XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System具有
具有自我
通过神经网络通过神经网络进行的软件实施方法，脑为脑中的计算方法是许多重要的现代计算任务，从图像处理到语音识别，人工智能和深度学习应用程序。然而，与真实的神经组织不同，传统的计算体系结构物理分离了内存和处理的核心计算功能，使得难以实现快速，高效和低能的大脑样计算。要克服这种局限性，一个有吸引力的替代目标是设计直接的脑神经元和突触的硬件模仿，当在适当的网络（或神经形态系统）连接时，以与真实大脑的方式相似的方式处理信息。在这里，我们介绍了能够监督和无监督学习的这种神经突触系统的全光学版本。我们利用波长的多路复用技术来实现光子神经网络的可扩展电路体系结构，成功地在光学域中成功证明了模式识别。这种光子神经突触网络有望访问光学系统固有的高速和带宽，这对于直接处理光学电信和视觉数据非常有吸引力。
具有免疫...
1个神经病学单位，Rovereto Hospital，Azienda Provinciale per I Servizi Sanitari-apss，意大利特伦托38122； silvia.casagrande@apss.tn.it（s.c。）; bruno.giometto@apss.tn.it（B.G.）2蜂窝，计算和综合生物学系（CIBIO），特伦托大学，意大利特伦托38122； g.boscatosopetto@unitn.it（G.B.S.）; giovanni.bertalot@apss.tn.it（G.B.）; vito.racanelli@apss.tn.it（v.r。）3医学科学中心（CISMED），特伦托大学，意大利特伦托38122 4病理学单位，APSS，38122 Trento，意大利38122 ITALY 5风湿病学单位，圣Chiara地区医院roberto.bortolotti@apss.tn.it 6内科医学单位，圣基亚拉地区医院，APSS，38122，意大利特伦托7单位，肿瘤学单位，Santa Chiara地区医院，APSS，APSS，38122，意大利特伦托； orazio.caffo@apss.tn.it（O.C.）; antonello.veccia@apss.tn.it（a.v.）8心理学和认知科学系（DIPSCO），特伦托大学，意大利特伦托38122 *通信：alvise.berti@unitn.it8心理学和认知科学系（DIPSCO），特伦托大学，意大利特伦托38122 *通信：alvise.berti@unitn.it
DNA测序数据比对软件BWA原理及应用
STAR （ Spliced Transcripts Alignment to a Reference ）是用于将 RNA-seq 读取数据与 参考基因组序列进行高度准确和超快速的剪接感知（ splice aware ） 比对的工具。注意， STAR 是一个专门针对 RNA-seq 数据映射的比对工具，这意味着不能用于比对 DNA 数据。与 其它的 RNA-seq 比对工具相比，其具有较高的准确率，映射速度较其他比对软件高 50 多 倍。 STAR 在识别经典和非经典剪接位点方面具有很高的精确性，还可以检测到嵌合（融 合）转录本。除了映射短读取数据（例如 ≤ 200 bp ）， STAR 还可以准确地映射长读取数据 （例如来自 PacBio 或 Ion Torrent 的数 Kbp 读取数据）。 STAR 在变异检测（ SNP 和 INDEL ） 方面具有更好的灵敏度，因此， STAR 被用于 GATK 最佳实践工作流程，用于从 RNA-seq 数据 中识别短变异。
具有人工智能的助听器
* 埃及索哈杰大学医学院耳鼻咽喉科听力学部摘要：人工智能 (AI) 的使用最近有所增加。2017 年代表了助听器行业新时代的开始，人工智能 H.A.它在克服听力挑战方面具有巨大的希望。我们认为，继数字信号处理和无线技术应用之后，人工智能是助听器领域的下一次革命。随着人工智能 (AI) 的使用，听力受损者将更容易更清楚地理解语音，特别是在不同的环境情况下。人工智能 (AI) 通常与机器学习同义，是计算机模拟人类智能解决问题、逻辑推理和管理复杂问题的能力。无需编程，人工智能就可以自动从经验中学习。这样它就可以识别佩戴者的聆听环境，然后根据每个环境的声学效果进行调整。它在嘈杂环境中平均可减少 50% 的噪音，大大减少聆听工作量，并提高语音清晰度。因此，它可显着提高嘈杂环境中的语音清晰度。关键词：人工智能 H.A、Widex evoke H.A、Livio AI H.A。Evolv AI H.A DOI：10.21608/SMJ.2023.185746.1363 简介 听力损失患者在整体听力方面面临困难，例如听力下降、动态范围减小以及频率和时间分辨率较差。(1) 此外，他们在困难情况下的沟通也面临巨大挑战，例如嘈杂和/或混响环境，尽管助听器中的数字信号处理技术取得了进步，试图将主要信号与不需要的声音分开，但听力损失的人仍然面临沟通挑战。(2) 有
