XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System动态过程
引用：Sancaktutan Ş，İspahi B，Aslan Y.Ş，Solak K，Ünver Y. Magnetofection：一种利用磁性纳米粒子进行有效基因转移的神奇技术
基因治疗是一种通过关闭致病或功能失调的基因并将特定基因传递到体内来治疗疾病的治疗方法。将治疗基因传递到目标细胞仍然是基因转移的一个限制。因此，基因转移是基因治疗的重要组成部分。基因传递系统通常分为基于病毒和非基于病毒的系统。在众多纳米结构中，纳米粒子被广泛用作非病毒基因转移的载体。磁性纳米粒子 (MNP) 近年来因其独特的磁性而被广泛应用于生物医学领域。原则上，它们的电荷和尺寸使 MNP 适合到达目标位置。此外，高表面积/体积比使 MNP 成为基因转移的理想选择。使用 MNP 进行基因转移的主要方法之一是磁转染。在这种方法中，DNA 和 MNP 在含盐的缓冲液中结合形成一种称为磁转染的复合物。这种复合物可以在磁场的影响下穿透细胞。带负电荷的 DNA 需要经过修饰才能穿过带负电荷的细胞膜，与 MNP 形成复合物，并增加其稳定性和生物相容性。为此，常用的聚合物如 PEI（例如两亲性聚（L-赖氨酸）、聚酰胺胺 (PAA) 和 PEG）用作基因载体。此外，MNP 和 PEI 等聚合物有助于 DNA 的内体逃逸。这篇小型综述总结了磁性粒子在基因转移的所有动态过程（纳米粒子合成、基因结合、细胞摄取、内体逃逸和体内靶向）中的特定基因转染（磁转染）。
循环脉冲神经网络的非线性动力学与机器学习
人们对由相对少量相互作用的神经元组成的各种集合和大型神经形态系统进行了研究 [1±6]。在《Physics Uspekhi》中，许多综述介绍了使用非线性物理方法研究大脑和神经集合中的动态过程的相关主题 [7±18]。最近，对工作大脑的认知和功能特性进行建模已经成为神经动力学的前沿 [19±21]。尤其是，人们对这一主题越来越感兴趣，这与创建能够重现自然智能关键特性的人工智能系统有关 [22, 23]。为了解决这类问题，有必要建立新的动态模型，这些模型首先可以重现复杂的层次组织，其次可以重现神经元结构的可塑性，因为它们的组成以及结构之间和结构内的连接会根据信息输入的存在与否而变化。迄今为止，已经开发出两种动态建模方法 [24, 25]。其中一种方法是所谓的自上而下的方法，模型采用大脑活动模式——模拟大脑高级过程的积分变量 [20]。另一种方法自下而上，对于可以重现大脑高级功能的神经结构模型，首先，基于对神经元和结构之间连接的真实描述，建立单个神经元的模型 [25, 26]。显然，这两种方法的生物学相关模型都应该基于实验数据。在神经生理学家对大脑进行的实验研究中，神经元的活动是在受试者休息时或受试者执行某项任务时记录的。基于实验数据的模型可以通过两种方式开发。第一种是数据驱动建模，即重建一个动态系统，该系统产生的时间序列在数量上接近实验记录的时间序列。第二种方式是基于所考虑的行为问题建模，即
刺激的拉曼散射断层扫描，用于快速三...
