XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemnamics
量子距离到不可控性和量子速度......
就像我们日常使用的计算机一样，普适性——原则上运行任何算法的能力——是量子计算的核心概念。在当前证明普适性的竞赛中，以及在更大的系统中首次成功报告普适性[1]，这一点比以往任何时候都更加真实。人们经常争论[2]，普适性本身就是普遍的，例如几乎所有系统都是普适的，如果不是，稍微改变一下参数就会变成普适的。即使在嘈杂的系统中也是如此，在这种系统中，普适性需要与错误校正相结合。然而，我们认为，这还有另一面：如果任何非普适系统接近普适系统，那么许多普适系统也危险地接近非普适系统。那么普适性可能是不稳定的或低效的。事实上，大自然似乎不愿探索高维动力学[3]，而简单的非普适系统往往是很好的近似值。致力于设计量子光学中的弱非线性、超导系统中的弱非谐性或避免固态系统中的光谱拥挤的实验物理学家非常清楚这些限制。在这里，我们将这种直觉放在一个精确的框架中，我们称之为可控性的量子距离，并展示它与一个众所周知的难以计算但独立有趣的量的关系：量子速度极限 [4–6]。值得指出的是，有许多不同的速度极限，一些用于状态变换，一些用于幺正变换；一些用于不受控动力学，一些用于受控动力学，请参阅 [4] 中的综述。我们在这里关注的是系统的受控演化。
北极熔体异常的特征归因
我们工作的重点是改善气候模型中异常的解释性，并促进我们对北极熔体动态的理解。北极和南极冰盖正在迅速融化并增加了淡水径流，这显着导致了全球海平面上升。了解在这些地区驱动融雪的机制至关重要。ERA5是极地气候研究中广泛使用的重新分析数据集，可提供广泛的气候变量和全球数据同化。但是，其融雪模型采用了一种能量不平衡的方法，可能会过度简化表面熔体的复杂性。相反，冰川能量和质量平衡（GEMB）模型结合了其他物理过程，例如积雪，FIRN致密化和融化液化/重新冻结，提供了表面熔体动力学的更详细的表示。在这项研究中，我们专注于分析格陵兰冰盖的表面融雪材料，并使用ERA5和GEMB模型中异常熔体事件的特征归因。我们提出了一种新型的无监督归因方法，利用反对解释方法来分析ERA5和GEMB中检测到的异常。我们的异常检测结果通过模仿地面真实数据进行验证，并针对既定的特征排名方法进行了评估，包括XGBoost，Shapley值和随机森林。我们的归因框架标识了每种模型背后的物理和气候特征驱动熔体异常的特征。这些发现证明了我们的归因方法在增强气候模型中异常的解释性并促进我们对北极熔体动力学的理解方面的实用性。
大语言模型的说服力
大语言模型充当人类社会代理人的能力越来越多，在意见动态领域提出了两个重要问题。首先，这些代理人是否可以产生有效的论点，这些论点可以注入在线论述中，以引导公众舆论。第二，人造代理人是否可以相互互动以重现人类社会系统典型的说服力的围导，为研究合成社会系统作为忠实人群的忠实代理提供了机会。为了解决这些问题，我们设计了关于气候变化主题的综合说服对话方案，其中“说服者”代理人为“怀疑论者”代理人产生了有说服力的论点，后来评估了Argument是否改变了其内见状态。产生了不同类型的论点，以结合观点变化的心理语言理论的不同语言维度。然后，我们要求人类法官评估机器生成的论点的性能。包括事实知识，信任标志，支持表达和传达地位的论点被认为是对人类和代理人的最有效的影响，人类报告对基于知识的论点有明显的偏爱。我们的实验框架为未来的意见动力学研究奠定了基础，我们的发现表明，人造代理具有在在线媒体中的舆论形成过程中发挥重要作用的潜力。
UFPR 微电网：分布式发电和能源效率研究的基准
随着配电网中太阳能和风能等可再生能源 (RES) 的不断增加，发电技术也随之进步，但这也给可再生能源发电以及与其相连的配电或输电系统的稳定性、控制、可靠性、运行和电能质量带来了挑战 [1]。这些挑战大多是由于大多数可再生能源 (RES) 的间歇性所致。例如，由于天气变化导致光伏板发电功率波动，可能会导致与配电系统的互连点 (POI) 的电压和频率波动。这种电压波动可能会损害电能质量和系统稳定性，并可能需要通过储能系统 (ESS) 进行无功补偿或电力支持。除了本地运行面临的挑战之外，还需要开展研究，评估对 POI 或其余电网配电和输电系统运行的可能影响。从电力系统角度来看，如 [1] 中定义的那样，微电网被定义为一组分布式能源 (DER)，包括 RES 和 ESS，以及作为单个可控实体在本地运行的负载 [2]，[3]。它也可以看作是一个 DG，它具有很强的非惯性发电成分，但也具有基于旋转机械的发电成分。因此，电磁 (与光伏发电机相关) 和机电 (与旋转发电机相关) 特性的动态将在电网中表现出来，需要提高对相关信号 (如电压和频率) 的测量能力，以及信号处理技术以识别这些不同性质的动态。还需要改进光伏发电、燃料电池和 ESS 中使用的逆变器的控制方法。
