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识别均匀的医疗保健使用概况和
硅纳米结构（如纳米式阵列）在各种应用中具有巨大的潜力，例如光伏电池[1]，传感器[2]，信息存储[3]，仅举几例。纳米果（NNS）被定义为具有较高纵横比的纳米材料。那些属于两个主要类别：单针，外部操纵以接触细胞和组织（近场显微镜（AFM），微型操纵器）或支持基板支撑的垂直高纵横比纳米结构的阵列。前者涵盖了各种纳米结构，包括纳米线，纳米柱，多孔纳米酮，纳米管和纳米膜。各种材料/尺寸/形状使每种类型的NN具有不同的特定感应需求的特性，也就是说，在机械生物学，纳米电机生理学，光遗传学，纳米遗传学，转染/载体化/矢量化（药物输送）中，各种应用[4] [4]。
通过替代建模的工程设计
替代建模对作者对设计的思考方式产生了重大影响，并且经过多年的合并经验，它已成为我们工程思维过程中的基本要素。我们写这本书是在实际层面上分享一些经验的一种手段。虽然已经写了很多关于替代建模的更深层理论方面的文章（实际上，本文中包含了参考文献，这些文献已介绍了本文的地标，这些文献已经为我们自己的思想提供了信息），但我们在这里努力提供的是希望在解决自己的工程问题方面快速入门的从业者的手册。当然，就像任何尖锐的工具一样，替代建模只能以科学严格的方式使用，如果用户不断意识到其危险，陷阱，潜在的虚假诺言和局限性 - 目前的文本在适当的时间指出了这些文本。
高保真超导量子处理器通过...
摘要 - 在维持高质量量子门的同时缩小量子数的数量仍然是量子计算的关键挑战。目前，积极可用以> 50 Qubits的超导量子处理器。对于此类系统，固定频率传输由于其长度连贯性和噪声免疫而具有吸引力。但是，由于精确的相对频率要求，缩放固定的频率档案证明了具有挑战性。在这里，我们采用激光退火来选择性地将Transmon Qubits调整为所需的频率模式。数百个退火量子的统计数据表明，经验调整精度为18.5 MHz，没有对量子相干性的可测量影响。我们在调谐的65克处理器上量化了门错误统计，中位两分之一的门限制为98.7％。基线调整统计量产生的频率等效性精度为4.7 MHz，高收益缩放量超过10 3个Qubit水平。向前迈进，我们预计选择性激光退火将在扩展固定频率体系结构中发挥核心作用。
逃脱：通过
形状完成是3D计算机视觉中的至关重要的任务，涉及预测和填充扫描或部分观察到的对象的缺失区域。当前的方法通常遭受方向依赖性的不一致之处，尤其是在不同的旋转下，限制了其现实世界的适用性。我们介绍了逃生（通过锚点编码完成的模棱两可的形状完成），这是一个新型框架，旨在实现旋转等值的形状完成。我们的方法采用了独特的编码策略，通过选择锚点并将其在类似于D2形状分布的基于距离的编码器中代表对象。这使该模型能够捕获对对象几何形状的一致的，旋转等值的理解。逃生利用变压器体系结构来编码和解码距离变换，以确保在旋转转换下生成的形状完成保持准确和等效化。此外，我们进行优化以完善从锚点位置和预测编码的预测形状，实验评估表明，逃生实现了跨任意旋转和翻译的稳健，高质量的重建，展示了其在现实世界应用中的有效性。
通过ixotrophophy的细菌捕食机制
简介：淡水和海洋栖息地是非均质环境，营养浓度在时间和时间之间波动。ixotromophy已被提议作为细菌菌株中细菌菌株的预数据策略，以访问在活微生物中结合的底物。已知的依氧化菌具有丝状，就像蝇纸一样，它们会捕获猎物细胞并将其粘在细胞表面上。猎物细胞的鞭毛已被重新输送在这种捕获行为中发挥作用，其次是猎物细胞裂解。一些ixo-营养性捕食者包含杆状颗粒，称为“ rapidosomes。”这些与收缩注入系统（CISS）共享结构相似性，它们是已知可以介导细菌拮抗作用的大分子注射。
通过生成式人工智能实现实时神经增强电影
