XiaoMi-AI文件搜索系统
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基于冰核记录的反向建模
格陵兰岛在公元86年至1997年的2厘米分辨率下，年度为NS1-2011年年表。Pangea，272 https://doi.org/10.1594/pangaea.940553; Colle Gnifetti：Sigl，Michael；艾布拉姆（Nerilie J）加布里里（Jacopo）；詹克（Jenk），273西奥（Theo M）；奥斯蒙特，迪米特里； Schwikowski，Margit（2018）：Black Carbon（RBC），Bismuth，Lead和274个从1741年至2015年的公元174个年度记录，来自Colle Gnifetti Ice Core（瑞士/意大利阿尔卑斯山）。Pangea，275 https://doi.org/10.1594/pangaea.894785；山Elbrus：doi：10.5194/acp-17-3489-2017;通过加拿大极地数据目录：TTPS：//www.po- 277 lardata.ca/pdcsearch/pdcsearch.jsp？可以根据要求从通讯作者那里获得后处理278个代码。279
tsl2560、tsl2561 光数字转换器
TSL2560 和 TSL2561 是光数字转换器，可将光强度转换为可直接进行 I 2 C (TSL2561) 或 SMBus (TSL2560) 接口的数字信号输出。每个设备将一个宽带光电二极管（可见光加红外光）和一个红外响应光电二极管组合在单个 CMOS 集成电路上，能够在有效的 20 位动态范围（16 位分辨率）上提供近明视响应。两个积分 ADC 将光电二极管电流转换为数字输出，该数字输出表示在每个通道上测量的辐照度。该数字输出可以输入到微处理器中，其中使用经验公式得出以勒克斯为单位的照度（环境光水平），以近似人眼响应。TSL2560 设备允许 SMB-Alert 样式中断，而 TSL2561 设备支持传统级别样式中断，该中断保持有效，直到固件清除它为止。
多模式面部图像生成的扩散驱动的GAN倒置
摘要我们提出了一种新的多模式面部图像生成方法，该方法将文本提示和视觉输入（例如语义掩码或涂鸦图）转换为照片真实的面部图像。为此，我们通过使用DM中的多模式特征在预训练的GAN的潜在空间中使用多模式特征来结合一般的对抗网络（GAN）和扩散模型（DMS）的优势。我们提供了一个简单的映射和一个样式调制网络，可将两个模型链接起来，并在特征地图和注意力图中将有意义的表示形式转换为潜在代码。使用gan inversion，估计的潜在代码可用于生成2D或3D感知的面部图像。我们进一步提出了一种多步训练策略，该策略将文本和结构代表反映到生成的图像中。我们提出的网络生成了现实的2D，多视图和风格化的面部图像，这些图像与输入很好。我们通过使用预训练的2D和3D GAN来验证我们的方法，我们的结果表现优于现有方法。我们的项目页面可在https://github.com/1211SH/diffusion-driven_gan-inversion/。
Inmedix与Angel Investors完成了400万美元的桥梁可转换票循环，以开发和商业化医疗级HRV
关于Inmedix的临床前研究计划，其研究有效性，产品能力以及市场对其各自产品的需求的陈述。您被告知，这种前瞻性陈述不能保证未来的绩效，涉及Inmedix业务中固有的风险和不确定性，这些风险和不确定性可能会显着影响预期的结果，包括不受限制，开发进展，临床测试，监管部门，监管部门批准，原材料，人员成本，人事成本，销售以及立法，立法，法规和其他法规衡量标准。任何前瞻性陈述都是通过本警告声明的整体资格的，Inmedix没有义务修改或更新任何前瞻性声明，以反映本新闻稿发行后的事件或情况。这不是出售或购买证券的要约。
通过融合改变教育技术
今年发布的 NAEP 分数显示，COVID 对学生学习产生了巨大影响：阅读和数学成绩的下降幅度是实施测试 30 年来最大的。即使在疫情之前，NAEP 分数也落后了。为了让美国的教育系统重回正轨，我们邀请了来自不同团体的 40 位专家——从教育技术公司到慈善组织再到教师——来讨论可能的解决方案。该小组强调了教育的多学科和融合性质，教育领域涉及心理学、认知科学、社会学和经济学以及正在学习的特定领域（数学、生物学、化学等）。教育传统上是孤立的，往往抵制从技术到职业和工作性质变化等关键社会创新。这使得教育成为融合加速器的绝佳潜在轨道，它“建立在基础研究和发现的基础上，以加速解决方案对社会产生影响。”在构思了数据科学教育、中学数学和评估等关键领域的可交付成果后，该小组讨论了这些领域的交叉趋势。他们发现，支持教育融合至关重要，这将有助于让当今的学生成为明智的决策者、积极解决问题的人和自我导向的终身学习者。本报告提出了专家认为对改善教育机会至关重要的关键主题和必要的伙伴关系。然后，它研究了产生能够改变美国教育格局的可交付成果所需的关键学科和融合。可交付成果的主要未来方向、其智力价值和更广泛的社会影响：● 中学数学可交付成果侧重于提高学生的积极性、数学概念和技能的相关性、支持协作和基于项目的学习、优化和扩展反馈机制以及开发 AI 来响应学生的输入。这些创新将有助于揭示更多关于成就和机会差距以及其他在 STEM 领域对学生群体产生不同影响的机制。 ● 数据科学教育成果侧重于让学生掌握处理数据的程序技能，并支持教师及时对数据科学相关的评估提供反馈。这些成果的智力价值包括了解如何将数据科学教育融入主流课程——或将其作为一门独立的学科进行开发和教授（Engel，2017）——鉴于其跨学科性质。● 评估成果侧重于开发新的、越来越不引人注目的学生评估方式，包括游戏化等元素以及评估更广泛的技能（如自我调节和协作学习）。这些成果的智力价值包括更深入地理解学习过程，通过更有效、更少破坏性和更全面的评估产生更广泛的影响。
