XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System全自动
结构超润滑材料全自动传输及测量系统
记录版本：该预印本的一个版本于 2023 年 10 月 10 日在《自然通讯》上发表。已发布的版本请参阅 https://doi.org/10.1038/s41467-023-41859-6 。
基于微控制器的全自动智能校园电铃系统，带时间显示
我们所有的春天都受到校园钟声的极大影响。但事实上，尽管自技术出现以来，许多效果都已数字化，但校园钟声仍然是手动的。让我们通过创建一种数字解释来使校园钟声现代化，这种解释不仅仅是响铃。我们生产的议会钟是一种数字钟，它执行以下任务：存储全天的时间表，蜂鸣器在每个时间段结束时响起，随时重新编程电路板的能力该系统使用 STM32 稳压器、蓝牙模块、议会钟蜂鸣器、带按钮的 16x2 LED 显示屏、入门电子走廊和 PCB 板来制作它。STM32 稳压器通过显示屏与瘾君子通信。提供处理和设置模式。该系统允许瘾君子在设置模式下连接 Android 手机。连接后，我们使用应用程序将时间表编程到系统中。Android 应用程序使瘾君子能够将当前时间表的时间输入到系统中。 STM 调节器使用内部 RTC 跟踪时间并显示当前和未来的时间。
对体育活动对1型糖尿病患者的葡萄糖动力学的影响，用于全自动人工胰腺
摘要 - 在本文中，1型糖尿病患者（T1D）对中等强度有氧运动活性的血糖（BG）动力学模型来自基于生理的第一原理和系统识别实验。我们表明，通过在两个阶段增强胰岛素依赖性葡萄糖利用，胰岛素独立的葡萄糖清除率和增强的葡萄糖摄取的短期短期增加，以及长期持续的胰岛素对胰岛素作用的持续持续敏感性，这是一种能够验证活性对葡萄糖的影响的代谢模型。第二，提出了一个面向控制的传输函数模型，以预测BG对锻炼的反应，该响应模型为心脏速率（HR）的步骤变化。提出了将模型预测与在包括体育活动（PA）在内的一系列实验会议中收集的实际患者数据进行比较的结果。这些发现将有助于设计全自动的闭环，以改善T1D患者日常生活条件下的葡萄糖控制。索引术语 - 人工胰腺，体育活动建模，1型糖尿病，血糖控制，葡萄糖动力学建模。
FineCare™全自动免疫荧光定量分析-2023-2
广州Wondfo Biotech Co.，Ltd。编号8 Lizhishan Road，科学城，Luogang区，510663广州，P.R.China电话：（+86）400-830-8768网站：en.wondfo.com电子邮件：sales@wondfo.com.cn sales@wondfo>8 Lizhishan Road，科学城，Luogang区，510663广州，P.R.China电话：（+86）400-830-8768网站：en.wondfo.com电子邮件：sales@wondfo.com.cn
Fallot三曲目中完全自动化心形建模的深度学习方法
©作者2023。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http：//创建ivecommons。org/licen ses/by/4。0/。Creative Commons公共领域奉献豁免（http：//创建ivecommons。Org/publi cdoma in/Zero/1。0/1。0/）适用于本文中提供的数据，除非在数据信用额度中另有说明。
完全自动化的定量梅毒测试
©2023 Sekisui Diagnostics，LLC。保留所有权利。sekure®是Sekisui诊断的注册商标。因为每个结果都重要™是Sekisui Diagnostics，LLC的商标。所有其他商标均由其各自所有者所有。
新的外部设计选项，用于提高完全自动重型车辆的效率
拖拉机单元将允许多功能驾驶操作这对车辆的稳定性和驱动动力学有重大的负面影响，这是由于重量分布的变化和轴负荷必须在拖车的前面直接提供空气动力学指导表面，尤其是对于长途运输
非洲药物研发中心实施首个全自动 AI/ML 虚拟筛选级联
我们介绍了 ZairaChem，这是一种基于人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的工具，用于训练小分子活性预测模型。ZairaChem 是完全自动化的，需要的计算资源很少，并且适用于广泛的数据集，从全细胞生长抑制测定到药物代谢特性。该工具已在整体药物发现和开发 (H3D) 中心端到端实施，该中心是非洲领先的综合药物发现单位，之前没有 AI/ML 功能。我们利用了十多年来在疟疾和结核病药物发现研究中收集的内部数据，并建立了模型来预测 15 个关键检查点检测的结果。随后，我们在组织规模上将这些模型部署为虚拟筛选级联，以提高当前实验检测的命中率。我们展示了在合成和实验测试之前对化合物进行计算分析如何将进展率提高多达 40%。此外，我们证明了该方法可用于优先考虑化学系列中的小分子，并评估新化学型成功的可能性，从而促进有限实验资源的有效利用。该项目是 H3D 中心（一家在资源匮乏的环境中运营的研究中心）与 Ersilia 开源计划（一家致力于在全球南方建设数据科学能力的年轻科技非营利组织）之间首次开展的合作的一部分。
研究方案 人工智能和基于云的平台，用于冠状动脉造影的全自动 PCI 指导 - 研究方案
无论在日常医疗中采用何种方法诊断和治疗此类患者，缺血性心脏病都会给医疗系统带来沉重的负担。本文描述了一项研究的方案，该研究的主要目的是开发、实施和测试一种人工智能算法和基于云的平台，使用冠状动脉造影图像进行全自动 PCI 指导。我们建议利用多种基于人工智能的模型进行三维冠状动脉解剖重建并评估功能（PCI 后 FFR 计算），以制定一份详尽的报告，描述和激励最佳 PCI 策略选择。所有相关的人工智能模型输出（解剖和功能评估——PCI 前后）都通过云平台呈现给临床医生，然后临床医生可以做出最佳治疗决定。医生将获得针对同一病例的多种方案和治疗可能性，以便实时评估最合适的 PCI 策略规划和后续行动。人工智能算法和基于云的 PCI 选择工作流程将在一项试点临床研究中得到验证和确认，其中包括前瞻性地将人工智能服务和结果与注释和侵入性测量进行比较。