XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System交互性
结合简单的交互性和机器学习：一种可分离的深度学习方法，用于 MRI 中的丘脑底核定位和分割，用于深部脑刺激手术规划
结合了影像学和症状学信息。1 由于确定适当电极轨迹的复杂性，必须从术前图像中准确分割出感兴趣的解剖结构。对于 DBS 术前规划，分割主要通过将患者图像配准到图谱空间中来确定，在该图谱空间中，感兴趣的解剖结构（通常是丘脑底核 (STN)）以及其他显著区域已经预先分割。2、3 使用预先分割的图谱有几个优点。从临床角度来看，可以将大量分割区域从图谱移植到患者空间，从而简化工作流程的计算方面。从研究角度来看，使用图谱，可以将患者图像中特定于患者的信息移植回通用图谱坐标系，从而可以辨别出人群信息，这有助于指导治疗。4
Aldewachi，Hasan，Al-Zidan，Radhwan N.，Conner，Matthew T.和Salman，Mootaz M.（2021）。在发现新颖的的高通量筛选平台 意图阅读和信任人类机器人互动 Naji Alhasnawi，Bilal Naji，Jasim，Basil H.，Issa，Walid和Esteban，M。Dolores（2020）。智能混合动力的逆变器的新型合作控制器 客户价值理论和争议解决策略 Ciolfi，Luigina（2019）。魔术作为技术乌托邦？在陶器中解开交互性和基础架构的问题。在：文化政治 JI，Hongfen，Wang，Dawei，Bao，Weichao，Lu，Zhilun，Wang，ge，ge，Yang，Huijing，Mostaed，Ali，ali，Lihao，Lihao，Linhao，Feteira，Feteira，Antonio，Antonio，Sun，Sun，Sun，Sun，Shikuan，Shikuan，Xu，Fangfang，Fangfang，l L
摘要：神经退行性疾病（NDDS）是无法治愈的，令人衰弱的疾病，导致中枢神经系统（CNS）中神经细胞的进行性变性和/或死亡。对CNS疾病的可行治疗靶标和新治疗方法的认同，尤其是NDD是药物发现领域的主要挑战。 这些困难可以归因于所涉及的细胞的多样性，神经回路的极端复杂性，组织再生的能力有限以及我们对基本病理过程的不完全理解。 药物发现是一个复杂而多学科的过程。 当前药物发现方案中的筛查速率意味着只有一种可行的药物可能是由于数百万筛查的化合物而产生的，因此需要改善发现技术和方案以解决多种损耗原因。 这已经确定需要筛选较大的库，其中使用有效的高通量筛选（HTS）成为发现过程中的关键。 HT可以每天研究成千上万种化合物的含量。 但是，如果可以筛选较少的化合物并损害成功的可能性，则成本和时间将大大降低。 为此，计算机辅助设计，计算机库中的最新进展以及分子对接软件结合了基于细胞平台的升级，已进化，以提高筛选效率，并具有更高的可预测性和临床适用性。对CNS疾病的可行治疗靶标和新治疗方法的认同，尤其是NDD是药物发现领域的主要挑战。这些困难可以归因于所涉及的细胞的多样性，神经回路的极端复杂性，组织再生的能力有限以及我们对基本病理过程的不完全理解。药物发现是一个复杂而多学科的过程。当前药物发现方案中的筛查速率意味着只有一种可行的药物可能是由于数百万筛查的化合物而产生的，因此需要改善发现技术和方案以解决多种损耗原因。这已经确定需要筛选较大的库，其中使用有效的高通量筛选（HTS）成为发现过程中的关键。HT可以每天研究成千上万种化合物的含量。但是，如果可以筛选较少的化合物并损害成功的可能性，则成本和时间将大大降低。为此，计算机辅助设计，计算机库中的最新进展以及分子对接软件结合了基于细胞平台的升级，已进化，以提高筛选效率，并具有更高的可预测性和临床适用性。我们在这里审查了HT在当代药物发现过程中，尤其是NDD的越来越多的作用，并评估其成功应用的标准。我们还讨论了HTS对新型NDD疗法的需求，并研究了验证新药物靶标和开发NDD的新疗法的当前主要挑战。
Naji Alhasnawi，Bilal Naji，Jasim，Basil H.，Issa，Walid和Esteban，M。Dolores（2020）。智能混合动力的逆变器的新型合作控制器 客户价值理论和争议解决策略 Ciolfi，Luigina（2019）。魔术作为技术乌托邦？在陶器中解开交互性和基础架构的问题。在：文化政治 JI，Hongfen，Wang，Dawei，Bao，Weichao，Lu，Zhilun，Wang，ge，ge，Yang，Huijing，Mostaed，Ali，ali，Lihao，Lihao，Linhao，Feteira，Feteira，Antonio，Antonio，Sun，Sun，Sun，Sun，Shikuan，Shikuan，Xu，Fangfang，Fangfang，l L
普通法司法管辖区的法律教育传统上优先考虑教义和对抗方法。非常重视判例法和法定材料，需要学生（通常是从记忆中）进行严重应用，以识别和阐明解决复杂法律问题的解决方案。然而，在近年来法律和高等教育部门的重大变化之后，现在越来越多的呼吁通过新的观点来补充这种方法，这些方法可以使法律毕业生能够为现代职业生活做好准备，无论他们是否最终继续执业法律。本文介绍了跨学科的理论研究的发现，该研究探讨了客户价值理论在私法背景下的现代争议解决策略中的应用。有人认为客户价值理论：（1）对争议解决策略本身的性质提供了解释性的见解； （2）在给定背景下增强此类策略的有效性具有巨大的潜力。因此，进一步认为，将此和类似的观点纳入现代法律学位将补充其长期存在且重要的教义内容，并增强此类计划的就业价值。