基于结构的电荷转换药物自组装设计
近年来，各种基于载体的药物输送系统的设计和制造策略已迅速建立并应用于癌症治疗。这些系统对当前的癌症治疗贡献巨大，但需要进一步发展以消除药物负载能力低和严重副作用等障碍。为了实现更好的药物输送，我们提出了一种基于分子结构的易于制造的药物自输送系统的创新策略，该系统可用于共输送姜黄素类化合物和喜树碱的所有含氮衍生物，以更好地靶向癌症治疗并最大限度地减少副作用。形成机制研究表明，喜树碱衍生物和姜黄素类化合物的刚性平面结构以及相关的离去氢使它们能够在适当的条件下组装成纳米颗粒。这些纳米颗粒在不同条件下表现出稳定的粒径（100纳米）和可调的表面电荷，从正常生理条件（pH 7.4）下的约-10 mV增加到酸性肿瘤环境下的+40 mV。此外，小鼠体内实验表明，与伊立替康（喜树碱衍生物）相比，联合给药的伊立替康姜黄素纳米颗粒显著增强了肺和胆囊的靶向性，改善了巨噬细胞清除逃逸，改善了结直肠癌治疗，消除了危及生命的腹泻，为更好的靶向化疗和临床转化带来了希望。最后，基于结构设计的药物自递送系统策略可能会激发更多类似的自递送纳米系统的研究和发现，以用于更广泛的药物应用。
通过反强化学习的学徒学习
我们考虑在马尔可夫决策过程中学习，在马尔可夫决策过程中，我们没有明确地赋予重新功能，但是我们可以在这里遵守专家，以展示我们想学习的任务。此设置在应用程序（例如驾驶任务）中很有用，很难写下明确的奖励功能，以准确地指定应如何交易不同的desiderata。我们认为专家试图最大程度地发挥奖励功能，该奖励功能可作为已知功能的线性组合，并给出了一种学习专家所展示的任务的算法。我们的al-gorithm基于使用“逆增强学习”来试图恢复未知的奖励功能。我们表明，我们的算法终止了少数迭代，即使我们可能永远无法恢复专家的奖励功能，算法的策略也将达到与专家接近的绩效，在此，在此，相对于Expt exptt的未知奖励函数，在这里可以衡量。
掺杂威尔半金属中反演对称性破缺的超导性可视化
外尔半金属 MoTe 2 为研究外尔物理与超导之间的相互作用提供了难得的机会。最近的研究发现，Se 取代可以将超导性提高到 1.5 K，但会抑制对于外尔态的出现至关重要的 T d 结构相。迄今为止，尚未建立对增强超导和 T d 相可能共存的微观理解。在这里，我们使用扫描隧道显微镜研究了最佳掺杂的超导体 MoTe 1.85 Se 0.15，其体相 T c ∼ 1.5 K。通过准粒子干涉成像，我们发现了具有破缺反演对称性的低温 T d 相的存在，其中超导性全局共存。此外，我们发现从上临界场和涡旋附近的态密度衰减中提取的超导相干长度远大于现有化学无序的特征长度尺度。我们发现 MoTe 1.85 Se 0.15 中的 Weyl 半金属正常相具有稳健的超导性，这使它成为实现拓扑超导的有希望的候选材料。
intrinsicavatar：通过显式射线跟踪
我们提出了intincavatar，这是一种新的方法，是一种从单眼视频中照亮的，包括几何形状，反照率，材料和环境的内在特性。基于人类的神经渲染的最新进展已使来自单眼视频的穿着人类的高质量几何形状和外观重建。然而，这些方法烘烤了内在特性，例如反照率，材料和环境照明成一个单一的纠缠神经表示。另一方面，只有少数作品可以解决估计单眼视频中穿衣人类的几何形状和分离的外观特性的问题。，由于通过学习的MLP对次要阴影效应的近似值，他们通常会获得有限的质量和分离。在这项工作中，我们建议通过蒙特卡罗射线跟踪明确地对次级阴影效应进行建模。我们将衣服的人体的渲染过程建模为体积散射过程，并将射线跟踪与人体的作用相结合。我们的方法可以从单眼视频中恢复服装人类的高质量地理，反照率，材料和照明特性，而无需使用地面真相材料进行监督的预训练。fur-hoverore，因为我们明确地对体积散射过程和射线追踪进行了建模，所以我们的模型自然而然地形成了一般 -
对话式人工智能的增量式基于图的语义和推理
下一代对话式 AI 系统需要：（1）逐步处理语言，逐个标记，以提高响应速度，并能够处理对话现象，例如暂停、重新开始和自我更正；（2）逐步推理，允许建立超出所说内容的意义；（3）透明且可控，允许设计人员和系统本身轻松确定特定行为的原因并针对特定用户组或领域进行定制。在这篇短文中，我们介绍了正在进行的初步工作，将动态语法（DS） - 一种增量语义语法框架 - 与资源描述框架（RDF）相结合。这为创建增量语义解析器铺平了道路，该解析器在话语展开时逐步输出语义 RDF 图。我们还概述了如何通过 RDF 将解析器与增量推理引擎集成。我们认为，这种 DS - RDF 混合体满足了上面列出的要求，产生了可用于构建响应式、实时、可解释的会话式 AI 的语义基础设施，可以针对特定用户群体（例如痴呆症患者）快速定制。