XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System信息编码
政策简介|增强人工智能时代的数据访问和共享
建议对包括某些AI模型在内的数据进行全面而动态的观点。它将数据定义为“以结构化或非结构化格式记录的信息，包括文本，图像，声音和视频”。在机器学习和AI的背景下，这既包括用于训练AI系统（AI输入）和AI模型的数据，它们在培训过程中将来自AI输入的信息编码到其模型中。此外，该建议概述了一个全面的数据价值周期，包括从数据创建和收集到富集，处理和分析以及最终删除的阶段。对数据的这种动态观点强调了访问互补资源的至关重要作用，例如其他数字资源（例如算法，软件和计算）和人力资源（例如技能）（经合组织，2025 [2]; 2020 [3]; 2019 [4]）。
MCB/PMB C134 弹簧
MCB/PMB C134 旨在深入探究生物学中一个核心而复杂的主题。染色体生物学融合了遗传学、分子生物学、生物化学、生物物理学和细胞生物学的各个方面。虽然本课程没有特定的先决条件，但强烈建议您先修一些遗传学、细胞生物学和/或分子生物学课程（例如 MCB 100、102、140 和/或 104）。我们假设您已经了解分子生物学的“中心法则”；即遗传信息编码在 DNA 中，大多数基因都包含调控元件和蛋白质编码序列，这些序列会转录成 mRNA，进而被翻译成蛋白质。此外，对细胞组织和区室化以及 DNA 复制、转录和修复的基本了解也很重要，尽管我们将在课程中介绍更多细节。我们鼓励您充分利用在线资源（谷歌搜索、维基百科、iBiology 等）来帮助填补您的知识空白，就像每天工作的科学家所做的那样！
细胞核中染色质的物理性质
基因组信息编码在长链 DNA 上，DNA 折叠成染色质并储存在微小的细胞核中。核染色质是一种带负电荷的聚合物，由 DNA、组蛋白和各种非组蛋白组成。由于其高电荷性质，染色质结构随周围环境（例如阳离子、分子拥挤等）而变化很大。过去 10 年，已经开发出捕获活细胞中染色质的新技术。我们对染色质组织的看法已从规则和静态转变为更加多变和动态。染色质形成许多紧凑的动态区域，它们充当高等真核细胞中基因组的功能单位，局部呈现液体状。通过改变 DNA 的可及性，这些区域可以控制各种功能。基于来自多功能基因组学和先进成像研究的新证据，我们讨论了拥挤的核环境中染色质的物理性质及其调控方式。
人工智能对教育的影响...
信息编码过程采用了分析-综合和演绎-归纳法等理论方法。此外，还采用了实证方法，包括内容分析技术、科学观察和通过经该领域专家验证的结构化问卷进行调查。研究发现，教育领域在人工智能整合方面面临诸多挑战，例如调查技能发展有限、缺乏批判性和分析性推理能力，以及对人工智能工具所提供信息质量的担忧。尽管人工智能具有快速完成任务等显著优势，但也有可能过度依赖人工智能。该研究建议制定或实施培训计划和研讨会，以有效使用人工智能工具，强调平台导航并了解其优缺点。在便利性和批判性思维之间取得平衡仍然至关重要，强调在学习过程中避免完全依赖人工智能的必要性。
基于组合基序的 DNA 存储优惠券收集器通道编码
摘要 — 将信息编码在预先合成的脱氧核糖核酸 (DNA) 链 (称为基序) 组合中是一种有趣的 DNA 存储方法，有可能避免逐个核苷酸 DNA 合成的高昂成本。基于对 HelixWorks 经验数据集的分析，我们为这种设置提出了两种通道模型 (有干扰和无干扰)，并分析了它们的基本限制。我们提出了一种编码方案，通过利用通道输出处可用的所有信息来接近这些限制，这与 Preuss 等人为类似设置开发的早期方案不同。我们强调了通道容量曲线与合成 (写入) 和测序 (读取) 成本之间的基本权衡之间的重要联系，并提供了一种方法来缓解解码复杂性随基序库大小而呈指数增长的问题。
原子和分子量子信息平台的吸收-发射代码