Ciolfi，Luigina（2019）。魔术作为技术乌托邦？在陶器中解开交互性和基础架构的问题。在：文化政治 JI，Hongfen，Wang，Dawei，Bao，Weichao，Lu，Zhilun，Wang，ge，ge，Yang，Huijing，Mostaed，Ali，ali，Lihao，Lihao，Linhao，Feteira，Feteira，Antonio，Antonio，Sun，Sun，Sun，Sun，Shikuan，Shikuan，Xu，Fangfang，Fangfang，l LCiolfi，Luigina（2019）。魔术作为技术乌托邦？在陶器中解开交互性和基础架构的问题。在：文化政治JI，Hongfen，Wang，Dawei，Bao，Weichao，Lu，Zhilun，Wang，ge，ge，Yang，Huijing，Mostaed，Ali，ali，Lihao，Lihao，Linhao，Feteira，Feteira，Antonio，Antonio，Sun，Sun，Sun，Sun，Shikuan，Shikuan，Xu，Fangfang，Fangfang，l分析直接融合驱动器的工程可行性
直接融合驱动器（DFD）及其陆地对应物，普林斯顿场逆转配置（PFRC）反应堆在过去十年中已经有了显着的发展。各个小组对发动机和相关技术的所需规范进行了详细的研究，以便将电动的航空设施和有效载荷提供。多项研究还使用经验特异性功率缩放关系和血浆流量模拟解决了推力产生机制。最近的研究设计了航天器为地球第二拉格朗日的任务，火星，冥王星等跨性别尸体以及邻近的恒星系统Alpha Centauri A和B.然而，需要使用科学缩放关系和AB Inito计算来详细设计发动机组件，以开发用于原型和测试的物理系统。在批判性地分析了DFD和基础融合反应堆的参考设计之后，本文解决了技术差距，并提出了提高针对先前研究中概述目标的规格的途径，同时考虑成本。此外，作者提出了原型引擎和磁流失动力转换系统设计，以研究与DFD实际实施相关的工程障碍。
基于交互性质、优化和特性分析前端 Web 开发技术
本文探讨了实现响应性和交互性的前端开发技术的关键方面，以及增强三种核心技术的优化策略。虽然 Bootstrap、Media Queries 和 Flow Layout 等某些技术被开发人员广泛使用和青睐，但它们可能并不适合所有类型的网站。因此，不断探索新技术对于持续改进至关重要。
工业噪声对使用 MS HoloLens 2 时的语音交互性能和用户接受度的影响
摘要：尽管辅助系统由于固有技术的日益成熟而具有更大的潜力，但自动语音识别在工业环境中面临着独特的挑战。语音识别使沉浸式辅助系统能够在双手操作工作期间免提处理输入和命令。基于平衡的受试者内设计进行的研究（n = 22 名参与者）的结果证明了 HMD HoloLens 2 的性能（字错误率和信息传输率）与工业噪声的声压级的关系。工业噪声对听写的字错误率的负面影响高于对语音命令的信息传输率的影响。与预期相反，在平稳和非平稳噪声之间没有发现性能的统计学上显着差异。此外，这项研究证实了错误的语音交互会对用户接受度产生负面影响的假设。此外，错误的语音交互对工作量或生理参数（皮肤电导率和心率）没有统计学上显着的影响。可以总结一下，自动语音识别还不是一种适合工业环境的交互范例。
与公共未标记数据的非交互性本地隐私模型中的PAC学习半空间
在本文中，我们研究了非交互性局部差异隐私模型（NLDP）中PAC学习半空间的问题。为了违反指数样本复杂性的障碍，先前的结果研究了一个轻松的设置，在该设置中，服务器可以访问一些其他公共但未标记的数据。我们继续朝这个方向朝着这个方向前进。特别是，我们考虑标准设置下的问题，而不是以前研究的较大的保证金设置。在对基础数据分布的不同温和假设下，我们提出了两种基于Massart噪声模型和自我监督的学习方法，并表明可以实现仅在私人和公共数据的其他术语中以其他方式线性的样品复杂性，这显着改善了先前的结果。我们的方法也可以用于其他私人PAC学习问题。1
通信复杂性中的纯量子同时性与经典交互性
∗ 捷克科学院数学研究所，ˇZitna 25，Praha 1，捷克共和国。部分由 GAˇCR 的 19-27871X 拨款资助。部分工作是在访问新加坡国立大学量子技术中心时完成的，并部分由新加坡国家研究基金会、总理办公室和教育部根据 R 710-000-012-135 拨款下的卓越研究中心计划提供资助。1 尽管上述陈述看似形式化，但它忽略了各种隐藏的假设：例如，贝尔破坏实验中不可预测的输入。在任何对现象现实的数学处理中，此类假设可能是不可避免的。这些问题虽然最有趣且重要，但超出了我们当前的范围。2 理解量子力学的意义似乎至少是双重的。一方面，量子力学理论属于物理学研究的前沿，对先验物理知识可能性的分析研究已经产生了迄今为止最深刻的本体论和认识论学说。另一方面，量子力学与因果关系问题密切相关，因果关系问题可能不像先验综合知识问题那么根本，但仍然非常重要。