XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemmatrix
调节负热膨胀金属与有机框架中的发光热增强
较早提到的技术采用的通信设备由于其绝缘性而无法通过聚酰亚胺来阻止。由于聚合物在这些设备中的各种组件的粘合剂，涂层和外壳中广泛使用，因此高度要求将EMI屏蔽能力纳入这些材料中。电导率是改善聚合物材料的EMI屏蔽性能的关键参数之一。5在绝缘聚合物（例如聚酰亚胺等绝缘聚合物）中纳入llers会导致形成宿主矩阵内高度传导的渗透网络。因此，可以有效地增强绝缘聚合物的电导率和EMI屏蔽效果。6，例如，由于其内在的电导率高，二维（2D）形态和
细胞外基质对胰腺癌患者衍生器官的精确医学实用性
使用患者衍生的类器官（PDOS）来表征治疗敏感性和耐药性是一种有前途的精确药物方法，并且在几项大型多机构临床试验中，正在对其为临床决策提供信息的潜力。pdos在最常见的商业上最常获得的基底膜提取物（BME）的细胞外基质中培养。每个临床部位都使用不同的BME批次，并且由于商业BME来源的可用性，可能会受到限制。但是，不同来源的BME对器官药物反应的影响尚不清楚。在这里，我们测试了BME源对小鼠和人类胰腺导管腺癌（PDA）器官的增殖，药物反应和基因表达的影响。与Cultrex和Ultimatrix相比，Matrigel的人类和小鼠类器官都显示出增加的增殖。但是，当在Matrigel，Cultrex或Ultimatrix中培养器官时，我们没有观察到对药物反应的实质性影响。我们也没有观察到基因表达在不同的BME源中的主要变化，PDOS维持了其经典或基础样的名称。总体而言，我们发现BME源（Matrigel，Cultrex，Ultimatrix）不会改变PDO剂量响应曲线或药物测试结果，这表明PDO药物分型是精确医学的强大方法。
细胞外基质对胰腺癌患者衍生器官的精确医学实用性
引入胰腺导管腺癌（PDA）患者的5年相对存活率为12％（1）。随着PDA的发病率继续升高（2），必须提高生存的策略。手术切除仍然是唯一的治疗方法。但是，由于诊断时存在转移，大多数患者都不符合资格（3）。护理标准化学治疗方案包括吉西他滨/nab-paclitaxel和folfirinox，它们的中位生存时间分别为8.5和11.1个月（4，5）。此外，由于肿瘤生物学和治疗反应中的异质性继续被揭示，因此，具有良性的医学方法变得越来越必要。使用患者衍生的类器官（PDOS）有可能改变PDA患者的护理（6）。pdos是在定义的条件下的3D培养物，可支持原发性组织的正常，预施加剂和肿瘤细胞的传播（7-11）。类器官技术已成为精密医学的有前途的途径（12）。从手术切除术，快速尸检（RAP）和内窥镜超声引导的细针活检中得出PDA PDO的能力允许对PDA患者进行广泛的采样，以涵盖室内和肠内肿瘤的异质性（8）。重要的是，PDA PDOS镜面患者肿瘤遗传学，基因表达和治疗反应，将它们视为有前途的工具，以进行更精确的医学工作，以识别替代治疗策略（8，13-15）。最近的研究描述了使用由于使用器官的使用已经扩展并变得更加易于接近，因此引入了培养条件的变化，以优化PDA PDO的产生和生长。许多研究描述了液体培养基组成对器官表型，转录组和药物反应的影响（16、17）。支持器官研究的商业产品已变得更加广泛，并包括各种地下室膜提取物（BME），它们用作3D支架。
使用矩阵柱状换位技术的利用来改善数据安全
摘要。图形神经网络（GNN）是用于解决复杂网络问题的图理论的高级使用。图形神经网络的应用可以通过修改与图G（V，E）的顶点或边缘相关的权重来开发网络。数据加密是一种通过将纯文本编码为复杂的数值配置来改善数据安全性的技术，从而最大程度地减少了数据泄漏的可能性。本研究旨在通过应用图神经网络和换位技术进行信息操纵来解释提高数据安全的潜力。这项研究涉及一种算法和模拟，该算法讨论了在操纵信息中使用换位方法。这是通过实现图神经网络来实现的，该图形神经网络发展了顶点和边缘之间的相互作用。这项研究的主要结果表明，经验证据支持了以下概念：秘密密钥的长度和数据加密中使用的字符数直接影响加密过程的复杂性，从而影响创建数据的整体安全性。
