XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System匹配
![为解决个人寿命与肾脏之间的不匹配问题奠定基础 岸诚二 [目的] ...](/simg/f/fb1b99e7668222721b9df9e1a092ecd2f07f9652.webp)
附录 C：主页匹配 – 本地商家工作表
• 第三方提供的项目成本估算，反映私人总投资。私人投资包括任何非 Match on Main 资金，这些资金将在签署赠款协议后 12 个月内用于实施项目。与拟议项目相关的所有成本都应反映在所需的第三方成本估算中。 • 至少三张代表 Match on Main 请求范围的照片；这应包括至少一张外部照片和至少一张空间内部照片（可接受的文件类型：PNG、JPEG 和 PDF）。 • 新企业必备：对于运营时间不超过 12 个月的企业，需要一份由第三方小型企业资源提供商（例如密歇根小型企业发展中心 (MI-SBDC)）审查过的详细商业计划书副本。商业计划书至少应包括执行摘要、公司介绍、所提供产品或服务的描述、运营概述以及两年的预计现金流。（如果企业运营时间超过 12 个月，则此附件为可选。）
不匹配的负性作为检测强度明显差异的工具
不匹配负性（MMN）基本上反映了听觉变化检测。尽管可以通过行为听觉测试方法来评估听觉变化的启示，但客观方法（例如MMN）的可靠性提高使其更有价值。这项研究的目的是使用MMN和行为方法检测和衡量强度明显的差异。频繁刺激与不经常刺激之间的强度差异的水平最低，并且引起的MMN波被接受为MMN阈值。包括20-30岁的60名受试者，30名女性（平均年龄21.70，SD = 1.91岁）和30名男性（平均年龄22.77，SD = 3.01），年龄在20-30岁之间。在整个样品中，在从右耳获得的MMN阈值和从左耳获得的MMN阈值之间发现了显着的差异（无论性别如何）05）。在使用行为方法和MMN获得的值进行比较时，在两个性别中的右侧或左侧都找不到显着差异（p>0。05）。结果表明，通过行为方法确定的值和左耳和左耳的MMN在两个性别中都是相似的。
探索3D从头分子生成的离散流匹配
产生新分子结构的深层生成模型具有促进化学发现的潜力。流量匹配是一个最近提出的生成建模框架，在包括生物分子结构（包括生物分子结构）的各种任务上取得了令人印象深刻的性能。开创性流量匹配框架仅针对连续数据开发。但是，从头分子设计任务需要生成离散数据，例如原子元素或氨基酸残基的序列。最近已经提出了几种离散的流匹配方法来解决此差距。在这项工作中，我们基准了3D从头生成的现有离散流匹配方法的性能，并提供了其不同行为的解释。因此，我们提出了FlowMol-CTMC，这是一种开源模型，可实现3D从头设计的最新性能，其可学习参数比现有方法少。此外，我们提出的指标使用捕获分子质量以外的局部化学价值约束并符合高阶结构基序。这些指标表明，即使满足了基本约束，模型也倾向于在培训数据分布之外产生异常且潜在的有问题的功能组。可用于重现此工作的代码和训练有素的模型，请访问https://github.com/dunni3/flowmol。
igflow：从头抗体设计的流匹配
在这项工作中，我们提出了IGFlow，这是抗体结构从头设计的SE（3）流量匹配模型。我们专注于生成抗体的新型可变结构域区域，并评估模型在1）无条件重链和轻链生成以及2）互补性确定区域（CDRS）的框架条件循环设计。我们的结果表明，IgFlow生成的抗体在结构上与自然观察到的抗体相似。我们将我们的方法与IGDIFF进行了比较，IGDIFF是一种无条件变量域生成的SE（3） - 扩散模型，在可设计性上。此外，我们在抗体设计中通常遇到的两个有条件的CDR介入任务上对IGFLOW和IGDIFF进行了基准测试。我们发现，Igdiff和Igflow在无条件设计抗体时都表现出色，并且IGFlow有条件地设计具有比IGDIFF更高自符合性的完整CDR循环。总体而言，我们的方法为抗体生成提供了另一种方法，具有其他计算益处，包括样本数据效率和推理速度。
