XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemplex
如何创建较小，更安全和可扩展的机器人设计
机器人运动控制成功的机器人运动控制成功基本上需要相互构图。例如，用于人形机器人的电机控制系统需要为您的机器人设计选择最佳的功率和尺寸配置。在机器人中，电动机控制驱动器连接到机器人电池，并包括电流，电压传感和编码器接口。人形机器人尤其与更高的自由度和更快的响应时间变得更加复杂，以更好地模仿人类运动（图2）。人形机器人的运动必须接收运动位置数据以定义路径计划。需要各种转子位置传感器，具体取决于电动机所需的精度。Texas Instruments提供了模拟和过程来启用编码器接口系统。一些最常见的编码器是：•光学编码器•磁编码器•增量编码器•正弦（SIN/COS）解析器（解析器是模拟的电气变压器，测量角姿势和速度）
对在符号多步推理任务上训练的变压器的机械分析
变压器在一系列推理基准上表现出令人印象深刻的表现。评估这些能力是实际推理的结果的程度，现有工作重点是为行为研究开发复杂的基准标记。然而，这些研究并未提供有关推动观察到的capabilies的间隔机制的见解。为了提高我们对变形金刚之间机制的理解，我们对经过合成推理任务的跨前者进行了全面的机械分析。我们确定了模型用于解决任务的一组可解释机制，并使用相关性和因果关系来验证我们的发现。我们的结果表明，它实现了与并行操作的深度结合的复发机制，并存储中间的导致所选令牌位置。我们预计，我们在合成环境中确定的主题可以为变形金刚的更广泛的操作原理提供宝贵的见解，从而为理解更多的复合模型提供了基础。1
人工智能和机器学习在败血症中的作用 -
败血症相关的急性肾损伤（SA-AKI）是重症患者的严重并发症，导致死亡率，发病率和成本更高。Sa-Aki的复杂病理生理学需要保持警惕和适当的及时干预。虽然Tra in Deitional统计分析已经确定了Sa-Aki的严重危险因素，但在整个研究中，结果均不一致。这导致人们对利用人工智能（AI）和机器学习（ML）的兴趣越来越高，以更好地预测Sa-Aki。ml可以通过分析大量数据集来发现超出人类辨别的com plex模式。XGBOOST和RNN-LSTM等监督学习模型已被证明在预测Sa-Aki发作和随后的死亡率方面非常准确，通常超过传统的风险分数。同时，无监督的学习揭示了各种SA-AKI患者的临床相关亚表格型，从而实现了更量身定制的护理。另外，它有可能优化败血症治疗，以防止基于患者预后的持续细化来防止Sa-Aki。但是，利用AI/ML提出了有关数据隐私，算法偏见和法规合规性的道德和实践挑战。AI/ML允许早期风险检测，个性化管理，最佳治疗策略和SA-AKI管理的协作学习。未来的方向包括实时患者监测，模拟数据生成和及时干预的预测算法。但是，平稳过渡到临床实践需要连续的模型增强和严格的监管监督。在本文中，我们概述了用于解决Sa-Aki的常规方法，并探讨了如何应用AI和ML诊断和管理Sa-Aki，并强调了它们革新Sa-Aki护理的潜力。
利用大型语言模型实现侵入式脑信号解码的端到端框架
在本文中，我们介绍了一种用于解码侵入式脑信号的突破性端到端 (E2E) 框架，标志着言语神经假体领域的重大进步。我们的方法利用大型语言模型 (LLM) 的综合推理能力来促进直接解码。通过完全集成 LLM，我们实现了与最先进的级联模型相当的结果。我们的研究结果强调了 E2E 框架在言语神经假体中的巨大潜力，特别是随着脑机接口 (BCI) 背后的技术和相关数据集的可用性不断发展。这项工作不仅展示了将 LLM 与 E2E 解码相结合以增强言语神经假体的功效，而且还为未来 BCI 应用的研究指明了新的方向，强调了 LLM 在解码复杂神经信号以恢复通信方面的影响。代码将在 https://github.com/FsFrancis15/BrainLLM 上提供。索引术语：语音神经假体、端到端、脑机接口、大词汇量连续解码
具有第二部分的 BTK 激酶结构域的结构...
