XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System动态转换
基于神经网络的客户行为模型用于数字零售中的动态转换渠道优化
摘要使用不同平台和数字零售环境中的接触点增加流量的需求不能过分强调。通常在转换优化中通常使用的一些常规状态无法捕获客户在与互联网商店交往时所做的复杂和动态路径。为了在转换漏斗中捕获客户的这种动态行为，本文介绍了一种基于神经网络的新方法。此外，通过使用人工神经网络（ANN）进行机器学习过程，该模型对客户活动进行了实时预测，并为零售商揭示了适当的关键时刻，以影响客户的决策过程以优化客户体验。这些发现表明，神经网络模型的应用提高了客户行为表示的准确性，以提供提高销售生产率的最佳转换策略。
引导编辑系统研究进展
flap 之间存在动态转换，使所需 DNA 信息有机会 与基因组的靶标链结合，之后 5' flap 会在细胞修复 的过程中被切除，经过 DNA 修复过程，最终实现基 因组信息的修改 ( 图 1 ) 。在这个过程中，融合蛋白 承担了切割目标位点非靶标链和逆转录的双重功 能，而 pegRNA 既引导 PE 识别目标位点，又包含了编辑 所需的信息。通过这 2 个组分， PE 系统实现了识 别、切割、起始逆转录的引物序列结合、逆转录等一 系列过程，并将所需 DNA 信息直接逆转录至目标 位点的断裂处 [ 26 ] 。 PE 系统的设计非常简单精巧，无 需引入 DNA 模板，也不产生双链断裂，是一种非常
飞行员引起的振动和人体动态行为
可能导致 PIO 的飞机动态特性 ...................................................................................... 35 A. 有效飞行器中的过度滞后（飞机加稳定性增强） ...................................................................... 35 1. 严重 PIO 中的飞行员动态特性 ............................................................................. 37 2. 良好飞行品质的控制原则 - 对飞行员补偿变化的容忍度 ............................................................................. 53 3. 航天飞机轨道器进近和着陆试验 ............................................................................. 60 4. F-8 数字电传操纵实验 - “确定的”滞后数据 ............................................................. 62 B. 不匹配的飞行员-飞机接口特性 ............................................................................. 64 C. 控制器速率限制 ............................................................................................. 68 D. 飞行器动态转换 ............................................................................................. 70 1. YF-12 PIO ......................................... 70 2. 1 英寸-38 PIO ......................................................... 71
适用于密集波长的敏捷频率变换...
摘要：光子学的宽带宽和光谱效率促进了长距离光波通信的空前速度。然而，在不进行光电转换的情况下高效地路由和控制光子信息仍然是一项持续的研究挑战。本文，我们展示了一种动态转换密集波分复用数据载波频率的实用方法。通过将相位调制器和脉冲整形器组合成全光频率处理器，我们实现了 N = 2 和 N = 3 个用户的系统的循环信道跳变和输入数据流的 1 对 N 广播。我们的方法不涉及光电转换，并且能够在单个平台上实现低噪声、可重构的光纤信号路由，原则上可以进行任意波长操作，为低延迟全光网络提供了新的潜力。
探索人类与人工智能对个体学习和协作学习之间动态转换的控制
摘要。在课堂上动态地在个人和协作学习活动之间转换（即以无计划的方式，根据需要）可能对学生有好处。现有的编排工具并非为支持这种转换而设计的。这项工作报告了一项技术探索研究的结果，该研究探索了课堂协同编排支持的替代设计，以便在个人和协作学习之间动态转换，重点研究了如何在教师、学生和编排系统之间划分或共享对转换的控制。本研究涉及 1）在真实的课堂场景中进行试点，使用人工智能支持个人和协作学习；2）设计研讨会和对学生和教师的访谈。研究结果表明，学生、教师和人工智能系统之间需要对转换进行混合控制，以及对不同教室、教师和学生先前知识的适应性和/或适应性。这项研究首次探索了人类-人工智能对实际课堂中个人和协作学习之间动态转换的控制。