摘要。三维（3D）成像对于理解复杂的生物学和生物医学系统至关重要，但是活细胞和组织成像应用仍然面临着由于成像速度的限制速度和强烈散射而面临的挑战。在这里，我们提出了一种独特的相调节刺激的拉曼散射断层扫描（PM-SRST）技术，以实现细胞和组织中的无标记的3D化学成像。为了完成PM-SRST，我们使用空间光调节器来电子方式操纵沿针头贝塞尔泵束的聚焦Stokes束进行SRS层析成像，而无需进行机械Z扫描。我们通过实时监测以8.5 Hz体积速率的水中的三键珠的3D布朗运动以及对MCF-7细胞中乙酸刺激剂的即时生化反应，证明了PM-SRST的快速3D成像能力。此外，将贝塞尔泵束与更长的波长stokes梁（NIR-II窗口）相结合，在PM-SRST中提供了出色的散射弹性能力，从而在更深的组织区域中可以快速断层扫描。与传统的点扫描相比，PM-SRST技术在高度散射介质（例如聚合物珠幻影和诸如猪皮肤和脑组织等生物学）的成像深度方面提供了〜双重增强。我们还通过观察氧化氘分子到植物根中的动态扩散和摄取过程来证明PM-SRST的快速3D成像能力。开发的快速PM-SRST可用于促进代谢活性的无标签3D化学成像以及活细胞和组织中药物输送和治疗剂的功能动态过程。
人工智能与计算心理科学的联系
研究人类行为和认知。人工智能 (AI) 算法的发展极大地扩展了 CPS 的潜力，为大脑中复杂和动态过程的建模提供了强大的工具。人工智能对 CPS 产生重大影响的一个领域是情绪识别领域。研究人员现在可以收集大量情绪面部表情数据集，并使用人工智能算法（如卷积神经网络 (CNN)）来学习如何从这些图像中识别不同的情绪。这些模型可用于预测情绪在大脑中的表现方式以及情绪如何受到社会和环境因素的影响。人工智能算法还可用于优化计算模型的参数并提高其准确性和预测能力。例如，进化算法可用于搜索最适合实验数据的模型参数集，而强化学习算法可用于优化模型在复杂和动态环境中的决策策略。除了情绪识别之外，人工智能还被用于 CPS 来模拟其他认知过程，例如决策、学习和记忆。例如，深度学习算法已被用来开发大脑如何学习和表示视觉和听觉刺激的模型，而强化学习算法已被用来模拟大脑如何在不确定和变化的环境中做出决策。总的来说，人工智能和 CPS 之间的联系有可能为人类行为和认知的计算基础提供新的见解，并开发出可以改善人类福祉的新干预措施和技术。然而，这一领域也引发了重要的伦理和社会问题，例如人工智能对隐私、社会不平等和未来工作的潜在影响。随着人工智能和 CPS 的不断发展，重要的是要仔细考虑这些问题，并确保以有利于整个社会的方式使用这些技术。关键词：计算心理学；人工智能；智能系统；人类行为
J02：Geodesy中的人工智能和机器学习
人工智能（AI）和机器学习（ML）的最新进步正在彻底改变许多科学领域，而Geodesy也不例外。本次研讨会探讨了AI/ML技术对测量的深远影响，强调了使用这些数据驱动方法来解决地球数据复杂性的挑战和机会。随着由太空地理技术产生的数据快速增长，例如全球导航卫星系统（GNSS），干涉量合成孔径雷达（INSAR）以及即将进行的卫星重力任务，传统的分析方法已达到其限制。AI/ML提供了创新的解决方案来处理和分析这些信息丰富，增强了测量参数的确定，并为地球动态过程提供了新的见解。响应这种快速发展，已经建立了关键的举措，以促进AI/ML驱动的Geodesy创新。在2023年，全球测量观测系统（GGOS）建立了对地球人工智能（AI4G）的重点领域，该领域旨在通过AI来改善地球数据分析和产品生成，重点是可解释性和可信度。同时，成立了地理学中机器学习理论基础的理论委员会委员会委员会委员会（ICCT），以促进和完善用于在地球研究中应用ML技术的理论框架。研讨会的会议与这些举措紧密一致，其中包括广泛的大地测量子场。以这种方式，专题讨论会特别试图在Geodesy及其他地区培养跨学科的合作。强烈鼓励利用AI，ML，深度学习（DL）或其他数据驱动技术的其他数据驱动技术的贡献，这反映了这些方法在推进地理科学方面的重要性和潜力。
