XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System个用
一个用于工程性低下多能干细胞的单步过程
平台，它可以通过DNA结合CAS和DNA修饰脱氨酶组成的基础编辑器的模块化组件，该基础编辑器通过在序列靶向指导指南RNA（GRNA）中编码的适体相关的Deaminase组件组成。由于适体依赖于脱氨酶成分靶向DNA序列，PIN点平台唯一地允许多对单个Cas Nickase组件进行多用作用于同时多发性基础编辑和靶向的转基因敲入。编码由大鼠APOBEC1和SPCAS9 NICKASE组成的PIN点基本编辑器的mRNA瞬时传递与合成适性剂编码的GRNA结合使用，可实现耐用的靶蛋白敲除，并显着提高了细胞生存能力，编辑效率，以及与CRISPR-CasS9相比，基因组的编辑效率和基因组完整性均与CRISPR-CasS9相比。为了演示同种异体PSC工程的PIN点平台的实用性，我们使用自动化的克隆跟踪和拾取工作流进行了一系列基因型，生成了一组克隆性低下IPSC线。通过多重碱基编辑和同时进行靶向转基因整合的碱基编辑生成的低免疫原性IPSC系列保留了多能性，并在区别为治疗细胞产物时表现出预期的人白细胞抗原（HLA）表型。因此，PIN点平台代表了一种安全有效的解决方案，可以通过与下游自动化兼容的新型单步过程同时执行多个基因组工程操作，从而提供了极大地简化同种异体IPSC衍生细胞疗法的开发的机会。
世界第一个用于滚动stock的自动清洁机器人
IISRI的专业知识跨越了智能系统学科，包括运动模拟，仿真培训和触觉，机器学习，自主系统，机器人技术和人类绩效。IISRI提供了全面而独特的功能和功能，可以从头到尾设计和开发硬件设备和软件包。
一个用于管理整个公司的单个ERP解决方案
SAP业务一个人通过自动化会计任务，管理多货币交易和支持税收计算来简化财务运营。它处理银行活动，核对帐户，并跟踪现金流和预算。通过将财务运营与采购和销售相结合，可以提高交易速度和现金流的可见性。
一个用于预测药物副作用的分类模型。
摘要：药物宣传需要理解不同人口组的药理副作用的异质性，以提高患者安全性并优化治疗结果。这项研究介绍了一种创新的分类模型，专门针对年龄，性别和种族等因素来预测药理副作用。该模型试图通过提供对各种人口特征如何影响不良药物反应（ADR）的发生方式来解决对个性化治疗的日益增长的需求。该研究采用了广泛的数据集，其中包括患者人口统计数据的全面记录和药物的相应不良影响。我们利用了高级机器学习方法，例如功能工程，模型选择和超参数调整来创建强大的分类模型。该模型经过了使用与不同人口统计学相关的数据进行培训和验证，以确保其适当地代表各种人群群体之间副作用谱的差异。对模型表现的评估表明，精确的水平，展示了值得注意的发现，强调了各个年龄段，性别和种族背景的药理学副作用的变化。例如，该模型确定特定的不良反应在老年人或特定种族中更为普遍，为医疗保健提供者和药品业务提供了重要的见解。该模型通过在预测药理学副作用的预测中包括人口统计学方面来增强精度医学的领域。这项研究的发现在量身定制的个人需求并促进公平性的医疗保健解决方案方面具有重大影响。这允许根据每个患者的特定特征进行个性化治疗。此外，这些发现强调了需要进行更具包容性临床试验和市场后监视的必要性，以确保所有人口段都充分代表。总而言之，这项研究为机器学习的应用提供了实质性的飞跃，以预测药理副作用，并为更量身定制和安全的医疗保健提供了途径。未来的研究将通过包括新的人口统计学变量并扩展数据集以涵盖更多多种组的组合来完善模型。简介：医学研究和药理学的快速突破导致了旨在治疗各种健康问题的大量治疗药物的发展。但是，不良药物反应（ADR）的发生仍然是医疗保健中的严重关注，通常导致发病率，死亡率和医疗保健成本增加。理解和预测这些不利影响至关重要
Chemprint：一个用于增强药物发现的AI驱动框架
摘要：传统的高通量筛查（HTS）药物发现效率低下。具有临床治疗潜力的化合物的命中率通常为0.5％，最大最高为2％。深度学习模型使筛查率丰富至28％；但是，这些结果包括具有非治疗性相关浓度的命中，其训练集的新颖性不足以及化学空间有限。这项研究介绍了一种新颖的人工智能（AI）驱动的平台，伽利略和分子几何深度学习（Mol-GDL）模型，Chemprint。该模型部署了两个T分配的随机邻居嵌入（T-SNE）数据分裂，以在训练和适应性分子嵌入过程中最大化化学差异，以增强预测能力并导航未知的分子领土。进行回顾性测试时，Chemprint的表现优于五个模型的小组，用于难以放药肿瘤学目标，AXL和BRD4，AXL的AUROC平均得分为0.897，BRD4的AUROC得分为0.876，使用T-SNE分配的BRD4为0.826至0.826至0.885的基准分型，而T-SNE分开的平均得分为0.885。在一项零照片的前瞻性研究中，体外测试表明，通过针对AXL和BRD4提名的41种化合物中有19种在浓度≤20µm时表现出抑制活性，命中率为46％。19次命中报告的平均最高tanimoto相似性得分为0.36，相对于其训练组，得分为0.13（AXL）和0.10（BRD4），相对于这些目标的临床阶段化合物。这会导致以低治疗浓度和高化学新颖性的高命中率发现化合物文库。我们的发现表明，通过训练和测试具有最大差异性的训练和测试化学印记增加了测试的难度增强了模型的预测能力。综上所述，提议的平台设定了新的性能标准。
一个用于校准气候风险建模平台中校准影响功能的模块
