XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System优化组合
Quantinova®逆转录套件手册
缓冲液优化用于用Quantinova逆转录酶进行逆转录的缓冲液；包含寡-DT和随机引物的优化组合，其中包括Mg 2+和DNTP。它允许从所有RNA转录物的所有区域，即使是从5'区域产生的。
2023 年年度报告
深入研究，我们看到，人的劳动、劳动手段、劳动主体及其优化组合方式发生了深刻变化，数据成为新的生产要素，计算成为新的能源基础，人工智能成为新的生产工具，成为催生新生产力的重要催化剂。信息服务业不仅成为推动新生产力发展的重要领域，也为其他领域发展新生产力提供了有力支撑。中国移动已做好准备，抓住未来巨大的发展机遇。
探索人机协作开展全域联合作战
分布式团队和通信 CRA 分布式团队和通信 CRA 重点研究如何快速组建、实时评估和动态优化分布式异构作战团队以及人机团队的性能，以实现快速、灵活和强大的任务操作。研究领域将包括快速组建任务有效的异构团队的方法、通过优化组合新旧指标对团队绩效进行动态监控和评估、从实际或预测的团队绩效下降中恢复的自适应策略，以及响应可变网络环境的新型分布式通信和协作工具、技术和管理方法。
在医疗环境中使用人工智能方法提高自动脑肿瘤检测的准确性
摘要：医学成像和深度学习模型对于脑癌的早期识别和诊断至关重要，有助于及时干预并改善患者的治疗效果。本研究论文探讨了最先进的物体检测框架 YOLOv5 与非局部神经网络 (NLNN) 的集成，以提高脑肿瘤检测的稳健性和准确性。本研究首先整理了一个包含来自各种来源的脑部 MRI 扫描的综合数据集。为了促进有效融合，YOLOv5 和 NLNN、K-means+ 和空间金字塔池化 fast+ (SPPF+) 模块集成在一个统一的框架内。脑肿瘤数据集用于通过应用迁移学习技术来完善 YOLOv5 模型，使其专门适应肿瘤检测任务。结果表明，与仅使用 YOLOv5 相比，YOLOv5 与其他模块的组合可增强检测能力，分别证明召回率分别为 86% 和 83%。此外，该研究还探讨了组合模型的可解释性方面。通过可视化 NLNNs 模块生成的注意力图，可以突出显示与肿瘤存在相关的感兴趣区域，从而帮助理解和验证该方法的决策过程。此外，还研究了超参数（例如 NLNNs 内核大小、融合策略和训练数据增强）的影响，以优化组合模型的性能。
犬类和正交探测器指南科学工作组 (SWGDOG)
犬类和正交探测器指南科学工作组 (SWGDOG) 奖项编号：2005-IJ-CX-KO31 作者：Kenneth Furton 博士 Jessie Greb Howard Holness 摘要 犬类和正交探测器指南科学工作组 (SWGDOG) 是地方、州、联邦和国际机构（包括执法机构和急救人员）的合作伙伴关系。该项目是为了回应来自执法机构和国土安全部等各个部门的担忧而开展的，这些部门担心需要提高探测犬队的性能、可靠性和法庭辩护能力，以及它们与电子探测设备的优化组合。该项目模仿了其他各种科学工作组 (SWG) 的成功先例，SWGDOG 是自 2005 年以来成立的第 11 个。截至 2009 年，目前有 13 个 SWG，它们都面临着制定国际公认的基于共识的最佳实践指南的挑战，这些指南由来自不同背景的受人尊敬的科学家、从业者和政策制定者制定。过去五年来，SWGDOG 大会每两年举行一次，以制定初步指南，NIJ 为该项目的管理和国际成员的旅行提供资金。过去四年来，国土安全部和联邦调查局为国内 SWGDOG 成员提供了旅行和会议费用。SWGDOG 目前的成功体现在几只国家犬的转变
Sri Lankan天然静脉 - 石材和...
为了改善天然橡胶的机械，电和热性能，合成并用傅立叶变换红外光谱（FTIR），扫描电子显微镜（SEM）和X射线衍射（XRD）技术合成并表征了氧化石墨烯（RGO）的复合材料。通过改变RGO和橡胶之间的比率，同时保持最终复合材料的恒定重量，从而研究了最佳的RGO。ftir和XRD结果验证了在结果复合材料中存在RGO和自然橡胶，而没有任何结构变化。在橡胶中掺入相对较高的RGO量显示出均匀的分散体。在少数样品中通过SEM在橡胶基质中也观察到了RGO在橡胶基质中的非均匀分散。但是，结果表明，使用RGO和自然橡胶优化组合物制备均相复合材料的可能性。对RGO/橡胶复合材料的探索对于各种应用，包括电子设备，电气设备，电池和电容器，消费产品以及在汽车，航空航天和重型设备行业等行业中都必须进行。此外，该复合材料将是斯里兰卡石墨和橡胶工业的价值。关键字：还原氧化石墨烯；石墨烯;天然橡胶；物质表征。
超高分子量基于乳酸的聚酯lahb