布鲁顿酪氨酸激酶 (BTK) 是治疗药物伊布替尼的靶点，可用于治疗慢性淋巴细胞白血病 (CLL)、套细胞淋巴瘤 (MCL) 和其他 B 细胞恶性肿瘤。伊布替尼是同类首创的共价 BTK 抑制剂，可限制 B 细胞存活和增殖。设计新的 BTK 抑制剂是推动开发更好的癌症和自身免疫性疾病治疗药物的重要目标。基于伊布替尼的成功，已开发出几种第二代不可逆 BTK 抑制剂，其脱靶效应更少。然而，结合模式及其与 Btk 的相互作用尚未通过实验确定并在原子分辨率下评估。在这里，我们确定了 BTK 激酶结构域与阿卡替尼复合物的第一个晶体结构。此外，我们报告了 BTK/替拉替尼复合物的结构，并将这些结构与之前解析的结构进行了比较。这些结构提供了有关阿卡布汀优异选择性的见解，并指导了未来 BTK 抑制剂的开发。
多路复用的单细胞测序屏幕鉴定了增加鼠类穆林·穆勒胶质的神经源重编程的化合物
哺乳动物的抽象视网膜变性导致永久视力丧失，因为无法自然再生。一些非哺乳动物脊椎动物通过Muller Glia（MG）显示出强大的再生。，我们最近通过刺激性转录因子ASCL1的转基因表达来刺激成年小鼠MG以再生功能神经元的重生。这些结果表明MG可以作为神经元替代的内源性来源，但该过程的功效是有限的。为了在哺乳动物中改善这一点，我们设计了一个小分子筛选，一种使用SCI-plex，一种将多达数千个单核RNA-seq条件多路复用到单个实验中的方法。我们使用这项技术筛选了92种化合物的库，鉴定并验证了两种在体内促进神经发生的库。我们的结果表明，高通量单细胞分子分析可以基本上改善可以刺激神经再生的分子和途径的发现过程，并进一步证明了这种方法在视网膜疾病患者中恢复视力的潜力。
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
单量子比特马尔可夫开放量子系统的数字模拟：教程
量子计算机的最初应用之一是量子系统的模拟。在过去的三十年中，模拟封闭量子系统和更复杂的开放量子系统的算法开发取得了长足的进步。在本教程中，我们介绍了用于模拟单量子比特马尔可夫开放量子系统的方法。它将各种现有符号组合成一个通用框架，可以扩展到更复杂的开放系统模拟问题。详细讨论了目前唯一可用于单量子比特开放量子系统数字模拟的算法。对更简单通道的实现进行了修改，消除了对经典随机采样的需求，从而使修改后的算法成为严格的量子算法。修改后的算法利用量子分叉来实现接近总通道的更简单通道。这避免了对具有大量 CNOT 门的量子电路的需求。Quanta 2023；12：131-163。
在大脑和神经网络中代表学习期间任务相似性的影响
我们环境的复杂性对适应性行为构成了重大挑战。跨任务的共享结构可以通过概括从理论上改善学习。但是，这种共同的表示形式如何出现和影响绩效仍然很糟糕。与期望相反，我们的发现表明，接受过相似低维结构的任务培训的人的表现要比接受分散任务训练的人要差。磁脑摄影显示在相同结构组中相关的神经表示和不同结构组的反相关的神经表示相关。至关重要的是，实践减少了这种绩效差距，并将同一结构组的任务的神经表示转移到了抗相关性的情况下，就像不同结构组的神经相关性。在复制这些发现的类似任务上训练的神经网络模型：具有相似结构的任务需要更多的迭代才能正交其表示。这些结果突出显示了任务相似性，神经动力学和行为之间的综合相互作用，挑战了关于学习和概括的传统假设。
分布式信息物理系统的设计空间探索：最新进展、挑战和方向
摘要 — 工业信息物理系统 (CPS) 是复杂的异构分布式计算系统，通常集成和互连大量子系统，包含大量硬件和软件组件。这些分布式信息物理系统 (dCPS) 的生产商在设计下一代机器方面面临着严峻的挑战，需要在 (早期) 设计决策中获得适当的支持，以避免出现代价高昂且耗时的疏忽。这需要针对 dCPS 的高效且可扩展的系统级设计空间探索 (DSE) 方法。在本立场文件中，我们回顾了 DSE 的当前发展水平，并认为针对 dCPS 的高效且可扩展的 DSE 技术或多或少是不存在的，并且构成了一个很大程度上未知的研究领域。此外，我们确定了需要解决的几个研究挑战，并讨论了针对 dCPS 的此类 DSE 技术的可能方向。索引词——分布式信息物理系统、设计空间探索、工作负载建模、性能建模、模型推理、工作负载动态