XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System于持
![[re] Birt：在视觉变形金刚中以生物风格的重播用于持续学习](/simg/4/4c1c4fb6909873de81a732fa517961b80c3e6721.webp)
[re] Birt：在视觉变形金刚中以生物风格的重播用于持续学习
持续学习（CL）构成了深层神经网络（DNN）的重大挑战，这是由于灾难性的忘记在引入新的任务时对先前获得的任务的灾难性忘记。人类在学习和适应新任务的情况下擅长而无需忘记，这是通过大脑中的融合学习系统归因于抽象体验的彩排的能力。这项研究旨在复制和验证Birt的发现，Birt的发现是一种新型方法，利用视觉变压器来增强表示练习的代表性，以进行持续学习。birt在视觉变压器的各个阶段引入了建设性噪声，并与工作模型的指数移动平均值（以减轻过度拟合并增强鲁棒性）相加。通过复制Birt的方法，我们试图验证其声称的改善，比传统的原始图像排练和香草代表对几个具有挑战性的CLENCHM分析进行排练。此外，这项研究还研究了Birt对自然和对抗性腐败的记忆效率和稳健性，旨在增强其实际适用性。复制将提供对原始论文中介绍的思想的可这种可总合性和普遍性的关键见解。
crispri：基于结核病药物靶标和微晶纤维素增强药物递送的基于持续治疗功效的识别
ElenaFernándezTorres摘要结核病（TB）仍然是全球重大的健康挑战，由于多药耐药性结核分枝杆菌（MTB）的兴起而加剧。由于抗性机制而导致的现有药物的效率低下需要新颖的药物靶标和优化的药物输送系统。这项研究旨在使用CRISPR干扰（CRISPRI）筛查确定MTB中的必要药物靶标，并评估基于微晶纤维素（MCC）的配方效应以持续药物递送。使用DCAS9介导的转录抑制构建了一个基因组 - 宽CRISPRI文库，并使用qPCR和RNA测序（RNA-Seq）评估了基因敲低效率。使用肉汤稀释测定法和菌落形成单位（CFU）枚举评估了基因抑制对细菌存活和药物敏感性的影响。基于MCC的Isoniazid制剂是使用湿的颗粒方法开发的，并通过扫描电子显微镜（SEM），X射线衍射（XRD）和傅立叶变换红外光谱（FTIR）来表征。使用USP溶解设备II评估了体外药物释放曲线，并进行了统计分析，包括ANOVA和Pearson相关性，以确定重要的趋势。结果表明，高CRISPRI敲低效率与降低的细菌存活率相关（r = -0.78，p <0.0001），表明成功鉴定了基本基因。细菌存活与利福平MIC之间的正相关（r = 0.61）证实，敲低会影响药物敏感性。基于MCC的制剂显示在24小时内持续释放药物，在MCC药物释放和细菌存活之间存在很强的负相关（-0.68），证实了延长的抗菌活性。该研究得出结论，CRISPRI是结核病药物靶标识别的有力工具，而基于MCC的配方为持续药物递送提供了有希望的策略。未来的研究应在体内药代动力学，全基因组测序和先进的药物携带者中整合，以进一步优化结核病治疗策略。关键字：结核病，CRISPR干扰，结核分枝杆菌，基因敲低，细菌存活，微晶纤维素，耐药性，持续药物释放，药物释放，精确药物，精密医学引起的结核病（TB），由Mycobacterium witter（Mimabacterium witter）造成了1.超过100个全球的造成（Mimobacterium witter and Fresprim andim Million Millionb）（Mim Million Millionb），是一个1. Mimb）。每年死亡（Samukawa等，2022）[1]。耐多药（MDR-TB）和广泛的耐药性结核（XDR-TB）的出现增加了对新型治疗策略的迫切需求（Cheung等，2021）[3]。传统的药物发现方法由于细菌代谢，休眠机制和内在耐药性的复杂性而难以确定新的有效靶标（Rock等，2016）[2]。在响应中，CRISPR干扰（CRISPRI）技术已成为鉴定和验证细菌生存，耐药性和代谢脆弱性所需基因基因的革命性工具（Yan等，2022）4 []。CRISPRI利用催化死亡的CAS9（DCAS9）酶选择性地抑制基因表达而无需诱导双链断裂，从而在活细菌细胞中实现了高通量药物靶标筛查（McNeil等人，2021年）[3]。虽然CRISPRI已广泛用于癌症研究和细菌遗传学，但通过鉴定出新的可药物靶标和抗生素协同作用来增强结核病药物发现的潜力仍未得到充分激发（Choudhery等，2024）[5]。除了确定新药靶标外，改善药物输送系统对于增强治疗功效和患者依从性至关重要（Kalita等，2013）[6]。当前的结核病药物治疗方案很长（6-9个月），导致辍学率高，治疗不完全，
自主AI系统用于持续学习和真实...
