XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemied
原始发表论文的引用（记录版本）：Moro, G., Khaliha, S., Pintus, A. et al (2024). 氨基酸改性氧化石墨烯用于
本文提出将氨基酸改性氧化石墨烯衍生物 (GO-AA) 作为活性材料，用于捕获水介质中的有机污染物并进行电化学检测。草甘膦 (GLY) 是一种存在于许多水体中的除草剂，被选为基准物质，以测试这些材料的电活性有效性，从而为捕获事件提供直接证据。通过环氧环开环反应将 L -赖氨酸、L -精氨酸或 L -蛋氨酸接枝到 GO 表面，促进氨基酸结合并伴随 GO 的部分还原。合成过程导致电荷电阻从 GO 的 8.1 K Ω 降至各种 GO-AA 的 0.8 – 2.1 K Ω，从而支持这些材料在电化学传感中的适用性。所得 GO-赖氨酸、GO-精氨酸和 GO-蛋氨酸用于从水中吸附 GLY。 GO-Lysine 与 GLY 的相互作用最强，1 小时后的去除效率为 76%，大约是工业基准吸附剂颗粒活性炭的两倍。当用作活性材料捕获 GLY 并进行电化学检测时，GO-AA 的性能也优于原始未改性材料。GO-Lysine 表现出最佳灵敏度，即使浓度低至 2 μ g/L 也能识别水中的 GLY。分子动力学模拟证实，这种材料增强的性能可归因于赖氨酸部分和 GLY 之间的氢键和盐桥相互作用，而氢键和盐桥相互作用源于氢键和盐桥相互作用。
通过控制和设计共选
软机器人利用合规的材料以灵活的方式与复杂和不确定的环境相互作用，从而可以操纵脆弱的物体并与生物的安全相互作用。它们的适应性推动了医学和制造等领域的创新。设计软机器人即使对于经验丰富的设计师，由于其非线性材料，多物理耦合，多个身体与环境之间的复杂相互作用及其许多自由度，即使对于经验丰富的设计师来说也很具有挑战性。这解释了为什么软机器人技术中的第一批设计受到自然的启发，模仿了诸如蠕虫或章鱼之类的软动物。软体能够符合硬对象并重新配置DI FF任务，然后将控制的重要部分委派给身体。与刚性机器人不同，体现的智能仍然是软机器人技术中的新兴话题。但是，很明显，可以很好地适应其环境的代理商可以快速学习智能行为。本文摆脱了传统的训练控制和敏捷性的关注，旨在通过将人工智能与软机器人设计联系起来来应对控制挑战。软机器人技术领域在建模，控制和设计方面提出了许多挑战。Inria Lille的除霜团队已经开发了几种有限元方法（FEM）的工具来应对这些挑战，从而可以准确地模拟软机器人。这些工具已用于低级控制，并在制造前评估了软机器人设计。此探索需要解决一些挑战。在这项工作中，应用了各种基于FEM的仿真和数值优化工具来探索软机器人的计算设计。设计空间必须非常大，才能探索相关的设计，但也受到了足够的限制，以使优化问题可以解决。开发相关的数学适应性功能对于准确评估软机器人设计的性能和效果至关重要。鉴于计算设计算法的重要数据要求和准确模拟的计算费用，我们旨在通过选择平衡计算时间和准确性的模型或使用学习技术来加速FEM模拟来加快模拟的速度。本论文探讨了软机器人的计算设计，重点是对数值结果的模拟到真实性。解决了两个参数软操作器的设计优化，一个具有嵌入式传感器，另一个具有自动接触功能。随着控制任务，环境和设计空间变得更加复杂，计算负担增加。这激发了从FEM模拟中学到的替代模型的发展，以表征软机器人的设计和控制。通过各种情况证明了该模型的适用性，特别是对气动操纵器的嵌入式控制和软操作器的计算设计。此外，这项工作的一个关键目标是开发工具以选择软机器人设计和控制。
儿科标准胸骨预防措施与改良胸骨预防措施
■ 问题是如何提出的？我们的 PICO 问题是根据我们的从业者导师的临床经验以及与 EBP 教授的后续会议而提出和修改的。我们最初的问题是针对儿科的，但我们的教授和研究图书管理员建议我们将研究结果扩展到成人，以收集更多研究。■ 如何确定搜索标准和选择数据库？搜索标准包括人群、干预和比较。数据库是通过 UTHSC 图书馆资源选择的。■ 如何应用纳入和排除标准？由于儿科人群的证据数量有限，我们将人群扩大到包括成年人群。我们扩大了搜索范围，包括更多基于改良胸骨入路（即 Keep your Move in the Tube）的文章。■ 如何对每项研究完成单独的分析？本质上，您是如何完成单个 CAP 的？我们为每种类型的研究完成了适当的 CAP，并计算了证据水平以确定总体质量。■ 您做了什么来确保过程中的质量控制？例如，该内容领域的导师或专家是否审阅过您的分析，或者您是否使用了其他同行评审方法？我们通过与我们的从业导师、教师导师会面以及同行评审其他成员的文章和表格来确保质量控制。