气候变化将加剧自然危害，例如风暴，洪水，干旱和极端温度。仅在2022年，与气候和气候有关的灾难影响了1.85亿人，并造成了超过2000亿美元的经济损失（Cred，2023）。预测迫在眉睫的事件的影响以及根据未来的社会经济途径确定气候风险对于社会，人道主义，政治，社会经济和生态问题的决策至关重要（Smith等人，2014年）。此类计算中不确定性的一个主要来源是脆弱性（Rougier等，2013）。通常以影响功能1建模，该功能1根据危险强度，产生受影响的暴露百分比，脆弱性很难确定。Using hazard footprints, exposure, and recorded impacts from past events, researchers therefore employ calibration techniques to estimate unknown impact functions and use these functions for future risk projections or impact forecasts ( Eberenz et al., 2021 ; Kam et al., 2023 ; Lüthi et al., 2021 ; Riedel et al., 2024 ; Röösli et al., 2021 ; Schmid等人，2023年； Welker等人，2021年）。
screenai：一个用于UI和信息图表的视觉模型
屏幕用户界面（UIS）和信息图表，分享类似的视觉语言和设计原则，在人类通信和人机互动中起重要作用。我们介绍了Screenai，这是一个专门研究UI和信息图表理解的视觉语言模型。我们的模型通过Pix2-Struct的浮雕修补策略改进了Pali体系结构，并通过数据集的独特混合物进行了培训。该混合物的核心是一项新颖的屏幕注释任务，模型必须在其中识别UI元素的类型和位置。我们使用这些文本注释将抄写屏幕屏幕截止到大型语言模型，并通过大规模生成问题索问题（QA），UI导航和摘要培训数据集。我们进行消融研究，以证明这些设计选择的影响。在仅5b个选项中，Screenai在基于UI的和信息图表的任务（乘法DOCVQA，WebSRC和Motif）以及与Simi-lar尺寸的模型相比，在其他基于UI-和信息图表的任务（乘法DOCVQA，WebSRC和Motif）方面取得了新的最先进的结果。最后，我们发布了三个新数据集：一个专注于屏幕注释任务，而两个专注于问题回答的others。
一个用于增强CO捕获和存储的T-swing过程...
我们在能源资源，环境科学和工程方面进行了各种研究。它们包括环境风险评估，地球科学和地球工程，鉴于能源的生产以及可持续未来的地球信息学。最近，我们的工作集中在石油和地热能量的可持续性和有利可图的生产上，以及CO 2隔离和矿化。
一个用于优化深神经网络体系结构和超参数
在本文中，我们提出了Dragon（用于定向的无环形优化），这是一种自动生成效率高的深神经网络体系结构并优化其相关超参数的算法框架。该框架基于不断发展的无环图（DAG），定义比文献中现有的搜索空间更具灵活的搜索空间。它允许进行不同的古典操作的混合物：卷积，相互作用和密集的层，但也有更多新的操作，例如自我注意力。基于此搜索空间，我们建议邻里和进化搜索操作员，以选择网络的体系结构和超参数。这些搜索操作员可以与能够处理混合搜索空间的任何元疗法一起使用。我们在时间序列预测基准的时间序列上使用异步进化算法测试了我们的算法框架。结果表明，龙的表现优于最先进的手工制作的模型和汽车技术，用于在众多数据集上预测时间序列。Dragon已被实施为Python开源软件包1。关键字：神经体系结构搜索，超参数优化，元启发式学，进化算法，时间序列预测
一个用于碳捕获和储能的钒氧化还原流程
通过减少全球CO 2排放来缓解气候变化是一个紧迫而又苛刻的挑战，需要创新的技术解决方案。这项工作受到钒氧化还原流量电池（VRFB）的启发，引入了用于碳捕获和能量存储的集成电化学过程。它利用已建立的钒和铁烯化氧化还原夫妇进行pH调节，以进行CO 2解吸和吸收性再生。发达的过程在白天（可再生电能时）吸收电力，以取消CO 2并为电池充电，并且可以在太阳能不可避免的太阳能时在夜间将电力释放到网格中，以便进一步吸收CO 2吸收。这项研究通过对系统的热力学，运输现象，动力学和台式操作进行广泛研究，探讨了过程的基本原理和可伸缩性潜力。循环伏安法（CV）用于研究该过程的热力学，并绘制氧化还原轮廓以识别理想的潜在操作窗口。CV结果将0.3 V Nernstian Overbipential定位为细胞操作所需的热力学最小值。此外，进行了极化研究以选择实际的工作电位，将0.5 V确定为对CO 2解吸周期的最佳选择，以提供足够的极性以克服激活障碍，此外除了Nernstian势。传质分析平衡电导率和解吸效率，1：1的比例确定为最佳的氧化还原活性物种和背景电解质浓度。为了进一步增强氧化还原反应的动力学，实施了电极表面的血浆处理，从而导致电荷转移耐药性降低了43％，如电化学阻抗光谱（EIS）分析所测量。最后，该系统的台式操作显示了54 kJ/mol CO 2的能耗，这与其他电化学碳捕获技术具有竞争力。除了其能源竞争力外，该过程还提供了多个其他优势，包括消除贵金属电极，烟气中的氧气不敏感性，受VRFB技术启发的可伸缩性以及在吸收性再生过程中充当电池的独特能力，从而实现了有效的日夜操作。