XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemworries
人类血清白蛋白的综合数据库
摘要：人体液体中最普遍的蛋白质人血清白蛋白（HSA）是药物的运输，吸收，代谢，分布和排泄的组成部分。它对药物治疗功效的影响是很大的。尽管HSA作为药物靶标的重要性，但其与外部药物相互作用（例如，类似药物样的分子和抗体）的可用数据相当有限，这对该目标的分子建模研究和经验得分功能或机器学习预测的发展构成了挑战。此外，由于实验和条件的多样化，现有数据库中报告的条目通常包含主要的不一致之处，这引起了人们对数据质量的担忧。为了解决这些问题，我们通过审查了1987年至2023年之间发表的30000多家科学出版物，建立了一个开创性的数据库，其中包括多个温度下的5000多个亲和力数据，以及涉及配体和APO形式的130多个晶体结构。当前的HSADAB资源（www.hsadab.cn）是
toan phan，vitae
1。恶劣的天气和宏观经济，带有Hee Soo Kim和Christian Matthes，即将在《美国经济杂志：宏观经济学》上发表。气候违约和财务适应，Felipe Schwartzman，《欧洲经济重新观察》（气候特刊），170，（2024）。https://doi.org/10.1016/j.euroecorev.2024.104866 3。与环境风险暴露的长期影响与Arianna Salazar-Miranda，Clare Conzelmann和Jeremy Hoffman，自然城市，1，436–444（2024）4。种族和环境的担忧，与Ranie Lin和Lala MA，《土地经济学》，2024年5。准解决违约风险的传播：来自波多黎各的证据，与Ryan Leary和Anusha Chari，IMF经济评论，2024年。https：///doi.org/10.10.1057/s41308-023-023-0023-00233-8 6。第五国家气候评估，ch。19：经济学，Hsiang，S.，S。Greenhill，J。Martinich，M.Grasso，R.M。 Schuster，L。Barrage，D.B。 Diaz，H。Hong，C。Kousky，T。Phan，M.C。 Sarofim，W。Schlenker，B。Simon和S.E. sneeringer，2023年：美国 全球变革研究计划19：经济学，Hsiang，S.，S。Greenhill，J。Martinich，M.Grasso，R.M。Schuster，L。Barrage，D.B。Diaz，H。Hong，C。Kousky，T。Phan，M.C。 Sarofim，W。Schlenker，B。Simon和S.E. sneeringer，2023年：美国 全球变革研究计划Diaz，H。Hong，C。Kousky，T。Phan，M.C。Sarofim，W。Schlenker，B。Simon和S.E.sneeringer，2023年：美国全球变革研究计划
服装行业的供应链管理
1,2,3,4国立时尚技术研究所的助理教授，Patna摘要对数据不足已让您担心在当今复杂且不断发展的世界中供应链管理（SCM）领域中过多的数据。在整个服装供应链中生成的数据的大幅增加已改变了SCM分析的景观。早期过程的有效性和效率随数据量的激增而逐渐减少。由于当前方法论在处理和解密广泛的数据集中的限制，研究人员设计了能够分析和解释大量数据的新方法。因此，这项研究的主要目的是探索机器学习（ML）在服装供应链中的应用，该供应链被认为是著名的人工智能（AI）方法之一。关键字：供应链，人工智能，机器学习，服装行业1。简介一家服装公司的未来成功将取决于其在设计其最佳供应链框架时具有增强的可服务性的能力。传统上，服装供应链分为三种变体，以适应整个商业环境。优先考虑有效的供应链管理，其特征是对市场需求的迅速响应，同时确保最佳库存水平，超过了仅有效的供应链管理的好处，这仅关注库存最小化，而无需快速适应消费者需求。2。许多行业都在供应链管理的挑战，因为企业认识到建立与供应商和消费者建立综合关系的重要性。供应链管理现在是通过降低风险和提高客户服务标准来增强竞争力的机制。本文深入研究了供应链管理中遇到的各种挑战，旨在增强对现场的关键思想和概念的理解。它强调了在复杂的集成系统中计划和协调的重要性，以及信息技术的利用。概述了一个框架，以同步供应链，建立必要的结构并在整个企业和其他链组件上实施有效的控制。人工智能和机器学习机器学习算法是指利用输入数据实现特定目标而无需依赖硬编码指令的计算过程。这些算法旨在通过迭代体验自主调整或完善其方法，最终提高了他们实现目标目标的熟练程度。适应过程称为训练，这需要提供输入数据的样本以及相应的所需输出。算法迭代完善其配置
变化的神经科学
为了管理好我们的心灵，我们每天可以写一本书！但是，这本书会是我们希望别人读的书吗？在大多数情况下，这本书似乎充满了对自己和他人毫无根据的担忧、恐惧、遗憾和抱怨，积极向上的章节很少。我们听过很多次，我们的内在精神状态是我们做事的原因、生活方式和成就的主要影响因素。简而言之，精神状态的质量影响着我们的生活质量。问题是，我们如何管理我们的心灵？我们如何处理无法控制的思绪？如何毫不费力地拥有积极的想法——体验当下的美好，专注于手头的任务，激发创造力，心存感激，建立真正的联系，注意我们喜欢的事物？我们如何克服心灵执着于消极情绪的倾向，并防止其耗尽我们的体力？秘诀就在我们的呼吸里。
