XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System变成
将硅噬菌体变成体内噬菌体：
crass样噬菌体最初是从涉及元基因组测序的研究和来自多个个体（Crass-cr oss asbly）的读取的研究中得出的高度丰富和肠道微生物组的普遍成员。最近，已经确定了粘膜类细菌的骨状噬菌体感染细菌。最令人兴趣的面孔样噬菌体之一是它们在实验室和肠道中持续数量高的能力，而不会显着影响其细菌宿主的丰富性。在这里，我们重述了迄今为止，从2014年的硅硅发现以及随后鉴定唯一基因组特征的含量噬菌体，到Crass001的第一个隔离以及阐明由Vivo In Vivo的Phage-Host对研究引起的各种生物学特征的首次分离。在相对较短的时间内收集了大量信息，但是很明显，类似骨状的噬菌体研究仍处于起步阶段。未来的研究在于进一步的体内工作，与噬菌体 - 宿主对一起工作，再加上从较大的群体中分离出进一步的crass样噬菌体。引言泥泞的噬菌体是人类肠道微生物组的有趣成员。它们既多产又广泛，占肠道病毒基因组的86％以上。（Yutin等，2021）在来自全球各地的粪便中都发现了它们，并且在从婴儿到老年人的所有年龄段中都发现了它们（Edwards等，2019）。也已显示它们被转移并稳定地植入虽然crassphages很少是新生微生物组的组成部分，但它们在生命的第一年就变得越来越普遍。已经表明，垂直传播会导致这种初始定植（McCann等，2018； Siranosian等，2020）。
当人工智能将战略资源变成普通资源
人工智能在商业领域的广泛应用的主要后果之一是许多战略资源（作为竞争优势的来源）转变为普通资源（所有竞争对手都可以使用）。这种资源的“去战略化”标志着既定的企业战略理论和实践的重大颠覆。因此，我们观察到竞争优势动态的变化。竞争力现在不再取决于拥有有价值、稀缺、独特和组织动员的资源和能力（如 Barney 的 VRIO 模型中所述），而更多地取决于控制能够产生这些资源和能力的人工智能系统。与美国和亚洲同行相比，这种转变可能特别不利于欧洲公司，直到欧洲开发出能够维护其战略自主权的人工智能。
将想法变成业务：四个验证模型
在这种情况下，设计思维原则也很重要，因为它是一种实践和创造性解决问题的方法，这些方法是在创新，战略能力，流程以及在广泛意义上的管理方面，旨在改善未来结果的问题。这是一种基于解决方案或以解决方案为中心的思维形式，始于目标或要实现的目标。
将供应链数据变成带有Splunk和Accenture
埃森哲供应链控制塔由几个利用Splunk数据结构技术的互操作组件组成。数据结构是一种数据集成的方法，可以通过将零散的数据编织在一起，以使组织的数据尽可能快地向用户提供，以帮助他们发现见解并启动操作，从而弥合了数据孤岛。数据结构消除了在数据湖中集中数据存储的必要性，例如在数据湖中，这是一项艰巨的任务，可以掩盖应对业务挑战的真正工作。数据结构专注于连接数据以形成企业的观察和见解。
将研究变成国防创新：内标和UW
STTR计划的关键功能将其与小型企业创新研究（SBIR）计划区分开来是与研究机构合作的要求。虽然合作小型企业是正式获奖者并管理该项目，但合作研究机构可获得多达60％的奖励资金。STTR指南要求小型企业在项目上至少执行40％的工作，其中至少30％分包给了合作研究机构。剩余的30％可以分配给研究机构或其他研发分包商。
将yerba伴侣浪费变成高性能锂 - ...
