XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System前方
PodczerwińskaA，Kuzminski C，Ziobro M等。免疫疗法后皮肤并发症的积极意义。 Nowotwory J Oncol 2025; 75（前方
本文在接受后立即进行了同行审查和发表。这是一篇开放式访问文章，这意味着可以自由下载，打印和分发，
肿瘤组织切片体外处理作为评估肾癌患者靶向治疗的预测性临床前方法
1 格勒诺布尔阿尔卑斯大学、法国国家健康与医学研究院、CEA、IRIG-癌症和感染生物学、UMR_S 1036、F-38000 格勒诺布尔、法国； caroline.roelants@inovarion.com （CR）; qfranquet@chu-grenoble.fr（QF）; csarrazin1@chu-grenoble.fr （客户服务） nicolas.peilleron@gmail.com （NP）; sofiagiacosa@gmail.com（新加坡）; laurent.guyon@cea.fr （LG）; claude.cochet@cea.fr (CC) 2 Inovarion, 75005 巴黎，法国 3 格勒诺布尔阿尔卑斯大学，INSERM，CEA，IRIG-大规模生物学，UMR 1038，F-38000 格勒诺布尔，法国； catherine.pillet@cea.fr 4 格勒诺布尔阿尔卑斯大学医院，CS 10217，38043 格勒诺布尔 CEDEX 9，法国； lafontanell@chu-grenoble.fr（AF）; g.fiard@ucl.ac.uk （GF）; JALong@chu-grenoble.fr（J.-AL）; jldescotes@chu-grenoble.fr (J.-LD) * 通信地址：odile.filhol-cochet@cea.fr;电话：+ 33-(0)4-38785645；传真：+ 33-(0)4-38785058
菌群的当前方面及其与妊娠的关系
总结，微生物群在人体体内稳态中起着基本作用。 div>据信，在怀孕期间，这些生物壁ches的稳定性阻止了与妊娠有关的病态过程的发展，它们甚至会影响生育能力，因此对文献进行了审查，以了解与菌群和怀孕有关的当前方面，以及可能导致的不良结果。 div>The terms used for the indexed search on the network were the following: microbiota and pregnancy, genital microbiota, vaginal microbiota, microbiota of the endometrium, microbiota and hypertensive disorders of pregnancy, microbiota and threat of preterm, microbiota, microbiota and premature breakage of membranes, placental microbiota, microbiota and obesity, leaving a sample made在2010年至2024年对女性生殖器微生物群的第一次研究有关的26篇评论文章和2项基本临床试验中。关键字：菌群，妊娠，生物生物学，营养不良，体内平衡，阴道微生物群，胎盘，子宫内膜，母体微生物群。 div>
移动性生态系统4.0前方的道路
想象一下，您在大拉斯维加斯地区拥有140家便利店，其中一些在内华达州，有些人到达加利福尼亚。与一些在全国甚至全球拥有成千上万的零售商相比，这是一个“小”足迹。您的企业需要增加协调的数量：雇用人员，管理营业额（每年的行业平均值约为140％），与两种州的环境和税收法规的不同，以及每天数以千计的交易 - 通过QR代码，现金，移动工资或信用来管理数以万计的交易。您每年管理数百万加仑燃料的交付和清单。您的大多数网站都洗了洗车，但是当它下降时，工作人员尚不清楚该打电话给谁，因此他们将橙色的锥体放在它的前面，并将其称为一天。
b'靶标发现对于药物开发至关重要，尤其是对于复杂的慢性疾病。高通量技术的最新进展和生物医学数据的爆炸式增长凸显了计算药物可药性预测方法的潜力。然而，大多数当前方法依赖于基于序列的特征和机器学习，这通常面临与手工制作的特征、可重复性和可访问性相关的挑战。此外，原始序列和蛋白质结构的潜力尚未得到充分研究。在这里，我们使用深度学习技术利用蛋白质序列和结构，揭示蛋白质序列，特别是预训练的嵌入，比蛋白质结构更具信息量。接下来，我们开发了 DrugTar，这是一种高性能深度学习算法，将来自 ESM-2 预训练蛋白质语言模型的序列嵌入与蛋白质本体相结合以预测药物可药性。DrugTar 实现了曲线下面积和精确召回曲线值高于 0.90，优于最先进的方法。总之，DrugTar 简化了靶标发现，这是开发新型疗法的瓶颈。'
