XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System功能强大
丰富的配置
提升高度高达1240万，过道宽度狭窄至1.8m。Nalift的托盘位置比平衡叉车多50％，托盘位置比到达卡车高30％。220°铰接角，在超鼻涕过道中起作用。80V ZAPI AC双核控制器，凉爽的工作环境，无错误。80V AC提升和驾驶电动机，免费维护，功能强大，高效效率。比例阀，可以根据工作条件进行调整阀速度，从而更容易，更准确地在狭窄的过道中拾起/卸载托盘。指尖控制提供了更好的控制体验，提供了更舒适，更准确的操作。它也具有特殊的选择模式。具有更好的英寸移动性能，它使Nalift VNA非常适合高起重和狭窄的过道工作情况。强大的底盘和桅杆结构可确保重型使用。nalift可以在内外的任何地面上运行，消除双重处理，一步一步将托盘从货车转移到机架，因此可以节省很多时间和金钱。维护成本的显着少于正常卡车/秋千卡车。人体工程学设计使Nalift提供更快的负载周期时间并减少驱动因素疲劳。提供铁锂电池（可选），免费维护，更长的工作寿命。本地经销商支持和工程师服务。
通过模拟 CRISPR-Cas 序列来设计高功能基因组编辑器
基因编辑有可能解决农业、生物技术和人类健康领域的基本挑战。源自微生物的基于 CRISPR 的基因编辑器虽然功能强大，但在移植到非原生环境（例如人类细胞）时通常会表现出显著的功能权衡。人工智能 (AI) 支持的设计提供了一种强大的替代方案，有可能绕过进化限制并生成具有最佳属性的编辑器。在这里，使用在大规模生物多样性上训练的大型语言模型 (LLM)，我们展示了首次使用 AI 设计的可编程基因编辑器成功精确编辑人类基因组。为了实现这一目标，我们通过系统地挖掘 26 兆碱基的组装基因组和元基因组，整理了超过一百万个 CRISPR 操纵子的数据集。我们通过生成自然界中发现的 CRISPR-Cas 家族中 4.8 倍的蛋白质簇数量并为 Cas9 样效应蛋白定制单向导 RNA 序列来展示我们模型的能力。生成的几个基因编辑器与 SpCas9（典型的基因编辑效应器）相比，表现出相当或更好的活性和特异性，同时在序列上相差 400 个突变。最后，我们展示了一个 AI 生成的基因编辑器，称为 OpenCRISPR-1，它表现出与碱基编辑的兼容性。我们公开发布 OpenCRISPR-1，以促进在研究和商业应用中广泛、合乎道德的使用。
GEDpm-cg：谷氨酸棒杆菌点突变构建基因组编辑自动化设计平台
机器人系统辅助基因组编辑技术和计算机辅助设计工具的进步极大地促进了微生物细胞工厂的发展。尽管目前已有多种独立的软件解决方案可用于载体DNA组装、基因组编辑和验证，但迄今为止仍然缺乏可以为整个基因组改造过程提供一站式服务的完整工具。这使得大量基因改造的设计，特别是构建那些需要严格精确的基因操作的突变，成为一个费力、耗时且容易出错的过程。在此，我们开发了一个称为GEDpm-cg的免费在线工具，用于设计谷氨酸棒杆菌的基因组点突变。选用自杀质粒介导的反选择点突变编辑方法和基于重叠的DNA组装方法来确保谷氨酸棒杆菌染色体上任何位置上的任何单核苷酸的可编辑性。设计结果提供了用于遗传修饰载体 DNA 组装和测序验证所需的引物，以满足所有实验需求。超过 10,000 个单点突变的计算机设计任务可以在 5 分钟内完成。最后，在 GEDpm-cg 的指导下，在谷氨酸棒杆菌中成功构建了三个独立的点突变，这证实了计算机设计结果可以准确无缝地与体内或体外实验衔接。我们相信该平台将提供一个用户友好、功能强大且灵活的工具，用于通过机器人/软件辅助系统对工业主力谷氨酸棒杆菌进行大规模突变分析。
人工智能和深度学习推动 PET 图像重建：最新进展和未来方向
正电子发射断层扫描 (PET) 对于诊断疾病和监测治疗至关重要。传统的图像重建 (IR) 技术（如滤波反投影和迭代算法）功能强大，但也存在局限性。PET IR 可以看作是图像到图像的转换。使用多层神经网络的人工智能 (AI) 和深度学习 (DL) 为这项计算机视觉任务提供了一种新方法。本综述旨在为核医学专业人士和人工智能研究人员提供相互理解。我们概述了 PET 成像的基础知识以及基于人工智能的 PET IR 的最新技术及其典型算法和 DL 架构。通过推断衰减和散射校正、正弦图修复、去噪和超分辨率细化，进步提高了分辨率和对比度恢复、降低了噪声并消除了伪影。核先验支持列表模式重建、运动校正和参数成像。混合方法将人工智能与传统 IR 相结合。人工智能辅助 PET IR 的挑战包括训练数据的可用性、跨扫描仪兼容性以及幻觉病变的风险。除了监管问题外，还强调了严格评估的必要性，包括定量幻影验证和与传统 IR 诊断准确性的视觉比较。首批获批的基于人工智能的应用程序已在临床上可用，其影响是可以预见的。新兴趋势，例如多模态成像的集成和先前成像访问数据的使用，凸显了未来的潜力。持续的合作研究有望显着提高图像质量、定量准确性和诊断性能，最终导致基于人工智能的 IR 集成到常规 PET 成像协议中。
