XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System图表
四图表 - 海军蓝 STP
注释：Toyon 的自适应 eLORAN 辅助定位和授时 (ADEPT) 系统包括具有低截获/检测概率 (LPI/LPD) 波形的导航信标和软件定义无线电 (SDR) 接收器，该接收器可在 GPS 拒绝和 GPS 挑战环境下提供厘米级本地定位精度和米级全球精度。与需要四个发射器的 GPS 伪卫星不同，精确（厘米级）导航只需要两个 ADEPT 信标，而米级精度的全球绝对导航则不需要。SDR 接收器可以缩小到不超过手机大小，并且可以在没有 GPS 的情况下提供全球导航。信标还可以缩小以用于战术用途或永久安装在需要本地精确导航的任何地方，例如机场或航空母舰上。该系统还包括一个军用 GPS 接收器，用于 GPS 可用时。
更新的广度-深度图表
• EEL4598/5718 数据计算机通信 (3) SS，秋季 • EEL4516/5544 线性系统中的噪声 (3) 秋季 • EEL4599 无线和移动网络 (3) 春季 • EEL6591 无线网络 (3) • EEL6532 信息理论 (3) • EEL6533 统计理论 (3) • EEL6535 数字通信 (3) • EEL6507 队列理论 (3) • EEL6509 无线通信 (3) • EEL6550 误差校正编码 (3)
人类寿命的大脑图表
在过去的几十年中，神经影像学已成为人脑基础研究和临床研究中无处不在的工具。然而，目前还没有参考标准来量化神经影像学指标随时间推移的个体差异，这与身高和体重等人体测量特征的生长图表不同 1 。在这里，我们整合了一个交互式开放资源，以对来自任何当前或未来 MRI 数据样本的大脑形态进行基准测试（http://www.brainchart.io/）。为了以现有的最大、最具包容性的数据集为基础制定这些参考图表，同时承认由于已知的 MRI 研究相对于全球人口多样性的偏见而导致的局限性，我们汇总了 100 多项原始研究中的 101,457 名人类参与者的 123,984 次 MRI 扫描，这些参与者的年龄在受孕后 115 天至 100 岁之间。MRI 指标通过百分位数分数量化，相对于生命周期内大脑结构变化的非线性轨迹 2 和变化率。脑图确定了以前未报告的神经发育里程碑 3 ，表明个体在纵向评估中具有高度稳定性，并证明了对原始研究之间的技术和方法差异的稳健性。与无百分位数的 MRI 表型相比，百分位数分数显示出更高的遗传性，并提供了非典型大脑结构的标准化测量，揭示了神经和精神疾病中神经解剖学变异的模式。总之，脑图是朝着稳健量化个体差异迈出的重要一步，以多种常用神经影像学表型中的规范轨迹为基准。
本周图表——航空业是创新
国际航空运输协会净零排放路线图强调了新型飞机推进系统和能源载体（如氢和电池）在减少全球航空运输二氧化碳排放方面可能具有的变革潜力。由于航程和有效载荷，这些飞机最初将主要影响国内排放。 我们确定了一份非排他性清单，其中列出了 23 家公司的 44 架独立飞机概念，包括未来平台和飞行演示机，并按能源来源对它们进行分类：氢（26）、电池（6）和电池混合动力（12）。一些拥有多个概念的公司在图表中多次出现。尚未对这些飞机架构的成熟度或成功可能性进行分析。 航空业经历了多次转型，从木材和帆布制成的活塞发动机双翼机，到后掠翼喷气发动机客机，再到具有空前效率和安全性的复合材料跨大西洋飞机。本图表上的公司及其员工是航空业勇敢创新的悠久传统的典范。他们努力使航空业不仅成为最快、最安全的交通方式，而且成为最清洁的交通方式。 必须继续加大投资、支持政策和开放合作，以加速这些飞机的开发，并增加它们对 2050 年净零排放目标的贡献。即使不是本图表中显示的所有公司和概念都能取得成功，但这一创新浪潮带来的技术发展和技能提升无疑将使航空业受益。
DSMES图表审核工具
4。dsmes遭遇：在每次遇到的文档中需要下面的每个项目。然后是下一步（参与者将在两个单独的相遇中记录的DSMES会话之间进行的工作）5。沟通至少每次推荐给参考提供商一次，其中包括提供的DSME的摘要，参与者成果和后续计划（需要其他推荐/关键时期）。
基本计划（EP）比较图表
- 有效的覆盖日期：尚未拥有当前承保范围的合格消费者有资格获得当月第一个日期的EP覆盖范围。覆盖范围的开始日期将等于EP的资格开始日期，除非自动分配或计划选择在资格开始日期之后的一个月内进行，否则覆盖范围将在自动分配或计划选择的月份开始。
通过多任务图表结构学习
鉴定蛋白质 - 蛋白质相互作用（PPI）对于在细胞内的众多生物过程中进行深入见解至关重要，并且在药物开发和疾病治疗等领域具有显着的指导价值。当前，大多数PPI预测方法主要集中于蛋白质序列的研究，忽略了蛋白质内部结构的关键作用。本文提出了一种名为MGSlappi的新型PPI预测方法，该方法将注意力集中在我的蛋白质结构信息上，并通过多任务学习策略增强了蛋白质编码器的表现力。具体来说，我们将端到端PPI预测过程分解为两个阶段：氨基酸残基重建（A2RR）和蛋白质相互作用预测（PIP）。在A2RR阶段，我们采用基于图的基于图的残基重建方法来探索蛋白质的内部关系和特征。在PIP阶段，除了基本的相互作用预测任务外，我们还引入了两个辅助任务，即蛋白质特征重建（PFR）和蒙版相互作用预测（MIP）。PFR任务旨在重建在PIP阶段的蛋白质的表示，而MIP任务则使用部分掩盖的蛋白质特征进行PPI预测，两者都在协调一致地工作以提示MGSlappi捕获更多有用的信息。实验结果表明，MGSlappi在各种数据分配方案下的现有最新方法显着优于现有的最新方法。