双原子分子代码 [VV Albert, JP Covey 和 J. Preskill, Robust encoding of a qubit in a molecule, Phys. Rev. X 10, 031050 (2020). ] 旨在将量子信息编码在双原子分子的方向上，从而能够校正小扭矩和角动量变化带来的错误。在这里，我们直接研究原子和分子平台固有的噪声——自发发射、杂散电磁场和拉曼散射——并表明双原子分子代码无法抵御这种噪声。我们推导出足以使代码免受此类噪声影响的简单条件。我们还确定了现有的并开发了新的吸收-发射 (Æ) 代码，这些代码比分子代码更实用，需要更低的平均动量，可以直接抵御任意阶的光子过程，并且适用于更广泛的原子和分子系统。
反义寡核苷酸
核酸有两种形式：脱氧核糖核酸 (DNA) 和核糖核酸 (RNA)。RNA 的结构多种多样，可分为信使 RNA（mRNA，编码蛋白质）、非编码 RNA、转移 RNA (tRNA)、核糖体 RNA (rRNA) 和长链非编码 RNA (lncRNA) – DNA 是一种更稳定的分子 [1]。DNA 中的遗传信息编码为 RNA，即转录，然后翻译成蛋白质。由于蛋白质的作用机制和化学特性，大多数现有药物（如小分子和抗体）主要针对蛋白质。近年来，可结合信使 RNA (mRNA) 的化合物的使用引起了越来越多的兴趣，因为抑制蛋白质表达有助于控制炎症和肿瘤疾病的病程。该领域的两种主要治疗方法是抑制 mRNA 翻译的反义寡核苷酸 (ASO) 和通过 RNA 干扰 (RNAi) 途径发挥作用的寡核苷酸 [2]。
薄膜硅锂（TFLN）政策论文
最近，包括QCI在内的世界各地的Scien？sts已经证明了将大量信息编码到单个光子上的能力。能够密集地编码Informa？On上的光子并将其结合到很小的空间的能力，使其非常适合在Op？Cal Compu？Ng ng发动机上使用。此外，由于光子几乎不会产生热量，因此非常适合用于要求构成应用程序。例如，大规模组合使用的所有能量中，将近43％用于冷却。今天，这是一个惊人的110多瓦姆小时的电力，每年仅用于冷却数据中心。AC中的光子无热量。结果，基于光子的系统不能像电子系统那样过热。这不仅使基于光子的系统更便宜且易于操作，而且还会产生较少的“噪声”或“发行”，因为它们不是属的热量，因为它们不是属的热量。
用于无调制器诱饵态量子密钥分发的简化强度和相位调制发射器
量子密钥分发 (QKD) 允许两个用户之间以无条件的安全性进行密钥交换。要广泛部署 QKD，低成本和紧凑性是高性能的关键要求。目前，大多数 QKD 系统都依赖于体强度和相位调制器来生成具有精确定义的幅度和相对相位差的光脉冲 - 即将信息编码为信号状态和诱饵状态。然而，这些调制器价格昂贵且体积庞大，从而限制了 QKD 系统的紧凑性。在这里，我们提出并通过实验演示了一种新颖的光发射器设计，通过以 GHz 时钟速度生成强度和相位可调的脉冲来克服这一缺点。我们的设计通过采用直接调制激光器结合光注入锁定和相干干涉，消除了对体调制器的需求。因此，该方案非常适合小型化和光子集成，我们实施了原理验证 QKD 演示以突出潜在应用。
神经形态计算综述：模型和硬件
摘要 —“大数据”应用的爆炸式增长对传统计算机系统的速度和可扩展性提出了严峻挑战。由于传统冯·诺依曼机的性能受到 CPU 和内存之间越来越大的性能差距（“称为内存墙”）的极大阻碍，神经形态计算系统引起了广泛关注。生物学可信计算范式通过模拟神经元和突触电位的充电/放电过程进行计算。独特的尖峰域信息编码实现异步事件驱动的计算和通信，因此具有非常高的能源效率的潜力。本综述回顾了现有神经形态计算系统的计算模型和硬件平台。首先介绍神经元和突触模型，然后讨论它们将如何影响硬件设计。进一步介绍了几个代表性硬件平台的案例研究，包括它们的架构和软件生态系统。最后，我们提出了几个未来的研究方向。