2021 年 FDA 批准的人工智能前景
背景：机器学习 (ML) 是一种人工智能 (AI) 技术，它使用数据驱动的方法进行模式识别，已被证明对医疗保健领域的许多任务有益。为了描述 AI/ML 应用在临床中的商业可用性，我们对美国食品药品管理局 (FDA) 截至 2021 年 6 月批准/批准的支持 AI/ML 的医疗器械进行了详细分析。方法/材料：审查了 FDA 编制的 343 种支持 AI/ML 的医疗器械的公开批准函。分析了设备的特性及其预期用途模式，并对汇总数据进行了基本的描述性统计分析。结果：大多数设备都由放射科 (70.3%) 和心血管 (12.0%) 医学专业小组审查。自 2010 年代中期以来，这些设备的增长急剧上升。大多数 (95.0%) 设备根据 510 (k) 上市前通知途径获得批准，69.4% 是软件即医疗器械 (SaMD)。在 241 种放射学相关设备中，最常见的应用是诊断辅助 (48.5%) 和图像重建 (14.1%)。在 117 种用于诊断辅助的放射学相关设备中，20.5% 用于乳腺病变评估，14.5% 用于超声心动图上的心脏功能评估。在 41 种心脏病学相关设备中，最常见的应用是基于心电图的心律失常检测 (46.3%) 和血流动力学与生命体征监测 (26.8%)。结论：在本研究中，我们描述了 FDA 批准或批准的 AI/ML 医疗设备的模式和趋势。据我们所知，这是截至 2021 年最新、最全面的格局分析。
螺旋 10 区域作为 A 类 β-内酰胺酶抑制剂结合变构位点的构象动力学
摘要：β-内酰胺酶抑制蛋白（BLIP）能有效灭活A类β-内酰胺酶，但效力程度差异很大。了解BLIP在A类β-内酰胺酶抑制中的不同作用可以为抑制剂设计提供参考。然而，基于X射线晶体学获得的静态结构，这个问题很难得到解决。在本研究中，离子迁移质谱、氢氘交换质谱和分子动力学模拟揭示了三种A类β-内酰胺酶的构象动力学，BLIP对它们的抑制效率不同。与TEM1和SHV1相比，PC1的构象更长。几个重要的环区域的局部动力学不同，即突出环、H10环、Ω环和SDN环。与BLIP结合后，这些环协同重排以增强结合界面并使催化位点失活。具体来说，在 SHV1 和 PC1 的突出环中发现构象动力学的不利变化，从而导致结合效果降低。有趣的是，BLIP 上的单个突变可以补偿该区域的不利变化，从而表现出对 SHV1 和 PC1 的增强的抑制作用。此外，还揭示了 H10 区域是一个重要的变构位点，可以调节 A 类 β-内酰胺酶的抑制作用。这表明刚性的突出环和灵活的 H10 区域可能是有效抑制 TEM1 的决定因素。我们的研究结果为 β-内酰胺酶的构象动力学及其与 BLIP 的结合提供了独特而明确的见解。这项工作可以扩展到其他感兴趣的 β-内酰胺酶并启发新型抑制剂的设计。
β触发的自适应深脑刺激帕金森氏病
丘脑下核（STN）β触发的自适应深脑刺激（ADB）已被证明可提供与常规连续DBS（CDB）相当的临床改进，其能量较少，而能量较少，而刺激较少诱导的副作用。但是，几个问题仍未得到解决。首先，在自愿运动之前和期间，STN Beta谱带功率的逻辑逻辑降低正常。ADBS系统将在帕金森氏病患者运动过程中减少或停止刺激，因此与CDB相比可能损害运动性能。第二，在以前的大多数ADB研究中，Beta功率在400毫秒的时间段内进行了平滑和估计，但是较短的平滑周期可能具有更大的优势，即对Beta功率的变化更加站点，这可以增强运动性能。在这项研究中，我们通过使用标准的400毫秒和较短的200毫秒平滑窗口来评估STNβ触发的ADB的有效性来解决这两个问题。帕金森氏病的13人的结果表明，减少量化β的平滑窗口的确会导致β爆发持续时间缩短，这是通过增加β爆发的数量短于200 ms，并且更频繁地打开/关闭刺激剂，但没有造成的效果。与没有DBS相比，ADB和CDB都在同等程度上提高了运动性能。此外，与没有DBS相比，ADB显着地证明是震颤，但不如CDB。二级分析表明，β功率下降和GAM MA功率在预测更快的运动速度方面存在独立的影响，而Beta事件的减少相关的DENCHRONIANINID（ERD）预先固定了更快的运动启动。CDB抑制了Beta和伽玛的抑制作用和伽玛，而在CDB和ADB中，Beta ERD与无DBS相比降低到相似的水平，这共同解释了CDB和ADB期间CDBS运动的SIMI LAR性能提高。这些结果表明，受STN触发的ADB有效地改善了帕金森氏病患者的运动过程中运动性能，而平滑窗口的缩短不会导致任何额外的行为益处。为帕金森氏病开发ADBS系统时，可能没有必要跟踪非常快的beta dy namics；结合β，伽玛和运动解码的信息可能会更有益于最佳治疗震颤所需的其他生物标记。
