XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System元孔
元强化学习的理论分析
在各种平民和军事应用中，例如监视，检查，搜索和救援，机器人系统变得重要并变得越来越有用。尤其是，始终期望良好发达的自主系统使人免受危险和未知环境中的操作风险。但是，对于自主系统操作，具有此类特征的环境通常更具挑战性。例如，在受GPS有限的环境中，需要机器人来估计其状态并仅在传感器测量上做出决定，而无需访问精确的位置信息[1]。在工业场景中具有复杂的结构化环境，具有移动的人类和机器人，如图1，需要自主无人机才能在混乱的环境中导致其目标，并确保与人类的安全。因此，一个稳定的无人机硬件平台和安全的轨迹计划软件框架对于处理复杂的环境结构，动态障碍以及来自测量噪声和无法预测的移动障碍行为至关重要[2]。
元宇宙供应链和运营管理
元宇宙和 Web 3.0 创建了一个新的数字世界，它具有特定的属性和行为，可以复制物理实体的行为和过程并对其产生影响。本研究旨在加深我们对元宇宙如何影响供应链和运营管理 (SCOM) 的理解。利用结构化文献检索的元素，并借鉴网络物理系统、数字孪生、云和数字供应链以及工业 4.0/工业 5.0 概念，我们提出了一个涵盖多个社会技术维度的元宇宙 SCOM 框架。我们认为，进一步的元宇宙发展可能导致物理 SCOM、元宇宙 SCOM 和 SCOM 共存，以协调物理世界和元宇宙世界。我们提供了一个结构化的未来研究议程，指向由元宇宙驱动的可见性、数据分析的计算能力、数字协作和连接性等新的研究问题和主题。新的研究领域可以专门针对元宇宙和新颖的 SCOM 流程和决策领域（例如，元宇宙和实体产品的联合需求预测、元宇宙中的数字库存分配、元宇宙和实体世界的综合生产计划、以及数字产品的定价和签约）以及新的绩效衡量标准（例如，虚拟客户体验水平、数字产品的可用性以及数字弹性和可持续性）。
使用元启发式搜索
摘要 - 使用AUSONSOPOUS车辆（AVS）的安全保证方法，通过将AVED测试放在具有挑战性的交通方案中，通过抽象场景规范捕获并在现实的交易模拟器中进行调查，进行系统级安全评估。作为基于方案的AVS测试的第一步，必须对fraffiffim festario的初始场景进行评估。在这种情况下，场景具体化挑战是将抽象交通场景的高级特定规范所采用的，旨在将它们映射到具体场景，在该场景中，为车辆的每个属性定义了确切的数字初始值（例如，位置或速度）。在本文中，我们提出了一种交流场景混凝土化方法，该方法将车辆放置在逼真的路线图上，以便满足通过表达式场景规范语言定义的一组可扩展的抽象约束，该语言也支持不一致的静态发现。然后，抽象约束映射到相应的数字约束，通过具有可自定义的目标函数和约束聚合策略的元启发式搜索来解决。我们对三个现实的路线图进行了一系列实验，以将我们方法的八个配置与状态的三种变体进行比较，并评估其可扩展性。
非线性等离子体元面
在过去的十年中已经进行了，以理解和利用等离子纳米颗粒的非线性响应。12,54,56,74尽管进步稳定，但许多挑战仍然提出一个问题，即非线性等离子材料是否可以与传统的非线性材料相媲美。在这里，我们回顾了非线性等离子体超材料的当前状态，并试图解决上述问题。特别是，我们将治疗集中在接近光学和近红外频率附近的质量跨空面上。单个颗粒和传播表面等离子体也被排除在范围之外，因为它们已经在参考文献中覆盖了。41。此外，在该主题上已经存在一些评论，其重点是物质方面，制造，量子效应和异国情调的非线性现象。12,42,49,54,56,71,74因此，在这里，我们排除了这些考虑因素，而是专注于讨论非线性光学，模拟方面和SHG发射元信息的原理。我们重点介绍了与以前的方法相关的问题，并讨论了如何通过使用晶格和粒子间影响来缓解这些问题，例如表面晶格共振（SLR）。51
在医疗保健中应用元
虽然广泛讨论了元讨论，但对其复杂性的理解仍然仅限于少数几个。从概念上讲，类似于互联网的三维实施例，元词在物理和虚拟域中同时促进了同时存在。从根本上讲，它体现了视觉上沉浸式的虚拟环境，努力实现真实性，个人从事实际活动，例如商业，游戏，社会互动和休闲追求。全球大流行已经加速了各个部门的数字创新。超出了远程医疗，支付系统，远程监控和安全数据交换的进步，在人工智能（AI），虚拟现实（VR），增强现实（AR）和区块链技术方面已经取得了重大进步。尽管如此，在其新生阶段的元阶段仍在不断发展，具有革命性医疗保健的巨大潜力。通过与医疗互联网，量子计算和机器人技术的集成，荟萃分析的立场有望重新定义医疗保健系统，提供了手术精度和治疗方式的增强，从而有望在行业内进行深刻的转变。
视觉的元构基准
近年来，变形金刚[9]在各种计算机视觉任务[10]，[11]，[12]，[13]中表现出了不前期的成功。变压器的能力长期以来一直归因于其注意力模块。因此，已经提出了许多基于注意力的令牌混合器[4]，[5]，[14]，[15]，[16]，目的是为了增强视觉传输（VIT）[11]。尽管如此，一些工作[17]，[18]，[19]，[20]，[21]发现，通过用空间MLP [17]，[22]，[23]或傅立叶变换[18]等简单操作员更换变压器中的注意模块，结果模型仍然会产生令人鼓舞的性能。沿着这条线，[24]将变压器摘要为一种称为元构造器的通用体系结构，并假设是元构造者在实现竞争性能中起着至关重要的作用。To verify this hypothesis, [24] adopts embarrassingly simple operator, pooling, to be the token mixer, and discovers that PoolFormer effectively outperforms the delicate ResNet/ViT/MLP-like baselines [1], [2], [4], [11], [17], [22], [25], [26], which con- firms the significance of MetaFormer.
