XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System典型例子
迈向更光明的星座：脊髓和大脑神经和血管动力学的多器官神经成像
新兴生物现象（例如哺乳动物的行为）本质上依赖于不同子系统进行的多种计算以及它们之间的实时交互。尽管对孤立子系统进行迭代研究可能非常有益，但跨系统的联合动力学对于理解系统功能也至关重要，它可以反映分布式共享计算或不同计算的基本交互更新。因此，要理解这些复杂的相互依赖关系还需要同时记录多个器官的生物活动。疼痛是依赖于多个子系统的复杂新兴现象的典型例子。这一临床上至关重要的问题仍未得到充分理解和解决。疼痛感由外周病因的伤害性信号传导进化而来，涉及多种化学相互作用和细胞类型（图 1 列出了一组相关信号）。这些信号从皮肤传递到脊髓，再上升到大脑。虽然这种经典的“前馈”通路描述是直观的，但可折返反馈回路存在于影响疼痛感觉的各个层面，包括局部反射回路、1、2 下行投射 3 和运动行为改变。1、4、5
HD-ZIP II转录因子通过将生长素信号与Fez/Sombrero途径联系起来，控制拟南芥根的远端干细胞命运
在多细胞生物中，特定组织是由干细胞的特定种群通过不对称细胞分裂的循环产生的，其中一个女儿经历了分化，另一个女儿维持增生特性。在拟南芥根中，哥伦氏菌 - 一种保护和定义干细胞生态位位置的重力感应组织 - 代表了组织的典型例子，该组织的组织仅由增殖和分化之间的平衡决定。柱状细胞通过二元细胞命运开关衍生自单层干细胞，该开关由多个独立的调节输入精确控制。在这里，我们表明HD-ZIP II转录因子（TFS）HAT3，ATHB4和AHTB2冗余地调节了拟南芥根中的小肠干细胞命运和图案。HD-ZIP II TFS通过充当FEZ/ SMB电路的效应子，同时通过干扰生长素信号来抵消激素诱导的分化，从而促进Columella干细胞增殖。总体而言，我们的工作表明HD-ZIP II TFS连接两个相对的平行输入，以调整柱状干细胞中增殖与分化之间的平衡。
人工智能 (AI) 对全球高等教育的影响...
本章探讨了人工智能 (AI) 的细微影响，重点介绍了 ChatGPT 和生成式 AI 在高等教育领域的应用。具体而言，本章探讨了 AI 在各个行业的变革潜力，并将 ChatGPT 定位为一个典型例子。通过追溯 AI 在高等教育中的历史融合，从最初的采用到在线监考和内容创建等高级应用，本章解决了与数据隐私、偏见和道德考虑相关的相关问题。本章强调了解教师和学生对 ChatGPT 集成的准备情况的必要性，并提出了应对 AI 挑战和促进有效利用的建议。本章还强调了持续对话和研究对于确立 AI 在塑造全球高等教育的现状和未来方面的关键作用的重要性。虽然以 ChatGPT 为代表的人工智能有望改善教育支持、个性化学习和行政效率，但它也引发了人们对教学、学习和隐私未来的质疑。因此，本导论章节提倡持续的讨论和研究，以引导道德考量、技术发展和人工智能在教育领域的更广泛影响，并让不同的利益相关者参与进来，以负责任和有益的方式融入全球高等教育。
混合自动机简介
混合系统是嵌入在模拟环境中的数字实时系统。混合系统的一个典型例子是用于模拟工厂环境（如熔炉或飞机）的数字嵌入式控制程序：控制器状态在控制模式之间离散移动，在每种控制模式下，工厂状态根据物理定律连续演变。这些系统结合了离散和连续动态。这些方面已在计算机科学和控制理论中得到研究。计算机科学家引入了混合自动机 [Hen00]，这是一种将离散控制图（通常称为有限状态自动机）与连续演变变量相结合的形式化模型。混合自动机表现出两种状态变化：离散跳跃转换瞬间发生，连续流转换随时间流逝而发生。混合系统通常是安全关键系统。因此，它们的可靠性是一个核心问题。例如，监测核反应堆温度的数字控制器的正确性至关重要。我们将混合自动机作为定义混合系统轨迹（行为）的形式模型。混合系统的属性为其轨迹分配值：例如，它们可以将轨迹分类为好或坏。混合自动机的行为通常很复杂，因此很难对其进行推理。这就是为什么自早期关于混合自动机的研究以来，重点一直是
与任务优先限制的人类机器人共享工作空间协作的软件工具
人类机器人共享工作空间中的一个关键挑战是定义决策标准，以选择浮华，有效和安全的协作的下一个任务。在工业环境中使用机器人时，任务可能符合要执行的优先限制。在机器人独自结束之前，当人无法执行任务时，行业中的优先限制的一个典型例子发生在汇编站。本文介绍了一种基于最大熵逆最佳控制的方法，用于识别人类目标的概率分布，并将其包含在人类机器人共享 - 工作空间协作的软件工具中。软件分析人类目标和目标优先限制，并且能够确定最佳机器人目标以及相对运动计划。所使用的方法是一种用于管理目标优先限制的算法和用于选择下一个机器人动作的部分可观察到的马尔可夫决策过程（POMDP）。与15名参与者进行了比较研究，在现实世界中进行了。该实验的重点是评估任务效果，任务效率和人类满意度。所提出的模型显示机器人闲置时间的减少并增加了人类满意度。
Musti Challenge @ MEDEREVAL 2023-对文本和图像中的气味的多模式了解
人类与气味互动的方式是无形文化遗产的一个典型例子：创造气味的方式，在使用哪种情况下，而且人们对它们的欣赏方式也高度依赖文化。通过在较长时间内介绍多种流派和多种语言的文本和图像中的气味表达，我们可以更多地了解气味如何随着时间的流逝影响人类的互动。虽然气味在我们的日常生活中至关重要，但在自然语言处理和计算机视觉社区中几乎没有关注它。虽然有一些词典专注于气味，但Odeuropa文本基准数据集是第一个多语言的，跨域文本数据集，重点是气味参考[1]。同样，对于计算机视觉，直到此任务的成员创建了气味挑战数据集之前，不存在先验数据集[2]。在对文本和图像（Musti）挑战中气味的多模式理解中，我们将这些方式融合在一起，邀请研究社区以不同方式描述和描述的气味方式探索相似之处和互补性。中世纪2023年的Musti挑战旨在从16至20世纪之间从数字多语言文本和图像收集中收集有关气味的信息。更精确，
机器人系统工程的模块手册（主（...
