XiaoMi-AI文件搜索系统
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基于优化的ML- ...
在启动应用程序或设备时，用户可以保证环境尚未被恶意或其他方式更改？确保环境的完整性和机密性至关重要，尤其是在不在完全控制和安全的环境中的系统中。设备的完整性确保其数据是准确的，并且没有被恶意药物篡改，从而保护信息内容。在这种情况下，有必要使用证明环境保持安全状态的机制。tpms对于确保计算系统的完整性和可信度至关重要。他们使用对称密钥方案和消息验证代码（MAC）验证了硬件和软件组件的真实性。此外，TPM支持使用公共密钥加密算法，以允许受信任的第三方评估和比较不同设备的完整性。此过程对于防止运营失败，财务损失，服务中断和安全风险至关重要，突出了TPMS在维持系统完整性和安全性中的关键作用。
电解器建模和实时控制以优化氢气生产
我们提出了一种方法，通过解决基于模型的最优控制问题，以经济高效的方式运行电解器以满足加氢站的需求。为了阐明潜在问题，我们首先对额定功率为 100 kW 的西门子 SILYZER 100 聚合物电解质膜电解器进行实验表征。我们进行实验以确定电解器的转换效率和热动力学以及电解器中使用的过载限制算法。得到的详细非线性模型用于设计实时最优控制器，然后在实际系统上实施。每分钟，控制器都会解决一个确定性的滚动时域问题，该问题旨在最大限度地降低满足给定氢气需求的成本，同时使用储罐来利用随时间变化的电价和光伏流入。我们在模拟中说明了我们的方法与文献中的其他方法相比显著降低了成本，然后通过在实际系统上实时运行演示来验证我们的方法。
一个用于鼠标脑映射和分析的优化工具包
在其长达一个世纪的历史中，组织学一直是三维（3D）组织的2维研究。t主要是由于特定的限制，特定的y二维（2D）视野，结合大多数组织过于不透明，无法以较大的量表和高分辨率进行高度分辨率。even尽管在一个多世纪前发明了通过R EFR激活指数构图的组织清除[1]，但缺乏想象和分析能力限制了我们获取高效率IMA GES的能力，并量化了获得的高度ima ges和量化数据获得的数据。在过去的十年中，灯页微观镜的双创新和Br ain清除tec hniques hniques hniques e启用了3D成像的3D成像，具有亚细胞分辨率[2]。ho w e v er，3d ima ging数据量大复合物，m ulti-gigabyte ima ge stac ks，无法轻易进行操作。这是针对特定分析任务优化的专业IMA ge Analy ysis管道的范围，例如识别感兴趣的功能，将其映射到参考模板上，并将结果签到3D [3-6]。不幸的是，这些软件包倾向于依赖于支持软件的复杂而脆弱的环境（例如，特定版本中的Python软件包）。作为一种疾病，这些软件管道的人很脆弱，需要fre-
使用优化的yarrowia脂溶液表达系统
yarrowia lipolytica是异源蛋白质产生的替代酵母。Based on auto-cloning vectors, a set of 18 chromogenic cloning v ectors w as dev eloped, each containing one of the excisa b le auxotr ophic selecti v e markers URA3 e x, LYS5 e x, and LEU2 e x, and one of six different promoters: the constitutive pTEF, the phase dependent hybrid pHp4d, and the来自PEYK1和PEYL1 deri v ati v es的红氨酸诱导启动子。这些V eTor允许提高感兴趣基因的克隆速度。同时，通过废除细丝并引入了赖氨酸（LYS-）的合理性，开发了一种新的RPROT受体菌株JMY8647，这是基因工程的附加标记。使用此克隆str at gy，这是根茎的最佳靶向序列，如确定。与用野生型ROL信号序列相比，在八个靶向序列中，SP6信号序列在脂肪酶活性中提高了23％。使用杂种Ythritol-inducib le pr opters phu8eyk和peyl1-5ab（1.9和2.2次）与constituti v e ptef pr emoter进行比较时，使用YTHRITOL-Inducib le premoters phu8eyk和Peyl1-5ab（Peyl1-5ab）进行。 两次拷贝str ains在PTEF单子镜菌株上产生3.3倍的脂肪酶活性（266.7对79.7 mu/mg）。。两次拷贝str ains在PTEF单子镜菌株上产生3.3倍的脂肪酶活性（266.7对79.7 mu/mg）。
大脑优化提取复杂声音特征以驱动连续听觉感知 Berezutskaya, Y.; Freudenburg, ZV; Güçlü, U.; Gerven,
了解人类大脑如何处理听觉输入仍然是一个挑战。传统上，人们会区分低级和高级声音特征，但它们的定义取决于特定的理论框架，可能与声音的神经表征不匹配。在这里，我们假设构建一个数据驱动的听觉感知神经模型，对相关声音特征做出最少的理论假设，可以提供一种替代方法，并可能更好地匹配神经反应。我们收集了六名观看长时间故事片的患者的皮层脑电图记录。原始电影配乐用于训练人工神经网络模型以预测相关的神经反应。该模型实现了高预测准确率，并且很好地推广到第二个数据集，其中新参与者观看了不同的电影。提取的自下而上的特征捕捉了特定于声音类型的声学特性，并与各种响应延迟曲线和不同的皮质分布相关。具体而言，一些特征编码了与语音相关的声学特性，其中一些特征表现出较短的延迟曲线（与后外侧裂皮质中的反应相关），而另一些特征表现出较长的延迟曲线（与前外侧裂皮质中的反应相关）。我们的研究结果支持并扩展了当前对语音感知的看法，证明了外侧裂皮质中存在时间层次，并且在视听语音感知过程中涉及该区域以外的皮质部位。
通过优化的深度学习模型从感觉运动大脑活动直接重建语音 Berezutskaya, Y.; Freudenburg, ZV; Vansteensel, M.