b'靶标发现对于药物开发至关重要，尤其是对于复杂的慢性疾病。高通量技术的最新进展和生物医学数据的爆炸式增长凸显了计算药物可药性预测方法的潜力。然而，大多数当前方法依赖于基于序列的特征和机器学习，这通常面临与手工制作的特征、可重复性和可访问性相关的挑战。此外，原始序列和蛋白质结构的潜力尚未得到充分研究。在这里，我们使用深度学习技术利用蛋白质序列和结构，揭示蛋白质序列，特别是预训练的嵌入，比蛋白质结构更具信息量。接下来，我们开发了 DrugTar，这是一种高性能深度学习算法，将来自 ESM-2 预训练蛋白质语言模型的序列嵌入与蛋白质本体相结合以预测药物可药性。DrugTar 实现了曲线下面积和精确召回曲线值高于 0.90，优于最先进的方法。总之，DrugTar 简化了靶标发现，这是开发新型疗法的瓶颈。'
生成AI水印的前方
指纹识别（或复制检测）存储数据库中所有AI生成内容的哈希，例如。Neuralhash（Apple Inc.，2021年）。这些哈希是向量表示∈{0，1} k或r k通常是由自我保护的特征提取器生成的（Oquab等人。，2023; Devlin等。，2018年）。查询一块内容时，我们将其哈希与数据库中的哈希进行了比较，并确定它是否是重新发电的副本。在大规模上，存储哈希并通过它们进行搜索很麻烦，并且反向搜索必须近似以易于处理（Douze等人。，2024）。此外，功能提取器对内容修改并不完全鲁棒：例如，音频及其×1.25速度版本可能具有不同的哈希。这两个因素会导致错误，尤其是在对抗环境中（Douze等人，2021; Papakipos等。，2022）。另一个缺点是需要将哈希存储在数据库中，这使得很难共享，而开源场景不可能。
毒理学测试概述：当前方法和常规服务
• 133 项测试 • 治疗药物监测 • 紧急毒理学测试 • 滥用药物：单目标和多目标 DOA 筛查 • 一般毒理学筛查：药物和滥用药物筛查、药物和杀虫剂筛查 • 有毒醇（乙二醇、甲醇） • 乙酰胆碱酯酶和胆碱酯酶 • 百草枯 • 氰化物 • 溶剂和其他挥发性物质 • 微量元素和有毒金属
![Wei Zhao，Ryan M. Kelly，Melissa J. Rogerson和Jenny Waycott。 2023年。老年人想象参与性的未来技术
对... 的深度学习方法的评论
对运输诊断的数字双胞胎的系统映射研究
AI-Robotics中的安全考虑：对当前方法，挑战和机遇的调查
空中机器人技术
在luh2 中揭示了新型的金属对金属过渡
解码122型铁的超导体
分布式同时本地化和自动...
在mg ... 中加速金属间相非晶
arxiv：2401.16951v1 [cond-mat.mtrl-sci] 2024年1月30日
一项关于在软件pestesting中使用大语言模型的初步研究
arxiv：2303.13564v4 [Quant-ph] 2024年1月29日
量子单向的承诺
通过功能编码器的零射击增强学习
AI审核：通往AI问责制的公共汽车
漏洞检测的大型语言模型
逆增强学习而无需加强学习](/simg/e/e47d3337a3b6735760ce7481c7380d72720311e5.webp)
Wei Zhao，Ryan M. Kelly，Melissa J. Rogerson和Jenny Waycott。 2023年。老年人想象参与性的未来技术 对... 的深度学习方法的评论 对运输诊断的数字双胞胎的系统映射研究 AI-Robotics中的安全考虑：对当前方法，挑战和机遇的调查 空中机器人技术 在luh2 中揭示了新型的金属对金属过渡 解码122型铁的超导体 分布式同时本地化和自动... 在mg ... 中加速金属间相非晶 arxiv：2401.16951v1 [cond-mat.mtrl-sci] 2024年1月30日 一项关于在软件pestesting中使用大语言模型的初步研究 arxiv：2303.13564v4 [Quant-ph] 2024年1月29日 量子单向的承诺 通过功能编码器的零射击增强学习 AI审核：通往AI问责制的公共汽车 漏洞检测的大型语言模型 逆增强学习而无需加强学习
在线工具有意义的活动，并表示希望拥有在线和面对面选项的愿望。一些参与者描述了在限制期间参加各种在线社交团体活动的参与，例如参加“通过Zoom参加Zumba课程”（P6）。随着限制的逐渐缓解，其中一些活动仍在网上继续进行。p14说：“我们曾经每月进行一次讲座，他们再也没有回到面对面。从那以后一直在线。”许多参与者享受这些在线机会提供的便利，尤其是在特殊情况下正如P4所说：“下雨或10度时，我不可能在公园里做瑜伽”。P5说：“这对人有帮助