XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System五重
硅和锗中的量子点阵列
量子点中限制的电子和空穴为量子涌现、模拟和计算定义了极好的构建块。硅和锗与标准半导体制造兼容，并且含有具有零核自旋的稳定同位素，因此可作为具有长量子相干性的自旋的极好宿主。在这里，我们展示了硅金属氧化物半导体 (SiMOS)、应变硅 (Si/SiGe) 和应变锗 (Ge/SiGe) 中的量子点阵列。我们使用多层技术进行制造以实现紧密限制的量子点并比较集成过程。虽然 SiMOS 可以从更大的温度预算中受益，而 Ge/SiGe 可以与金属形成欧姆接触，但定义量子点的重叠栅极结构可以基于几乎相同的集成。我们首次在 Ge/SiGe 中实现了每个平台的电荷感应，并展示了功能齐全的线性和二维阵列，其中所有量子点都可以耗尽到最后的电荷状态。在 Si/SiGe 中，我们使用 N + 1 方法调谐五重量子点，以同时达到每个量子点的少数电子状态。我们比较了电容串扰，发现 SiMOS 中的电容串扰最小，这与量子点阵列的调谐相关。我们将这些结果应用于量子技术，并将工业量子位、混合技术、自动调谐和二维量子位阵列确定为四个关键轨迹，当它们结合在一起时，可以实现容错量子计算。
DON FM 战略 - 2023 财年实施计划
国防部继续改进和改革其 FM 运营，以推进国防部的使命并照顾那些捍卫我们民主价值观的人——我们的水手、海军陆战队员、他们的家人和我们的文职雇员。去年，我们在国防部 2022-2026 财年 FM 战略中阐述了积极的转型愿景，该战略与国防部 FM 战略和海军部长卡洛斯·德尔托罗的“一个海军-海军陆战队团队：战略指导”相一致。我们的五重战略强调提高我们高技能的 FM 劳动力；标准化业务流程和内部控制；优化预算管理；通过系统整合和增强网络安全来提高数据完整性；并使用数据分析来改善财务运营。2023 财年实施计划确定了国防部的年度目标、行动官、绩效指标和时间表，以逐步推进我们的目标和优先事项，并帮助实现整个国防部 FM 社区的更大愿景。我们都必须对自己负责，保持正轨并实现这些目标和目的。通过我们现有的治理结构（例如广域主计长会议、指挥官企业资源管理委员会 (CERMC)、财务执行和报告管理委员会 (FERMC)、审计委员会、高级评估小组和海军企业资源规划 (ERP) 执行指导小组），我们将审查我们的进展、分享经验教训并共同努力。实现这些目标需要海军部财务管理组织和我们合作伙伴的巨大奉献和协作。该实施计划将为您提供参与这一历史性变革所需的信息，同时继续致力于海军部的持久优先事项 - 保持海上优势以保卫我们的国家、增强我们人民的能力并加强战略伙伴关系。我们将继续通过“一个财务管理”领导层场外会议和其他沟通方式与您分享我们的进展，我欢迎您的想法和反馈。感谢您的承诺。我很自豪能与您一起工作。
《人工智能与创新创业研究手册》简介
爱德华·埃尔加的《人工智能、创新和创业研究手册》（AI4EI）重点关注基于人工智能（AI）的技术创新和创业的理论、政策、实践和政治。在此背景下，本手册研究了人工智能何时、何地、如何以及为何触发、催化和加速开发、探索、利用和发明，并将其融入创业行动，从而取得创新成功。各个章节还研究了塑造和推动这些现象的理论、政策、实践和政治，包括物联网（IoT）等模式、隐私和安全问题等挑战，以及增强人工智能技术解决方案的功效前沿等机遇。本手册提供了一种人工智能技术创新和创业的综合方法，研究了数字化转型的不同方面以及人工智能在创新和创业生态系统中的作用。它采用四重/五重创新螺旋（Q2IH）方法，除了大学-产业-政府关系的基本模型之外，还考虑了第四螺旋“基于媒体和基于文化的公众”、“公民社会”和“艺术、艺术研究和基于艺术的创新”以及第五螺旋“社会的自然环境”。从而更好地研究知识生产和知识应用的复杂性。人工智能技术的性质和动态以及技术学习和知识管理的力量交织在一起，为在新经济中竞争提供概念基础设施。研究和讨论了影响国内外组织中基于信息技术的产品、流程和服务的创新的竞争、经济和政治因素。本手册强调这些动态，研究新技术企业的形成和成长对现有业务的维持作用或对技术出现的颠覆性作用。它还提供了有关如何在人工智能作为核心业务能力的时代重新制定和重新调整成熟或新技术企业的业务和技术战略的见解。此外，本手册还研究了新技术企业如何在竞争激烈的动态环境中运作，如何利用、塑造以及被应用的人工智能模式、工具和应用程序所塑造。本手册讨论了有关人工智能模式之间联系的当前和关键问题，以及它们如何影响和改变世界各地的社会和经济。制造业、教育、劳动力、医疗、金融、交通、国防和贸易的未来与人工智能技术的趋势、模式和动态交织在一起，以及它们如何塑造和被宏观、中观和微观层面上的人和文化动态所塑造。和微观层面。
一种预测药物的有效计算方法......