公司层面战略：安索夫的产品/市场增长矩阵
来源：改编自 H.I.安索夫，《企业战略》，企鹅出版社，1988 年，第 6 章。安索夫最初有一个包含四个独立框的矩阵，但在实践中，战略方向涉及更多连续轴。安索夫矩阵本身后来得到了发展——参见参考文献 2。
应用AI发现更快的矩阵乘法算法
奥克兰大学的夏季研究是一种关键的体验，加深了我与数学科学的互动。它巩固了我对在应用数学和统计领域进行进步的奉献精神，尤其是在开发有效的计算算法方面。我的主管Pedram Hekmati教授在我的学术成长中发挥了至关重要的作用，为复杂的数学理论和算法发展的微妙细微差别提供了深刻的见解。他的指导是提高我对数学解决问题和算法效率的严格任务的技能的关键。与对数学充满热情的同龄人合作，我获得了多种观点，这些观点丰富了我的理解，并为潜在的研究合作开放了途径。这种学术交流是无价的，这加强了我决心为数学研究及其在技术和科学中的应用做出有意义的贡献。
聚丙烯腈作为金纳米粒子的多功能基质 -
lspr是它们独特的光学特性之一，可以考虑扩大周围分析物分子的拉曼信号。通过仔细控制其大小，形状和间距间距，可以使Aunps展示LSPR，从而使其成为提高SERS信号的理想候选者。au已被许多研究人员广泛用于SERS主动底物。24 - 31然而，由于乏味的途径和使用刺激性化学物质，合成Aunps的合成一直在具有挑战性。32 - 38在这里，通过使用Dime-thyylformamide（DMF）的简单明了的方法，使用金氯化水合物（Haucl 4 $ 3H 2 O）合成金纳米颗粒（AUNP）。39 - 41使用DMF作为溶剂和还原剂，以前已经表明，金，银和其他金属的金属纳米结构可以以各种方式形成。42 - 44这里，引入了一个简单的途径，以直接在PAN/DMF解决方案中合成AUNP。这种方法具有无表面活性剂合成的好处。同时，聚合物纳米复合材料不仅增强了整体表面特性，还可以支持可重复使用的lm。45
从协方差矩阵
高维纠缠已被确定为量子信息处理中的重要资源，也是模拟量子系统的主要障碍。其认证通常是Di FFI的邪教，并且最广泛使用的实验方法基于相对于高度纠缠的状态的忠诚度测量。在这里，我们考虑了集体可观察物的协方差，例如众所周知的协方差矩阵标准（CMC）[1]，并提出了CMC的概括，用于确定两组派系统的Schmidt数量。这在多体系统（例如冷原子）中尤其有利，在这些系统中，一组实际测量非常有限，通常只能估计集体运营商的差异。为了显示我们结果的实际相关性，我们得出了更简单的Schmidt-number标准，这些标准需要与基于忠诚的证人相似的信息，但可以检测到更广泛的状态。我们还考虑了基于自旋covari-ances的范式标准，这对于对冷原子系统中高维纠缠的实验检测非常有帮助。我们通过讨论结果在多片合奏中的适用性以及对未来工作的一些开放问题来得出结论。
探索矩阵：尼日利亚医疗保健领域人工智能和机器学习的知识、看法和前景
结果：女性参与者（55.7%）的比例略高于男性受访者（44.3%）。药剂师占参与者的 27.7%，其次是医生（24.5%）和护士（19.3%）。大多数受访者（57.2%）表示对人工智能和机器学习有很好的了解，约三分之一的参与者（32.2%）知识水平一般，10.6% 的样本知识水平较差。超过一半的受访者（57.8%）不同意尼日利亚医疗保健部门采用人工智能可能导致失业的观点。三分之二的参与者（66.7%）认为人工智能与医疗保健的结合将增强人类智能。四分之三（77%）的受访者同意在尼日利亚医疗保健中使用机器学习可以促进高效的服务交付。