量子计算机时代的网络安全的未来
摘要：2022 年 8 月的第一周，全球密码学家正在努力应对今年的第二件大事。NIST（美国国家标准与技术研究所）经过 5 年的严格筛选，选出了四种后量子密码 (PQC) 算法，其中一种被比利时的一个团队破解。他们仅用 62 分钟和一台标准笔记本电脑就破解了 PQC 算法，并赢得了微软 50,000 美元的赏金。第一个大事发生在 6 个月前，当时另一位 NIST 决赛选手（Rainbow）被淘汰。不幸的是，这两种失败的 PQC 算法都可以在市场上买到。由于 82 个 PQC 候选算法中有 80 个未能通过 NIST 标准化过程，剩下的两种 PQC 算法的未来充其量也只是个疑问，这使得 NIST 为期 5 年的严格量子安全加密标准构建工作陷入危险。与此同时，迫在眉睫的量子威胁仍未得到缓解。现在是时候让我们退一步，重新审视问题的病因了。尽管最先进的计算机安全严重依赖于密码学，但它确实可以超越加密。本文分析了一种与加密无关的方法，这种方法可能使计算机具有抗量子性。零漏洞计算 (ZVC) 通过禁止所有第三方权限来保护计算机，这是大多数漏洞的根本原因。ZVC 消除了传统计算机多层架构的复杂性，并在芯片 (3SoC) 上构建了一个简约、紧凑的固态软件，该软件功能强大、节能，并且可能抵抗恶意软件和量子威胁。
ATP 4-33 维护操作
1-2. 作战环境 (OE) 的性质要求维护系统必须功能强大、灵活、反应迅速，并专注于快速将系统恢复到运行状态，并且尽可能接近故障点或损坏点。这一要求意味着维护能力必须位于战场前沿。维护资产应在战术情况允许的范围内尽可能向前移动，以便尽快将无法操作和损坏的设备返回战场。尽可能向前移动的维护是作战成功的一个关键战斗倍增器。这种成功取决于设备能够多快恢复到完全可执行任务的状态，或恢复到允许完成任务的状态。完全可执行任务是一种物资状况，表明系统和设备是安全的，并且所有任务必需的子系统都已安装并按照适用的陆军条例运行。完全具备任务能力的车辆或系统不存在技术手册/电子技术手册 XX–10 和 XX–20 系列预防性维护检查和服务表和 AR 385-10 条款中“未完全具备任务能力准备就绪”栏中列出的故障，这些故障适用于 AR 700-138 要求的车辆和/或系统或其子系统。术语“准备就绪”和/或“可用”和“完全具备任务能力”指的是同一种状态：设备已准备就绪并能够执行其战斗任务（参见 AR 750-1）。设备必须安全执行所有战术和战斗任务，并且不会危及操作员或机组人员的生命。维护人员在完成这项工作的同时，还要确保最大限度地保证设备——
反义 RNA 上的 ADAR RNA 编辑导致重叠正义转录本上出现明显的 U 到 C 碱基变化
尽管迄今为止已描述了数百种 RNA 修饰，但只有 RNA 编辑会导致 RNA 分子的核苷酸序列与基因组相比发生变化。在哺乳动物中，迄今为止已描述了两种 RNA 编辑，即腺苷到肌苷 (A-to-I) 编辑和胞苷到尿苷 (C-to-U) 编辑。RNA 测序技术的最新改进导致发现越来越多的编辑位点。这些方法功能强大但并非没有错误，因此必须对新描述的编辑位点进行常规验证。在对 DDX58 mRNA 进行其中一次验证时，除了 A-to-I RNA 编辑位点外，我们还遇到了假定的 U-to-C 编辑。这些 U-to-C 编辑存在于几种细胞系中，并且似乎受到特定环境刺激的调节。在人类长基因间非编码 RNA p21 (hLincRNA- p21) 中也观察到了同样的发现。更深入的分析表明，假定的 U-to-C 编辑是由从相同基因座转录的重叠反义 RNA 上的 A-to-I 编辑引起的。此类编辑事件发生在以相反方向转录的重叠基因上，最近已被证明具有免疫原性，并与自身免疫和免疫相关疾病有关。我们的发现也得到了深度转录组数据的证实，表明此类基因座可以通过同一基因座内 A-to-I 和 U-to-C 错配的存在来识别，在正义转录本和顺式天然反义转录本 (cis-NAT) 中都存在反射性 A-to-I 编辑，这意味着此类簇可能是功能相关的 ADAR1 编辑事件的标志。
![[SSC21-I-12]](/simg/f\ff928d6c92e522ff5dfa9eca80272f7dfc966734.webp)
[SSC21-I-12]
