XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System兴趣浓厚
2021年中期业务计划进展（FY2021-2023）
• 推出新款 VRF 3，引起客户的高度关注 • 被评为最佳空调品牌，并荣获澳大利亚最满意客户奖 • 热泵冷水机组产品荣获保护臭氧层、防止全球变暖奖大奖。欧洲客户兴趣浓厚。
映射新兴技术及其供应链
新兴技术对政策制定者，私人公司和研究人员的兴趣浓厚。这种兴趣源于共同的看法，即在生物技术，人工智能/机器学习（AI/ML），量子计算和先进的古典计算等关键领域的进步将在未来几十年中赋予不对称的经济和国家安全优势。但是，正在进行的供应链中断暴露了某些技术全球价值链的全球依赖和脆弱性。
海外垂类AI专题(5)
• 微软四季度表示Azure收入的6%来自AI贡献，季度收入达10亿美金，实现了过去连续三个季度的翻倍增长； • ServiceNow四季度剩余履约义务cRPO +23%高于业绩会指引2pct，一半是由净新年度合同ACV驱动，其中主要因为客户AI兴趣浓厚； • Palantir表示AI拉动商业客户增长新周期，四季度商业收入同比+32%，远高于22年+15%的增长，尤其美国区商业收入同比增 长+70% ； • Crowdstrike四季度年度ARR同比+34%至34.4亿美元，净新增ARR增长快速，预计2028年AI原生安全平台TAM 2250亿美元；
元宇宙：裂变架构
现代技术不断发展，带来了新的机遇和困难。近年来，引起最大轰动和兴趣的技术是 Metaverse。尽管 Metaverse 不是一个全新的词，但由于 Facebook 将其名称更改为 Meta，它引起了更多关注。然而，尽管人们对此兴趣浓厚，前景广阔，但仍需确定如何解决道德问题以及如何在 Metaverse 系统中保护用户的隐私。此外，Metaverse 系统必须通过满足可信 AI 的主要标准来赢得用户的信任和认可。因此，本文重点介绍了如何使 Metaverse 系统值得信赖。本文涵盖了 Metaverse 的历史、基本要素、当前的商业市场、未来的机遇和挑战。此外，本文还讨论了可信 AI 的支柱、其因素以及可信的方式。最后，本文结合了这些概念，并确定了有助于 Metaverse 可信度的要素。
材料的热机械疲劳行为：第 4 卷
五十多年来，材料科学家和工程师对此研究兴趣浓厚，这些主题仍将持续受到广泛关注。在过去三十年中，ASTM 就这两个主题主办了多次研讨会，并发表了特别技术出版物 (STP) 612、1186、1263 和 1371。第四届材料热机械疲劳行为研讨会举行之际，美国在 ASTM 的主持下以及国际上在 ISO 的主持下，都在努力制定材料热机械疲劳测试的标准。该 STP 代表了从各种学科传播材料热机械疲劳行为各个方面的努力的延续。例如，材料科学家寻求更深入地了解变形和损伤发展的机制、它们如何受到微观结构的影响以及如何根据特定应用定制这种微观结构。分析师希望开发描述材料组成和损伤演变行为的工程关系和数学模型。最终，设计师寻求工程工具和测试方法来可靠且经济地创建承受循环热诱导载荷的承重结构。
欧洲的空间组学研究
摘要 欧洲研究界通过欧洲航天局 (ESA) 的太空飞行机会，对我们目前对太空生物学的理解做出了重大贡献。最近的分子生物学实验包括“组学”分析，它提供了对表型适应机制的整体和系统水平的理解。尽管人们对空间组学研究兴趣浓厚，并从中获得了大量的生物信息，但由于最近组学方法在太空中的应用呈指数级增长，以及对已有记录的搜索能力有限，因此对 ESA 相关空间组学工作作为一个整体的知识仍然定义不清。因此，有必要回顾这些贡献，以澄清和促进 ESA 和 ESA 成员国之间的空间组学发展。为了解决这一差距，在这篇评论中，我们 i）确定并总结了由欧洲研究人员领导的组学工作，ii）从地理上描述了这些组学工作，以及 iii）强调了 ESA 成员国之间复杂的资金情景中可能存在的注意事项。
