XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System个数
美国政府问责局人工智能：生成式人工智能技术及其商业应用
创造或生成新颖内容的能力使生成式人工智能有别于其他人工智能。相比之下，传统人工智能执行分类和预测任务，例如识别照片中的物体或预测风暴。一方面，创造新颖内容会增加不良输出的风险，例如可能受版权保护的内容、令人反感的文字、有偏见的输出、错误信息和露骨的图像。另一方面，它在可执行的任务范围方面具有广泛的灵活性和适用性。另一个区别是，生成式人工智能通常需要更大的数据集进行训练——从数百万到数万亿个数据点。生成式人工智能模型的性能通常会随着训练数据的大小或质量的提高而提高。此外，开发人员必须考虑是否在训练中加入用户提示，以及与其他人工智能一样，何时以及多久更新一次训练数据和模型。
2022 年可持续发展目标报告
2022 年可持续发展目标报告描绘了实现 17 个目标的进展情况。这是经济和社会事务部与 50 多个国际和区域机构的合作成果，基于 200 多个国家和地区提供的数百万个数据点。今年的报告描绘了一幅特别令人警醒的画面。使用最新的可用数据和估计，报告显示，由于多重、连锁和交叉危机，2030 年可持续发展议程正处于严重危险之中。COVID-19、气候变化和冲突占主导地位。它们中的每一个及其复杂的相互作用都会影响所有目标，并在粮食和营养、健康、教育、环境以及和平与安全方面造成附带危机。要让世界走上可持续发展的轨道，需要全球范围内的一致行动。
晶体管接触级的飞法拉电容-电压
应用说明 - MOSFET 栅极晶体管的 2/3 CV 测量具有挑战性，原因如下。首先，栅极通常表现出极低的电容 (fF)。该范围比整个装置的固有电容小一个数量级，因此我们需要测量后者并对其进行补偿。其次，用于推导电容的测量交流电流很小，使得测量对噪声、偏移、泄漏和寄生电感敏感。我们必须仔细实施低电流交流测量的预防措施：屏蔽一切，尽量减少接地环路，将接地置于公共位置，并分开电压和电流测量。最后，被测设备不是具有两个端子的简单电容：它由一组复杂的金属线和耗尽区组成。我们需要很好地了解布局，以便取消或保护正确的端子，以便只测量感兴趣的电容，而不是同时测量多个电容。
高吞吐量的靶向代谢组学库在应用于微生物组分析的新型质谱仪上的生成
在一种方法中，MS 1完全扫描和基于PRM的实验均以量化小鼠粪便样品中的胆汁酸，旨在提高注释率和准确的定量。基于RP-LC的方法表现出较高的灵敏度（对于大多数分析的胆汁酸，柱上的LOQ 12.7 fmtololes）和一个线性动态范围，跨越了5个数量级，图6A。同位素标记的胆汁酸被用作内部标准标准（IS），以确保精确的定量并评估数据质量，可靠性和测量鲁棒性，并评估了保留时间，质量准确性和信号响应等指标。最小的色谱移动和一致的信号响应，这是样品重复的变化系数较低，而在整个采集期间，所有内部标准均始终达到可再现的峰面积，图6B。
压缩人类大脑活动以研究大脑功能
大脑极其复杂，包含数十亿个神经元。神经元之间的连接促进了电信号的传播，从而产生高度组织化的活动，这些活动编码了感知、认知和行动。在过去 100 年里，从第一张脑电图到现代高场磁共振成像（MRI），在令人振奋的技术进步的推动下，神经科学家传统上一直试图以越来越详细的方式记录神经活动 [1]。在一项新的 PLOS Biology 研究中，Lee 和同事颠覆了这一传统，表明大脑活动的广泛、宏观主题可以提供有关个体及其行为的非常详细的信息 [2]。描述大脑的最佳规模或水平仍然是神经科学领域的一个悬而未决的问题。我们应该关注单个神经元、更大的区域，还是全球网络？人们通常倾向于从能够可靠测量的最小组成单位的角度来描述大脑，但 Lee 和同事们却走了一条完全不同的道路，他们将视野拉远，关注数据中更广泛的模式。利用功能性 MRI 记录，他们确定了神经活动瞬时波动中一小群紧凑的主导模式。这些全脑主题间歇性出现，随着时间的推移不断重现，并且可以在每个人身上观察到。这种方法在概念上类似于多媒体的压缩。例如，尽管原始音乐录音或电影通常以高保真格式录制，但数据通常会通过删除对感兴趣信号（例如旋律）没有贡献的信息源（例如环境噪声）来简化。本研究采用类似的方法，从大脑成像记录中提取大量信息，只关注最相关的元素。最令人兴奋的是，该方法论方法使作者能够从数十万个数据点（MRI 中的“体素”）到仅 3 个数据点来描述每个人，从而使研究人员更容易观察到人与人之间的重要模式。在这个更简单、维度更低的空间中，作者表明，他们研究中的所有参与者都可以彼此分离。新的空间同时捕获了随时间推移而概括的两种模式
磁传感器三轴亥姆霍兹线圈的设计...
摘要：磁传感器元件的准确测量一直是磁场应用中的重要问题，但传感器系统中存在不可避免的误差，在使用前需要进行校正。常见的标量校正方法难以对传感器元件进行有效校正，因为它需要均匀稳定的背景磁场，并且依赖于磁场模量。因此，设计了一套可用于传感器矢量校正的三轴亥姆霍兹线圈，以产生受控的标准磁场。分析了线圈的设计指标、均匀区大小以及磁场与电流的关系，为传感器元件的有效校准提供依据。测量结果表明，本文设计的线圈的均匀区大小和磁场精度满足设计要求。同时，利用该线圈进行传感器阵列标定和磁目标定位，使传感器误差降低了3个数量级，磁目标定位精度达到0.1m，实用效果良好。
对合规性蛇纹石的实质性曲率影响...
serpentine互连（Serpentines）具有不同曲率程度的蛇形（Serpentines），通常设计用于吸收变形并保护脆弱的活性组件影响的设备。弯曲曲线较小的蛇纹石使用传统理论进行了很好的建模，但这高估了弯曲较大的蛇形的可拉伸性（例如，相对误差超过90％）。在这里提出的是一种新型的理论模型，其中非buck蛇蛇纹石的特征是大型曲面束。得出分析溶液，并据报道系统的实验和数值模拟来验证准确性并研究几何依赖性。发现（i）无量纲的几何参数调节了蛇纹石的兼容力学，（ii）有一定的弧形角可以产生异常的可伸缩性（即归一化的可伸缩性小于统一性），（iii）可以通过两个数量级和五个数量级来增强灵活性和可伸缩性。这项工作是一种构造具有较大曲率的最佳蛇纹石丝带的新方法。
最大限度地发挥信息引擎的力量和速度
信息驱动引擎可纠正热涨落，这是麦克斯韦妖思想实验的现代实现。我们介绍了一种基于重胶体粒子的简单设计，该粒子由光学陷阱捕获并浸入水中。使用精心设计的反馈回路，我们实验性地实现了“信息棘轮”，利用有利的“向上”涨落来举起重物以抵抗重力，无需做外部功即可存储势能。通过利用简单的理论优化棘轮设计以提高性能，我们发现工作存储率和定向运动速度仅受引擎的物理参数限制：粒子的大小、棘轮弹簧的刚度、运动产生的摩擦力以及周围介质的温度。值得注意的是，由于性能会随着观察频率的增加而达到饱和，因此测量过程并不是限制因素。提取的功率和速度至少比以前报告的引擎高一个数量级。