摘要 目的：脑机接口 (BCI) 技术的发展是帮助因严重运动瘫痪而失去说话能力的人实现交流的关键。一种越来越受关注的 BCI 控制策略采用从神经数据进行语音解码。最近的研究表明，直接神经记录和高级计算模型的结合可以提供有希望的结果。了解哪些解码策略可以提供最佳和直接适用的结果对于推动该领域的发展至关重要。方法：在本文中，我们优化并验证了一种解码方法，该方法基于语音重建，该语音重建直接从语音生成任务期间来自感觉运动皮层的高密度皮层脑电图记录中进行。主要结果：我们表明 (1) 专用的机器学习优化重建模型是实现最佳重建性能的关键；(2) 重建语音中的单个单词解码准确率达到 92%-100%（偶然水平为 8%）；(3) 从感觉运动大脑活动直接重建可以产生可理解的语音。意义。这些结果强调了模型优化以实现最佳语音解码结果的必要性，并强调了基于感觉运动皮层重建的语音解码为开发下一代 BCI 通信技术所提供的潜力。
Optimutu：具有优化阈值的分类学意识到OTU聚类和用于元编码数据的生物信息学工作流程
要将以环境得出的元编码数据转换为社区矩阵进行生态分析，必须首先将序列聚集到操作分类单元（OTU）中。此任务对于包括大量带有不完整参考库的数据，包括大量的分类单元。OptimoTU提供了一种具有分类学意识的OTU聚类方法。它使用一组分类学识别的参考序列来选择最佳的遗传距离阈值，以将每个祖先分类群分组为最与后代分类单元最匹配的集群。然后，查询序列根据初步分类学标识和其祖先分类群的优化阈值聚类。该过程遵循分类学层次结构，从而将所有查询序列的所有查询序列完全分类为命名的分类学组以及占位符“ Pseudotaxa”，这些序列适合无法分类为相应等级的命名分类单元的序列。Optimutu聚类算法是作为R软件包实现的，在C ++中实现了速度的计算密集步骤，并合并了成对序列对齐的开源库库。距离也可以在外部计算，并且可以从UNIX管道中读取，从而允许大型数据集聚类，在该数据集中，整个距离矩阵将不方便地存储在内存中。Optimutu生物信息学管道包括一个完整的工作流程，用于配对端的Illumina测序数据，其中包含了质量过滤，DeNoising，Wratifact删除，分类学分类以及与Optimotu的OTU集群。开发了用于高性能计算簇的OptimoTU管道，并将其缩放到每个样品和数万个样本的数据集中。
优化的多通道与常规TDC的功效用于重大抑郁症治疗：一项随机对照试验
nitsche 1,8，90 1心理学和神经科学系，莱布尼斯莱布尼兹工作环境和人为因素研究中心，德国多特蒙德2学院2认知科学学院，基础科学研究所（IPM），伊朗伊朗，伊朗，伊朗，伊朗，伊朗科学系3号，医学院，伊朗科学院校，医学院4.大脑，认知和行为，拉德布德大学，荷兰Nijmegen 5信息技术和电气工程系，苏黎世，苏黎世，苏黎世，瑞士6号，瑞士6生物医学工程系，电气工程学院，K。N.伯特利基金会的医院精神病学和心理治疗诊所9德国心理健康中心，德国Bochum。 *相应的作者
Zseeker：一种用于基因组序列中Z-DNA检测的优化算法
抽象Z-DNA是一种替代的DNA的左手螺旋形式，具有锯齿形的主链，与右手规范的B-DNA螺旋不同。Z-DNA已与各种生物学过程有关，包括转录，复制和DNA修复，并可以诱导遗传不稳定性。交替的嘌呤和嘧啶的重复序列具有采用Z-DNA结构的潜力。Zseeker是一种开发的新型计算工具，用于准确检测基因组中潜在的Z-DNA形成序列，从而解决了先前方法的局限性。通过引入一种通过实验数据知情和验证的新方法，Zseeker可以很好地检测潜在的Z-DNA形成序列。同时构建了独立的Python软件包，又是可访问的Web界面，Zseeker允许用户通过可下载的可视化来输入基因组序列，调整检测参数并查看潜在的Z-DNA序列分布和Z分数。我们的Web平台提供了用于Z-DNA标识的无代码解决方案，重点是可访问性，用户友好性，速度和自定义性。通过提供有效的高通量分析和增强的检测准确性，Zseeker具有支持在理解Z-DNA在正常细胞功能，遗传不稳定性及其在人类疾病中的影响方面的作用方面的重大进步。可用性：Zseeker以GPL许可证作为多平台应用程序作为Python包发行，可在以下网址获得：https：//github.com/georgakopoulos-soares-soares-lab/zseeker。Zseeker的Web-Interface可在https://zseeker.netlify.app/上公开获得。关键字：Z-DNA，算法设计，搜索工具，Web接口