摘要：Polylactide（PLA）是具有不同商业应用的生物基合成聚酯。然而，由于PLA的加工性约束，抗性性和生物降解性，PLA被认为是不利的。因此，这项研究旨在基于高性手性对映射D-乳酸（D-LA）的聚酯（称为poly [d-la-co-（r）-3-羟基丁酸（3hb）]（LAHB）（LAHB）的新型可生物降解修饰剂，以改善PLA的物理特性。高分子重量（HMW）LAHB是从大量的化学自动营养性杯状囊泡中合成的。通过使用含有葡萄糖的最小培养基并在C. necator中保留3HB均聚物的固有合成途径，从而实现了LAHB的量身定制过量生产，该培养基的固有合成途径可产生最高的产率，达到27 g/l/48 h。 LAHB的分子量实质上升高至1.1×10 6 g/mol，称为超高分子量（UHMW）LAHB。通过乳酸脱氢酶和丙酰基辅酶A转移酶变体的协同优化组合以及通过D-LA逃生途径的有效关闭来调节LAHB中的LA派系。PLA和两个选定的可生物降解的UHMW-/HMW-LAHB作为需求的可生物降解修饰符的组合允许提高PLA的加工性和影响抗性，同时保持透明度。LAHB的这些好处与传统生物基修饰剂（包括3HB基聚合物）的好处。关键字：杯状固定剂，聚乳酸，聚酯酸，聚羟基烷酸，LAHB，PLA，工程生物学，合成生物学■简介
肝细胞癌的治疗进展
肝细胞癌（HCC）仍然是全球与癌症相关死亡的主要原因。免疫疗法，靶向疗法和联合治疗的最新进展已显着改善许多HCC患者的结局。本评论总结了2024年ASCO年度会议的关键发现，重点是新兴疗法，包括免疫检查点抑制剂（ICIS），CAR-T细胞疗法，溶瘤病毒以及局部区域疗法，例如跨性别化学栓塞（TACE）和肝脏肠胃不接受化学疗法（Hapticalial Infife Infife Chemothy）。ICI，尤其是与其他药物结合在一起时，已经显示出有希望的效率，尽管仍然存在诸如免疫相关的不良事件和抵抗机制之类的挑战。CAR-T细胞疗法和溶瘤病毒为晚期HCC提供了新型的治疗途径，但是它们在实体瘤中的长期效率仍在研究中。局部疗法，尤其是与全身治疗的结合，在管理不可切除的HCC和提高外科切除率的转化率方面继续发挥关键作用。此外，正在探索生物标志物（例如缺氧评分和CTNNB1突变）的潜力，以更好地个性化治疗并预测患者反应。这些生物标志物可以为更有针对性和有效的治疗策略铺平道路。总体而言，最近在ASCO遇到的最新研究重点介绍了HCC治疗的进展，强调了持续创新的重要性。未来的研究应集中于克服抗药性机制，优化组合疗法以及整合生物标志物驱动的方法，以改善患者的结果并增强个性化治疗策略。
车辆路由问题优化...
这项研究的目的是在货物货车途径问题中引起的组合选择问题。在这项研究中，提出的解决组合优化概率的方法包括多个阶段：数据清洁，数据预处理，K-NN和无能的车辆路由问题模型。结果表明，机器学习方法可以优化组合选择问题问题，尤其是在产生车辆路线点和交付能力时。通过考虑纬度和经度点来确定车辆路线的炭化。本研究构建了一个框架，并将其实现在多级优化模型中，以减少由不平衡的多种分类而导致的过度拟合和错误分类结果，这是由于“节点”对车辆路线的影响，并通过机器学习对车辆路线的影响。该模型的目的通常是了解问题中的机甲nism，以便它可以基于Jalur Nugraha Ekakurir交付路线对不平衡的车辆路线数据进行分类。因此，借助模型可以是基于货物运输数量的容量限制来确定车辆路线的模型。使用机器学习模型和测试k值的车辆路由问题的研究结果11，13，15。其具有k = 11精度的百分比为57.3265％，k = 13精度为57.3265％，k = 15精度为81.8645％。与奇数k值的测试结果相比，K 15 K = 15值更好，而K 11 K = 11，而13 k = 13，k 15 k = 15。结果，开发的模型在Cavaci Ty车辆路由问题模型的准确性方面的准确性为93.80％，时间序列的平均预期为93.31％，召回率为93.80％。获得的结果对于开发更现代的模型，机器学习>的车辆路线问题
基于遗传算法优化的最小电极子集的自动选择方法，用于精确的 EEG 源估计
高密度脑电图 (HD-EEG) 已被证明是估计大脑内部神经活动精度最高的 EEG 蒙太奇。多项研究报告了电极数量对特定源和特定电极配置的源定位的影响。这些配置的电极通常是手动选择的，以均匀覆盖整个头部，从 32 个电极到 128 个电极，但电极配置通常不是根据它们对估计精度的贡献来选择的。在本文中，提出了一项基于优化的研究，以确定可使用的最小电极数量，并确定可以保持 HD-EEG 重建定位精度的最佳电极组合。这种优化方法结合了广泛使用的 EEG 蒙太奇的头皮标志位置。这样，可以针对单源和多源定位问题系统地搜索最小电极子集。非支配排序遗传算法 II (NSGA-II) 结合源重建方法用于制定多目标优化问题，该问题同时最小化 (1) 每个源的定位误差和 (2) 所需的 EEG 电极数量。该方法可用于评估低密度 EEG 系统（例如消费级可穿戴 EEG）的源定位质量。我们对已知真实值的合成和真实 EEG 数据集进行了评估。实验结果表明，对于单个源情况，具有 6 个电极的最佳子集可以达到与 HD-EEG（具有 200 多个通道）相同或更好的精度。在重建特定大脑活动时，在合成信号中超过 88% 的情况和在真实信号中超过 63% 的情况都会发生这种情况，而在考虑具有 8 通道的最佳组合时，分别在超过 88% 和 73% 的情况下也会发生这种情况。对于三源多源情况（仅使用合成信号），研究发现，在至少 58%、76% 和 82% 的情况下，8、12 和 16 个电极的优化组合可达到与 231 个电极 HD-EEG 相同或更好的精度。此外，对于这样的电极数量，获得的平均误差和标准偏差低于 231 个电极。