卫星海事图像上超分辨率的任意规模流量匹配
科学背景。目前正在绕地球从地球表面获取图像。由空间机构和政府运营的卫星星座，可以对所有土地表面和海洋进行全球监测。尽管这些非商业卫星提供了开放式和免费图像，但它们的空间决议通常受到限制，最多约为10米。尽管这些空间分辨率在各种应用中足够，但对于需要检测到诸如建筑物，树篱或动物等细节细节的特定应用程序，它们可能是有限的因素。可以人为地增强图像空间分辨率的可能解决方案是超分辨率（SR）。该技术可以被构架为一个倒数的问题，包括学习降解函数的倒数，可以应用于低空间分辨率（LR）图像以估计高空间分辨率（HR）图像。在该领域的最后十年中，学习策略的发展，尤其是深度学习，以学习降解功能，从而提高了这一领域的研究。最近，一种生成方法的扩散模型已实现了超分辨率的重大进展，尤其是在感知可视化方面[6]。在遥感的背景下，超级分辨率也因生成模型的最新进展[9]（包括扩散模型）的最新进展增强了，并使用了两个主要的并发设置，用于学习降级功能。第一个是使用通过对HR图像降采样的卫星图像的合成对训练模型的。在推断时，通常将训练的模型应用于HR图像，以估算一个非常高的空间分辨率（VHR）图像或另一个传感器捕获的真实LR图像。在这两种情况下，它都会由于数据分布在将模型应用于另一个空间分辨率或通过传感器特性的变化引起的比色变化而产生域间隙。为了克服该域间隙，第二个解决方案包括采用跨传感器设置，在该设置中，来自不同传感器的真实图像对训练超分辨率模型。这种现实的场景在训练过程中引起了额外的挑战，因为可能无法正确地共同注册图像，通过具有不同光谱特征的传感器捕获，并且在不同的时间，在观察值中造成了变化[5]。文献中没有共识，进一步的工作应该使使用超分辨率技术获得现实的HR
一致性流匹配：定义直...
流量匹配（FM）是通过或差分方程（ODE）定义概率路径的一般框架，以在噪声和数据相似之间转换。最近的方法试图拉直这些流轨迹，以生成具有较少功能评估的高质量样本，通常是通过迭代的整流方法或最佳传输解决方案来生成更少的功能评估。在本文中，我们引入了一致性流量匹配（一致性-FM），这是一种新型的FM方法，可显式地在速度字段中实现自隔离。一致性-FM直接定义从不同时间到相同端点开始的直流，从而对其速度值施加了构成。此外，我们提出了一种多段培训方法，以增强表现力，从而在采样质量和速度之间取得更好的权衡。广泛的实验表明，我们的一致性-FM通过比一致性模型快4.4倍来显着提高训练效率，而比整流流模型快1.7倍，同时达到更好的生成质量。
布鲁斯电力 (Bruce Power) 匹配捐款，让您的影响力加倍！
立即发布 传播希望的力量：布鲁斯电力匹配捐款，让您的影响力加倍！安大略省伦敦，2024 年 11 月 19 日——这个假期，加拿大脑肿瘤基金会邀请我们的社区赠送一份具有持久影响力的礼物。通过向亲人捐款，您将帮助加速重要的脑肿瘤研究、富有同情心的支持、可靠的信息和倡导。布鲁斯电力将在 2024 年 12 月 31 日之前匹配所有捐款，每一美元的影响都将为受脑肿瘤影响的家庭带来希望。通过捐款，向特别的人致敬，分享照片，并留下致敬或希望的信息。这个奉献的季节是一个庆祝坚韧不拔、缅怀亲人并为那些面临脑肿瘤诊断挑战的人带来希望的机会。为了在这个假期传播希望，加拿大脑肿瘤基金会还推出了希望卡片——一系列温馨的节日贺卡，上面有受脑肿瘤影响的儿童绘制的艺术品。每张卡片都象征着希望、力量和社区的力量。欲了解如何捐款，请访问 www.braintumour.ca/hope 。欲了解有关我们的希望卡片的更多信息，请访问 www.braintumour.ca/cards-of-hope 。
一块电池 – 多台设备匹配配件
WAGNER 也是合作伙伴，它为 18V 无绳工具的用户在进行各种翻新项目时提供了无限的移动自由。18V 电池目前与 11 家制造商的 100 多种不同产品兼容。来自不同制造商的电池和充电器现在已成为过去 - 您既为环境做了好事，又节省了金钱和空间。