XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemmax
mumemto：跨pangenomes
将基因组对准共同坐标是pangenome分析和构建的核心，但在计算上也很昂贵。多序列最大唯一匹配（多-MUMS）是用于核心基因组比对的指南，有助于构架和解决多重比对问题。我们介绍了Mumemto，该工具可在大型pangenomes中使用多个粉刺和其他匹配类型。mumemto al-lows用于可视化同义，揭示了异常的组件和脚手架，以及高光pangenome保守和结构变化。Mumemto在25.7小时内使用320个人类基因组组件（960GB）计算多个Mums，并在几分钟内使用800 GB的记忆和数百多个真菌基因组组件计算。mumemto在C ++和Python中实现，并在https：// github上可用。com/vikshiv/mumemto。
b'\xe2\x96\xb6 \xcb\x9c e ：事后排放 \xe2\x88\xbc N \xc2\xaf e ， \xcf\x83 2 e 其中：\xcf\x83 2 e > 0 且 \xcf\x83 ev = 0。\xe2\x96\xb6 公司选择 e 以及是否雇用 RA，目的是最大化其股票的预期交易价格 P 。'
b'\xe2\x96\xb6 \xcb\x9c e ：事后排放 \xe2\x88\xbc N \xc2\xaf e ， \xcf\x83 2 e 其中：\xcf\x83 2 e > 0 且 \xcf\x83 ev = 0。\xe2\x96\xb6 公司选择 e 以及是否雇用 RA，目的是最大化其股票的预期交易价格 P 。'
孕妇小麦和毛豆粉复合蒸蛋糕的化学成分及感官评价
最佳怀孕的关键因素是能量平衡。世界卫生组织 (WHO) 指出，怀孕期间的建议能量摄入量为每天 200 至 300 千卡。毛豆富含有益的维生素和矿物质，是孕妇的重要蛋白质来源。蒸海绵蛋糕是印度尼西亚最受欢迎的小吃之一。本研究旨在表征毛豆蒸海绵蛋糕的化学成分和感官评价。本研究采用完全随机设计，分为三个配方阶段。小麦和毛豆粉的比例为 100:0（对照组）、75:25（配方 A）和 50:50（配方 B）。蒸海绵蛋糕是按照标准烘焙程序制作的。对所有毛豆蒸海绵蛋糕的变化都进行了近似分析、能量、纤维、矿物质和抗氧化活性。感官特性的接受程度由二十五名半标准小组成员进行评估。使用SPSS 25版进行数据分析，并使用de Garmo的有效性指数检验确定最佳配方。方差分析显示碳水化合物、脂肪、蛋白质、总能量、钙和所有感官参数均存在显著差异（p值≥0.05）。从营养价值和接受程度结果来看，配方A被选为最佳配方。配方A的蛋白质含量为7.01％，碳水化合物含量为45.55％，脂肪含量为3.27％，能量含量为239.63 kcal/100g。总纤维为3.33％，由可溶性和不溶性纤维组成。配方A在颜色、质地和普遍接受度方面也是评审员最喜欢的。一份配方A蒸毛豆海绵蛋糕（50克）的能量含量为119.82 kcal，满足孕妇孕中期所需额外能量的40％。
maxvolt-energy-industries-limited-catalogue-first-332.pdf
Maxvolt Energy 成立的使命是改造能源解决方案，实现可持续的未来。多年来，我们已成为业界值得信赖的品牌，提供高性能、耐用且环保的锂电池解决方案，以满足个人、企业和行业日益增长的能源需求。我们的制造工厂占地 25,000 平方英尺，拥有 150 多名员工和 100 兆瓦的生产能力，能够高效、精确地满足各种能源需求。
研究底物刚度对化学抗癌药物的半最大抑制浓度，细胞活力和迁移的影响
a b s t r a c t细胞通过整合素与细胞外基质（ECM）有关，并感觉到各种组织引起的刚度变化，这会影响癌细胞的治疗和对照。改善癌症治疗策略需要了解底物刚度如何影响癌细胞行为及其对治疗的反应。这项研究最重要的新颖性之一是研究对具有不同弹性模量的底物培养的癌细胞的药物浓度。这项研究的另一种新颖性是研究针对癌细胞骨骼结构的抗癌药物与具有不同弹性模量不同的ECM的骨骼结构的作用。在本研究中，使用测定来研究不同ECM的弹性模量对细胞治疗的影响。首先，使用MTT分析研究了不同药物浓度对不同底物培养的癌细胞的影响，然后进行了测试以评估细胞活力，迁移和基因在不同底物上培养的细胞的表达。结果表明，与培养基和僵硬的底物相比，底物刚度显着影响药物反应，软底物显示出更高水平的细胞毒性，凋亡诱导和抗转移性。此外，凋亡基因表达的变化表明药物反应，细胞命运测定和底物刚度之间的机械关系。这些发现突出了在癌症治疗策略中使用生物力学线索的重要性，并指出使用底物刚度作为治疗干预和预后标记的可能性。
使用 Softmax- 进行临床分布外检测...