通讯作者：安吉勇 摘要：背景：预测新的药物-靶标相互作用（DTI）在发现新的候选药物和寻找新的靶标蛋白质中起着重要作用。考虑到实验方法耗时且昂贵。因此，如何开发有效的计算方法来准确预测药物和靶标之间的潜在关联是一项具有挑战性的任务。结果：在本文中，我们提出了一种基于药物指纹和蛋白质进化信息的新型计算方法WELM-SURF来识别DTI。更具体地说，为了利用蛋白质序列特征，应用位置特异性评分矩阵（PSSM）来捕获蛋白质进化信息，并使用加速机器人特征（SURF）从PSSM中提取序列关键特征。对于药物指纹，使用分子子结构指纹的化学结构来表示药物作为特征向量。考虑到加权极限学习机（WELM）具有训练时间短、泛化能力强以及最重要的是能够通过优化权重矩阵的损失函数有效地执行分类的优势。因此，采用WELM分类器对提取的特征进行分类以预测DTIs。通过五重交叉验证检验在酶、离子通道、GPCRs和核受体数据集上进行实验验证，评估了WELM-SURF模型的性能。WELM-SURF在酶、离子通道、GPCRs和核受体数据集上的平均准确率分别为93.54%、90.58%、85.43%和77.45%。我们还将其性能与极限学习机（ELM）、在酶和离子通道数据集上最先进的支持向量机（SVM）以及在四个数据集上的其他现有方法进行了比较。与实验结果相比，WELM-SURF的性能明显优于ELM、SVM和该领域的其他先前方法。结论：结果表明，所提出的WELM-SURF模型能够高精度、稳健地预测DTIs。预计 WELM - SURF 方法是一种有用的计算工具，可广泛促进与 DTI 预测相关的生物信息学研究。
癌症是肿瘤疗法的革命
可以根据各种标准（包括物理特性和冷却成本）对超导体进行分类。** I型超导体**：具有一个临界场（HC），并在达到超导状态和正常状态之间突然过渡。** II型超导体**：拥有两个临界场HC1和HC2，它们是下部临界场以下的完美超导体，并返回到上临界场高于上方的正常电导率。包括无法使用BCS理论或相关理论来解释的重费超导体。这些材料具有独特的特性，可以无视传统的理解，并需要进一步的研究以充分理解其行为。超导体根据其临界温度分为三组：低温超导体（LTS）低于77K，高温超导体（HTS）高于77K，而室温超级导体。77K的分界点显着，因为液氮可用于在此温度下实现材料的超导性。大多数基于元素的超导体是I型，但是存在一些例外，例如niobium，Technetium和某些碳同素同素同素。合金等合金具有超导性能。陶瓷，包括丘比特和YBCO家族，也表现出高温超导性。其他材料（如镍和Ruddlesden-popper相似）被发现在较低温度下是超导的。超导体的分类并不详尽，并且正在进行的研究继续发现具有独特特性的新材料。基于铁的超导体，二吡啶镁，palladates和其他化合物的潜力表现出超导性的潜力。超导体的发现，例如HG3NBF6和HG3TAF6，导致了材料科学领域的重大进步。这些化合物在7 K（-266.15°C; -447.07°F）以下表现出超导性，使其对于各种技术应用都很有价值。最近的突破导致了新的超导体的发展，包括无限层镍和五重杆层方形 - 平面镍镍，这表明在绝对零以上的温度下表现出超导性。此外，科学家在理解超导性的基础机制方面取得了重大进展。例如，发现二吡啶镁（MGB2）的发现使人们对高温超导体所需的特性有了更深入的理解。随着研究人员继续探索超导体材料的前沿，他们正在发现其在尖端技术中应用的新可能性。
使用前瞻性代表性数据
目的：本研究使用来自印度南部的前瞻性代表性数据集来开发和评估多模式机器学习模型，以区分细菌和真菌性角膜炎。设计：机器学习分类器培训和验证研究。参与者：印度马杜赖（Madurai）的Aravind Eye Hospital诊断出患有急性感染性角膜炎的五百九十九名受试者。方法：我们使用了前瞻性的，连续收集的，代表性的数据集（Madurai数据集）收集的前瞻性，连续收集的代表性数据集，并比较了3种预测模型，以区分细菌和真菌角膜炎。这些模型包括一个临床数据模型，使用效率网状结构的计算机视觉模型以及将成像和临床数据都结合在一起的多模式模型。我们将Madurai数据集分为70％的火车/验证和30％的测试集。进行了模型训练，并进行了五重交叉验证。我们还比较了由Madurai训练的计算机视觉模型的性能与具有相同架构的模型，但对从多个先前的细菌和真菌性角膜炎随机临床试验（RCT）（RCT训练的计算机视觉模型）进行了培训。主要结果指标：主要评估度量是Precision-Recall曲线（AUPRC）下的面积。