核医学在分子成像领域的应用
疾病现在可以从核医学的诊断，预后，预测和中间点标记中受益。可以在整个身体上评估目标表达以预测治疗结果。[1]。核医学程序在各种手上，能够实时鉴定人类中的一些生理和病理学过程，并提供无创的工具来检测早期的病理生理改变和形态异常[2]。确定放射学居民接触分子成像（MI）和核医学的程度，以确定可以帮助该地区未来学员的重要方面，并确定目标的独特特征[3]。基于放射医学的分子成像是一种非侵入性的实时装置，可以检测到与解剖成像相比，早期，更可治疗的阶段的恶性肿瘤[4]。成像在肺部疾病中至关重要，并且经常用于临床评估和测试。核医学与标准X射线照相和计算机断层扫描相比，在某个时间点产生了静态图像，可以随着时间的推移可视化动态过程[5]。优化现有技术并开发新鲜的分子成像技术是令人兴奋的，并且在神经退行性疾病临床治疗和研究中迅速扩展了主题。在诊所中，MI可以帮助早期有效的治疗分层和效率监测[6,7]。由于对比度的扩大范围，批准的模式和无障碍技术，临床医生获得了更多选择。有一个案例要合并核医学从成像特异性的生物学特性演变为适合于单个患者疾病的特定特征的有针对性药物，因为发生了放射性药物的进步[8]。
自主电力系统中混合电能存储系统参数识别
1. 引言 目前，电能存储系统 (EESS) 被广泛用于解决电力工业的各种问题。近几十年来，储能技术的密集发展导致了具有特性 (功率、能量强度、效率系数、速度) 的 EESS 的诞生，这些特性 (功率、能量强度、效率系数、速度) 使项目能够以技术和经济效率实施。2017 年，俄罗斯联邦能源部批准了《俄罗斯联邦电力存储系统市场发展构想》[1]。此外，能源计划还指出了在俄罗斯联邦能源领域引入储能系统的具体任务，该计划是国家技术倡议的长期综合计划的一部分，旨在到 2035 年形成全新的市场并为俄罗斯在全球技术领导地位创造条件 [2]。现代快速 EESS 是一种全新的能源电力设备，旨在与电力系统进行受控的能量交换，以组织所需的模式或控制动态过程。EESS 能够根据任何给定的算法几乎立即控制有功功率平衡。根据给定的任务，EESS 可用作无功功率补偿装置、高次谐波有源滤波器以及三相网络不对称补偿手段。由于 EESS 技术的新颖性，其在俄罗斯电力工业实践中的开发和实施始于相对较小的额定功率和能量强度。俄罗斯联邦的自主能源系统中有许多 EESS 项目可供实施，这些项目具有较高的经济和技术效率。受控能量交换过程中的功率变化速度由 EESS 的功能目的决定。目前最相关的储能设备类型是：锂离子电池和超级电容器。第一种类型对于相对较慢的过程最有效，而第二种类型对于较慢的过程最有效。
迈向增材制造中的数字孪生框架
激光定向能量沉积 (DED) 在增材制造 (AM) 中具有显著优势，可用于生产复杂的几何形状并促进材料功能分级。然而，材料属性不一致和零件多变等固有挑战仍然存在，这主要是由于其分层制造方法。对这些挑战至关重要的是 DED 过程中的热量积累，这会影响最终材料的微观结构和性能。尽管用于管理热量积累和温度调节的闭环控制方法在 DED 文献中很普遍，但很少有方法将实时监控、基于物理的建模和控制同时集成在一个有凝聚力的框架中。为了解决这个问题，我们提出了一个数字孪生 (DT) 框架，用于实时模型预测控制 DED 的工艺参数，以实现特定的工艺设计目标。为了实现该目标，我们详细介绍了利用基于长短期记忆 (LSTM) 的机器学习的替代模型的开发，该模型使用贝叶斯推理来预测 DED 构建部件各个空间位置的温度。