揭开协同效应的面纱：探索应用人工智能和狭义人工智能的进步
混凝土的硅酸盐水合物晶体 (2023) 《空气与废物管理协会杂志》，73 (1)，第 40-49 页。Pap，J.，等人，使用机器学习对组织绩效进行建模
EmbodiedScan：面向具身 AI 的整体多模式 3D 感知套件
摘要 在计算机视觉和机器人领域，具身代理有望探索其环境并执行人类的指令。 这就需要能够根据第一人称观察充分理解 3D 场景，并将其语境化为语言进行交互。 然而，传统研究更多地侧重于从全局视角进行场景级输入和输出设置。 为了解决这一差距，我们引入了 EmbodiedScan，这是一个多模态、以自我为中心的 3D 感知数据集和整体 3D 场景理解的基准。 它包含超过 5k 个扫描，封装了 1M 个以自我为中心的 RGB-D 视图、1M 个语言提示、160k 个 3D 导向框，涵盖 760 多个类别，其中一些与 LVIS 部分一致，以及具有 80 个常见类别的密集语义占用率。 基于这个数据库，我们引入了一个名为 Embodied Perceptron 的基线框架。它能够处理任意数量的多模态输入，并表现出卓越的 3D 感知能力，无论是在我们建立的两个系列基准测试（即基本 3D 感知任务和基于语言的任务）中，还是在野外。
纯化的小鼠抗DNA聚合酶Δ
描述DNA序列中的误差是由环境因素引起的，或在复制过程中由DNA聚合酶造成的。如果未检查，这些错误可能会累积遗传损害，以使细胞无法再起作用。因此，DNA修复过程涉及切除受损序列的机制以及适当序列的重新合成和连接。在哺乳动物细胞中，该校对功能在50kDa亚基的异二聚体（POL）δδ二个亚基的DNA聚合酶（POL）δ中取决于，在PCNA（增殖细胞核抗原）和125KDA催化亚基的存在下刺激POLδ活性。催化亚基具有3'至5'的核酸外切酶活性，将polδ与polα和polβ区分开。 polδ也是DNA复制的核心，在复制叉处的铅链合成中起作用。该催化亚基被G1依赖性激酶 - 周期蛋白复合物磷酸化，并通过其N末端249氨基酸与CDK2相互作用。但是，磷酸化对POLδ活性几乎没有影响。因此，DNA聚合酶ä对于DNA复制至关重要，并且在DNA切除修复过程中替换受损序列的能力是独一无二的。
教学大纲-ADASCI认证的生成AI工程师
a。机器学习（ML）范式b。神经网络，体系结构，激活功能，优化技术c。表示学习，嵌入，功能工程d。概率模型，贝叶斯网络，隐藏的马尔可夫模型（HMMS）e。推理和计划f。自然语言处理，令牌化，言论部分（POS）标记，命名实体识别（NER），Word2Vec g。计算机视觉，图像分类，对象检测，图像分割h。基础模型及其角色
签名未经验证
底栖调查确定了 Murlach 地区的动物群包括；海笔（Pennatulaphosrea、Virgularia mirabilis）、寄居蟹（Paguridae 包括 Pagurusbernhardus）、蛇尾（Ophiuridae）、海星（Asteroidea：包括 Asterias rubens 和 Astropecten irregularis）、海葵（Actiniaria 包括 Hormathia sp.)、群居海葵 (Epizoanthuspapillosus)、软珊瑚 (Alcyonacea)、蹲龙虾 (Munida sp.)、海蜘蛛（Pycnogonida）、Nephrops norvegicus、螃蟹（Brachyura，包括Majidae 和Liocarcinus depurator）、水螅（Hydrozoa）和Hydrozoa/Bryozoan 草皮。该地区的沉积物被描述为包括大范围优先海洋特征 (PMF) 栖息地“离岸潮下砂砾石”，这是北极蛤 (Arctica islandica) 的首选栖息地。圆蛤属于 PMF，也位列 OSPAR 受威胁和/或减少物种名单 (OSPAR, 2008)，不过该地区并未记录到圆蛤的踪迹。
国际应用工程与技术杂志
摘要 本研究通过实验和数值模拟研究了双层高硬度钢复合附加装甲在 14.5 mm 穿甲弹以 900 m/s 速度冲击下的抗弹性能。本研究中的装甲系统由复合附加装甲和背板组成。复合附加装甲包括先进的氧化铝-氧化锆陶瓷，其采用 300 MPa 高压冷等静压 (CIP) 工艺制备，并在 1700 oC 高温下烧结。将烧结的先进陶瓷颗粒通过铸造工艺与聚氨酯橡胶结合。高硬度钢板安装于复合附加装甲上，复合附加装甲设计为背板，厚度为 6.0 mm 的双层，选用 Bisalloy HHA500。