AMT：基于属性的模拟系统监控工具*
算法验证领域一直以模型检查时序逻辑公式的决策程序为中心。时序逻辑 [MP95] 是一种严格的规范形式主义，用于描述系统所需的行为。已经开发了许多将时序逻辑公式转换为相应自动机的有效算法 [VW86、SB00、GPVW95、GO01]，从而成功开发了 L TL 和 C TL 等逻辑，并将它们共同集成到主要验证工具中。基于时序逻辑的形式主义已被硬件行业采用，并成为标准 P SL [HFE04] 规范语言。为了推理定时系统，人们提出了许多实时形式化方法，它们要么是时间逻辑的扩展（M TL [Koy90]、M ITL [AFH96]、T CTL [Y97]），要么是正则表达式（定时正则表达式 [ACM02]）。然而，与非定时情况不同，这些逻辑与定时验证工具中使用的定时自动机 [AD94] 之间没有简单的对应关系。随着混合自动机 [MMP92] 的出现，连续域中的验证成为可能，混合自动机作为描述具有带开关的连续动态系统的模型，以及用于探索其状态空间的算法。尽管最近取得了很大进展 [ADF + 06]，但由于状态空间的爆炸式增长，可扩展性仍然是混合系统穷举验证的主要问题。此外，基于属性的混合系统验证才刚刚起步 [FGP06]。因此，连续系统的首选验证方法仍然是模拟/测试。然而，有人指出，验证的规范元素
通过在地区供暖网络中利用局部低级热源来减少排放
脱碳的热量在全球向可持续能源转变中至关重要，并且废热液化带来了变革性的机会，尤其是在工业活动领域。因此，本研究研究了与非常规热源集成的区域供暖网络（DHN）的性能，特别是挖水和工业废物，旨在使人们对各种DHN配置的技术和环境含义有全面的了解。为此，已经开发并采用了一种精致的网络染色模拟模型来评估几种网络大小和热源组合的成本和性能，并针对英国巴恩斯利进行了案例研究。结果表明，大型网络的平均热效率约为87％。利用矿水的网络在11.6 - 11.9 p/kWh的范围内具有升级的热成本（LOCH）；引入工业废物将其降低到10.6 - 10.7 p/kWh。此外，废热集成将所提供的热量的碳因子降低到0.05 kgco2/kWh。在案例研究网络所涵盖的地区从锅炉到区域供暖的过渡显示，降低边际排放量从44.76％到83.46％。这些网络实现经济生存能力的气价从8.6到8.8 p/kWh不等。总而言之，DHNS提出了，尤其是在用工业废热增强时，出现了作为Barnsley等领域的有前途的解决方案，以追求可持续的供暖。这些发现对于政策制定者和当地理事机构来说至关重要，因为英国可以满足其2050年净零野心。
当代植物生物学
前所未有的气候条件变化将如何影响某些作物的产量和生产力以及它们对现有压力、非生物和生物相互作用的反应，是全球关注的关键问题。气候变化还会改变自然物种的丰富度和分布，或有利于入侵物种，进而改变生态系统动态和生态系统服务的提供。C3 植物和 C4 植物的基本解剖学差异导致它们对气候变化的不同反应。对于具有 C3 光合作用途径的植物，大气中二氧化碳 (CO2) 的增加会正向调节光合碳 (C) 同化并抑制光呼吸。豆科植物是 C3 植物，它们可能通过各种策略处于有利地位，以增加生物量和产量。本文全面介绍了植物生理和分子特性方面的最新进展，特别强调了气候变化情景下 CO2 浓度升高条件下的豆科植物。本文还讨论了未来行动的战略研究框架，该框架整合了基因组学、系统生物学、生理学和作物建模方法，以应对气候变化。测序和表型分析方法的进步使得利用大量遗传和基因组资源成为可能，通过部署高分辨率表型分析和高通量多组学方法来改良性状。以农业系统设计和管理、气候影响预测和疾病预报为重点的综合作物建模研究也可能有助于规划适应性。因此，结合基因组学、植物分子生理学、作物育种、系统生物学和综合作物-土壤-气候建模的综合研究框架将非常有效地应对气候变化。