XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System即时性
BLACKMAMBA：人工智能合成、可即时修改程序的多态键盘记录器
“从网络安全的角度来看，研究大型语言模型、它们可以生成的内容以及生成这些内容所需的提示非常重要……。这样的研究让我们了解了当前工具可以做什么和不能做什么，并让社区警惕这些技术的潜在滥用[4]。”
三年级日语“人工智能的未来”“人类、人工智能和创造力”
总结优点和缺点。 讨论始终在友好的气氛中进行。 首先，学生各自思考主题，然后两人一组交换意见。 *时间分配得恰到好处，没有浪费任何时间，因此学生的思考不会被打断，并能不断加深。 与全班同学分享 （3）在人工智能普及的社会里，什么对于人类来说是重要的？ 在开始写作之前，让每一对学生在 jam 板上进行工作。
审查 - 急性髓样白血病中同种异体移植的指示
＊频率，响应率和结果度量应通过风险类别进行报告，如果有足够的数量可用，则应通过指示的特定遗传病变。†主要基于在经过跨治疗的患者中观察到的结果。根据可测量残留疾病分析的结果，在治疗过程中可能会发生变化。•并发套件和／或FLT3基因突变不会改变风险分类。§AML被归类为不良风险。||仅影响Cebpa基本亮氨酸拉链的框内突变，无论它们是否以单相关还是双重突变的形式出现，都与有利的结果有关。¶（t （9; 11）的存在P21.3; Q23.3）优先于罕见的，并发的不良风险基因突变。#Eccluding KMT2A部分串联复制（PTD）。＊＊复合核型：在没有其他类别定义的重复遗传异常的情况下，$ 3无关的染色体异常；不包括三个或三个或多个三分之一的高二倍体核型（或多个多核），没有结构异常。††单粒核型：存在两个或更多不同的单色（（不包括X或Y（Y（Y（Y（Y））），或一个单个常染色体单子弹结合使用，与至少一个结构性染色体异常相结合，不包括核心结合因子AML）。‡‡目前，如果这些标记与有利的风险AML亚型共发生，则不应将这些标记用作不良预后标记。从参考文献6ATP53在变异等位基因部分至少为10％处的ATP53突变，与TP53等位基因状态（单或双重突变无关； TP53突变与AML与复合和单核核型显着相关。
Sail66正在开发CLDN6阳性固体癌症
A prominent academic journal in the field of cancer immunotherapy has adopted the non-clinical research results of SAIL66, which uses the Dual-Ig technology, a unique antibody engineering technology made by Chugai Pharmaceutical, Non-clinical research suggests that SAIL66 has high selectivity for CLDN6 (claudin 6), and that it may exhibit a higher antitumor effect compared to conventional T-cell engagers by costimulating CD3和CD137目前，正在对CLDN6阳性固体癌
新兴的Skillmion的伽利略相对论
This research was conducted by the RIKEN TRIP Initiative, and was conducted by the Japan Society for the Promotion of Science (JSPS) Science Research Funded Funded Research Project (S), "New Generation Magnetic Induction in Magnetic Conductors (Principal Investigator: Tokura Yoshinori, 23H05431)," and the Basic Research (A) "Theoretical Research on Quantum Nonlinear Response (Principal Investigator: Naganaga Naoto, 24H00197)," and the Academic Change Area Research (A) "Theory of Chimeric Quasiparticles (Principal Investigator: Murakami Shuichi, 24H02231)," and the Japan Science and Technology Agency (JST) Strategic Creative Research Promotion Project CREST "Electronic Quantum Phase Control Using Nanospin Structures (Principal Investigator: Naganaga Naoto, JPMJCR1874)"这一事件得到了针对Skyrmion的新拓扑磁科学的支持（主要研究者：U Shuzhen，JPMJCR20T1）。主持人/机构计数器 *请与主持人联系以获取有关研究内容的信息。 Riken研究人员Max T. Birch，基础科学专科研究员，密切相关的量子传导团队，新兴材料科学中心，Riken Research Institute，团队负责人Tokura Yoshinori（东京/东京大学/东京大学教授）
