, 15 Magnus Westgren, 13 Cecilia Götherström 13 To cite: Sagar RL，ÅströmE，Chitty LS等。一项探索性开放标签多中心I/II期试验评估了产后或产前或产后和产后给药的安全性和疗效，同种异体扩展的胎儿间充质干细胞用于治疗婴儿和胎儿中严重肌动症的严重成骨的不完美症：BoostB4试验方案。BMJ Open 2024; 14：E079767。doi：10.1136/ bmjopen-2023-079767 div>
英国和美国自动驾驶汽车的公开期望
Rachel L Sagar, 1,2 Eva Åström, 3,4 Lyn S Chitty, 5,6 Belinda Crowe, 7 Anna L David, 1,2 Catherine DeVile, 7 Annabelle Forsmark, 8 Vera Franzen, 9 Göran Hermeren, 10 Melissa Hill , 5,6 Mats Johansson, 10 Caroline Lindemans, 11 Peter Lindgren, 12,13 Wouter Nijhuis, 14 Dick Oepkes, 15 Mirko Rehberg, 16 Nils-Eric Sahlin, 10 Ralph Sakkers, 14 O Semler, 16 Mikael Sundin, 13,17 Lilian Walther-Jallow, 13 E J T Joanne Verweij, 15 Magnus Westgren, 13 Cecilia Götherström 13 To cite: Sagar RL，ÅströmE，Chitty LS等。一项探索性开放标签多中心I/II期试验评估了产后或产前或产后和产后给药的安全性和疗效，同种异体扩展的胎儿间充质干细胞用于治疗婴儿和胎儿中严重肌动症的严重成骨的不完美症：BoostB4试验方案。BMJ Open 2024; 14：E079767。doi：10.1136/ bmjopen-2023-079767 div>
弹性的独立表征和水凝胶渗透压的混合部分
摘要 - 在其突出的场景理解和发挥功能的情况下，预先训练的视觉语言模型（VLM）（例如GPT-4V）引起了机器人任务计划中越来越多的关注。与传统的任务计划策略相比，VLM在多模式信息解析和代码生成中很强，并表现出显着的效率。尽管VLM在机器人任务计划中具有巨大的潜力，但它们遭受了幻觉，语义复杂性和有限的背景等挑战。要处理此类问题，本文提出了一个多代理框架，即GameVLM，以增强机器人任务计划中的决策过程。在这项研究中，提出了基于VLM的决策和专家代理人来进行任务计划。具体来说，决策代理人用于计划任务，并采用专家代理来评估这些任务计划。零和游戏理论，以解决不同代理之间的不一致并确定最佳解决方案。对真实机器人的实验结果证明了该框架的功效，平均成功率为83.3％。我们的实验视频可在https://youtu.be/sam-mkcpp7y上找到。索引术语 - 任务计划，多机构，视觉语言模型，零和游戏理论，决策。
在课堂上利用人工智能：增强德锐大学的学习体验
在 CEIS312 中，ChatGPT 的实际应用展示了 Python 编码在数据集清理和算法开发等任务中的应用，凸显了人工智能在教育中的切实好处。这种实践方法可以强化理论知识并培养宝贵的技术技能，让学生为应对现代劳动力的复杂性做好准备。人工智能 (AI) 已成为快速发展的教育领域的变革力量，为定制和增强学习体验提供了前所未有的机会。德锐大学 90 多年来一直拥抱技术进步，并已将人工智能战略性地融入其课程和教学实践中，使学生和教育工作者受益。本文探讨了德锐大学利用人工智能增强学习体验的多方面方式，反映了人工智能在教育中的当前实施和未来方向。
在12 GEV ∗
P. Adderley 1，St.Ahmed 1，L，T 1，M。Bruker 1，A。1，M，L。Cardin 1，J。Creel 1，Y.-C。 Chao 1，A，G。Cheng 1，G。Cyovati 1，2，S。 de Silva 1，2，R。Dickson1，C，M。Diaz1，M。Drury1，LP. Adderley 1，St.Ahmed 1，L，T 1，M。Bruker 1，A。1，M，L。Cardin 1，J。Creel 1，Y.-C。 Chao 1，A，G。Cheng 1，G。Cyovati 1，2，S。de Silva 1，2，R。Dickson1，C，M。Diaz1，M。Drury1，LJ. Gubeli 1，J。Guo1，F。 D. Hininbotham 1，A。S ，A。Kimber 1，D，L。King 1， K. Machay 1，F。Marhauser1，N，B。 ，l。 Mering 1，A，R。 Park 1，A，L。Phillips 1，St. Philip 1，T。Powers1，J。Preble1，R。Rimmer1，C。Reece1，H。 Rode 1，C。Rode 1，T。Stogata 1，2，D。J. Seidman 1，A。 k Valente 1，H。Wang1，张1†