XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System一代
下一代中档EVTOL SUAS
我们的系统家庭，包括四个EVTOL无人机和一个无人机端口解决方案，集成了硬件，软件和AI，以提供创新的空中智能，用于多域操作和软件定义的防御。我们的可扩展和功能解决方案是动态环境中高效且网络情境意识的关键。
新一代绿色电池的可再生燃料
Thomas Guarr 博士是密歇根州立大学生物经济研究所的研发主任。他负责有机储能实验室，致力于通过开发用于电催化和储能的氧化还原活性有机化合物来帮助应对气候变化。该实验室的项目包括基于导电金属酞菁聚合物的超级电容器的制造和有机电池的开发。Guarr 博士于 1984 年获得罗彻斯特大学化学博士学位，此后一直与多家大学和公司合作开展研究。2014 年，他与他人共同创立了 Jolt 储能技术公司，以开发和商业化他的研究成果。他与他人共同撰写了多篇科学出版物，并拥有 75 多项专利。
投资者演讲下一代发现
•本文中包含的信息虽然是从我们认为可靠的来源获得的，但不能保证其准确性或完整性。参考文献在本文中涉及包含地质和技术信息的历史信息。从本质上讲，无法验证此信息。合格的人尚未验证历史信息基础的采样，分析和测试数据。kenorland Minerals Ltd.（“公司”和“ Kenorland”）认为，此历史信息在所有物质方面都是准确而完整的，尽管该公司已经仔细审查了所有可用信息，但无法保证其准确性和完整性。本演讲的内容仅用于信息目的，不构成出售的要约或购买此处提到的任何证券的征集。
第一代学生的机器学习
选择的标准包括：1）父母或监护人均未获得四年制学位； 2）渴望参与研究的愿望，这是由申请反应和教师建议所证明的； 3）至少完成了工程学，计算机科学或生命科学学术专业的课程大二年； 4）GPA为3.00或更高（可以根据对申请人的最后60个小时的课程审查进行例外； 5）美国或其财产的公民或永久居民； 6）计划不早于2025年12月毕业。
下一代益生菌
当前市场上目前可用的大多数益生菌细菌候选者包括属于不同类别的各种菌株。尽管如此，胃肠道微生物组是未定义的微生物剂的集合，可能会对人类产生一些医学益处。因此，目前，来自不同角落的研究人员集中于研究和识别胃肠道衍生的益生菌菌株，以提高下一代益生菌的发展。下一代益生菌术语是指通过删除，添加或修饰特定基因产生的遗传修饰的微生物，以产生益生菌菌株，从而调节代谢，胃肠道健康并直接递送到粘膜。由不同益生菌菌株产生的下一代益生菌旨在为宿主提供一种或多种健康益处，并有效控制和/或对多种疾病的治疗。即使某些下一代益生菌对几种慢性病的控制和治疗吉祥，但对人类的研究仍然是零星的，因此监管机构的确认很少。此外，需要通过向公众发布广泛的应用来解决一些问题。这篇评论强调了下一代益生菌的益生菌潜力，并讨论了现有和新兴的下一代益生菌的潜在益生菌。Probiotic strains such as Faecalibacterium prausnitzii, Prevotella copri, Bacteroides uniformis , Bacteroides thetaiotaomicron , Bacteroides acidifaciens , Clostridium butyricum , Christensenella minuta , Akkermansia muciniphila and Parabacteroides goldsteinii , have been postulated as next-generation益生菌候选者由于对结肠炎，肥胖，糖尿病和肝病等疾病的治疗或预防作用。
非癌性 CT 表现作为接受第一代 EGFR-TKI 治疗的晚期非小细胞肺癌患者生存结果的预测指标
中位总生存期为 17.57 个月 (14.87–20.10)，76 (44.19%) 名患者在 18 个月时死亡。死者的基线 BMI (21.10 ± 3.44) 低于存活者 (23.25 ± 4.45) (p < 0.001)。单变量分析显示 5 个显着的预后因素：有/无截止值的总脂肪含量低 [HR 2.65 (1.68–4.18)，p < 0.001；1.00 (0.99–1.00)，p = 0.006;]，有/无截止值皮下脂肪组织 (SAT) 低 [HR 1.95 (1.23–3.11)，p = 0.005； 0.99 (0.98–0.99), p = 0.005]，低 SAT 指数 (SATI) 有/无截止值[1.74 (1.10–2.78), p = 0.019; 0.98 (0.97–0.99), p = 0.003]，高 VSR [1.67 (1.06–2.62), p = 0.026]，以及高 MPA 大小有/无截止值[2.23 (1.23–4.04), p = 0.005; 1.09 (1.04–1.16), p = 0.001]。经 BMI 调整后，MPA 大小、MPA 大小 > 29 mm 和总脂肪≤85 cm2 在多变量分析中仍然显著[HR 1.14 (1.07–1.21), p < 0.001; 3.10（1.81-5.28），p < 0.001；3.91
下一代超级工厂进军电池谷
• 2023 年 5 月：宣布在法国敦刻尔克建立下一代电池超级工厂，投资 52 亿欧元（法国 2030 计划） • 2024 年 5 月：提交授权文件并宣布成立研发中心 • 2024 年 9 月：完成公众协商，获得当局的积极反馈 • 2024 年 12 月：获得建筑许可和环境授权 • 2025 年：开始建设阶段 • 2027 年：开始量产
genepi：用于整个基因组测序分析的GPU增强的下一代生物信息学管道
驱动了对高级计算基础架构进行分析这些大数据集的需求。这项工作的目的是引入一条创新的生物信息学管道，名为Genepi，以进行WGS简短配对读数的有效和精确分析。构建在具有模块化结构的NextFlow框架上，Genepi结合了GPU加速算法并支持多种工作流程配置。管道可自动从生物学WGS数据中提取生物学相关的见解，包括：与疾病相关的变体，例如单核苷酸变体（SNV），小插入或缺失（Indels），拷贝数变体（CNV）和结构变体（SVS）。针对高性能计算（HPC）环境进行了优化，它利用了工作 - 安排的提交，并行处理以及为每个分析步骤量身定制的资源分配。对合成数据集进行了测试，Genepi准确地识别了基因组变量，并且具有与最新工具相当的性能。这些功能使Genepi成为研究和临床环境中大规模分析的宝贵工具，这是朝着建立国家计算和技术医学中心的关键一步。
下一个一代数据基础架构的消费者是…ai
MongoDB的文档模型可为各种应用程序提供更简单的数据模型，更快的开发和每次绩效的更高价格，包括电子商务平台等参与系统，库存管理等记录系统以及诸如Customer 360的洞察力系统。 mongoDB也是AI工作负载的理想数据库，因为它可以处理任何类型的数据，包括复杂的数据类型，例如图像，视频，音频，文本等的矢量嵌入，所有这些数据对于AI模型来说都是必不可少的。 由于MongoDB的文档模型和分布式体系结构是从头开始设计的，以便随着新技术的使用而大规模处理任何类型的数据，因此MongoDB是当今和明天的AI驱动应用程序的理想基础。mongoDB也是AI工作负载的理想数据库，因为它可以处理任何类型的数据，包括复杂的数据类型，例如图像，视频，音频，文本等的矢量嵌入，所有这些数据对于AI模型来说都是必不可少的。由于MongoDB的文档模型和分布式体系结构是从头开始设计的，以便随着新技术的使用而大规模处理任何类型的数据，因此MongoDB是当今和明天的AI驱动应用程序的理想基础。