XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System几秒钟
几秒钟内即可消毒！
说明 1. 容器中只能装上干燥、干净的 STERI 玻璃珠，珠子的高度不得超过其边缘 2 毫米。切勿在容器中装上其他材料或液体。 2. 开启灭菌器。加热时间过后，内部温度将达到 250°C (482°F)，只要灭菌器开启，内部温度就会一直保持 (+/- 5%)。注意！冷却前请勿触摸玻璃珠或玻璃珠容器！ 3. 取下金属盖，在灭菌器关闭前不要将其放回玻璃珠容器上，以保证外壳良好通风。 4. 将干燥、干净的器械尽可能深地插入 STERI 玻璃珠中至少 10 秒钟。 5. 小金属物品也可以在小玻璃杯中消毒；小玻璃杯将放在 STERI 玻璃珠上至少 3 分钟，盖上普通的金属盖。 6. 灭菌器可全天持续使用，不会过热。外壳加热至接近体温，这是正常现象。电流消耗非常低。仅供室内使用！ 7. 一天结束时，关闭灭菌器。将金属盖放在玻璃珠容器上，以防止灰尘和异物进入。 8. 每月必须仔细清洁后在干燥状态下更换或重新填充 STERI 玻璃珠。
运动前几秒钟开始动作
抽象意志 - 对自己的自愿行动的控制感或代理意识 - 被广泛认可为人类主观经验和非人类动物的自然行为的基础。几项人类研究发现，在自愿行动之前的神经活动中达到了峰值，例如准备潜力（RP），有些人甚至在意识之前就可以解码即将发生的动作。其他人提出，随机过程是基础并解释运动前神经活动的基础。在这里，我们试图通过评估小鼠运动前神经活动是否包含随机神经活动中存在的结构是否包含结构，以解决这些问题。在记录广场[Ca ++]神经活动时，实施了自发的水回水杆式杠杆范式，我们发现在移动前秒数的差异秒数的皮质活动变化可以预测3至5 s（在某些情况下在某些情况下）在移动前3和5 s之间。，我们发现在拉杆拉动之前大约5 s开始抑制运动皮层，并且在随机未经回报的左肢运动之前，从杠杆拉动和运动皮层的激活开始。我们表明，像人类一样，小鼠在神经活动的特定阶段开始进行自我启动的动作有偏见，但是在某些小鼠中，运动前神经代码会随着时间的流逝而变化，并且在使用所有和单个皮质区域时，随着行为预测的改善而被广泛分布。这些发现支持在自发动作之前的结构化多秒神经动力学的存在，而不是随机过程所期望的。我们的结果还表明，在小鼠和人类之间可以保留自启动作用的神经机制。
约翰内斯soeding
摘要：我将提供有关FoldSeek的更新，该更新可以通过Uniprot50进行结构相似性搜索和对齐方式，并在几秒钟内以与Tmalign相似的灵敏度（search.foldseek.com），在几秒钟内，在几秒钟内，在几秒钟内，在几秒钟内通过Uniprot50进行结构相似性搜索和对齐。的核心是我们使用离散的变异自动编码器学到的3I结构字母。i还将提出SpaceDust，这是一种基于基因组和企鹅之间“位置直系同源物”簇的快速序列和基于结构的搜索工具，这是我们新的应变分辨的病毒元组汇编器。
使用不确定性定量
摘要 - 对意外情况的自动实时识别在自动驾驶汽车的安全中起着至关重要的作用，尤其是在不支持且无法预测的情况下。本文评估了来自深度学习域的不同贝叶斯不确定性量化方法，以预测基于系统级模拟的测试期间对安全至关重要的不当行为进行预测。具体来说，我们计算不确定性得分作为车辆执行，此后直觉是高不确定性得分表明无支撑的运行时条件，这些条件可用于区分安全性诱导故障驾驶行为。在我们的研究中，我们对两种贝叶斯不确定性定量方法相关的有效性和计算开销进行了评估，即Mc-辍学和深层集合，以避免行为不当。对全部 对于来自udacity模拟器的三个基准，包括通过突变测试介绍的分布和不安全条件，两种方法都成功地检测到了大量的越野发作，可提前几秒钟提供几秒钟的早期警告，并提前几秒钟，超出了两个省级的错误态度错误的预测方法，并在效率上效率效率和注意力效应，并效率为效率效率，并效率为效率，并提前效率上的效率效应。 值得注意的是，深层合奏在没有任何错误警报的情况下检测到了大多数不当行为，即使使用相对较少的模型，也可以在计算上可行地进行实时检测。 我们的发现表明，将不确定性量化方法纳入是一种可行的方法，用于在基于深度神经网络的自动驾驶汽车中构建故障安全机制。对于来自udacity模拟器的三个基准，包括通过突变测试介绍的分布和不安全条件，两种方法都成功地检测到了大量的越野发作，可提前几秒钟提供几秒钟的早期警告，并提前几秒钟，超出了两个省级的错误态度错误的预测方法，并在效率上效率效率和注意力效应，并效率为效率效率，并效率为效率，并提前效率上的效率效应。 值得注意的是，深层合奏在没有任何错误警报的情况下检测到了大多数不当行为，即使使用相对较少的模型，也可以在计算上可行地进行实时检测。 我们的发现表明，将不确定性量化方法纳入是一种可行的方法，用于在基于深度神经网络的自动驾驶汽车中构建故障安全机制。对于来自udacity模拟器的三个基准，包括通过突变测试介绍的分布和不安全条件，两种方法都成功地检测到了大量的越野发作，可提前几秒钟提供几秒钟的早期警告，并提前几秒钟，超出了两个省级的错误态度错误的预测方法，并在效率上效率效率和注意力效应，并效率为效率效率，并效率为效率，并提前效率上的效率效应。 值得注意的是，深层合奏在没有任何错误警报的情况下检测到了大多数不当行为，即使使用相对较少的模型，也可以在计算上可行地进行实时检测。 我们的发现表明，将不确定性量化方法纳入是一种可行的方法，用于在基于深度神经网络的自动驾驶汽车中构建故障安全机制。对于来自udacity模拟器的三个基准，包括通过突变测试介绍的分布和不安全条件，两种方法都成功地检测到了大量的越野发作，可提前几秒钟提供几秒钟的早期警告，并提前几秒钟，超出了两个省级的错误态度错误的预测方法，并在效率上效率效率和注意力效应，并效率为效率效率，并效率为效率，并提前效率上的效率效应。值得注意的是，深层合奏在没有任何错误警报的情况下检测到了大多数不当行为，即使使用相对较少的模型，也可以在计算上可行地进行实时检测。我们的发现表明，将不确定性量化方法纳入是一种可行的方法，用于在基于深度神经网络的自动驾驶汽车中构建故障安全机制。
