XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System交互作用
有效的生成多模式集成（EGMI）
多模式的大语言模型（MLLM）在利用其丰富知识的挑战中面临挑战，因为跨越不同的模式是不平凡的，并且它们的上下文歧义是由于缺乏配对数据而引起的。在基于MLLM的音频生成的背景下，音频文本配对数据集的注释需要大量的人力资源，这是由于音频数据的复杂性，这使与图像text配对数据集相比，此类数据集越来越难以访问。为了解决这些问题，我们提出了一种称为高效生成多模式集成（EGMI）的新技术，该技术仅利用图像 - 文本数据来实现音频生成任务。基于验证的LLM关于文本理解的强大知识，EGMI成功利用图像文本配对的数据集进行跨模式对齐，从而使音频和图像信息之间的交互作用。我们还引入了一个高效的映射网络，称为EGMI映射器，并在生成音频数据时使用它来参与图像信息。因此，我们已经扩大了现有方法的限制，从可伸缩性和灵活性方面。此外，我们已经证明了EGMI最大程度地提高了交叉模式知识，改善对准和样本质量之间的相互作用。
与封闭交叉注意的药物目标相互作用的可解释框架
在药物靶标相互作用的计算机预测中（DTI）对于药物发现显着，因为它可以很大程度上降低药物开发过程中的时间表和成本。特定的，基于深度学习的DTI方法在预测的准确性和低成本方面已显示出令人鼓舞的结果。但是，他们很少关注其预测结果的解释性以及药物与目标之间的特征水平相互作用。在这项研究中，我们提出了一个新颖的可解释框架，可以为交互作用提供合理的线索。为此，我们精心设计了一个封闭式的跨注意机制，该机制通过在这些特征之间构建明确的相互作用来杂交地参加药物和目标特征。该方法中的门控函数使神经模型能够专注于整个药物和蛋白质序列上的显着区域，并且该功能的副产品（即注意图）可以用作可解释的因素。实验结果显示了两个DTI数据集中提出的方法的效率。此外，我们表明，封闭式的交叉注意可以对突变有敏感的反应，并且该结果可以为鉴定靶向突变蛋白的新药物提供见解。
用于药物输送申请的Suger涂层柱
摘要：超分子药物输送系统（SDDSS）为智能和功能性药物载体提供了有用的平台，因为它们对各种客体分子和刺激反应性能的高选择性。支柱[N]领域代表具有独特结构和化学特性的新一代大环宿主。最近，Pillar [n]领域吸引了广泛的关注，这是用于构建SDDS的理想脚手架。由于糖功能化的支柱[N]领域具有良好的水溶性和出色的生物相容性，因此它们已被广泛应用于超分子系统构建中，例如纳米颗粒，囊泡和非共交互作用，以满足其在生物药品中的应用要求。这些SDDS具有良好的响应能力，不仅实现了有针对性的递送和可控制的药物释放，还可以提高药物溶解度并减少其毒性和副作用。在这里，根据组件的不同结构，总结了由糖功能化支柱[n]领域构建的SDDS，并且系统的开发前景被验证。
哲学和技术
什么是技术？我们可以将思想上传到模拟中并永远生存吗？我们现在已经在计算机模拟了吗？我们怎么知道？机器人会真正有意识吗？您的手机是您的思想的一部分吗？在没有死亡的情况下，生活仍然有意义吗？还是工作？我们应该在实验室而不是工厂农场中种肉吗？克隆自己会错吗？虚拟空间中的交互作用或与非远距离机器人的交互可以是错误的吗？我们应该地球工程师打击气候变化吗？机器应该做出生死决定吗？应给出哪些道德命令？在我们对这些问题的调查中，我们的主要目标是使您成为更好的思想家，作家和沟通者。也就是说，最终我希望帮助您（i）更加仔细，批判性地思考，（ii）能够更好地为他人提供信念清晰，有说服力的原因，（iii）获得一些必要的工具，使您能够进一步研究自己的道德和哲学问题。课程要求1。考试（30％）。您将参加中期考试（15％）和期末考试（15％）。
全国出生缺陷预防研究参与者的阻塞性心脏缺陷的基因组范围的关联研究
摘要 - 相互作用对于数据分析和感知至关重要。但是，设计交互式物理化是具有挑战性的，因为它需要可视化，制造和电子设备方面的跨学科知识。交互式物理化通常以非结构化的方式生产，从而为特定数据集，问题或交互作用提供了独特的解决方案，这些解决方案无法轻易扩展或适应新的场景或未来的物理化。为了减轻这些挑战，我们将计算设计管道引入了具有集成感应功能的3D打印网络物理化。网络无处不在，但是它们的复杂几何形状也需要重要的工程考虑，以提供直观，有效的互动以进行探索。使用我们的管道，设计师可以通过触摸电容感应和计算推理来轻松地产生支持选择的网络物理化（最关键的原子操作）。我们的计算设计管道通过同时考虑物理化形式和相互作用到一个内聚力的制造工作流程中，引入了新的设计范式。我们使用（i）计算评估，（ii）以一般可视化任务和（iii）专家访谈来评估我们的方法。我们的管道引入的设计范式可以降低物理研究，创建和采用的障碍。
