XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System个用
一个用于在线无集群解码的快速软件模块
图2。（a）促成整体延迟的四个主要组成部分。（b）网络延迟。（c） - （d）显示四个尖峰。较深的阴影指示何时发生尖峰，较浅的阴影表示何时以解码器的可用形式进行。请注意，Spike 4以T curr之后的可用形式。（c）∆ t延迟> 0时的时间箱。（d）∆ t延迟= 0时的时间箱。（e）使用示例四极管对P（X，M）估计引起的延迟的总体分布。（f）P（x，m）估计潜伏期是编码模型中尖峰数量的函数。（g）通过后验分布更新引起的计算延迟。
面向商业用户的云平台为每个用户提供支持……
卓越的可用性创建、配置和维护自定义用户界面元素和仪表板，并利用侧面板显示和编辑相关信息，而无需离开屏幕。使用 Acumatica 的逻辑菜单导航工具栏消除漫长的学习曲线并最大限度地提高运营效率，以促进整个组织和外部贸易伙伴快速采用软件。我们的客户在众多分析师报告和调查中始终将我们的可用性评为业内最高 - （例如，G2 Reviews、Nucleus Research Value Matrix、Info-tech Research Group Data Quadrant 和 Software Review Emotional Footprint Awards）。
一个用于分析Hofstadter模型的Python软件包
Hofstadtertools的目的是将与Hofstadter模型相关的零散理论和代码合并为一个有据可查的Python软件包，非专家可以轻松将其用作其自己的研究项目的基准或Springboard。Hofstadter模型（Azbel，1964; Harper，1955; Hofstadter，1976）是物理学中的标志性紧密结合模型，并著名地产生了分形能量谱，如图2所示。1、2、3和4。因此，它通常被视为较大的数值包装的附加组件，例如Wanniertools（Wu等人，2018年），Pyqula（Lado，2021）和Diagham（Regnault，2001），或简单地作为补充代码和研究文章（Bedesheim等人，20223年）。但是，Hofstadter模型的概括性，跨学科的吸引力以及最近的实验实现，激发了我们创建一个专用的软件包，在一般情况下，可以对其频带结构进行详细的分析。
一个用于预测心力衰竭再入院的机器学习模型：迈向最佳功能集
专注于六种特定的医疗状况，包括心力衰竭（HF），心肌梗死（MI），慢性阻塞性肺疾病（COPD），冠状动脉搭桥手术（CABG）手术，总髋关节/膝关节/膝关节促进术（THA/TKA）和肺炎，CMS已启动了2008年的公开报告（THA/TKA）。 CMS，2023）。HF在全球范围内有超过2600万个人，每年在美国导致超过100万个住院治疗（Sarijaloo等，2021）。由于人口老龄化，HF的患病率正在稳步增加。2015年至2018年的数据显示，约600万20岁及以上的美国成年人被诊断为HF（Virani等，2021）。预测表明，到2030年，这个数字预计将增加到800万，导致550亿美元的相关成本（Savarese and Lund，2017年）。入院后再入院或死亡率对HF患者对医疗保健构成了重大挑战。在出院后30天内，高达25％的HF患者可能会面临再入院，相关的死亡率风险约为10％（Krumholz等，2009）。尽管全国范围内专注于降低HF加剧的再入院率，但证据表明，这些患者的30天再入院和死亡率仍在上升（Gupta等，2018）。数据在医疗保健提取宝贵的知识和见解中起着至关重要的作用（Au Q. Ray等，2016）。从不同来源收集的大量患者信息已引起数据分析，作为理解复杂医疗状况的强大工具（Shameer等，2017； Jahangiri等，2024）。鉴于降低再入院率的重要性，已经进行了许多研究，以探索HF患者中侵害再入院率的因素。例如，在Sharma等人的最新研究中，HF再入院预测模型（基于树的分类）是使用性别，年龄，急诊部门访问等因素开发的，其C统计数据达到0.65（Sharma等人，2022年）。同样，Mortazavi等。设计了一个随机森林（RF）模型，该模型纳入了上述因素，合并症，种族和严重程度指数，导致C统计量为0.62，精度为0.32（Mortazavi等，2016）。对同一主题的其他几项研究（Philbin和Disalvo，1999; Ross等，2008; Awan等，2019a，b）的性能水平<0.66。