在这项研究中，将源自废物yerba伴侣的非激活碳（YMC - c）作为开发碳 - 硫复合阴极（ymc-c@s）的基质。通过从残留的yerba伴侣中提取的硫化纤维素的简单过程产生了碳质材料，避免了化学激活或额外纯化的昂贵且复杂的阶段。由于其高碳含量和介孔结构，YMC-C可以作为硫的有效宿主。通过熔体扩散方法添加70％的硫后，YMC-C@S复合材料显示出1678 mAh GS-1作为阴极材料的显着初始容量，以及以低电荷/放电速率以高可逆容量。此外，即使在长期循环中遭受C率增加时，1C的排放能力为777 mAh g s-1和165循环后的674 mAh g s-1也表现出良好的速率能力。当优化循环协议时，即使使用快速充电阶段，YMC-C@S复合材料也会显示出每个周期的容量损失非常低。通过在7.5个月内进行的自放电测试的积极结果证实，YMC-C作为LSB中有效的阴极材料的功效得到了证实。
如何将仓库管理变成业务成功
在不断发展的物流环境中，供应链需要更具弹性和敏捷性，3PL必须提高灵活性和运营效率，以满足其客户不断增长的需求。依次以企业管理股票的方式以及对最终客户的分销方式从未如此重要。强大的仓库操作是每个成功业务的基础。从农业和材料处理，到MedTech和电子商务，履行订单并向最终客户交付所需的时间将定义您的业务成功。
将任何汽车车窗变成明亮、多彩的显示屏
从广告角度来看，在美国各大城市，出租车或网约车在车顶安装大型 LED 显示屏已变得越来越普遍。基于位置的广告可让营销人员锁定位于特定地理区域或距离零售店一定距离内的客户。广告内容可根据位置、时间、驾驶路线甚至天气进行量身定制。Uber 和 Lyft 等网约车公司正在美国几个大城市开展基于位置的广告服务，目的是增加收入和提高司机工资 [ 1 ] [ 2 ]。车顶安装的 LED 广告显示屏可产生大而明亮的图像，但也存在一些缺点，包括由于阻力导致车辆燃油效率降低、道路噪音、高功耗、高成本、不使用时难以拆卸显示屏以及外观不美观。
如何将有机体变成10“ Easy”的模型生物...
20世纪的许多主要生物学发现仅使用六种物种进行：大肠杆菌细菌，酿酒酵母和schizosacachomyces pombe酵母，caenorhabdision秀素秀丽隐杆线虫，秀丽隐杆线虫，果蝇黑色素肉眼素的肉质片和musculus小鼠。我们对细胞分裂周期，胚胎发育，生物钟和代谢的分子理解均通过使用这些物种的遗传分析获得。然而，“大6”并未以遗传模型生物（以下简称“模型生物”）开始，那么它们如何成熟到如此强大的系统中？首先，这些模型生物是丰富的人类分子：它们是我们肠道中的细菌，啤酒和面包中的酵母，堆肥堆中的线虫，厨房中的苍蝇和墙上的小鼠。因此，它们在实验室中便宜，容易，迅速繁殖，此外也可以接受遗传分析。我们应该如何以及为什么要在此阵容中添加其他物种？我们认为，专业物种将在生物学的重要领域揭示新的秘密，并且随着现代技术创新（例如下一代测序和CRISPR-CAS9基因组编辑）的现代技术，现在已经成熟了，超越了6大>在这篇评论中，我们利用自己在伊德斯埃及埃及蚊子上的经验为达到这一目标的10步途径，我们在十年内将其建立在神经生物学模型生物体中。对这种致命疾病载体的生物学的见解要求我们与蚊子本身合作，而不是在其他物种中对其生物学进行建模。
将高通量结构生物学变成预测抑制剂设计
药物设计中的一个普遍挑战与发现化学修饰的配体增加了其对靶蛋白的影响。未充分利用的前进是结构生物学吞吐量的增加，这已经从手工努力发展到数百种不同的配体对现代同步基因中蛋白质的每月吞吐量。但是，缺失的框架是将高通量晶体学数据转换为配体设计的预测模型的框架。在这里，我们设计了一种简单的机器学习方法，该方法可以预测来自不同配体的实验结构与单个蛋白质与生化测量配对的蛋白质 - 配体。我们的主要见解是使用基于物理的能量描述符来表示蛋白质 - 配体复合物和一种学习对方法，从而渗透到结合模式之间的相关差异。我们针对SARS-COV-2主蛋白酶（M Pro）进行了高通量晶体学运动，获得了200多个蛋白质 - 配体复合物及其结合活性的平行测量。这使我们能够设计一步文库合成，从而提高了两个不同的微摩尔命中的效力，超过10倍，以120 nm的抗病毒效率到达非共价和非肽型抑制剂。至关重要的是，我们的方法成功地将配体扩展到了结合口袋的未开发区域，以简单的化学作用在化学空间中执行大而富有成果的动作。