XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemplex
转录噪声的工程蜂窝交响曲
真核细胞导航混乱的环境，其中随机细胞过程会收敛以产生细胞表型。从混乱中出现，基因表达的精确协调模式支持诸如组织稳态和发育模式等细胞行为。经过细胞的转换后，尽管内部和外部干扰，细胞在长期内保持稳定的身份。细胞种群如何保持稳定性，同时保留足够的可塑性以应对外部提示和侮辱？缓冲和线束反式十字噪声的内源性机制正在成为赋予稳定性和可塑性的调节系统。虽然当前的合成回路主要围绕基因表达的平均水平而设计，但通过研究转录调控而获得的见解表明，刺激转录噪声具有对工程真核细胞和组织的有望。
控制FDR从多个数据源选择组级别的同时信号，并应用于国家covid Collaborative d
使用观察数据的探索性关联研究中的一个挑战是，预测因子与结果之间的关联可能是弱和稀有的，并且候选预测因子具有综合相关结构。错误的发现率（FDR）控制程序可以为探索性研究中的预测识别提供重要的统计保证。在最近建立的国家共同协作队列（N3C）中，电子健康记录（EHR）数据在同一组候选预测因素上是在多个不同的站点中独立收集的，从而提供了通过来自不同来源的信息来识别真正的关联。本文提出了一种一般的基于仿基的变量选择算法，以确定在有限样本设置下的团体级别条件独立测试（同时信号）的联合中的关联。该算法可以与一般回归设置一起使用，从而允许两种异质性
论拓展女权主义方法的必要性 - AIS eLibrary
摘要。人工智能的最新进展为企业、社会和个人带来了新的机会，但也提出了关于不公平权力分配的复杂问题。我们看到当代的人工智能系统加剧了权力不平衡，使边缘化、代表性不足和弱势群体处于不利地位。当前推进人工智能的方法，如道德、公平或值得信赖的人工智能，并没有将权力的影响纳入考虑范围。由于女权主义有着悠久的历史，我们引入了一种交叉和包容的女权主义方法，以更公平的方式塑造人工智能。我们通过最近的信息系统和跨学科研究以及我们在 2022 年和 2023 年进行的焦点小组专家访谈的证据来解决这个问题。我们的研究表明，利用女权主义方法首先可以有效地塑造人工智能系统，其次可以改变社会系统中现行的权力结构，使其变得更加公平。
全基因组遗传关联研究揭示了欧洲山毛榉的 SNP 与环境变量和特定叶面积显着相关
Aitken, SN、Yeaman, S.、Holliday, JA、Wang, T. 和 Curtis-McLane, S. (2008)。适应、迁移或灭绝：气候变化对树木种群的影响。进化应用，1(1)，95 – 111。https://doi.org/10.1111/j.1752-4571.2007.00013.x Arvidsson, S.、Fartmann, B.、Winkler, S. 和 Zimmermann, W. (2016)。使用标准化测序基因分型 (nGBS) 实现高效的高通量 SNP 发现和基因分型。LGC 技术说明，AN-161104.01。Beaudette, D.、Skovlin, J.、Roecker, S. 和 Brown, A. (2022)。 dirtDB：土壤数据库接口。R 包版本 2 6。13. Benjamini, Y.，& Hochberg, Y. (1995)。控制错误发现率：一种实用而强大的多重检验方法。皇家统计学会杂志。B 系列，57(1)，289 – 300。Boyle, EA, Li, YI，& Pritchard, JK (2017)。复杂性状的扩展视图：从多基因到全基因。细胞，169(7)，1177 – 1186。https://doi.org/10.1016/j.cell.2017.05.038
什么是 JADC2？它与训练有何关系？
虽然跨域作战的概念并不新鲜，但随着战争的变化，新的支持概念必须得到很好的定义和明确。陆海军事行动的协调已持续了数千年，虽然最近扩展到空中、太空和网络等其他领域，扩大了范围，但总体前提是基础性的。话虽如此，在过去十年中，跨域作战在理论和实践上都变得更加复杂。这不仅是因为相关领域的数量增加了，也是因为新兴技术为连接、控制、提高速度和整合这些领域的行动提供了新的机会。每个军种和整个美国国防部 (DoD) 都在努力为多域战描绘出一种新的指挥与控制 (C2) 概念——现在称为联合全域指挥与控制 (JADC2)。虽然偶尔会讨论一些较新的术语，如联合 JADC2，尽管有些人将 JADC2 与