此外，最近围绕该主题的研究数量有所上升。例如，在过去的12个月内，有几项研究采用机器学习（ML）方法来预测HF患者的再入院风险（Ru等，2023; Tong等，2023; Scholten等，2024）。c-统计数据在0.59–0.63范围内。但是，大多数研究都受到使用<50,000个样本的小型数据集的限制，这可能会阻碍其发现的普遍性。要解决现有文献中的这一差距，必须在国家一级收集较大的数据集。彻底的文献分析揭示了在开发HFR预测模型时可以考虑的150多个潜在特征。全国性的重新入学数据库（NRD）是最合适的数据集之一，包括全国性的数据，以及其2020年HF患者的最新样本量超过500,000个出院记录。预测心力衰竭再入院（HFR）的研究的可变性可以归因于几个因素，包括选择预测模型中使用的功能。这些功能可以大致分为五个类：（1）人口统计
CRISPR-COPIES：一个用于发现 CRISPR/Cas 促进基因整合的中性整合位点的计算机平台
摘要 CRISPR/Cas 系统已成为代谢工程和人类基因治疗中基因组编辑的有力工具。然而，使用 CRISPR/Cas 系统在染色体上定位整合异源基因的最佳位点仍然是一个悬而未决的问题。选择合适的基因整合位点需要考虑多个复杂的标准，包括与 CRISPR/Cas 介导的整合、遗传稳定性和基因表达相关的因素。因此，在特定或不同的染色体位置上识别此类位点通常需要大量的表征工作。为了应对这些挑战，我们开发了 CRISPR-COPIES，一种用于识别 CRISPR/Cas 促进的整合位点的计算流程。该工具利用 ScaNN，一种基于嵌入的最近邻搜索的先进模型，可快速准确地进行脱靶搜索，并可在几分钟内识别大多数细菌和真菌基因组的全基因组基因间位点。作为概念验证，我们利用 CRISPR-COPIES 来表征三个不同物种中的中性整合位点：Saccharom y ces cere visiae、Cupria vidus necator 和 HEK293T 细胞。此外，我们还为 CRISPR-COPIES 开发了一个用户友好的网页界面（https://biof oundry.web.illinois.edu/copies/）。我们预计 CRISPR-COPIES 将成为靶向 DNA 整合的宝贵工具，并有助于表征合成生物学工具包，实现快速菌株构建以生产有价值的生化产品，并支持人类基因和细胞治疗应用。
PhysioLabXR：一个用于实时、多模式的 Python 平台……
近年来，人们对神经科学和人机交互 (HCI) 中的多模态实验越来越感兴趣，这些实验通常涉及闭环交互系统。许多新兴范式在扩展现实 (XR) 环境中找到了新的根源，包括虚拟现实 (VR) 和增强现实 (AR)。此类实验越来越多地融合多种模态并结合不同的生理测量。例如，一个传感器可以生成事件以从其他传感器中提取有意义的数据间隔，例如注视相关电位 (FRP) 研究，其中 EEG 时期锁定到眼动仪的视觉注视（Nikolaev 等人，2016 年）。还可以组合多种生理信号以增强其预测能力，以用于从情绪识别（He 等人，2020 年；Koelstra 等人，2011 年）到通过感觉运动节律进行运动驱动（Sollfrank 等人，2016 年）等应用。此外，多模态范式可以促进探索不同的生理系统如何相互作用；例如，瞳孔扩张可作为通过功能性磁共振成像（fMRI；Murphy 等人，2014）测量的蓝斑活动的替代。
AstroLibrary：一个用于实时合相评估和
地球空间已经很拥挤，而且会更加拥挤。这种趋势会迅速增加空间物体之间发生碰撞的概率。由于物体以极高的速度飞行，碰撞后果将是灾难性的。然而，即使当前空间目录的大小为 O(10^4)，准确有效的结合评估 (CA) 和碰撞避免 (COLA) 也一直是一大挑战。由于新卫星数量的增加、传感器能力的提高以及凯斯勒综合症，空间目录的大小将迅速增加，除非设计出一种范式转换计算方法，否则情况会更糟。这里我们提出了 SpaceMap 方法，它可以对 O(10^6) 或更多对象执行实时 CA 和近实时 COLA，前提是通过预处理将卫星之间的时空接近度表示在简洁的数据结构中。理论和计算基础是 Voronoi 图，它被称为二维和三维空间中许多对象之间时空推理的最简洁、最有效的数据结构。该算法以 C++ 实现，并以 AstroLibrary 的形式提供，它具有 RESTful API 和 Python 包，可从应用程序调用。借助该库，任何具有基本编程技能的人都可以轻松开发高效的应用程序来解决具有挑战性的时空问题。还介绍了实验结果。