XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemology
内容CN-22-1
摘要：肠道微生物群，由多种微生物组成，与体内各种器官系统协同作用，以增强我们的整体健康和福祉。肠道微生物组最著名的功能是促进重要营养素的代谢和吸收，例如复杂的碳水化合物，同时还产生维生素。此外，肠道微生物组在调节中枢神经系统（CNS）的功能中起着至关重要的作用。宿主遗传学，包括特定基因和单核苷酸多态性（SNP），与神经系统疾病的病理学有关，包括帕金森氏病（PD），阿尔茨海默氏病（AD）和自闭症谱系障碍（ASD）。肠道微生物组营养不良也在这些神经退行性疾病的发病机理中起作用，从而扰乱了肠脑轴。已知由肠道微生物组合成的某些含有的脂肪组的过量生产，例如短链脂肪酸（SCFAS）和p- cr甲基硫酸盐，会干扰小胶质细胞功能并触发α-核蛋白蛋白质的折叠率误折叠，从而在神经元内积累并导致神经元内造成损害。通过确定肠道杂菌及其代谢产物与各种疾病（例如神经系统疾病）的关联，未来的研究将为开发有效的预防和治疗方式铺平道路。
了解可搜索的加密中的泄漏
可搜索的加密，或更一般的结构化加密，允许在加密数据上进行搜索。这是用于保护云存储的重要加密工具。结构化加密的标准安全概念要求协议对数据或查询没有任何泄漏，除了泄漏函数定义的允许泄漏之外。这是由于这样的有效方案不可避免的事实。不幸的是，众多作品表明，即使是攻击者也可以利用无害的泄漏来破坏用户的隐私并恢复其查询和/或数据，尽管结构化的加密方案证明是安全的。尽管如此，标准安全仍然是用于显示结构化加密方案“安全性”的首选概念。虽然研究人员不太可能设计实用的结构化加密方案，但没有泄漏，但很少有工作的研究方法可以评估泄漏。这项工作提出了一个新颖的框架来量化泄漏。我们的方法学是受定量信息流的启发，我们称我们的方法𝑞裂解分析。我们展示了𝑞-渗出分析与标准安全性如何相关。我们还通过分析具有复杂泄漏函数的两个现有方案的安全性来证明𝑞裂解分析的有用。
机器人系统全身控制的ARC-OPT库
ARC-OPT通过为不同的预定义WBC问题提供配置选项来支持软件开发人员设计此类全身控制器的支持。今天，WBC的方法论已经充分理解，并且存在几个成熟的框架。任务空间反向动力学（TSID）（Prete等，2016）在加速度上实现了腿部机器人的控制算法，而Posa等人的方法。（2016）在扭矩水平上运行。Smits等人。（2009）实施了广义速度-IK框架，但是，它与Orocos项目紧密结合。同样，Pink（Caron等，2024）是一种基于加权的任务框架，用于在Python中实现的差异逆运动学。IHMC全身控制器已为Atlas Robot开发（Feng等，2015），为基于QPS的步行和操纵提供了控制算法。Drake（Tedrake＆Drake Development Team，2019年）是用于基于模型的设计和控制复杂机器人的库集。它为几个开源和商业求解器提供了接口，包括线性最小二乘，二次编程和非线性编程。最后，控制！（德克萨斯大学奥斯汀分校，2021年）是围绕Sentis＆Khatib（2006）首次引入的全身操作空间控制算法建造的中间件。
机器人技术和计算机集成制造
最近定义了操作员4.0的概念，可以通过定义从/到操作员和工业系统的知识共享过程，创建个性化技能，并为社会可持续的工厂提供数字工具，从而发展现代工业场景。在这种情况下，动态和自适应用户界面可以使人类成为智能工厂系统的一部分，在上下文上支持人类的工作，并在需要时提供特定的内容，从而保留人类的福祉。本文定义了一种以人为中心的方法 - 用于运营商技能的共生共同发展，辅助数字工具和用户界面，该方法在Horizon Europe项目中开发，标题为“ DACAPO-数字资产 - 数字资产和用于循环价值链和制造产品的工具”。该项目着重于为制造业定义一套新的以人为中心的数字工具和服务，能够在整个制造价值链中促进循环经济（CE）的应用。所提出的方法可以将工业案例的特定需求与最合适的辅助数字工具和功能的定义联系起来，以推动操作员4.0的自适应，主动用户界面的设计。该方法已在项目用例之一上应用和验证，涉及一家从事仓库和物流运营的制造公司。
人工智能技术领域的跨学科结构分析系统
在相对较短的技术发展时间内，信息技术已转化为人工智能技术。已经开发出能够自我学习、独立寻找问题解决方案和决策的计算机程序。软件开发伴随着通过跨学科认知科学集群进行的科学研究。该集群集成了数理逻辑、认知心理学、认知语言学、神经哲学、神经生理学、神经生物学、人类学、意识哲学、人工智能理论、认知管理、认知经济学、神经营销、技术平台的互联网物流、建模方法。控制论保留了该研究集群的关键位置，专注于管理任务。强大的人工智能是在计算机进化程序的基础上开发的。在进化遗传和神经方法的基础上形成了发展方向。该论点认为，人类思维和大脑具有类似于计算机数据结构的心理表征和类似于计算算法的计算程序。由于人脑与计算机在计算形式的处理内容上完全相同，因此人工智能发展的重点是模拟认知过程。
考虑到电气变电站的位置
