XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemnd
Motus：分类分类学组成，转录活性和微生物群落的应变种群
Motu Profiler或Short Motus是一种软件工具，可以从分类学组成，代谢活性成员的丰富性以及菌株群体的多样性方面对微生物群落的生产。为此，它维护了单拷贝系统发育标记基因序列的数据库，该数据库被用作参考，简短读取的元基因组和元文字读数被映射为识别和定量微生物分类群。在这里，我们描述了两个基本协议中最常见的MOTU剖面用例。其他支持协议提供有关其安装和深入指南的信息，以调整其设置，以增加或降低检测和量化分类单元的严格度，以及用于自定义输出文件格式。提供了解释分析结果的指南，以及有关独特功能，方法学细节和工具的开发历史的其他信息。©2021作者。Wiley Perigonicals LLC发布的当前协议。
在Covid-19期间进行战略计划
●了解计划如何在变化和不确定性时期指导决策●了解为什么战略计划的成功和失败是基于战略计划过程中的成功，而是基于战略计划过程中的决定，而是基于建立该过程的建立●●●浏览过程中的战略规划如何探索与我们在经验中与这些偶然的经验相比，与我们的经验相比，这是两种经验的经验，而这两种策略的经验却在两种策略上•
大规模种族平等，多样性和包容策略
我们现在被要求采取行动！大流行在必须解决的工作，住房，健康和学校中裸露的种族不平等。因此，也对乔治·弗洛伊德（George Floyd），布兰娜·泰勒（Breanna Taylor）和无数其他有色人种的袭击也袭击。我们也面临着粗糙和不尊重的公共话语，对民主的深刻两极分化和攻击。作为教育工作者，我们通过学生和家庭的视角看到了这些挑战。我们知道我们必须受到自己的道德指南针的指导。我们知道没有简单的答案。我们知道，每个地区的工作都会不同，因为每个地区的背景都不同。我们也知道，每个地区的工作都是紧迫的。最后，我们知道我们需要受信任同事的支持和指导，以驾驶在我们地区争取种族平等，多样性和包容的斗争。
新空间的未来趋势：自动提示和提示
与生产可靠的Geoint相关的挑战之一是地球特征，结构和特征签名的不断发展的本质。此挑战通常与基于活动的智能（ABI）相关联：一种分析方法，该方法可以整合来自多个来源的数据以发现相关模式并确定和表征变化。以变化的速度监视和提取有价值的见解通常需要持续且快速重新审视能力。具有有效捕获动态特征和目标的能力，未来的空间体系结构可以开始发现并建立跨感兴趣的区域领域的关键关联和相互依存关系。商业空间组织正在越来越多地使用大量较小的卫星系统，以提供在快速展开的事件和活动中维持步伐所需的收集频率。
MR图像超级分辨率与挤压和激发推理注意力网络
高质量的高分辨率（HR）磁共振（MR）图像提供了更详细的信息，可用于可靠的诊断和定量图像分析。深度综合神经网络（CNN）显示出低分辨率（LR）MR图像的MR图像超分辨率（SR）的有希望的Abil。LR MR图像通常具有一些vi-Sual特征：重复模式，相对简单的结构和信息较少的背景。大多数以前的基于CNN的SR方法同样处理空间像素（包括背景）。他们也无法感知输入的整个空间，这对于高质量的MR IMPIMSR至关重要。为了解决这些问题，我们提出了挤压和激发推理注意网络（SERAN），以获得MR Image SR。我们建议从输入的全球空间信息中挤出注意力，并获得全球描述符。这样的全球描述符增强了网络专注于MR图像中更具信息区域和结构的能力。我们在这些全球描述符之间进一步建立了关系，并提出了引起关注的原始关系。全球描述符将以学习的关注进一步确定。为了充分利用汇总信息，我们通过学习的自适应注意向量自适应地重新校准了特征响应。这些注意向量选择一个全局描述符的子集，以补充每个空间位置以进行准确的细节和纹理重新分解。我们通过残留的缩放提出挤压和激发注意力，这不仅可以稳定训练，而且还使其对其他基本网络的灵感变得非常灵活。广泛的例证显示了我们提出的Seran的有效性，该塞伦在定量和视觉上清楚地超过了基准标记的最新方法。
根据近似量子非破坏测量进行波形估计
