XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System几种
充分利用Foodmicrobionet 5.0
fmbn专业（食物细菌和真菌生物群落，251项研究，14,035个带有细菌数据的样本和1,114个带有真菌数据的样品），对食物进行了优化的样品元数据结构，可以以几种形式出口数据，以便以几种形式出口数据，以准备进一步分析；可以结合来自不同研究的数据；连接到其他几个数据库（NCBI SRA，LPSN，NCBI分类法，Omnicrobe）
针对癌细胞中的脂肪酸吸收和代谢
尽管科学发展迅速，但癌症仍然是一种致命疾病。人们认为癌症的发展受到脂肪酸的显著影响。据报道，癌细胞中控制脂肪酸吸收和代谢的几种机制发生了改变，以支持其存活。如果一种方法受到限制，癌细胞可以利用从头合成或吸收细胞外脂肪酸。这一因素使得针对一种途径而无法正确治疗疾病变得更加困难。如果几种抑制剂同时针对许多靶点，也可能产生副作用。如果一种可行的抑制剂可以作用于多种途径，负面影响的数量可能会减少。针对细胞活力的比较研究发现了几种有效的天然和人造物质。在这篇综述中，我们讨论了脂肪酸在肿瘤发展和癌症进展中发挥的复杂作用、新发现的可能有效的阻断脂肪酸吸收和代谢的天然和合成化合物、使用多种抑制剂治疗癌症时可能出现的不良副作用以及新兴的治疗方法。
使用机器学习的多种疾病预测
摘要： - 机器学习是一种计算机技术，已经改变了医疗保健。它可以帮助医生更好，更快地预测疾病。在医疗保健中，使用机器学习算法决策树（DT），逻辑回归（LR），支持向量机（SVM），可以帮助同时预测许多不同的疾病。这有助于医生尽早发现和治疗疾病，这使患者变得更好并为医疗保健节省了钱。本文介绍了我们如何使用从数据中学习的计算机程序来预测许多疾病。它讨论了为什么这是好的，我们可能会遇到什么问题以及我们可能下一步去的地方。我们总结了几种机器学习模型和信息来源，这些模型和信息源通常用于疾病预测中。我们还讨论了特征选择，模型评估的重要性，并结合了几种数据模式以改善疾病预测。我们总结了几种机器学习模型和信息来源，这些模型和信息源通常用于疾病预测中。我们还讨论了特征选择，模型评估的重要性，并结合了几种数据模式以改善疾病预测。研究表明，使用机器学习算法一次预测许多疾病确实可以帮助公共卫生。再次，我们使用机器学习模型来确定个人是否受到一些疾病的影响。该训练模型使用样本数据训练以预测疾病。关键字： - 疾病预测，疾病数据，机器学习，决策树（DT），逻辑回归（LR），支持向量机（SVM）。
量子态验证和保真度估计的统计方法
高效可靠的量子态认证对于各种量子信息处理任务以及量子技术实施的总体进展至关重要。近几年来，出现了几种使用高级统计方法以资源高效的方式认证量子态的方法。本文回顾了该领域的最新进展。首先解释如何用假设检验的语言讨论量子态的验证和保真度估计。然后，详细解释了使用局部测量或局部操作辅助测量和经典通信来验证纠缠态的各种策略。最后，讨论了该问题的几种扩展，例如量子信道的认证和纠缠的验证。