该模型提供未来温度状态的实时预测。此外，我们引入了用于时间序列过程优化 (BOTSPO) 的贝叶斯优化 (BO) 方法。它的基本原理与传统 BO 一致，其新颖之处在于我们独特的时间序列过程配置文件生成器，具有降低维度的表示。BOTSPO 用于动态过程优化，我们在其中部署 BOTSPO 来确定最佳激光功率配置文件，旨在实现 DED 构建中的所需机械性能。识别的配置文件建立了一个过程轨迹，在线过程优化旨在匹配或超越该轨迹的性能。本文阐述了数字孪生框架的组成部分，主张将其整合为 AM 的综合数字孪生系统。
虚拟和增强现实技术对高等教育学习的评估
摘要：虚拟现实 (VR) 具有促进技术增强学习的良好潜力。学生可以从沉浸式可视化和直观交互中受益，从而学习抽象概念、复杂结构和动态过程。本文旨在评估工程教育环境中虚拟和增强现实技术增强学习 (VARTeL) 环境中 VR 学习游戏的效果。新加坡南洋理工大学 (NTU) 的 HIVE 学习中心建立了一个 VARTeL 翻转教室，用于沉浸式和交互式学习。实验是为进行学习的大学生设计的，有三个与科学、技术、工程和数学 (STEM) 相关的交互式沉浸式 VR 游戏，即虚拟细胞、虚拟 F1 赛车和矢量几何。这些 VR 游戏是 NTU 内部为 STEM 教育设计的 VARTeL 应用程序的一部分。进行了定量和定性分析。共有 156 名机械工程专业的学生参加了实验。实验后，有 15 名参与者被选中接受采访。使用两种不同的模型（开发的 VARTeL 和改进的技术丰富的成果导向学习环境清单 (TROFLEI)）进行前测和后测，以衡量 VARTeL 环境在高等教育中的效率。与前测相比，后测有约 24.8% 的显著改善，这说明了 VARTeL 对工程教育的有效性。讨论了 VR 模拟游戏、数据收集方法、数据分析以及实验结果的细节。从结果可以看出，修改后的 TROFLEI 的所有底层量表都高于“良好”类别的阈值，表明本研究设计了一个非常可靠的问卷。平均“理想”值比平均“实际”值高出约 0.7-2.6%。本文还介绍了实验的局限性和未来的工作及建议。
个性化家庭服务计划
个性化家庭服务计划 (IFSP) 是家庭与当地 tiny-k 计划之间的书面协议，其中记录了符合条件的 0-3 岁婴幼儿及其家庭所需服务的计划。制定 IFSP 是一个动态过程，涉及父母（以及其他确定的家庭成员或了解婴幼儿及其家庭的人）与将为婴幼儿及其家庭提供服务和支持的专业人员之间的协作规划和伙伴关系。它旨在成为一个持续的过程，以根据儿童及其家庭不断变化的发展需求规划和调整服务。父母/家庭和专业团队成员应该充分理解 IFSP（即易于使用和阅读）。IFSP 过程以家庭为中心，有助于增强家庭权能。因此，在整个 IFSP 过程中，应该寻求和尊重文化价值观和信仰。制定 IFSP 的伙伴关系包括所有团队成员的积极参与，包括父母/家庭成员和专业人员。父母是团队中的关键参与者，他们提供有关婴儿或幼儿的优势和需求以及家庭的优势、资源、关注点、优先事项和偏好的信息。但是，父母可以选择在制定和实施 IFSP 中扮演何种角色以及参与何种程度的活动。专业人员的职责是充分解释 IFSP 流程，以便父母和其他家庭成员有权选择相应的角色和活动水平。父母有责任最终决定他们、他们的婴儿或幼儿或其他家庭成员是否接受或拒绝服务。在提供 IFSP 中描述的服务之前，必须向父母充分解释 IFSP 的内容，并获得他们的知情书面同意。家庭在 IFSP 上的签名表明家庭参与了 IFSP 的制定。家庭服务协调员启动 IFSP 流程，并负责 IFSP 的制定、实施、审查和修订。初始 IFSP 流程的原因：