细胞 - ORBi UMONS
摘要：黑色素瘤细胞因其高可塑性和在各种黑色素瘤细胞状态之间来回切换的能力而臭名昭著，从而能够适应次优条件和治疗方法。这种表型可塑性在癌症研究中引起了越来越多的关注，被认为是黑色素瘤进展的新范例。在这篇综述中，我们详细而深入地全面概括了黑色素瘤中复杂的表型转换范围、关键调节因子、各种新的黑色素瘤状态以及相应的特征。我们还详细描述了表观遗传修饰（染色质重塑、甲基化和长链非编码 RNA/miRNA 的活性）和代谢重组在动态转换中的作用。此外，我们阐明了肿瘤微环境 (TME) 和氧化应激之间的串扰在调节表型转换中的主要作用。最后，我们详细讨论了几种合理的治疗方法，例如利用表型特异性和代谢脆弱性以及针对 TME 的成分和信号，以改善黑色素瘤患者对治疗的反应。
利用大脑数据构建神经网络模型揭示了适应性行为背后的表征转换
人们认为，人类能够自适应地执行各种任务的能力源自认知信息的动态转换。我们假设这些转换是通过连接枢纽（选择性整合感觉、认知和运动激活的大脑区域）中的连接激活来实现的。我们利用最近使用功能连接来映射大脑区域之间活动流的进展，在认知控制任务期间从 fMRI 数据构建任务执行神经网络模型。我们通过模拟这个经验估计的功能连接模型上的神经活动流来验证连接枢纽在认知计算中的重要性。这些经验指定的模拟通过在连接枢纽中整合感觉和任务规则激活产生了高于偶然的任务表现（运动反应）。这些发现揭示了连接枢纽在支持灵活认知计算方面的作用，同时证明了使用经验估计的神经网络模型深入了解人类大脑认知计算的可行性。
利用大脑数据构建神经网络模型揭示与适应性行为相关的表征转换
人们认为，人类自适应地执行各种任务的能力源于认知信息的动态转换。我们假设这些转换是通过“连接中枢”的连接激活实现的。连接中枢是选择性整合感觉、认知和运动激活的大脑区域。我们利用最新进展，利用功能连接映射大脑区域之间的活动流，从认知控制任务期间的 fMRI 数据构建任务执行神经网络模型。我们通过模拟这个经验估计的功能连接模型上的神经活动流，验证了连接中枢在认知计算中的重要性。这些经验指定的模拟通过在连接中枢整合感觉和任务规则激活产生了高于偶然的任务表现（运动反应）。这些发现揭示了连接中心在支持灵活的认知计算中的作用，同时证明了使用经验估计的神经网络模型深入了解人类大脑认知计算的可行性。
使用矢量符号架构高效编排 Node-RED IoT 工作流
许多工作流系统跨越多个科学领域和环境，对于物联网 (IoT)，Node-RED 提供了一个有吸引力的基于 Web 的用户界面来执行基于 IoT 服务的工作流。但是，与大多数工作流系统一样，它集中协调工作流，无法在节点移动的更短暂的环境中运行。为了解决这一差距，我们展示了如何将 Node-RED 工作流迁移到分散的执行环境中以在移动自组织网络上运行，并且我们通过将基于 Node-RED 的交通拥堵检测工作流转换为在分散环境中运行来演示这一点。该方法使用向量符号架构 (VSA) 将 Node-Red 应用程序动态转换为紧凑的语义向量表示，该表示对服务接口及其嵌入的工作流进行编码。通过扩展现有的服务接口，使用可以解释和交换向量的简单认知层，我们展示了如何以完全分散的方式动态发现所需的服务并将其互连到所需的工作流中。由此产生的系统提供了一个方便的环境，其中可以使用 Node-RED 前端图形组合工具来协调分散的工作流。在本文中，我们进一步扩展了这项工作，引入了一种新的动态 VSA 向量压缩方案，该方案可压缩用于在线通信的向量，从而减少通信带宽，同时保持语义信息内容。该算法利用符号向量的全息特性进行压缩，同时考虑组合向量的数量以及确定与同一上下文中使用的其他编码向量冲突的相似性界限。由此产生的节省使这种方法对于基于服务的分散式工作流中的发现极为有效。© 2020 由 Elsevier BV 出版
统一的3D和4D全景分割通过动态移动网络
摘要 - 随着自动驾驶的快速进步，为其感应系统配备更全面的3D感知变得至关重要。但是，广泛探索的任务（例如3D检测或点云语义分段）重点是解析对象（例如汽车和行人）或场景（例如树木和建筑物）。在这项工作中，我们建议解决基于激光雷达的全景分段的具有挑战性的任务，该任务旨在以统一的方式解析对象和场景。特别是我们提出了动态转移网络（DS-NET），该网络是Point Cloud Realm中有效的全景分割框架。ds-net具有用于复杂LIDAR点云分布的动态移位模块。我们观察到，BFS或DBSCAN（例如BFS或DBSCAN）的常用聚类算法无法处理具有非均匀点云分布和不同实例大小的复杂自主驾驶场景。因此，我们提出了一个有效的可学习聚类模块，动态转换，该模块可以随时适应内核功能。为了进一步探索时间信息，我们将单扫描处理框架扩展到其时间版本，即4D-DS-NET，以进行4D Panoptic分割的任务，其中应为多个框架提供相同的ID ID预测。我们建议以更统一的方式求解4D Panoptic分割，而不是将跟踪模块附加到DS-NET上。该代码可在https://github.com/hongfz16/ds-net上公开获取。具体而言，4D-DS-NET首先通过对齐连续的LiDAR扫描来构造4D数据量，然后在其上执行时间统一的实例聚类以获得最终结果。进行了两个大规模自动驾驶激光雷达数据集（Semantickitti和Panoptic Nuscenes）的广泛实验，以证明所提出的溶液的有效性和出色性能。