XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemenabled
由扭曲的黑色砷启用的多维检测...
©2024，作者，根据Springer Nature Limited的独家许可。保留所有权利。本文只能下载供个人使用。任何其他用途都需要事先获得版权持有人的许可。记录的版本可在线在http://doi.org/10.1038/s41565-023-01593-y上获得。
朝着AI支持AI的铁路公司的旅程
• On-time performance is a key driver of ridership, as well as a source of revenues and penalties in contracted services, and is supported through scheduling, capacity management, real-time operations, and maintenance • Customer engagement determines passenger experience before and during travel, driving a railway company's ability to compete with other methods of transportation • Safety is always prioritized by railway companies—use cases around maintenance and passenger flow management have a direct impact on safety • Operational performance can be通过自动化和AI代的采用进一步增强；用例，例如维护共同飞行员，更快的文档访问，了解复杂的文档，培训和入职，是AI如何改变服务交付的示例
成为一个以人工智能为基础、以技能为基础的组织
通过使用人工智能来转变人才实践并支持基于技能的方法，组织可以节省时间并提高生产力。更具体地说，以技能为基础的重点可以改善人才安置，留住高绩效员工，6 并减少错误招聘的数量。7 然而，将人工智能和基于技能的方法相结合的组织将获得更多收益。他们将能够预测人才缺口，更有效地匹配候选人，并在人才市场中发现新的机会。这包括快速适应组织和人才变化的能力，减少招聘和匹配中的偏见，并通过内部匹配和个性化劳动力发展提高整个劳动力队伍的整体保留率。人工智能驱动和基于技能的结合培养了应对许多组织面临的人才挑战所需的敏捷性。这种方法还可以提高员工满意度和参与度，从而带来良好的员工体验。
2024医学项目的多学科研究计划：机器学习启用了癌症基因组学的高吞吐量单细胞隔离usin
具有工程背景的本科生将有助于实施新的平台功能。原型设备是一种能够将单个细胞分配到基板上以准备测序的喷墨jet射手。TS1将有机会与工程博士生一起工作，以支持设备计算元素的实现。TS1将有助于提高机器学习能力，例如在捕获和标记培训数据和实施不同的神经网络体系结构中。目标是提高系统的当前功能以及扩展分类类别（例如细胞与样品中细胞外碎片的分化）。TS1将有机会使用不同的机器
印度医疗保健的未来 技术支持的医疗服务......
本文对印度未来的医疗卫生进行了深入分析，其中涉及为有权力的消费者提供技术支持的医疗服务。前两部分重点介绍需求方和供应方的数字干预措施，其中最佳医疗保健将由数字技术与以患者为中心的护理模式的成功融合推动。此外，推动未来医疗卫生的潜在行动包括制定政策、建设数字基础设施和在整个生态系统中建立伙伴关系。虽然在跨地域和社会经济群体实施技术支持的医疗卫生存在障碍，但包括行业现有企业、新兴进入者和非本土行业现有企业在内的各种利益相关者可以合作克服这些障碍。最后一部分概述了如何在短期、中期和长期内实施数字医疗的潜在技术。
用于克级生产石墨烯及其衍生物的等离子体多功能平台
a 里斯本大学高等技术学院等离子与核聚变研究所，Av. Rovisco Pais 1，里斯本 1049-001，葡萄牙 b 索非亚大学物理学院，1 James Bourchier Blvd.，索非亚 1164，保加利亚 c BSIRG、IBB - 生物工程和生物科学研究所、化学工程系和联合实验室 i4HB - 里斯本大学 Instituto Superior T´ecnico 健康与生物经济研究所，Av. Rovisco Pais 1, Lisbon 1049-001, 葡萄牙 d 基尔基督教阿尔布雷希特大学材料科学研究所多组分材料主席，Kaiserstr。 2，基尔 24143，德国和 SINTEF Industri，材料物理，Forskningsveien 1，奥斯陆 0373，挪威先进材料物理与工程中心，高级技术学院，里斯本大学，Av。 Rovisco Pais 1, Lisbon 1049-001, 葡萄牙 g 气体电子学系 F6, Jozef Stefan Institute, Jamova cesta 39, Ljubljana 1000, Slovenia h GREMI UMR 7344 CNRS 和 Universit ´ ed ' Orl ´eans, 14 rue d ' Issoudun, Orl ´eans 45067，法国 i CEFITEC，物理系，科技学院，新里斯本大学，Quinta da Torre，卡帕里卡 2829-516，葡萄牙 j ICMN UMR7374，CNRS & Universit ´ ed ' Orl ´ eans，45071，Orl ´ eans Cedex 2，法国
光子神经探针使微型内窥镜能够进行光...