虚拟身体部位的即时分离——罗兰·菲斯特
摘要 多感官身体错觉的证据表明，身体表征可能是可塑的，例如，通过体现外部物体。然而，根据当前任务需求调整身体表征也意味着，如果不再需要外部物体，它们就会脱离身体表征。在当前的网络研究中，我们引入了二维 (2D) 虚拟手的具象化，可以通过计算机鼠标或触摸板的主动移动来控制。在初始具象化之后，我们通过比较两种情况来探索脱离身体的情况：参与者要么继续移动虚拟手，要么停止移动并保持手静止。基于将身体表征概念化为一组多感官绑定的理论解释，如果身体表征不再通过相关的视觉运动信号更新，我们预计虚拟手会逐渐脱离身体。与我们的预测相反，一旦参与者停止移动虚拟手，它就会立即脱离身体。这个结果在两个后续实验中得到了复制。观察到的瞬间脱离肉身可能表明人类对虚拟环境中动作和身体的快速变化很敏感，因此会特别迅速地调整相应的身体表现。
用于 COVID-19 即时诊断和冠状病毒监测的纳米光子生物传感器
2019 年 12 月，一种新型冠状病毒被确定为导致中国武汉爆发疾病（COVID-19）的原因。这种病毒被称为严重急性呼吸综合征冠状病毒 2（SARS-CoV-2），可引起上呼吸道感染，大多数感染者会出现咳嗽、发烧和呼吸困难等常见轻微症状，但也可能引发炎症并发症（如肺炎、多器官功能障碍综合征），需要重症监护，不幸的是，还会导致患者死亡。2020 年 3 月，世界卫生组织 (WHO) 宣布 COVID-19 疫情为大流行，迄今为止（2020 年 10 月），全球已感染超过 4450 万人，死亡人数超过 100 万 [1,2]。鉴于 COVID-19 疫情的急剧蔓延带来的卫生和社会紧急状况，需要快速、准确和灵敏的诊断技术来及时提供准确的病毒检测，以便及早识别感染，改善患者管理，并阻止和控制疾病传播。事实上，可靠且早期诊断 COVID-19 已成为正确管理大流行的主要挑战之一。目前的诊断技术主要依赖于聚合酶链反应 (PCR) 测试 [3、4]。PCR 检测包括通过酶介导的目标基因扩增来检测和识别病毒的特定基因组物质 (RNA)。大多数获批的 COVID-19 PCR 试剂盒都针对特定序列，如 RdRp、E、N 或 ORF1ab 基因，这些序列对应于病毒基因组中高度保守的区域。PCR 测试提供了所需的灵敏度和特异性以及临床稳健性，但是结果生成时间相对较长（2 到 6 小时）并且需要将样本运送到专门的实验室，这会过度延迟诊断结果并妨碍大规模人群筛查 [5]。已经提出了新的 PCR 相关方法，例如环介导等温扩增或滚环扩增，以及寻求即时 (POC) 基因组检测的新兴 CRISPR 技术，尽管它们在临床中的快速实施仍然很复杂 [6-8]。基于横向流动检测 (LFA) 的快速抗原诊断测试是一种很好的替代方案，可提供快速检测（约 15 分钟）。这些免疫层析试纸通过夹心检测检测病毒抗原，主要是 N 蛋白。然而，它们通常灵敏度低、可靠性低，尤其是在病毒载量较低的情况下 [9,10]。此外，血清学检测也被用作补充诊断技术，与传统技术（化学发光或酶免疫吸附测定）一起使用，或用于 LFA
自主驾驶系统中即时软件缺陷预测的多模式学习
摘要 - 近年来，自主驾驶技术的兴起强调了可靠软件在确保安全和性能方面的重要性。本文提出了一种使用多模式学习的自动驾驶软件系统中即时软件缺陷预测（JIT-SDP）的新方法。提出的模型利用了多模式变压器，其中预训练的变压器和组合模块与软件系统数据集的多个数据模式相结合，例如代码功能，更改指标和上下文信息。适应多模式学习的关键点是利用不同数据模式（例如文本，数值和分类）之间的注意机制。在组合模块中，在文本数据和包含分类数据和数值数据的表格数据和表格特征上的输出组合在一起，以使用完全连接的层产生预测。对从GitHub存储库（Apollo，Carla和Donkeycar）收集的三个开源自动驾驶系统软件项目进行的实验表明，拟议的方法显着超过了有关评估指标的最先进的深度学习和机器学习模型。我们的发现突出了多模式学习的潜力，以通过改进的缺陷预测来增强自主驾驶软件的可靠性和安全性。
日语_阅读《人工智能的未来：人类、人工智能与创造力》
・每位学生阅读论坛中提交的意见，并在纸质工作表上写下五种令他们印象最深刻的意见。 ・让学生花足够的时间阅读朋友的意见并仔细阅读。 *特意关闭鼓掌功能，让学生在工作表上写下自己的意见，以便学生仔细阅读。 *卡片上的名字被隐藏，以便学生可以不带先入之见地阅读。 ・在工作表上写下自己的意见后，学生打开鼓掌功能并为自己选择的意见鼓掌。显示卡片上的名字，重新排列卡片以便鼓掌，然后将卡片分享给全班。学生在查看谁写了这些意见后发表自己的意见，例如说“我很惊讶那是XX先生的意见”，或“我和XX先生有同样的看法”。