摘要。在医学图像分析中，需要一个可靠的模型来检测包含重要解剖信息的输入并据此做出准确的决策。受此启发，我们引入了“临床分布外”（OCD）检测的概念，其中临床分布内数据（ICD）被定义为包含对临床决策至关重要的“临床感兴趣区域”的图像。我们提出了一个基于分类模型的 OCD 检测框架，并通过一种新颖的 softmax 条件变分自动编码器正则器进行增强。在该框架中，softmax 分数被合并到潜在空间中，并以可学习的类条件高斯分布作为先验。通过在特征重建中嵌入类信息，该方法加强了 ICD 类别内的特征紧凑性并增强了 ICD 和 OCD 特征之间的可分离性。所提出的 OCD 检测方法的有效性在从实时胎儿超声（US）视频中选择解剖视图的任务中得到了证明，其性能明显优于最先进的基于分类和基于生成的方法。
人工智能：IEEE-USA 董事会通过的教育渠道和劳动力协调以提高国家竞争力（2024 年 11 月）IEEE-USA 支持公私合作努力，以确保美国劳动力能够应对新兴技术对我们经济的挑战和影响。IEEE-USA 认为，政府、私营部门和非政府机构在最大限度地为新兴人工智能经济中的学生和工人提供机会方面发挥着至关重要的作用；并减轻广泛人工智能部署对个人造成的负面影响。我们认为全面的教育渠道——涵盖小学、中学、大专、技术和社区大学教育——是培养人工智能劳动力的基本基石，而人工智能劳动力对于人工智能驱动的经济成功至关重要。我们主张为现有工人提供技能提升机会，以满足人工智能增强型工作场所的新兴需求。我们认为，对生计受到人工智能系统负面影响的工人的支持至关重要。我们主张为失业工人提供安全网计划，帮助他们再培训并重新融入劳动力市场；满足需求的工作岗位；保持经济活力。为此，IEEE-USA 建议美国政府：
人工智能：IEEE-USA 董事会通过的教育渠道和劳动力协调以提高国家竞争力（2024 年 11 月）IEEE-USA 支持公私合作努力，以确保美国劳动力能够应对新兴技术对我们经济的挑战和影响。IEEE-USA 认为，政府、私营部门和非政府机构在最大限度地为新兴人工智能经济中的学生和工人提供机会方面发挥着至关重要的作用；并减轻广泛人工智能部署对个人造成的负面影响。我们认为全面的教育渠道——涵盖小学、中学、大专、技术和社区大学教育——是培养人工智能劳动力的基本基石，而人工智能劳动力对于人工智能驱动的经济成功至关重要。我们主张为现有工人提供技能提升机会，以满足人工智能增强型工作场所的新兴需求。我们认为，对生计受到人工智能系统负面影响的工人的支持至关重要。我们主张为失业工人提供安全网计划，帮助他们再培训并重新融入劳动力市场；满足需求的工作岗位；保持经济活力。为此，IEEE-USA 建议美国政府：
个人，集体，文化和社会结构因素
灯具从荧光灯向发光二极管（LED）的过渡促使植物生物技术中的当前实践重新评估。农业 - IUM介导的转化对于大豆（甘氨酸最大）中的基因工程和基因组编辑至关重要。大豆转化的临界共培养步骤发生在光条件下。当前用于大豆转化中共培养的方案缺乏光强度的标准。在本研究中，目的是研究共培养过程中光强度对大豆转化效率的影响。在共培养的五天内实现了五种光强度：50、100、150、190μmol m-2 s-1的白色LED之外，除了荧光100μmolm-2 s-1外。共培养后，所有外植体在均匀条件下以选择压力，生根和适应性进行了芽感应和伸长。分别使用两个可选标记HPPDPF-4PA和BAR进行了实验，研究了潜在的光效应是否由于标记相关途径而变化。植根于体外植物的阳性PCR分析，在两个可选标记物中都在所有光处理中都达到了成功的转化事件，范围为2.4％至6.9％。在共同培养过程中增加LED光强度会导致两个可选标记之间的不同转化效率。在亮舌蛋白选择下的处理中未检测到转化效率的差异。结果表明，在共培养过程中增加光强度导致芽再生在4-羟基苯基 - 丙酮酸二氧酶（HPPD）抑制剂的选择下的变化效率。此外，当使用HPPD抑制剂发生选择时，在100μmolm-2 s-1处的荧光光和白色LED之间也观察到转化效率的变化。结果突出了研究光对转化效率的影响的智能和潜在应用。