XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemefficiently
邱——一株高效嗜热氢芽孢杆菌属菌株……
多环芳烃 (PAH) 是威胁生态系统和人类健康的普遍污染物。在这里，我们分离并鉴定了一株新菌株 Hydrogenibacillus sp. N12，它是一种嗜热 PAH 降解菌。菌株 N12 在 60！C 以上利用萘作为唯一碳源和能量来源，并且还与许多其他 PAH 共同代谢。通过气相色谱-质谱 (GC-MS) 和稳定同位素分析在萘分解代谢中鉴定了代谢物。基于所鉴定的代谢物，我们提出了两种可能的代谢途径，一种是通过水杨酸，另一种是通过邻苯二甲酸。全基因组测序显示，菌株 N12 拥有一条 2.6 Mb 的小染色体。结合遗传和转录信息，我们揭示了萘降解的新基因簇。这些基因被命名为 nar AaAb，预计编码萘双加氧酶的 α 和 β 亚基，随后被亚克隆到大肠杆菌中，并通过全细胞转化检测酶活性。还表征了降解其他几种三环 PAH 的能力，表明除了萘降解基因簇外，菌株 N12 中还共存着其他组成性表达的酶系统。我们的研究为嗜热 PAH 降解剂在生物技术和环境管理应用中的潜力提供了见解。
魔法状态蒸馏的有效可计算界限
魔法状态蒸馏（或非稳定状态操纵）是实现可扩展、容错和通用量子计算的主要方法中的关键组成部分。与非稳定状态操纵相关的是非稳定状态的资源理论，该理论的目标之一是表征和量化量子状态的非稳定性。在本信中，我们引入了 thauma 度量系列来量化量子状态中的非稳定性数量，并利用该度量系列来解决非稳定状态资源理论中的几个悬而未决的问题。作为第一个应用，我们建立了假设检验 thauma 作为一次性可蒸馏非稳定性的有效可计算基准，这反过来又导致了非稳定性蒸馏速率以及魔法状态蒸馏开销的各种界限。然后我们证明 max-thauma 可以用作对魔法状态蒸馏效率进行基准测试的有效可计算工具，并且它可以胜过以前基于 mana 的方法。最后，我们使用 min-thauma 来约束文献中称为“魔法正则化相对熵”的量。通过这个约束，我们发现两类具有最大 mana（先前确定的非稳定度度量）的状态不能以等于 1 的速率在渐近状态下相互转换。这一结果解决了非稳定状态资源理论中的一个基本问题，并揭示了非稳定状态资源理论与其他资源理论（如纠缠和相干性）之间的差异。
有效地管理高级净负荷可变性
我们对促进产品提供的机会的看法源自我们的咨询工作，支持全球各地司法管辖区的各种能源和辅助服务市场的增强，这些产品处于清洁能源过渡的各个阶段。4在许多司法管辖区和环境中，我们发现技术挑战和确定的设计增强功能远远超过了实施解决方案的速度。在这种情况下，需要在潜在改革之间进行系统的评估，以便可以对其进行适当的优先级。我们预计，在大多数地区，实施精心设计的坡道产品套件（或已经存在的坡道产品，在已经存在的坡道产品中增强了现有的坡道产品）可能会升至此类优先列表的顶部。在我们的评论中，我们借鉴了许多市场从许多市场中得出的见解，以提出一种广泛的方法，用于在经历快速脱碳的地区开发适合的方法。
有效教授，2月，星期五有效连接
异步在线学习提供了灵活性和可访问性，但通常缺乏培养学生归属和参与度的人际关系。“属于异步课程”项目通过开发一个全面的帆布资源来解决这一差距，该帆布资源为讲师提供了实用工具，以创建包容性，以学生为中心的在线课程。这次专业演讲将使参与者浏览资源模块，其中包括可行的模板，最佳实践以及促进归属和改善学生成果的策略。资源的关键特征包括学前策略，以设定包容性的基调，“在此处开始”材料，以欢迎和指导学生，以及构建引人入胜的在线讨论和协作活动的技术。此外，资源强调了设计包容性课程内容的方法，以考虑各种学生需求并促进公平。简短的教学视频伴随着每个模块，以支持讲师无缝实施这些实践。通过培养一种归属感，该项目使教育工作者能够将异步课程转变为引人入胜，支持性学习环境，从而增强了学生的成功和教师的有效性。
人工智能辅助高效生成乳房模型的方法