B.E，B.N.M理工学院的人工智能和机器学习3 B.Tech，电子和仪器，奥里萨邦技术与研究大学，Bhubaneswar摘要自治AI系统正在通过不断学习和追求持续不断的监督选择，从而使导航感到沮丧。 这些框架在医疗服务，金钱和集会等企业中都有应用程序，其中持续的信息对于功能成就至关重要。 本文研究了独立模拟智能框架的部分，包括恒定的学习模型，连续的信息处理结构和动态程序。 我们同样看这些框架所面临的困难，包括信息安全性，合理性和护理边缘案例。 通过各种企业的上下文分析，我们显示了基于计算机的独立智能框架重塑精明导航的命运的能力。 终于，我们提出了未来的研究轴承，对道德结构和半学习模型进行归零，以进一步发展这些框架中的灵活性和直接性。 关键字：自主AI系统，实时决策，持续学习，数据安全，道德框架，混合学习模型1。 介绍最近，在创建具有无人调解的持续选择的独立基于计算机的智能框架方面取得了巨大的进展。 这种进步是由对在持续持续衡量信息衡量的领域中更快，更坚实的动态框架的要求所驱动的。 2。B.E，B.N.M理工学院的人工智能和机器学习3 B.Tech，电子和仪器，奥里萨邦技术与研究大学，Bhubaneswar摘要自治AI系统正在通过不断学习和追求持续不断的监督选择，从而使导航感到沮丧。这些框架在医疗服务，金钱和集会等企业中都有应用程序，其中持续的信息对于功能成就至关重要。本文研究了独立模拟智能框架的部分，包括恒定的学习模型，连续的信息处理结构和动态程序。我们同样看这些框架所面临的困难，包括信息安全性，合理性和护理边缘案例。通过各种企业的上下文分析，我们显示了基于计算机的独立智能框架重塑精明导航的命运的能力。终于，我们提出了未来的研究轴承，对道德结构和半学习模型进行归零，以进一步发展这些框架中的灵活性和直接性。关键字：自主AI系统，实时决策，持续学习，数据安全，道德框架，混合学习模型1。介绍最近，在创建具有无人调解的持续选择的独立基于计算机的智能框架方面取得了巨大的进展。这种进步是由对在持续持续衡量信息衡量的领域中更快，更坚实的动态框架的要求所驱动的。2。习惯人工智能和AI（ML）模型在许多情况下是静态的，需要进行再培训或手动适应以适应不断发展的条件。尽管如此，当前条件，例如货币业务部门，医疗框架和现代组装，请求可以连续学习和调整的框架。本文意味着研究独立的基于计算机的智能框架的能力，其在不断学习和不断方向上的意义。我们同样将讨论发送此类框架的困难，包括信息安全问题和照顾意外情况。通过模型和可认证的应用程序，我们将展示不同业务的独立人造智能的非凡能力。文献回顾了基于计算机的智能框架的想法，这基本上是由于计算能力和算法有效性的进展。中央工作，例如，“支持
海马β2-GABAA受体通过依托妥象介导LTP抑制LTP，并有助于持久反馈但不为锥体神经元抑制喂食
通过C-氨基丁酸A型（GABA A）受体起作用的全一麻醉性依托氨酸酯会损害麻醉下新记忆的形成。本研究介绍了发生这种情况的分子和细胞机制。在这里，使用携带GABA A受体（GABA A R）B 2-N265M突变的新的基因工程小鼠系，我们测试了受体的作用，该受体的作用，这些受体的作用，该受体的作用融合了GABA A受体B 2对B 3 vers b 3亚基至抑制长期增强（LTP），一种学习和记忆模型。我们发现来自B 2-N265M小鼠的脑切片抵抗了对LTP的依托竞技抑制，这表明B 2-GABA A RS是该模型中的重要目标。由于这些受体在hip-pocampus中的中间神经元最大程度地表达，因此该发现支持在依托匹马座控制突触可塑性中的神经元调节中的作用。