XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System一组
一组用于映射跨国企业利润和经济活动位置的矩阵
本文介绍了构建一组矩阵的方法和数据来源，这些矩阵映射了跨国企业 (MNEs) 在不同司法管辖区之间的利润和经济活动位置。这些矩阵最初是为了评估经合组织/G20 税基侵蚀和利润转移 (BEPS) 包容性框架正在考虑的国际企业税收安排改革提案的影响而设计的。它们将来还可以用于其他分析目的。该组矩阵包括一个利润矩阵和三个侧重于经济活动指标（营业额、有形资产和工资单）的矩阵。每个矩阵包含的数据涵盖 200 多个司法管辖区（矩阵行），并细分为跨国企业最终母公司 200 多个司法管辖区（矩阵列），主要关注 2016 年。这些矩阵将来自各种来源的数据结合在一个一致的框架中，包括新获得的汇总国别报告 (CbCR) 数据、ORBIS 数据库和经合组织分析性 AMNE 数据库。数据空白通过基于宏观经济数据的推断来填补，包括通过复杂的程序根据外国直接投资 (FDI) 数据推断利润。已进行了广泛的基准测试，以确保矩阵中使用的数据源和推断之间的一致性。
接近 AI 完整问答：一组先决条件真实任务
近期问答研究的蓬勃发展产生了大量的事实阅读理解 (RC) 和常识推理数据集。将它们结合起来提出了一种不同类型的任务：不仅要确定文本中是否存在信息，还要确定是否可以对缺失信息做出有把握的猜测。我们提出了 QuAIL，这是第一个结合基于文本、世界知识和无法回答的问题的 RC 数据集，并提供问题类型注释，使给定的 QA 系统能够诊断推理策略。QuAIL 包含 4 个领域中 800 篇文本的 15K 多项选择题。至关重要的是，它提供了一般问题和特定于文本的问题，这些问题不太可能在预训练数据中找到。我们表明，QuAIL 对当前最先进的系统提出了巨大的挑战，与最相似的现有数据集相比，其准确率下降了 30%。
接近人工智能完整问答：一组先决条件真实任务
近期问答研究的爆炸式增长产生了大量事实阅读理解 (RC) 和常识推理数据集。将它们结合起来代表着一项不同的任务：不仅要确定文本中是否存在信息，还要确定是否可以对缺失信息做出有把握的猜测。我们提出了 QuAIL，这是第一个结合基于文本、世界知识和无法回答的问题的 RC 数据集，并提供问题类型注释，使给定 QA 系统能够诊断推理策略。QuAIL 包含 4 个领域 800 篇文本的 15000 个多项选择题。至关重要的是，它提供一般问题和特定于文本的问题，这些在预训练数据中不太可能找到。我们表明，QuAIL 对当前最先进的系统提出了巨大的挑战，与最相似的现有数据集相比，其准确率下降了 30%。
一组医护人员对 BNT162b2 mRNA COVID-19 疫苗的免疫反应
在这项为期 13 个月的随访研究中，我们研究了一批接种过疫苗且之前未感染过 SARS-CoV-2 的医护人员，以评估他们对 BNT162b2 mRNA COVID-19 疫苗的体液和细胞反应。我们测量了第一剂和第二剂后、第二剂后五个月以及第三剂之前和之后的中位免疫球蛋白 G 和淋巴细胞亚群水平。我们的研究结果表明，每剂疫苗都有显著的初始细胞和体液反应，尽管逐渐下降表明可能需要长期加强剂量。年龄分析显示，第一剂给药后，年轻组的免疫球蛋白 G 水平明显较高，尽管这些差异在后续剂量中没有保持。保持细胞免疫力可以确保对 SARS-CoV-2 感染的长期保护。
第一章•公司的策略是其经理采取的协调一组行动
外部和内部？在主要的市场条件方面表现出良好的外部拟合，但也针对公司的资源和竞争能力量身定制，并得到一系列互补的功能活动（即在供应链管理，运营，销售和营销等领域的活动）。赢得策略也表现出动态拟合，从某种意义上说，随着时间的流逝，即使外部和内部条件都会改变竞争优势测试，即使在外部和内部条件发生变化的情况下，它们以有效的有效状态与公司的处境保持一致，询问该策略是否在帮助公司
生成，建模和评估一组大规模的CRISPR/CAS9凸起的站点
CRISPR/CAS9系统是一种高度准确的基因编辑技术，但也可能导致脱离靶向位点（OTS）。因此，已经开发了许多高通量测定方法来以全基因组的方式测量OT，并且它们的数据用于训练机器学习模型以预测OT。但是，与没有凸起的OT相比，由于数据有限，这些模型在考虑凸起的OT时是不准确的。最近，一种用于检测OTS的新型体外技术Change-Seq用于生产前所未有的规模和质量的数据集。此外，在Belula Guide-seq实验中产生的同一研究，但这些实验都没有包含凸起。在这里，我们生成了具有凸起的最全面的指南seq数据集，并培训和评估了最先进的机器学习模型，这些模型考虑了凸起的OT。我们首先重新处理了Change-Seq研究的公开实验原始数据，以发电20个新的Guide-Seq实验，并在原始和新的Guide-Seq实验中进行了数百个具有凸起的OT。然后，我们训练了多个机器学习模型，并在体外和整体上都展示了其最先进的性能，并在关注凸起的OT上时。最后，我们可以看到模型在独特代表中凸起的OT上学到的关键特征。