随着采用压缩光的引力波探测器的出现，量子波形估计（通过量子力学探针估计时间相关信号）变得越来越重要。众所周知，量子测量的反作用限制了波形估计的精度，尽管这些限制原则上可以通过文献中的“量子非破坏”（QND）测量装置来克服。然而，严格地说，它们的实现需要无限的能量，因为它们的数学描述涉及从下方无界的哈密顿量。这就提出了一个问题，即如何用有限能量或有限维实现来近似非破坏装置。在这里，我们考虑基于“准理想时钟”的有限维波形估计装置，并表明由于近似 QND 条件而导致的估计误差随着维度的增加而缓慢减小，呈幂律。结果，我们发现用这个系统近似 QND 需要很大的能量或维数。我们认为，对于基于截断振荡器或自旋系统的设置，预计该结果也成立。
一种具有输入阻抗增强和抑制偏移诱导电荷转移的斩波神经前端
摘要 — 现代神经调节系统通常提供大量的记录和刺激通道，这降低了每个通道的可用功率和面积预算。为了在面积限制越来越严格的情况下保持必要的输入参考噪声性能，斩波神经前端通常是首选方式，因为斩波稳定可以同时改善（1/f）噪声和面积消耗。现有技术中，通过基于输入电压缓冲器的阻抗增强器解决了输入阻抗大幅降低的问题。这些缓冲器对大型输入电容器进行预充电，减少从电极吸取的电荷并有效提高输入阻抗。这些缓冲器上的偏移直接转化为电荷转移到电极，这会加速电极老化。为了解决这个问题，提出了一种具有超低时间平均偏移的电压缓冲器，它通过定期重新配置来消除偏移，从而最大限度地减少意外的电荷转移。本文详细介绍了背景和电路设计，并介绍了在 180 nm HV CMOS 工艺中实现的原型的测量结果。测量结果证实，发生了与信号无关的缓冲器偏移引起的电荷转移，并且可以通过所提出的缓冲器重新配置来缓解这种电荷转移，而不会对输入阻抗增强器的操作产生不利影响。所提出的神经记录器前端实现了最先进的性能，面积消耗为 0.036 mm2，输入参考噪声为 1.32 µV rms（1 Hz 至 200 Hz）和 3.36 µV rms（0.2 kHz 至 10 kHz），功耗为 13.7 µW（1.8 V 电源），以及 50 Hz 时的 CMRR 和 PSRR ≥ 83 dB。
rtos和清洁能量过渡
我们发现，对RTO模型的这种奇异奉献精神的困惑是，可再生能源的利益是如何大声喊叫的，因为它的扩张往往会忽略明显，深刻甚至可能对RTO的挑战，至少众所周知，我们今天所知道的。同样好奇的是，其中许多挑战都被可再生兴趣本身的政策偏好和商业模式加剧了，甚至直接引起。并且当面对这些挑战时，可能会以昏昏欲睡的互连队列的形式提供几乎没有成本可预测性的排队，或者能够挫败了州政策偏爱以增加可再生资源渗透的政策偏爱的能力市场，RTOS的可再生能源拥护者会为RTOS生气而对RTOS感到愤怒，因为RTOS自己不会变得更好或更聪明。他们错过了重点。
航天/航空航天飞行器先进制导与控制算法综述
在过去的几十年里，航天/航空航天飞行器的先进制导与控制 (G&C) 系统的设计受到了全世界的广泛关注，并将继续成为航空航天工业的主要关注点。毫不奇怪，由于存在各种模型不确定性和环境干扰，基于鲁棒和随机控制的方法在 G&C 系统设计中发挥了关键作用，并且已经成功构建了许多有效的算法来制导和操纵航天/航空航天飞行器的运动。除了这些面向稳定性理论的技术外，近年来，我们还看到一种日益增长的趋势，即设计基于优化理论和人工智能 (AI) 的航天/航空航天飞行器控制器，以满足对更好系统性能日益增长的需求。相关研究表明，这些新开发的策略可以从应用的角度带来许多好处，它们可以被视为驱动机载决策系统。本文系统地介绍了能够为航天/航空航天飞行器生成可靠制导和控制命令的最先进的算法。本文首先简要概述了航天/航空航天飞行器的制导和控制问题。随后，讨论了有关基于稳定性理论的 G&C 方法的大量学术著作。回顾并讨论了这些方法中固有的一些潜在问题和挑战。然后，概述了各种最近开发的基于优化理论的方法，这些方法能够产生最佳制导和控制命令，包括基于动态规划的方法、基于模型预测控制的方法和其他增强版本。还讨论了应用这些方法的关键方面，例如它们的主要优势和固有挑战。随后，特别关注最近探索 AI 技术在飞行器系统最佳控制方面的可能用途的尝试。讨论的重点说明了航天/航空航天飞行器控制问题如何从这些 AI 模型中受益。最后，总结了一些实际实施考虑因素以及一些未来的研究主题。