冲进电动飞行 - Keith Shaw - 电台
电动飞行 - Keith Shaw - 无线电控制运动飞行（来自《模型飞机新闻》出版商）- 1994 年 1 月 虽然为模型飞机提供动力的方法有很多种，但我认为电力具有几个突出的优势。尽管最常被提及的特点是清洁和噪音小，但真正的优势是可靠性、可重复性和多功能性。不可靠的电力系统是让未来的模型制作者最常遇到的挫折。有了电力，就不必启动故障的发动机，不必在旋转的切肉机附近摆弄针阀，不必担心怠速不稳或电热塞烧坏。不必再担心油箱位置、燃油管路中的针孔、油浸结构损坏、振动引起的无线电故障和设备老化。相反，你只需将飞机停在滑行道上，推进“油门”，滑行并起飞！电力的可重复性很强，如果你在飞机是新的时候可以做 20 个动作的特技表演，五年后，你仍然可以做同样的动作，无论夏天还是冬天，无论晴天还是雨天。电力也非常通用，因为发动机是
第 XXXII 卷 政治与国际研究杂志
尽管与中东国家的关系紧张，纳斯尔并没有对当今的国际决策提出任何新的结论。他确实通过提供自己亲身经历的具体例子，对美国的对外政策问题给出了独特的看法。事实上，纳斯尔为读者提供了支持广泛流传的说法的证据，即美国总统未能就外交政治做出明智的决定。他通过讨论霍尔布鲁克在国务院受阻的行动，以及提请人们注意行政部门对美国外交政策的长期结果视而不见，实现了这一点。虽然纳斯尔为当前关于国务院效力的讨论提供了相关观点，但他的论点过于注重政治细节，并且突然将焦点从美国在中东的失败转移到对中国的担忧，从而使他的论点变得模糊不清。尽管存在这些弱点，纳斯尔仍然完成了他在书中提出的使命——呼吁人们关注美国政府的行动（或者说不作为），这些行动正在使一个“不可或缺的国家”变得“可有可无”。
MATLAB/SIMULINK中的系列和平行电池组模型的建模和模拟
锂离子电池最近由于其许多优势而成为车辆应用研究的重点。锂离子电池具有比其他二级电池更高的特异性能量，更好的能量密度和更低的自我放电速率，这使其适合电动汽车和混合动力汽车。尽管如此，担心安全性，成本，充电时间和回收利用已阻碍了锂离子电池的商业用法，以进行自动应用。开发有效的电池系统需要在模拟平台上进行精确的电池模型。在这项研究中，电池模型是用MATLAB/SIMULINK内置的。有两个变体可用：一个具有串联的平行电池布置和一个无配置的单个型号。提供并详细说明了所提出的模型的结构。基于测试结果，已验证了开发的电池模型。一个比较表明，创建的模型可以准确预测电流，电压和功率性能。该型号是为Eaton机电电池锂离子18650电池设计的，但据说与其他类型的电池一起使用。模拟考虑了电池的充电状态，电流，电压和电源要求。
公平即平等让步：对公平人工智能的批评
摘要 尽管现有研究引起了人们对实现公平人工智能的一系列障碍的关注，但该领域缺乏一个系统地强调这些担忧如何结合在一起的解释。此外，对公平人工智能和哲学文献的回顾表明，“一视同仁”和其他直观观念不适合作为公平概念。该回顾随后提出了对人工智能研究有价值的替代公平概念的三个要求：（1）它必须提供一个理解权衡的元理论，这意味着它必须足够灵活以捕捉对决策的各种反对意见。（2）它不能诉诸公正的观点（中立数据、客观数据或最终仲裁者）。（3）它必须突出公平判断对背景的敏感性，即对历史和制度状况的敏感性。我们认为，公平的概念是制度决策历史迭代中适当的让步，符合这三个要求。基于这一定义，我们将评论者的见解组织成道德领域的流程结构图，我们希望这能为分析公平人工智能的计算机科学家和伦理学家带来清晰的认识，同时为进一步的技术和哲学工作扫清障碍。
人工智能与身份的物化
摘要 如今，批评者们纷纷表达对人工智能 (AI) 在许多领域的技术、社会实践和神话的担忧。在本文中，我们探讨了两个批评领域的交集：身份和科学知识。一方面，公共政策中人工智能的批评者强调其基于身份进行歧视的可能性。另一方面，科学领域中人工智能的批评者担心它可能会重新定位或迷惑研究实践和科学探究的进程。我们通过一系列案例研究将这两组担忧——围绕身份和知识——联系起来。在我们关于自闭症和同性恋的案例研究中，人工智能是科学寻找和修复身份形式尝试的一部分。我们的案例研究具有启发性：它们表明，当人工智能被用于关于身份和个性的科学研究中时，它可以自然化和强化偏见。对人工智能的身份和认知问题并没有明显的区别。当人工智能被视为真理和科学知识的来源时，它可能为有害的身份观念提供公众合法性。
脑数据背景：新权利是实现精神和大脑隐私的途径吗？
摘要 更直接、更高分辨率和更大数量地收集脑数据的可能性加剧了人们对精神和脑隐私的担忧。为了管理这些隐私挑战给个人带来的风险，一些人建议编纂新的隐私权，包括“精神隐私”权。在本文中，我们考虑了这些论点并得出结论：虽然神经技术确实引发了重大的隐私问题，但这些问题——至少就目前而言——与其他众所周知的数据收集技术（如基因测序工具和在线监控）引起的问题没有什么不同。为了更好地理解脑数据的隐私风险，我们建议使用信息伦理中的概念框架，即海伦·尼森鲍姆的“情境完整性”理论。为了说明情境的重要性，我们在三个熟悉的情境——医疗保健和医学研究、刑事司法和消费者营销——中研究了神经技术及其产生的信息流。我们认为，强调脑隐私问题的独特之处，而不是与其他数据隐私问题的共同点，可能会削弱制定更强有力的隐私法和政策的更广泛努力。