机器人系统工程的硕士学位课程有资格使毕业生使用计算机辅助设计软件来设计和生成用于机器人技术和自动化技术的复杂技术解决方案。因此，他们获得了对机器人技术的深入知识。获得了该硕士学位的毕业生具有以下资格：•他们经历了机器人作为机电雄性系统的典型例子，该机器人系统仅通过机械，驱动器，传感器和信息处理的明智组合而形成最佳解决方案。•除了构思和发展外，毕业生的活动领域还包括工作流程的组织和制造过程的监视。•他们有资格科学地工作，并获得了对工程和方法的深入理论和分析知识。•毕业生具有沟通能力，并了解如何在不断增加机械化的各个方面感知机器人技术的高度复杂技术应用，并将它们置于面向解决方案的相应环境中。•此外，毕业生能够不断独立地更新他们的知识。他们可以创造性地利用这一点来获得新的见解并解决问题，并在工程科学与社会问题（增加工作环境的数字化）之间对任务的批判性认识。他们具有知识和技能，可以在早期阶段识别新的发展和技术，并评估和评估其对各自活动领域的重要性。
如何引用本文：Gherlan GS、Lazar DS、Florescu SA 等。非产毒霍乱弧菌——只是引起弧菌病的另一个原因或潜在的新
摘要 尽管无毒霍乱弧菌通常被引起大流行性霍乱的两种血清群（O1 和 O139）所掩盖，但它在人类病理学中的作用在文献中得到了越来越多的认可和描述。这些病原体的栖息地是咸海水甚至淡水，由它们引起的感染包括接触这些水域或食用源自这种栖息地的海鲜，由于全球变暖，这种栖息地不断扩大。这种栖息地的扩大是气候变化对传染病影响的一个典型例子。虽然无毒霍乱弧菌菌株很少能够产生经典的霍乱毒素，但它们具有许多其他毒力因子，可以分泌各种其他毒素，从而导致有时甚至是严重或危及生命的疾病，在免疫功能低下的患者中更为常见。弧菌病可能表现为胃肠道疾病、伤口、皮肤或皮下组织感染或败血症。为了对这些感染做出正确的病因诊断，必须保持高度怀疑，因为诊断技术需要有针对性的调查和特定的样本收集和运输。经验性治疗建议是可行的，但由于这种病原体的耐药性不断增加，每个确诊病例都需要进行敏感性测试。我们打算提高人们对这些感染的认识，因为它们比过去更常见，而且出现在以前没有被认识到的地区。
计算方式
图灵机是计算机的典型例子，但还有其他计算机，例如类比计算、联结计算、量子计算和各种形式的非常规计算，每种计算都基于对计算现象的特定直觉。这种多样性可以用系统级别来捕捉，重新解释和概括纽厄尔的层次结构，其中包括最顶层的知识层和紧随其后的符号层。在这种重新解释中，知识层由人类知识组成，符号层被概括为一个新的层，这里称为计算模式。自然大脑执行的心理过程通常被非正式地认为是计算过程，大脑与计算机器相似。然而，如果自然计算确实存在，它应该有自己的特点。一个这样的提议是，自然计算是在生物实体首次进行解释时出现的，因此自然计算和解释是同一现象的两个方面，或者意识和经验是计算/解释的表现形式。与计算机器类似，在神经回路的顶部和知识层之下必须有一个系统层，这里称之为自然计算模式。如果事实证明这种假定的对象并不存在，那么应该放弃思维是一种计算过程的命题；但对它进行描述将伴随着解决意识的难题。
重新评估不确定因果顺序对量子计量的优势
量子开关是因果顺序不确定过程的典型例子，据称在量子计量领域的某些特定任务中，它比因果顺序确定的过程具有多种优势。在本文中，我们认为，如果进行更公平的比较，其中一些优势实际上并不成立。为此，我们考虑了一个框架，该框架允许对不同类别的因果顺序不确定过程的性能（由量子 Fisher 信息量化）与因果策略在给定计量任务上的性能进行适当的比较。更一般地说，通过考虑最近提出的具有经典或量子控制因果顺序的电路类别，我们得出了不同的例子，其中因果顺序不确定的过程比因果顺序确定的过程具有（或不具有）优势，从而限定了因果顺序不确定在量子计量方面的兴趣。事实证明，对于一系列示例，已知在物理上可实现的具有因果序量子控制的量子电路类被证明比因果序量子电路以及因果叠加量子电路类具有严格的优势。因此，对此类的考虑提供了新证据，表明在量子计量学中，不确定的因果序策略可以严格胜过确定的因果序策略。