XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systeminef
人工智能和机器人技术在减少食品供应链浪费方面的作用：系统文献综述、理论框架和研究议程
bullet.png 摘要 COVID-19 大流行揭示了全球粮食供应链中的低效率。一个明显的扭曲是，在普遍的粮食不安全面前，全球近三分之一的粮食产量被浪费。随着人口爆炸和气候变化成为额外的压力点，减少粮食浪费已成为实现全民粮食安全的当务之急。在本文中，我们制定了一个研究框架和议程，以利用人工智能和机器人技术减少粮食损失和浪费。食品认知自动化 (COGAF) 已被开发为指导未来研究的理论框架。该框架将研究领域划分为五个不同的研究流：感官增强、认知自动化、物理自动化、感觉运动融合和协作自动化。为了制定系统的研究议程，每个研究流都制定了提案。结合 COGAF 框架，该研究议程试图为未来使用人工智能和机器人减少粮食损失和浪费的研究和知识创造提供路线图。
真菌基因组学和进化中的巨大挑战
尽管健康的免疫系统能够识别和消除新兴的癌细胞，但已建立的肿瘤却擅长避免免疫监测。免疫抑制细胞表面碳水化合物的改变和特异性表达，也称为“肿瘤糖座”，是一种突出的机制，肿瘤可以逃避抗肿瘤免疫。鉴于它们持续且均匀的表达，肿瘤相关的聚糖是有望被利用为生物标志物和治疗靶标的靶标。然而，由于它们的免疫原性，免疫抑制特性以及在常规的主要组织相容性复合物（MHC）限制的方式中，对这些聚糖的剥削一直是一个挑战。尽管如此，表达T细胞受体（γδT细胞）的T表达伽马和三角洲链的T细胞的子集存在，具有MHC无限制的抗原识别和有效固有的抗肿瘤特性的能力。在这篇综述中，我们讨论了与肿瘤相关的聚糖在抗肿瘤免疫中的作用，并重点介绍了γδT细胞靶向肿瘤糖座的潜力。了解这种相互作用的许多方面具有解锁在新型治疗干预措施中使用肿瘤相关的聚糖和γδT细胞的新方法。
使用定位景观理论
半导体中疾病的存在可以极大地改变其物理特性。然而，忠实地考虑它的模型仍然稀缺且计算不足。我们提出了一个数学和计算模型，能够模拟几十纳米侧长的半导体合金的光电子响应，同时涉及由纳米级的组成障碍引起的量子定位效应。该模型基于对位置景观理论使电子和孔本征孔的结构的Wigner-Weyl分析。在针对1D和2D中基于本征态的计算验证后，我们的模型应用于不同组合物的3D Ingan合金中光吸收的计算。我们获得了平均带隙以下的吸收尾部的详细结构和所有模拟组合物的urbach能量。此外，Wigner-Weyl形式主义使我们能够在所有频率下定义并计算有效局部吸收能力的3D地图。最后，所提出的方法为将此方法推广到所有能量交换过程，例如逼真的设备中的辐射和非辐射重组。
人工智能在心脏病学领域的成功与挑战
医疗保健始终是数据驱动的，随着医疗保健数字化的提高，产生了大量的数据。不仅来自医院和医疗保健提供者，还来自其他医疗保健利益相关者，例如保险和医学研究。随着技术进步和大数据革命，利用这些数据改变医疗保健的潜力巨大 (1)。大数据代表以“6V”为特征的信息（图 3），包括大量、快速和多样化的数据，需要特定的分析方法才能将数据转化为价值 (2)。除了大数据之外，数字健康应用也出现了激增，其中当代信息和通信技术用于管理疾病、健康风险和促进健康 (3)。这包括可穿戴设备、移动医疗、远程医疗和远程医疗。这一发展有望改善医疗保健服务，减少低效率并提供更加个性化的医疗保健（3）。在人工智能应用可用于医疗保健之前，必须使用临床或合成数据对其进行“训练”。临床数据种类繁多，例如人口统计数据、医疗记录、体检和临床实验室结果。过去，人工智能文献有
通过微流控细胞变形芯片进行 CRISPR 相关 (CAS) 效应物传递
摘要：确定用于修饰和操纵选择性特定基因的新的甚至更精确的技术为在基础研究中表征基因功能和用于基因组调控的潜在疗法提供了强有力的工具。基于核酸酶的技术（例如 CRISPR/Cas 系统）的快速发展彻底改变了新的基因组工程和医学可能性。此外，有关 CRISPR/Cas 系统的适当递送程序至关重要，之前大量的综述都集中在 CRISPR/Cas9-12 和 13 递送方法上。尽管付出了所有努力，CAS 基因系统的体内递送仍然具有挑战性。由于包装尺寸受限和某些细胞类型的无能，在使用包括病毒元件和化学载体在内的传统递送工具时，CRISPR 组件的转染通常效率低下。因此，微流控系统等物理方法更适用于体外递送。本综述重点介绍了微流控系统在临床和治疗研究中递送 CRISPR/Cas 系统的最新进展。