具有恒定误差
在过去的一年中，在量子误差更正领域发生了许多发展。最近显示了如何执行可容忍的量子计算，而〜，〜，每值或每个门的一个时间步长或每扇门的断层的概率是小毛的。本文缩小了差距，并显示了如何执行误差概率q小于某个恒定阈值的误差时执行容错量子计算。成本在时间和空间上是多层次的，在量子计算过程中未使用测量值。对于仅在最近的邻居上工作的量子cirs也显示了相同的结果。为了达到这种噪声阻力，我们使用串联的量子误差校正代码。提出的方案是一般的，并且可以使用任何量子代码，这些量子代码是某些RESTM”，即它是“适当的量子代码”。恒定阈值R10是指定正确代码的参数的函数。我们提出了两个明确的量子代码类别。头等舱将经典的秘密与多项式共享。代码是在带有P元素的字段上定义的，这意味着Elementary量子粒子不是量子，而是“ Qupit”。第二类使用已知类别的量子代码，并将其转换为适当的代码。我们估计阈值qo为= 10-6。希望 - 本文完全激励搜索具有较高阈值的适当量子代码，此时量子计算变得可行。
具有有限t ...
摘要我们提出了一种使用耐故障（FT）栅极的差异量子本元素（VQE）算法，因此适合在未来错误校正的量子计算机上实现。VQE量子电路通常是为近期嘈杂的量子设备而设计的，并将连续的参数化旋转门作为中央构建块。另一方面，FT量子计算机（FTQC）只能实现一组离散的逻辑门，例如所谓的Clifford + T门。我们表明，VQE的能量最小化可以使用这样的FT离散门机执行，在此我们使用Ross-Selinger算法将连续旋转门移到可误差的Clifford + T GATE-SET。我们发现，与参数化电路之一相比，如果在VQE优化中使用了转移的自适应精度，则不会损失收敛性。使用VQE的状态制备仅需要适度的t -gate，具体取决于系统大小和转卸精度。我们在模拟器上证明了两个原型自旋模型，最多16个Quinbits。这是在新兴ft设置中整合VQE和更一般的变性算法的有希望的结果，在那里它们可以形成一般量子算法的构建块，这些算法将在FTQC中可以访问。
具有讽刺意味
摘要：大脑中的铁积累是许多神经退行性疾病的常见特征。它的参与跨越了涉及tau，淀粉样蛋白β，α-突触核蛋白和TDP-43的主要蛋白质病。积累的证据支持铁在疾病病理学中的贡献，但是对其致病作用的描述尚未受到铁在多种神经毒性机制中的复杂参与和支持铁和蛋白质病理学之间互惠影响的证据的挑战。在这里，我们回顾了支持四个不同假设的主要蛋白质病特异性观察结果：（1）铁沉积是蛋白质病理的结果； （2）铁促进蛋白质病理； （3）铁免受或阻碍蛋白质病理； （4）铁和蛋白质病理的沉积与发病机理有差异。铁是生理大脑功能的重要元素，需要其水平的良好平衡。了解与疾病相关的铁积累更复杂和全身水平的理解对于铁螯合疗法的进步至关重要。
一个具有高通量
我们提出了一个用基于晶格的加密性加固的量子后区块链。使用的数字签名算法可确保对量子计算带来的安装威胁的安全性。其加密算法是为整个网络构建完全同态加密（FHE）计算的构建。该授权区块链节点以其加密形式正确处理交易，而在不了解其明文内容的情况下，仅保留独家的解密特权，仅保留给单个资产持有人，以明文授予他们访问其交易详细信息。我们还提出了一项优化的拜占庭式容忍度consus协议，展示了该系统实现每秒30,000笔交易的潜力。我们还提出了一个本机虚拟麦酸（VM），旨在支持诸如加法，减法，比较和密钥切换之类的主要操作。此内在功能使用户有能力开发任意计算逻辑，从而促进了对加密数据的执行。此VM不仅促进了交易的合成性，而且还坚持区块链生态系统内的机密性，中央集权和反审查措施的基本宗旨。我们的合规方法是双重的：单个资产持有人可能会在明文中对其交易历史进行潜在的审查，同时在网络层面上，管理实体保留了整体交易历史记录的加密存储库。管理实体具有解密密钥，可以根据需要揭幕交易详细信息。这种双层分层可确保对我们系统内的合规措施的细微差别遵守。