背景：超声是致密型乳腺癌早期筛查的首选方法之一。临床上，医生必须手动书写筛查报告，费时费力，且容易漏写。目的：我们提出了一种基于超声图像自动生成AI乳腺超声筛查报告的新流程，旨在协助医生提高临床筛查效率，减少重复性报告书写。方法：利用AI高效生成个性化的乳腺超声筛查初步报告，特别是针对占大多数的良性和正常病例。医生根据初步的AI报告进行简单的调整或更正，即可快速生成最终报告。该方法已使用4809个乳腺肿瘤实例的数据库进行了训练和测试。结果：实验结果表明，该流程使医生的工作效率提高了90％，大大减少了重复性工作。结论：与基于固定模板或包含填空选项的非智能报告相比，个性化报告生成在临床实践中更受医生的认可。关键词人工智能、超声、乳腺癌、早期筛查、报告生成、自动分类、BI-RADS、良性特征。
学习在实际环境中有效，精确地导航
在陆地机器人自主导航的背景下，创建用于代理动力学和感官的现实模型是机器人文献和商业应用中的广泛习惯，在该习惯中，它们用于基于模型的控制和/或用于本地化和映射。另一方面，较新的AI文献是在模拟器或Ai-thor的模拟器或端到端代理上进行训练的，在这种模拟器中，重点放在照相现实渲染和场景多样性上，但是高效率机器人动作具有较少的特权角色。所得的SIM2REAL差距显着影响训练有素的模型转移到真正的机器人平台。在这项工作中，我们探讨了在设置中对代理的端到端培训，从而最大程度地减少了Sim2real Gap，在感应和驱动中。我们的代理直接预测（离散的）速度命令，这些命令是通过真实机器人中的闭环控制维护的。在修改的栖息地模拟器中鉴定并模拟了真实机器人的行为（包括底盘的低级控制器）。探视和定位的噪声模型进一步促进了降低SIM2REAL间隙。我们在实际导航方案上评估，探索不同的本地化和点目标计算方法，并报告与先前的工作相比的性能和鲁棒性的显着增长。
魔法状态蒸馏的有效可计算界限
魔法状态蒸馏（或非稳定状态操纵）是实现可扩展、容错和通用量子计算的主要方法中的关键组成部分。与非稳定状态操纵相关的是非稳定状态的资源理论，该理论的目标之一是表征和量化量子状态的非稳定性。在本文中，我们引入了 thauma 测度系列来量化量子状态中的非稳定性量，并利用该测度系列来解决非稳定状态资源理论中的几个悬而未决的问题。作为第一个应用，我们建立了假设检验 thauma 作为一次性可蒸馏非稳定度的有效可计算基准，这反过来又导致了非稳定度蒸馏速率以及魔法状态蒸馏开销的各种界限。然后，我们证明最大 thauma 可用作一种有效的可计算工具，用于对魔法状态蒸馏的效率进行基准测试，并且它可以胜过以前基于 mana 的方法。最后，我们使用最小 thauma 来约束文献中称为“魔法正则化相对熵”的量。作为此约束的结果，我们发现两类具有最大 mana（先前建立的非稳定器度量）的状态不能以等于 1 的速率在渐近状态下相互转换。这一结果解决了非稳定器状态资源理论中的一个基本问题，并揭示了非稳定器状态资源理论与其他资源理论（如纠缠和相干性）之间的差异。
有效计算普通语言的密度-LIX
摘要。如果长度m的分数m在某些固定的签名上，则称为浓密的语言l，如果m倾向于固定的签名。我们提出了一种算法，该算法在多项式时间内计算（f m）的（f m）的累积点数量，如果常规语言L由有限的确定性自动机给出，然后还可以效率地检查L是否密度。确定（f m）的最低认可点是否大于给定的有理数数字。如果常规语言由非确定性自动机给出，请检查L是否致密。我们将这些问题作为部分可观察到的马尔可夫链的收敛问题，并将其减少为结合有理数序列的问题。
有效实施新的替代食品的指南...
尤其是，由于效率，速度，成本效益和灵敏度，替代性微生物食品测试方法（例如PCR或基于培养的方法）正迅速成为传统方法中的首选选择。传统的微生物参考方法往往是相当密集的，平均而言，可以花费3到5天的时间来产生最终的结果 - 因此，这促使许多实验室来考虑采用替代方法。
电池存储以有效实现可再生能源整合
第1章绘制了一个世界的图片，在该世界中，由于其基于无与伦比的经济竞争力和技术简单性，太阳能和风能将在发电的未来中占主导地位的未来。分析了与碳中立性目标兼容的最新地标能量前景。发现，为了使太阳能和风能的高股票平稳整合（占电力总发电的70-90％），电池存储的关键贡献得到了明显的强调。还发现，在电池的四个主要有价值的应用中，能量转换是并且将仍然特别有用。还展示了从理论到现实的七个具体电池项目，灵感来源和兴奋的来源。