经济学（ECO）
ECO 307。公共经济学。3个学时。本课程通过调查公共财产和公共政策中的几个主题来研究政府在经济中的作用；它被设计为理论与几个与政策相关的应用程序之间的联系。学生将获取微观经济工具和技术，以识别，分析和解决公共政策和政治经济学问题。学生还将学会将理论应用于时事，例如有关社会保障，医疗保健，教育和税收改革的政策辩论。选定的主题：预算分析和评分；纠正外部性和公共物品的提供；公共选择理论和政府失败；最大的联邦制和重新分配；政府在教育，社会保障和医疗保健中的作用；收入分配和福利计划；最佳税收和税收不明权；劳动力供应，储蓄，资本收益和业务收入的税；基本税制改革和消费税。这是一个针对经济学专业，未成年人和任何对主题感兴趣的学生的选修课。先决条件：ECO 213或ECO 211和ECO 212。组件：lec。分级：grd。通常提供：秋季和春季。
外汇干预理论
我们研究一个真实的小型开放经济体，它有两个关键因素：（1）国内外债券市场的部分分割；（2）货币外部性导致实际汇率在资本流动的影响下过度波动。部分分割意味着，通过干预债券市场，央行可以影响汇率以及国内外债券收益率之间的利差。此类干预使央行能够解决货币外部性问题，但成本也很高，因为外国人可以通过套利交易获利。我们分析了解决这种权衡的最佳干预政策：（1）最佳政策逆风而行，稳定汇率；（2）它涉及平滑的利差，但允许汇率跳跃；（3）它部分依赖于“前瞻性指引”，即使在冲击消退后也会进行非零干预；（4）它需要可信度，因为央行不会在没有承诺的情况下进行干预。最后，我们利用模型的多国扩展，阐明了大规模干预对全球造成的后果。我们发现，如果任其发展，各国会过度积累储备，从而降低福利，并导致全球利率低得无效率。
利用电阻开关存储器的非理想特性实现高效的机器学习
基于电阻开关存储器（也称为忆阻器或 RRAM）的新型计算架构已被证明是解决深度学习和脉冲神经网络能源效率低下问题的有前途的方法。然而，电阻开关技术尚不成熟，存在许多缺陷，这些缺陷通常被认为是人工神经网络实现的限制。尽管如此，可以利用合理的可变性来实现高效的概率或近似计算。这种方法可以提高稳健性、减少过度拟合并降低特定应用（如贝叶斯和脉冲神经网络）的能耗。因此，如果我们将机器学习方法适应电阻开关存储器的固有特性，某些非理想性可能会成为机会。在这篇简短的评论中，我们介绍了电路设计的一些关键考虑因素和最常见的非理想性。我们通过成熟的软件方法示例说明了随机性和压缩的可能好处。然后，我们概述了利用电阻开关存储器的缺陷的最新神经网络实现，并讨论了这些方法的潜力和局限性。
利用电阻开关存储器的非理想特性实现高效的机器学习
基于电阻开关存储器（也称为忆阻器或 RRAM）的新型计算架构已被证明是解决深度学习和脉冲神经网络能源效率低下问题的有前途的方法。然而，电阻开关技术尚不成熟，存在许多缺陷，这些缺陷通常被认为是人工神经网络实现的限制。尽管如此，可以利用合理的可变性来实现高效的概率或近似计算。这种方法可以提高稳健性、减少过度拟合并降低特定应用（如贝叶斯和脉冲神经网络）的能耗。因此，如果我们将机器学习方法适应电阻开关存储器的固有特性，某些非理想性可能会成为机会。在这篇简短的评论中，我们介绍了电路设计的一些关键考虑因素和最常见的非理想性。我们通过成熟的软件方法示例说明了随机性和压缩的可能好处。然后，我们概述了利用电阻开关存储器的缺陷的最新神经网络实现，并讨论了这些方法的潜力和局限性。
可再生能源渗透高渗透的岛岛微电网的能量削减计划MILP配方
摘要：在过去的十年中，光伏（PV）细胞的效率显着改善，使PV产生成为可持续微电网的共同特征。由于PV驱动的微电网达到间歇性PV功率的高穿透性，因此必须过量生产的最佳调度以最大程度地减少能量。未能在调度过程中精确评估减少的能源成本会增加浪费的能量。在不考虑成本系数的情况下应用目标函数会导致在特定时间间隔内导致不足的减少功率浓度。在这项研究中，我们提供了一种优化方法，以计划在PV生成的整个每日期间，将微电网资产安排均匀分发。在我们的优化模型中建立的每个削减间隔都具有不同成本系数的应用。在最终步骤中，削减成本被添加到目标函数中。拟议的成本最小化算法优先选择较低缩减成本的间隔，以防止在特定时间内降低限制。通过诱导限制的分布，这种新颖的优化方法具有提高PV驱动的微电网的成本效益的潜力