软计算的发展及其在农业和生物工程中的应用
软计算是一组“不精确”的计算技术，能够对非常复杂的问题进行建模和分析。对于这些复杂问题，更传统的方法无法产生具有成本效益、分析性或完整的解决方案。在过去的三十年中，软计算已在科学研究和工程计算中得到了广泛的研究和应用。在农业和生物工程领域，研究人员和工程师已经开发了模糊逻辑、人工神经网络、遗传算法、决策树和支持向量机等方法来研究与作物生长有关的土壤和水分状况，分析食品加工操作，并支持精准农业的决策。本文回顾了软计算技术的发展。利用这些概念和方法，介绍了软计算在农业和生物工程领域的应用，特别是在土壤和水分环境中的作物管理和精准农业的决策支持。讨论了软计算在农业和生物工程领域的发展和应用前景。由 Elsevier B.V. 出版
什么是 JADC2，它与训练有何关系？
虽然跨域战争的概念并不新鲜，但随着战争的变化，新的支持概念必须定义明确。陆海军事行动的协调已持续数千年，虽然最近扩展到空中、太空和网络等其他领域，扩大了范围，但总体前提是基础性的。话虽如此，在过去十年中，跨域战争在理论和实践上都变得更加复杂。这不仅是因为相关领域的数量增加，也是新兴技术的结果，这些技术为连接、控制、提高速度和整合这些领域的行动提供了新的机会。各军种和整个美国国防部 (DoD) 都在努力为多域战勾勒出一种新的指挥与控制 (C2) 概念——现在称为联合全域指挥与控制 (JADC2)。虽然偶尔会讨论联合 JADC2 等较新的术语，尽管有些人将 JADC2 与
方法指南 1 - INTO CPS
系统被定义为“为实现一个或多个既定目的而组织起来的相互作用元素的组合” [INC15]。任何给定系统都会有一个环境，环境被视为系统之外的一切。环境表现出的行为超出了开发人员的直接控制范围 [BFG + 12]。我们还将系统边界定义为系统与其环境之间的共同边界。系统边界的定义是特定于应用程序的 [BFG + 12]。信息物理系统 (CPS) 是指“嵌入物理对象、互连（包括通过互联网）并向公民和企业提供广泛的创新应用和服务的 ICT 系统（传感、驱动、计算、通信等）” [Tho13，DAB + 15]。系统的系统 (SoS) 是“组成系统的集合，这些系统将资源和能力汇集在一起，以创建一个新的、更复杂的系统，该系统提供的功能和性能比组成系统的总和还要多” [HIL + 14]。 CPS 可能表现出 SoS 的特征。
神经科学年度评论灵长类大脑社会认知专门网络
灵长类动物已经进化出各种认知能力来应对复杂的社会世界。为了了解大脑如何实现关键的社会认知能力，我们描述了面部处理、社交互动理解和心理状态归因领域的功能专业化。面部处理系统从单个细胞到大脑区域内的神经元群体，再到提取和表示抽象社交信息的分层组织网络，都是专门的。这种功能专业化并不局限于感觉运动外围，而是似乎是灵长类动物大脑组织一直到皮质层级顶端区域的普遍主题。处理社交信息的回路与处理非社交信息的并行系统并列，表明在不同领域应用了共同的计算。社会认知的神经基础的新图景是一组不同但相互作用的子网络，它们涉及面部感知和社会推理等组成过程，遍及灵长类动物大脑的大部分。
一项有关超图神经网络的调查：深入和逐步指南
高阶相互作用（HOI）在现实世界中的系统和应用中无处不在。对HOI的深度学习的调查已成为数据挖掘和机器学习社区的宝贵议程。由于HOI的网络是数学上的，因此Hypergraph神经网络（HNN）已成为表示超图表学习的强大工具。鉴于新兴趋势，我们介绍了专门针对HNN的首次调查，并提供了深入和逐步指南。广义，本调查概述HNN架构，培训策略和应用程序。首先，我们将现有的HNN分解为四个设计组件：（i）输入功能，（ii）输入结构，（iii）消息传递方案和（iv）培训策略。第二，我们研究了HNNS如何通过其每个组成部分来解决和学习HOI。第三，我们概述了HNN在建议，生物信息学和医学科学，时间序列分析和计算机视觉中的最新应用。最后，我们以讨论局限性和未来方向的讨论来结束。