鱼免疫能力足以面对气候变化？
持续的气候变化已经与野生鱼类和养殖鱼类的疾病爆发增加有关。在这里，我们评估了当前关于气候变化相关的生态免疫学的知识，重点是探索多种压力源的交互作用，重点是临时，缺氧，盐度和酸化。我们的文献综述表明，温度和溶解氧的急性和慢性变化会损害鱼类免疫力，从而导致疾病易感性增加。此外，已经证明温度和缺氧可以增强某些病原体/寄生虫的感染并加速疾病进展。也很少有针对酸化的研究，但是直接的免疫作用似乎受到限制，而盐度研究导致了对比结果。同样，对于揭示同时改变环境因素的相互作用所必需的多压力实验仍然很少。这最终阻碍了我们估计气候变化在多大程度上会妨碍鱼类免疫力的能力。我们对表观遗传调节机制的评论突出了鱼类免疫反应对不断变化的环境的适应潜力。但是，由于表观遗传学研究数量有限，因此无法得出总体结论。最后，我们提供了如何更好地估计鱼类未来免疫研究的现实气候变化情景影响的前景。
neuroimage
振荡能力和相位同步图神经元动力学，并经常研究以差异化健康和患病的大脑。然而，这些特征从成年早期到老年的课程和空间变异知识知之甚少。在横截面成人样本（n = 350）中利用磁脑摄影（MEG）静止状态数据，我们探测了寿命差异（18-88年）在连接性，功率和交互作用中与性别的影响。基于最近尝试联系大脑结构和功能的尝试，我们测试了年龄对皮质厚度和功能网络的空间对应关系。我们进一步探测了研究样本水平的直接结构 - 功能关系。我们发现MEG频率特异性模式随着性别的年龄和低频之间的差异。连通性和功率在中年表现出不同的线性轨迹或转弯点，可能反映了不同的生理过程。在三角洲和β频段中，这些年龄效应对应于皮质厚度的效果，这表明整个寿命的模态之间的共同变化。结构功能耦合是频率依赖性的，并且在单峰或多模式区域中观察到。总的来说，我们提供了成年的地形功能概述的全面概述，该功能可以构成神经认知和临床研究的基础。这项研究进一步阐明了大脑结构结构与快速振荡活动的关系。
使用基于增强现实的培训的用户满意度......
摘要：随着增强现实 (AR) 技术的最新发展，人们对使用智能眼镜进行实践培训的兴趣日益浓厚。这种兴趣能否转化为市场成功，至少取决于与智能 AR 眼镜的交互是否让用户满意，而 AR 使用的一个方面迄今为止尚未受到太多关注。我们希望通过本文改变这一现状。因此，本文的目的是调查 AR 在三种实际使用情况下的用户满意度。AR 的用户满意度可以分为对交互的满意度和对交付设备的满意度。共有来自三个不同行业部门的 142 名参与者参与了这项研究，即航空、医学和航天。在我们的分析中，我们调查了不同因素的影响，例如年龄、性别、教育水平、互联网知识水平以及参与者在不同行业的角色。即使用户不熟悉智能眼镜，结果也表明一般的计算机知识对用户满意度有积极影响。进一步使用双因素交互作用进行分析表明，不同因素与用户满意度之间没有显著的相互作用。研究结果证实，针对智能眼镜和 AR 应用程序的用户满意度开发的问卷表现良好，但仍有改进空间。
尼古丁和大麻对青少年和新兴成人皮质厚度估计的综合作用
摘要：早期寿命的使用，包括大麻和尼古丁，可能会对脑组织和灰质皮质发育的成熟产生有害影响。当前的研究采用线性回归模型来研究过去一年的尼古丁和大麻对灰质皮质厚度估计的主要和交互作用，在223 16-22岁的11个双边独立的额叶皮质区域中。随着额叶皮质在整个青春期和成年期都会发展，因此这一时期对于研究物质使用对脑结构的影响至关重要。双侧发现了尼古丁和大麻使用状态对皮质厚度的独特影响，因为大麻和尼古丁使用者都比非用户较薄。还观察到了尼古丁和大麻之间的相互作用，其中大麻的使用与较厚的皮质相关，对于尼古丁和烟草产物（NTP）在三个左额叶区域中使用的人（NTP）使用。这项研究阐明了物质使用与大脑结构之间的复杂关系，这表明大麻对尼古丁暴露对皮质厚度的影响潜在调节，并强调需要进一步的纵向研究以表征这些相互作用及其对大脑健康和发育的影响。
综论报告类囊胚：
差异介质，TDM），nive pscs 透过自我组织的方式形成类囊胚（ Yu等人，2021a）。polo polo（polo 团队则利用再程式化纤维母细胞（（成纤维细胞））te te te te te te te te pre，pre，进行聚合形成称为iblastoids 的类囊胚（ liu et al。 （腔）liu等人，2021； Yu等人，2021a）。人类类囊胚的制作方法经不断改，naive Esc或ipscs（Yanagida等，2021; Kagawa等，2022； Yu等人，2023年）、EPSCS（Fan等，2021； Sozen等，2021），以及8Clcs （Mazid等，2022； Yu等人，2022年），子宫内膜上皮细胞）（Kagawa等，2022）（2022））子宫内膜基质细胞（2023）（2023））（2023））进进