在本文中，我们提出了一种新颖的系统，该系统将实时神经反馈集成到生成 AI 的创作过程中，从而实现用户与 AI 系统之间的无缝交互。通过利用用户的认知变化，该系统可以实现持续流畅的共同创作，超越了生成 AI 工作流程中常见的传统提示式交互。我们使用脑电图 (EEG) 实现这一目标，以持续监测用户的大脑活动，然后将其作为视觉生成 AI 模型的控制信号。我们特别关注 Lempel-Ziv 复杂性，这是一种信号多样性的度量，以前与心理状态、任务参与度和现象丰富性有关。所提出的架构包括一个 EEG 特征提取器和一个生成 AI 管道，它们协同工作，根据用户的大脑活动动态改变预先存在的电影的视觉内容。这种方法为人类与 AI 之间的互动提供了一个新的复杂性和复杂性维度。未来的工作将探索更复杂的生物信号和多模式反馈的整合，旨在进一步增强具身创作体验的深度和丰富性。这项工作为将生物技术和生成式人工智能整合到新兴的自适应电影领域提供了原理证明。您可以在 youtube.com/playlist?list=PLMu36WzSQKiVeBnrUdwUAoUhqLqGX3_bw 找到包含系统运行视频插图的播放列表。
通过现场情景测试口语流利程度
语言“学习”计算机 多种计算机硬件和软件语言翻译解决方案接收用户的提问或话语，并使用统计数据和各种专有方法分析对话上下文，然后输出语音。算法可以通过将输入与语言上下文（来自数据库）相匹配来衡量学习者的水平。该系统可用于购物、信息等上下文中。商业上，这种方法可用于多语言便携式翻译器，其中手动以母语搜索被动数据库，以获得目标语言的输出。 数字助理应用程序 其他提供数字助理的产品在设备的内存中存储。节点和动作可以将词组组合起来用于特定目的（在餐厅、酒吧、车站点餐）。推断动作，然后由人工智能执行任务（例如，程序调用）。目的是通过将单词与特定发音关联起来来减少错误。 基于工具集的对话理解系统 许多语音解决方案都基于处理器和内存系统指令。例如，这些技术响应语音输入并在屏幕上为用户显示结果，特别是作为文本或语音搜索的输出（即电影或音乐领域）。 使用智能设备基于情境感知的外语习得和学习 其他产品则基于语言学习和服务，这些语言学习和服务来自用户的真实世界数据和他/她的兴趣，并使用调度程序、设置学习时间的信息将语言学习内容发送到设备。推送的内容包括与学习者相关的内容的示例对话和带有附加视频、多媒体内容的真实生活情境，以增加学习者的兴趣。 具有 STT 和 TTS 的智能人机对话框架 这一创新领域涉及一种具有情感的多语言语音处理器，用于控制室需要对某种情况做出响应的现场情况（例如紧急情况、灾难、非法侵入）。它使用 STT 和 TTS 来提供来自现场查询的响应。使用视觉和/或音频提示进行语言教学的系统和方法 教学方法提供语言指令 - 语音片段 - 音素、单词 - 特别适用于具有直接指令的车辆，通常称为汽车导航系统。它不旨在重现情景或对话，本质上只是教学。两种语言自由对话系统和语言学习方法 STT 意图识别用于将 STT 转换为目标语言并分析意图。然后使用输出执行任务，例如移动地图或调用代理来检索信息 - 例如广告内容、音乐应用程序。
通过透视图切换量子参考系……
一旦将实验室视为物理系统，将参考系从根本上视为量子系统在量子引力中是不可避免的，在量子基础中也是如此。因此，这两个领域都面临着如何描述相对于量子参考系的物理学以及相对于不同此类选择的描述如何关联的问题。在这里，我们利用两个领域思想的富有成效的相互作用，开始开发一种统一的量子参考系变换方法，最终旨在涵盖量子物理学和引力物理学。特别是，使用受引力启发的对称原理，它迫使物理可观测量具有关联性并导致描述中固有的冗余，我们开发了一个视角中性结构，它同时包含所有框架视角并通过它进行更改。我们表明，采用特定框架的视角相当于修复经典和量子理论中与对称性相关的冗余，而改变视角则对应于对称变换。我们使用约束系统的语言来实现这一点，这种语言自然地编码了对称性。在一个简单的一维模型中，我们恢复了 [ 1 ] 的一些量子框架变换，将它们嵌入到中立的框架中。利用它们，我们说明了所观察系统的纠缠和经典性如何依赖于量子框架视角。我们的操作
通过遗憾最小化计算纳什均衡
现在我们知道如何计算纳什均衡了：只需使用遗憾最小化算法对每个玩家运行上述重复博弈，策略的均匀平均值就会收敛到纳什均衡。图 1 展示了课程中迄今为止教授的遗憾最小化算法在通过定理 1 计算零和矩阵博弈的纳什均衡时的性能。性能显示在 3 个随机矩阵博弈类中，其中 A 中的条目根据以下条件进行采样：100×100 均匀 [0, 1]、500×100 标准高斯和 100×100 标准高斯。所有图均在每个设置的 50 个游戏样本中取平均值。我们展示了一个加法算法以供参考：镜像邻近算法，它是一种离线优化算法，以 O 1 的速率收敛到纳什均衡