摘要 - 风能是可以支持能源供应脱碳的丰富可再生资源。因此，对于有效的传输网络计划和集成的风能进行全面评估至关重要。这项工作介绍了风能板率功率容量的时空评估方法，该方法考虑了电代码变电站和传输线的位置。此方法应用地理信息系统（GIS）土地覆盖数据来定义风力涡轮机安装的选址排除。估计，估计，在特定最新一代低和非常低的风速涡轮机的次区域基础上，生成的风能与电力系统负载的估计以及容量因子之间的相关性。针对美国肯塔基州的联邦进行了针对该方法的案例研究，该案例具有最先进的风力涡轮机，来自国家土地覆盖数据库（NLCD）的土地覆盖数据以及来自NASA Eartdata Pathfinder DataSet的NASA SEARTDATA PATHFINDER数据集。结果表明可用的土地用于风力涡轮机部署，这可能有助于满足区域年度能源需求，即使示例限制了坐姿排除方案，在该场景中，涡轮机必须在变电站距离10公里以内。
RAIDEN 基准：使用测量驱动的自定义对话来评估角色扮演对话代理
随着大规模语言模型 (LLM) 的进步，角色扮演对话代理 (RPCA) 的开发也日益受到重视。尽管取得了这些进展，但仍明显缺乏围绕对话而不是问答格式设计的基准，以评估 RPCA 交互的有效性。本文介绍了 RAIDEN 基准，它包含专门为 RPCA 评估开发的综合数据集，包括 135 个字符的 40,000 多个多轮话语。该基准侧重于评估对话不同阶段的特定维度，通过注释者进行的交互来实现。这种方法使评估阶段能够集中在特定的响应维度上，从而降低了对话评估中的主观性。为了进一步增强客观性，评估者会比较两个不同模型的响应，而不是孤立地评估单个响应。此外，我们还推出了 RPCAJudger，这是专为自动 RPCA 评估而量身定制的专业评判 LLM。RPCAJudger 进行的评估与人类判断非常相似，其无 API 方法可防止潜在的数据泄露。所有模型和所有非私有排行榜数据都将公开 1 。
实体肿瘤的软脑膜转移
摘要 软脑膜转移 (LM) 越来越多地被认为是晚期癌症的一种可治疗但通常无法治愈的并发症。随着现代癌症治疗延长了转移性癌症患者的生命，特别是脑实质转移患者的生命，实体瘤 LM 患者的治疗方案和临床研究方案也同样不断发展，以提高特定人群的生存率。最近临床研究、早期诊断和药物开发的扩展引发了新的未解问题。这些问题包括软脑膜转移生物学和首选动物模型、现代癌症人群的流行病学、确保较新的软脑膜转移诊断的验证和可及性、具有多模态治疗方案的最佳临床实践、临床试验设计和反应评估的标准化，以及值得进一步研究的途径。在神经肿瘤学会和美国临床肿瘤学会的支持下，一个由 LM 研究和管理领域的多学科专家组成的国际小组聚集在一起，就这些紧迫问题达成共识，并为未来的发展方向提供路线图。我们希望这些建议能够加速 LM 领域的合作和进步，并成为进一步讨论和患者倡导的平台。
x raygpt：使用大型医学视觉语言模型
大语言模型（LLM）和视觉语言模型（VLM）的最新突破已经展示了有希望的近视，以执行各种任务。此类模型通常在大型数据集上进行培训，其中包括数十个具有多种任务的图像文本对。但是，它们在特定于任务域（例如放射学）上的性能仍然不足。尽管最近很少有作品探讨了基于LLMS的对话医学模型，但它们主要集中于基于文本的分析。在本文中，我们介绍了Xraygpt，这是一种会话医学视觉语言（VLMS）模型，可以分析和回答有关胸部二世图的开放性问题。具体来说，我们将两个医学视觉编码器与微调的LLM保持一致，以实现视觉对话能力，以对X光片和医学知识的理解为基础。为了改善胸部X光片数据的对齐，我们从自由文本放射学报告中生成了217K互动和高质量的摘要。进行了广泛的实验，以验证XRaygpt的优点。为进行专家评估，经过认证的医生在测试子集上评估了我们的XRaygpt的产出，结果表明，超过70％的响应是科学准确的，平均得分为4/5。我们的代码和模型可在以下网址提供：https：//github.com/mbzuai-oryx/xraygpt
基于转移熵的方法从临床角度分析睁眼和闭眼条件下的信息流
研究正常或病理条件下的大脑动态已被证明是一项具有挑战性的任务，因为对于最佳方法没有统一的共识。在本文中，我们提出了一种基于传递熵的方法来研究健康受试者在睁眼（EO）和闭眼（EC）静息状态下不同大脑半球之间的信息流。我们使用了一个模拟临床环境中技术条件的实验装置，并从 65 Hz 采样率的 24 通道脑电图（EEG）短记录中收集数据集。我们的方法考虑了两种条件下的半球间和半球内信息流分析，并依赖于从 EEG 通道之间的传递熵估计计算出的 4 个指标。这些指标提供有关活动连接的数量、强度和方向性的信息。我们的结果表明，在 EC 条件下，alpha、beta1 和 beta2 频带的信息传递有所增加，但在任何一种条件下，半球间信息移动都没有优先的方向。这些结果与之前报道的以更高采样率进行更密集的 EEG 记录的研究一致。总之，我们的方法表明，在 EO 和 EC 静息状态下，大脑信息传递的动态存在显著差异，这也可以应用于常规临床治疗。