随着发射的成本暴跌，现在比以往任何时候都更容易进入轨道。这导致了每年发射的卫星数量的扩散，导致每天的数据的链接下降。地面站收到的数据通常是未经处理的，这使得考虑到大型数据大小，并且并非所有数据都有用。这加上对实时数据处理的需求不断增长，导致对轨道处理解决方案的需求不断增长。在这项工作中，我们通过将不同的图像压缩技术应用于卫星数据来研究基于CNN的对象检测器在受约束设备上的性能。我们检查了Nvidia Jetson Nano和Nvidia Jetson Agx Xavier的功能；低功率，高性能计算机，具有集成的GPU，足够小，可以在板载纳米卫星上装配。我们仔细研究了对象检测网络，包括单镜头多伯克斯检测器（SSD）和基于区域的完全卷积网络（R-FCN）模型，这些模型已在DOTA上进行了预训练 - 在空中图像中用于对象检测的大型数据集。性能是根据执行时间，内存消耗和准确性来衡量的，并与包含具有两个功能强大GPU的服务器的基线进行比较。结果表明，通过应用图像压缩技术，我们能够改善执行时间和内存消耗，从而实现完全可运行的数据集。无损压缩技术的执行时间大约减少了10％，记忆消耗降低了3％，对准确性没有影响。虽然有损耗的压缩技术将执行时间提高了144％，并且记忆消耗减少多达97％。但是，它对准确性有重大影响，具体取决于压缩比。因此，这些压缩技术的应用和比率可能会根据特定任务所需的准确性水平而定。
2024 ITE发展趋势：人工智能在交通运输中的应用
人工智能：万能药还是潘多拉魔盒？规划一条负责任的前进之路 人工智能 (AI) 可能是我们这个时代最重要的技术。随着这项技术的不断进步，交通运输行业将从利用人工智能创新、增强和优化行业的各个方面（包括教育、研究、规划、设计、运营和维护）中获得巨大收益。人工智能的快速发展正在深刻地重塑我们的社会格局，影响从工业到商业再到日常生活等各个领域。在交通运输领域，2024 年 ITE 虚拟春季会议上分享的见解强调了人工智能正在彻底改变传统实践的重要方式。除了通过数据驱动的洞察力提高运营效率之外，交通运输专业人士还利用人工智能来改进可视化效果、促进更清晰的沟通和简化流程，从而提高整体效率。然而，一个关键的要点是谨慎使用人工智能工具。虽然人工智能工具功能强大，但它们的输出可能包含错误信息、偏见甚至有害内容。谨慎使用它们并注意它们的局限性。必须注意的是，人工智能的概念范围很广，不断发展，有时甚至令人困惑。虽然定义可能有所不同，但人工智能通常涉及计算系统的编程，以执行需要类似人类认知能力的任务。数学理论、计算能力的创新以及前所未有的丰富数据促进了人工智能应用能够在专业领域与人类能力相媲美或超越人类的能力。本文探讨了人工智能技术的发展，深入研究了其在交通领域的具体应用。此外，我们研究了人工智能工具对 ITE 成员的意义，并在最后呼吁采取行动——概述了 ITE 理事会如何指导负责任和有影响力地使用人工智能来塑造我们行业的未来。
利用 Microsoft Dynamics Business Central 中的 OVO-Vision 的强大功能
农业行业，尤其是鸡蛋生产行业，面临着从管理生产流程到确保质量控制和可追溯性等诸多挑战。许多行业分支机构都提供方便的应用程序来收集或输入数据，但它们通常没有或仅以有限的方式连接到相关系统，从而形成数据孤岛或信息孤岛。OVO-Vision 是 Microsoft Dynamics 365 Business Central (BC) 中构建的专用解决方案，它利用 Microsoft 平台的强大功能为这些挑战提供了全面的解决方案。本分析深入探讨了与 BC 集成的 OVO-Vision 如何利用 Microsoft 的强大功能来转变鸡蛋生产管理、提高运营效率并推动业务增长。基础：Microso2 Dynamics 365 Business Central Microsoft Dynamics Business Central 是一种多功能企业资源规划 (ERP) 解决方案。它提供广泛的功能，包括财务管理、供应链运营、销售和服务。它的灵活性、可扩展性和集成能力使其成为构建 OVO-Vision 等行业特定解决方案的理想平台。 OVO-Vision：为蛋品生产商量身定制 OVO-Vision 是一款专门针对蛋品生产行业的专用软件解决方案。要获得良好的解决方案，细节至关重要，知识和经验在这个特定的细分行业中必不可少。它为蛋品生产过程的每个阶段提供详细的管理工具，从产蛋和孵化到分级、加工和分配，以统一的方式进行，没有重叠或间隙。通过将 OVO-Vision 集成到 Microsoft Dynamics Business Central，蛋品生产商可以获得一个功能强大、包罗万象的解决方案，该解决方案可增强其运营的各个方面，从而为部门和公司层面的大型集成增加巨大的价值。