与一组耗散量子发射器的完美光子不可区分性
摘要：由于存在强烈的失相过程，基于半导体量子点 (QD) 平台的单光子源 (SPS) 仅限于低温 (T) 操作。尽管 QD 在光腔中的集成可以增强其发射特性，但在高 T 下保持高不可区分性 (I) 的技术要求仍然超出了当前技术水平。最近，新的理论方法通过实现双偶极耦合发射系统已经显示出有希望的结果。在这里，我们提出了一个基于优化的五偶极耦合发射系统平台，该系统耦合到腔体，可在高 T 下实现完美的 I。在我们的方案中，使用完善的光子平台可以实现具有耗散 QD 的完美 I 单光子发射。对于优化过程，我们开发了一种新颖的机器学习方法，该方法可以显着减少高要求优化算法的计算时间。我们的策略为优化不同光子结构用于量子信息应用开辟了有趣的可能性，例如减少耦合的两级量子系统簇中的量子退相干。
一组患有风湿性疾病的 COVID-19 患者的临床病程、严重程度和死亡率
在这项描述性回顾性研究中，我们旨在描述这些患者的严重程度和死亡率相关特征以及免疫调节药物对感染病程的影响。研究对象为 2020 年 2 月 25 日至 2020 年 6 月 8 日期间在拉巴斯大学医院风湿病科就诊的患有 COVID-19 感染和风湿性炎症疾病的患者。共纳入 122 名患者。其中 100 名（82.0%）通过鼻咽拭子确诊。22 名患者（18.0%）表现出相符的症状，且肺部影像学检查结果相符和/或血清学检查呈阳性。患者特征如表 1 所示。单因素分析显示，与住院相关的变量（表 2）包括年龄（5 年间隔；OR 1.34，95% CI 1.17-1.55）、泼尼松剂量 >5 mg/天（OR 2.55，95% CI 1.07-5.59）、慢性肺部疾病（OR 5.34，95% CI 1.47-19.35）和高血压（OR 4.06，95% CI 1.79-9.19）。住院的独立危险因素是甲氨蝶呤（OR 2.06，95% CI 1.01-5.29）和年龄（5 年间隔；OR 1.31，95% CI 1.11-1.48）。未发现与羟氯喹、其他常规抗风湿药物 (cDMARDs)、靶向合成抗风湿药物或生物抗风湿药物 (bDMARDs) 或实验室参数有任何关联。甲氨蝶呤治疗与年龄、性别、糖皮质激素或风湿病亚型无关。14 名患者 (11.5%) 死于呼吸衰竭。9 名患者使用 cDMARDs（单药或联合治疗），1 名使用 bDMARD（利妥昔单抗），4 名仅服用口服糖皮质激素。羟氯喹在死亡率方面没有差异。单变量分析显示，与死亡相关的因素包括年龄（OR 1.60，95% CI 1.20- 2.01）、动脉高血压（OR 12.17，95% CI 2.58-57.38）、肺部疾病（OR 5.36，95% CI 1.60-17.94）和泼尼松剂量>5 mg/天（OR 5.70，95% CI 1.63-19.92）。最近爆发的 COVID-19 引起了人们对炎症性风湿病患者管理的担忧。然而，一些报告表明，通常用于治疗风湿病的治疗方法可能对 COVID-19 有效。 4 在我们的系列研究中，与其他群体相比，因感染严重而需要住院的患者比例较高 (56.6%)，这可能是由于合并症患病率较高，尤其是高血压，糖皮质激素的使用率较高或对更严重病例的潜在选择偏见。5 6
Clusterprofiler GO和KEGG 富集分析R代码详解
连。这些关系可以是“is_a”或“part_of”，形成了一个有向无环图（DAG）的结构。 GO注释是将基因产 物与GO术语相关联的过程，这对于理解基因的功能和进行基因表达分析至关重要。 GO注释的结果可 以用于多种分析，包括基因本体论富集分析，这是一种统计方法，用于确定在一组基因中哪些GO术 语的出现频率显着高于随机预期，从而揭示基因集的生物学功能。
寻求灵长类动物中对象识别的一组集成的神经机制
视觉对象识别 - 快速和凝固将许多视觉遇到的对象分类的行为能力 - 是认知的核心。这种行为能力在算法上具有很大的作用，因为具有无数个身份的观点和场景，这些观点和场景极大地改变了同一观察的视觉图像。直到最近，支持这种帽质的大脑机制仍然非常神秘。然而，在过去的十年中，这种科学的谜团通过发现和开发脑启发的，可与图像计算的，人工神经网络（ANN）系统相媲美，这些系统在这种行为壮举中与灵长类动物相提并论。除了有效地改变人工智能的景观（AI）外，这些ANN系统的模式版本是灵长类动物腹视觉流中一组综合机制的当前领先的科学假设，这些假设支持对象识别。将这些系统的脑映射版本与以前的概念模型区分开的原因是它们是可感知的，机械的，解剖学上引用的和可测试的（SMART）。在这里，我们审查并提供有关当前领先智能模型的大脑机制的观点。我们回顾了这些当前模型的经验大脑和行为一致性的成功和失败。鉴于神经虫测量和AI的持续进展，我们讨论了下一个边界，以了解更准确的机械理解。，我们概述了基于智能模型的理解的可能应用。