1 简介 全面了解神经回路和行为背后的神经活动这一目标推动了成像技术的发展，以便以高时空分辨率观察越来越大的组织体积。1 – 5 需要进一步发展以充分利用日益复杂的光遗传学工具，这些工具包括用于光学唤起和抑制神经元活动的多色视蛋白 6、7 和基因编码的活动荧光指示剂（通过钙或电压成像），8 – 11 均具有细胞类型特异性。在众多的单光子和多光子荧光成像技术中，光片荧光显微镜 (LSFM) 已成为一种成熟的技术，可用于对活体标本进行高速、高分辨率、体积光学成像。12 – 15
在线和在线电池CT由MetalJet源启用
由于全球生产的增加，摘要质量保证和过程控制正在成为电动汽车（EV）电池生产的越来越重要的方面。在由电动汽车电池引起的车辆火灾之后，人们对质量保证的需求不断上升。此外，能够通过监视生产过程来快速提高新生产线的产量是抵消新电池工厂成本的重要方面。高速X射线CT的检查是提高质量保证的一种方法，例如通过阳极/阴极悬垂检查，但还分析了完整的电池单元，以进行连续过程控制。在这里，我们通过利用MetalJet X射线源与高性能光子计数检测器相结合，可以显示在棱柱形和圆柱电动电动机电池电池中可以实现CT扫描的速度。
![arxiv：2309.11256v2 [CS.CR] 2024年1月17日](/simg/2/2479c9ef8bca974217922d8cddfbaf0d151f9f65.webp)
arxiv：2309.11256v2 [CS.CR] 2024年1月17日
关键基础设施系统的鲁棒性取决于其软件供应链的完整性和透明度。在这方面，软件材料清单（SBOM）至关重要，提供了对软件开发至关重要的组件和依赖项的详尽清单。但是，SBOM共享中普遍的挑战，例如侵犯风险的数据和供应商不愿完全披露敏感信息的挑战，极大地阻碍了其有效的实施。这些挑战对关键基础架构和透明度和信任至关重要的系统的安全构成了显着威胁，强调了对SBOM共享更安全和灵活的机制的需求。为了弥合差距，这项研究引入了用于SBOM共享的区块链授权的体系结构，利用可验证的凭证允许选择性披露。此策略不仅提高了安全性，还提供了灵活性。此外，本文扩大了SBOM的份额涵盖AI系统，从而构成了术语AI材料清单（AIBOM）。AI的出现及其在关键基础架构中的应用需要对AI软件组件（包括其起源和相互依赖性）的细微理解。我们解决方案的评估表明了拟议的SBOM共享机制的可行性和灵活性，为保护（AI）软件供应链提供了解决方案，这对于现代关键关键基础设施系统的弹性和可靠性至关重要。
通过改进的向导 RNA 文库克隆实现紧凑型 CRISPR 基因筛选
背景 20 多年前，人类基因组计划产生了第一个组装的人类基因组 [1,2]。基因组测序工作揭示了与疾病相关的基因和遗传变异，但大部分并未揭示基因功能。因此，功能基因组学工作对于确定已鉴定的约 20,000 个人类蛋白质编码基因的功能至关重要。在过去十年中，基于 CRISPR（成簇的规律间隔的短回文重复序列）的筛选增加了全基因组遗传筛选的便利性，使研究人员能够发现生物途径的新成分、确定现有药物的机制、确定新的治疗靶点并揭示协同遗传关系 [3-7]。然而，由于全基因组向导文库的规模（20,000–200,000 + 个元素）和典型的细胞覆盖率（500–1000 倍）需要准确量化基因命中并平均整个群体中与表型无关的变异，每次筛选需要每个样本数千万到数亿个细胞 [ 8 – 12 ]。这一要求对需要大规模培养的细胞模型提出了后勤挑战