使用...对混合样本进行 DNA 元条形码编码 - Aguirre Lab
牛津纳米孔 Flongle 简介：本方案描述了我们使用纳米孔 Flongle 进行 DNA 元条形码编码的方法。它涵盖了纳米孔测序和 DNA 元条形码编码的简要背景、我们为元条形码编码设计的引物、我们的 PCR 方法、纳米孔文库制备和样品加载以及使用 Ontbarcoder 应用程序进行的数据分析。牛津纳米孔测序：牛津纳米孔测序仪 1 是第三代实时长读测序仪，越来越受欢迎。它相对便宜（起价 1000 美元），小巧便携，可生成长读长（1000 个碱基对），并实时测序，这意味着您可以在测序反应进行时下载和分析序列数据。纳米孔测序的工作原理是检测 DNA 穿过纳米孔时流动池上纳米孔中电荷的变化。DNA 核苷酸（A、C、T、G）在穿过纳米孔时会以不同的方式改变电荷，因此机器可以根据孔电荷的变化确定 DNA 链的序列。 Flongle：纳米孔流动槽有两种类型，常规流动槽适用于大型项目（成本约为 1,000 美元），Flongle 2 流动槽适用于小型实验（每个流动槽成本约为 90 美元）。虽然 Flongle 流动槽成本不算太高，但对单个样本进行测序还是太贵了。常规 Sanger 测序每个样本的成本为 2-6 美元！因此，必须将样本汇集在一起进行测序，也就是说，将几个或多个样本一起装入单个 Flongle 流动槽中。为了稍后分离样本，需要用条形码标记样本，以便识别它们。DNA 宏条形码：DNA 条形码是使用参考序列来识别物种。对指定的条形码基因（传统上是线粒体 COI 基因）进行测序，然后将获得的序列与条形码序列数据库进行比较。DNA 宏条形码是指在单个测序反应中汇集许多个体，以使用 DNA 条形码识别物种。 Nanopore 测序仪可用于 DNA 宏条形码，并在一次测序运行中生成多个样本的序列。我们实验室中的 DNA 宏条形码：在我们的实验室中，我们使用带有 Flongle 流动槽的 Nanopore 测序仪进行 DNA 宏条形码。使用苯酚-氯仿 3 、Qiagen 4 甚至 Chelex 5（昆虫）方案提取 DNA。然后我们进行 PCR 以扩增 COI DNA 条形码基因（也可以使用其他基因，如 12S 和 16S 6 ），在琼脂糖凝胶上运行产物以查看如何
SDG 指标元数据
产业增加值（产业增加值）是一个调查概念，指的是该产业的总产出与中间消耗之差所产生的净产出。制造业是根据《国际标准行业分类》（ISIC）第三修订本（1990年）或第四修订本（2008年）定义的。它指的是属于 ISIC 第三修订本 D 部或 ISIC 第四修订本 C 部的产业。技术分类基于研发（R&D）支出相对于增加值（下称研发强度）。研发强度的数据在经合组织发布的一份报告中提供（OECD，2003 年；Galindo-Rueda 和 Verger，2016 年，分别针对 ISIC 第三修订本和第四修订本），该报告还提出了对不同研发支出范围相对于其总增加值的产业组进行分类。MHT 产业传统上被专门定义为制造业。然而，最近有人（Galindo-Rueda 和 Verger，2016）努力将这一定义扩展到非制造业。尽管如此，中高和高科技行业主要由制造业代表。下表包括 ISIC Rev. 3 和 ISIC Rev. 4 对 MHT 行业的分类。