然而，B 2亚基也由金字塔神经元表示，因此它们也可能有助于。因此，使用先前建立的B 3-N265M小鼠的系列，我们还检查了B 2-与B 3-GABA A RS对GABA A的贡献，因为树突抑制作用缓慢，因为树突抑制作用特别适合控制突触可塑性。我们还通过进食和反馈抑制来研究了它们在人口活动的长期促销中的作用。We found that both b 2- and b 3-GABA A Rs contribute to GABA A,slow inhibition and that both b 2- and b 3-GABA A Rs contribute to feedback inhibition, whereas only b 3-GABA A Rs contrib- ute to feedforward inhibition.我们得出的结论是，B 2-GABA A RS的调节对于依托匹马抑制LTP至关重要。此外，在锥体神经元上通过gaba a rs发生的程度，它是通过调节反馈抑制。
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
一种新的群体收集任务方法，用于持续的情境意识
涉及移动临时传感器代理的群技术应用程序越来越多地扩展到多个军事问题领域，例如战术智能，监视，目标获取和侦察（ISTAR）。在Istar中，由半自主传感器组成的团队合作实现了收集任务和执行，以弥合信息需求和信息收集之间的差距，以保持持久的情境意识。最新的贡献在很大程度上暴露了多维问题的复杂性。突出显示有限的板载传感器平台资源能力和能源预算，他们经常采用临时规定的传感器行为，从而导致过度保守的连接限制，偏见的决策和/或融合解决方案结构。这些可能会任意传达巨大的机会成本，并有害影响整体绩效。提出了一种创新的方法来处理移动临时传感器网络/群集收集任务问题，但要遵守有限的处理能力和有限的能源预算，以进行数据传播/通信路由。在有限的车载电源注意事项的驱动下，收集计划是集中式的，并由群体领导者进行了情节介导，而计划执行则分散。收集计划依赖于带有反馈决策模型公式的新开环。它是反复解决在退缩时间范围内最大化收集值的静态决策问题。情节决策由传入的请求，累积收集价值，持续的资源承诺，剩余资源能力和上一个阶段的反馈来调节。该方法结合了一个新的紧凑图表表示和一个合理的近似决策模型，以执行传感器代理路径计划优化，但要定期连接，以实现信息共享，融合，情境意识和动态解剖/计划。提出的最小跨越树沟通方案赋予了群体拓扑意识，并结合主张的连通性约束处理方法提供了理想的灵活性，以显着扩大整体可观察的域；探索更大的解决方案空间；减少能耗；最大化网络范围；并提供预期的收集最终提高情境意识。
设计用于持续人工智能支持的视觉标记：结肠镜检查案例研究
结肠镜检查是使用内窥镜对大肠进行视觉检查，通过检测和切除癌前息肉来预防结肠直肠癌。关于息肉检测的文献显示，临床医生的漏诊率差异很大，平均在 22-27% 左右。虽然最近的研究考虑使用 AI 支持系统进行息肉检测，但如何将这些系统可视化并整合到临床实践中仍是一个悬而未决的问题。在这项工作中，我们探索了结肠镜检查 AI 支持系统中使用的视觉标记的设计。在我们团队的胃肠病学家的支持下，我们设计了七个独特的视觉标记，并将它们呈现在真实的患者视频片段上。通过针对相关临床工作人员（N = 36）的在线调查，我们评估了这些设计，并获得了初步的见解和理解，了解临床工作人员如何设想将 AI 融入他们的日常工作环境。我们的研究结果为未来在连续、自适应场景中部署人工智能支持系统提供了具体的建议。