研究文章 人工智能辅助人脑研究的主题和趋势
人工智能辅助人脑研究是一个充满活力的跨学科领域，研究兴趣浓厚，文献丰富，多样性巨大。随着人工智能辅助人脑研究应用范围的大幅增长，研究主题和技术的多样性也在不断增加。全面了解这一领域对于评估研究成效、（重新）分配研究资源和开展合作至关重要。本文将结构主题模型（STM）与文献计量分析相结合，从过去十年人工智能辅助人脑研究出版物的大规模非结构化文本中自动识别出突出的研究主题。对主题趋势、相关性和聚类的分析揭示了这些主题的不同发展趋势、有前景的研究方向以及有影响力的国家/地区和研究机构的多样化主题分布。这些发现有助于更好地理解科技人工智能辅助人脑研究，为资源（重新）分配提供有见地的指导，并促进有效的国际合作。
研究文章 人工智能辅助人脑研究的主题和趋势
人工智能辅助人脑研究是一个充满活力的跨学科领域，研究兴趣浓厚，文献丰富，多样性巨大。随着人工智能辅助人脑研究应用范围的大幅增长，研究主题和技术的多样性也在不断增加。全面了解这一领域对于评估研究成效、（重新）分配研究资源和开展合作至关重要。本文将结构主题模型（STM）与文献计量分析相结合，从过去十年人工智能辅助人脑研究出版物的大规模非结构化文本中自动识别出突出的研究主题。对主题趋势、相关性和聚类的分析揭示了这些主题的不同发展趋势、有前景的研究方向以及有影响力的国家/地区和研究机构的多样化主题分布。这些发现有助于更好地理解科技人工智能辅助人脑研究，为资源（重新）分配提供有见地的指导，并促进有效的国际合作。
趋磁细菌和磁小体——概述
近年来，人们对磁场对生物系统的影响的研究兴趣浓厚，尤其是与磁感应有关的研究——磁感应是生物体感知地球地磁场以进行导航的能力。目前，有三种公认的主要理论来解释这一有趣的现象。例如，一种假设认为，一些候鸟可能依靠喙中的微小磁性沉积物来定位。然而，由于缺乏确凿的证据，这一想法仍然是研究人员争论的话题。1 另一种有趣的理论认为，某些光敏蛋白（称为隐花色素）存在于选择性动物的眼睛中，可能充当地球磁场的化学探测器。这一想法近年来得到了广泛的关注，但与磁性沉积物假设一样，它也等待进一步的实验验证。磁感应的一个有趣的替代理论围绕磁趋化细菌 (MTB) 展开，这是一种沿着地磁场线定位的微生物。磁感应假说认为，这些与动物共生的细菌可能成为动物磁感应的潜在机制。”2,3 该理论提出，MTB 是长期存在的磁感应之谜的答案。
欧洲空间组学研究：贡献、地理分布和欧空局成员国资助计划
摘要 欧洲研究界通过欧洲航天局 (ESA) 的太空飞行机会，对我们目前对太空生物学的理解做出了重大贡献。最近的分子生物学实验包括“组学”分析，它提供了对表型适应机制的整体和系统水平的理解。尽管人们对空间组学研究兴趣浓厚，并从中获得了大量的生物信息，但由于最近组学方法在太空中的应用呈指数级增长，以及对已有记录的搜索能力有限，因此对 ESA 相关空间组学工作作为一个整体的知识仍然定义不清。因此，有必要回顾这些贡献，以澄清和促进 ESA 和 ESA 成员国之间的空间组学发展。为了解决这一差距，在这篇评论中，我们 i）确定并总结了由欧洲研究人员领导的组学工作，ii）从地理上描述了这些组学工作，以及 iii）强调了 ESA 成员国之间复杂的资金情景中可能存在的注意事项。