二级指标包括接收器操作特征曲线（AUROC），准确性和F1分数下的区域。与计算机视觉模型相比，多模式模型并不能显着提高性能。眼科科学2025; 5：100665ª2024，美国眼科学会。结果：由Madurai训练的计算机视觉模型优于临床数据模型和持有测试集的RCT训练的计算机视觉模型，其AUPRC 0.94（95％的置信间隔：0.92 E 0.96），AUROC 0.81（0.76 E 0.85）（0.76 E 0.85）（0.76 E 0.85），精度为77％和F1 0.85。结论：传染性角膜炎的表现最佳的机器学习分类是使用Madurai数据集训练的计算机视觉模型。这些发现表明，基于图像的深度学习可以显着增强感染性角膜炎的诊断能力，并强调使用前瞻性，连续收集的，代表性的机器学习模型培训和评估的重要性。财务披露：本文末尾的脚注和透视性可以在脚注和验证中找到。这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章。
数字创新集群在EAP
本报告是与创新集群活动有关的工作的一部分。本报告总结了对欧盟最佳实践的分析，目的是为在东部伙伴国家内基准集群组织建立一个框架。在本报告之后，EU4Digital将根据“自我评估问卷”的结果分析东部伙伴国家中的集群组织的状况，该结果于2024年春季进行了传播。最终建议将以后续报告的形式提出，该报告将于2024年底预期。东部伙伴国家的挑战东部伙伴国家集团组织面临某些挑战；特别是，他们通常缺乏扎实的法律依据和与财务可持续性的斗争，迫使组织优先考虑短期生存活动而不是战略目标。此外，在集群管理方面缺乏动手经验和专门的培训，这使得聚集熟练的团队以支持协作项目和创新方面具有挑战性。欧洲欧洲的集群组织拥有超过1,000个集群组织支持的2,950多个集群，其中涵盖了NACE 2位数系统分类的88个经济部门中的71个。在EU-27中，集群组织与14个工业生态系统保持一致，数字生态系统以100多个集群组织领先。这些集群组织的规模和人员配置文件通常与其成员人数相关，约有65％的人使用1-5个集群管理人员。数字在有机地确定了“出现”簇“出现”，而不是人为地创建，可以假定领先的生态系统（例如，数字）对集群组织成员的增加具有最大的潜力。平均而言，集群组织每个成员大约有170名成员，尽管其中62％的成员少于100名。中小型企业（中小型企业），大型公司和集群组织中的研究组织的代表性在不同的工业生态系统中差异很大。例如，中小型企业占纺织品，旅游和建筑生态系统中成员的比例较高，百分比在83％至87％之间。相反，在能源密集型行业生态系统中，它们的代表性相对较低，占会员资格的55％。大型公司在流动性转移 - 自动生态系统中的集群组织中更为突出，其代表性为20％，高于所有生态系统中大型公司的平均代表性（12％）。研究组织在能源密集型行业，电子产品和可再生能源生态系统中拥有更高比例的会员资格，代表性在14％至19％不等。集群组织的成员结构应至少涉及三个主要利益相关者：学术界，政府和公司部门 - 称为“三重螺旋”；后来，随着群集的开发，该结构扩大到“四倍螺旋”和“五重螺旋螺旋”。使用混合模型更大，更复杂的结构。欧盟集群组织的业务模型通常是由于其灵活性而选择关联模型。尽管如此，如果固定范围和会员资格的商业活动是固定的，则选择私人有限公司作为替代方案。最后，这是已经存在的组织扮演集群管理角色的通常做法。集群组织的资助模型会随着时间的流逝而发展。越来越多的认识是，要使集群组织蓬勃发展，他们必须产生足够的价值才能实现财务独立性。这涉及促进与初创企业，规模，加速器，孵化器，商业天使，风险投资公司和大型投资公司的合作和参与。最初，当集群组织出现时，他们通常会严重依赖公共资助来源，例如欧盟结构基金和地方政府补贴。随着时间的流逝，集群组织逐渐转向包括大量私人资金的组合，其中包括会员费和基于项目的资金。这种过渡强调了集群组织进行的金融发展的关键阶段，强调了可持续资金策略对长期可行性的重要性。不幸的是，财务可持续性和战略平衡至关重要，但很难实现，因为集群组织必须在努力实现长期目标的同时满足短期财务需求。集群组织提供广泛的服务，最关键的是成员之间协作的便利。存在持续的风险，即聚焦在近期上的集群组织无法实现有意义领域的系统变化，例如数字化和/或绿色过渡 - 需要利益相关者的兴趣和积极主动的需求创造。此外，它们还支持研究，发展和创新，同时还提供了获得财务，市场，专业知识和基本联系的访问权限。这些服务的价值主张至关重要，因为它大大增强了成员对集群组织提供的利益的看法。