XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System基本特征
LightDock 服务器：人工智能驱动的大分子相互作用建模
计算对接是结构生物学工具箱中的一种工具方法。具体而言，集成建模软件（如 LightDock）作为实验结构生物学技术的补充和协同方法而出现。普遍性和可访问性是促进易用性和改善用户体验的基本特征。考虑到这一目标，我们开发了 LightDock Server，这是一个用于集成建模大分子相互作用的 Web 服务器，具有几种专用的使用模式。该服务器建立在 LightDock 大分子对接框架之上，该框架已被证明可用于建模中高柔性复合物、抗体-抗原相互作用或膜相关蛋白质组装体。我们相信，这一免费资源将为结构生物学界带来宝贵的补充，可在线访问：https://server.lightdock.org/
激活基于不可区分性的量子相干性，以通过粒子统计印记增强计量应用
量子相干性是量子力学的一个基本特征，允许量子态叠加，是量子信息处理的资源。非同质粒子和同质粒子的相干性以根本不同的方式出现。对于后者，存在与不可区分性相关的独特贡献，而非同质粒子则不会出现这种贡献。在这里，我们通过光学装置通过实验证明了这种对量子相干性的额外贡献，表明其量直接取决于不可区分性的程度，并在量子相位鉴别协议中利用了它。此外，设计的装置允许用光子模拟费米子粒子，从而评估交换统计在相干性产生和利用中的作用。我们的实验证明，独立的不可区分粒子可以为量子增强计量学提供可控的相干性和纠缠资源。
Martin Kustati、Yelfi Prisillia：Frayer 模型的实施……
摘要：学习新词汇对于年轻的学习者来说通常很枯燥和困难。他们可能在处理新词的含义、拼写、词类和发音方面遇到困难。一些年轻的学习者也很难记住单词。只有他们中的一部分人能很好地记住单词的拼写或发音。因此，英语教师应该找到有趣的策略来应对这种情况。可以使用的策略之一是 Frayer 模型策略。该策略使学习者能够学习新单词。他们定义一个概念、单词或术语，描述其基本特征，提供该想法的例子并提出该想法的非例子。因此，语言学习者可以有效地利用时间学习词汇。通过 Frayer 模型策略，他们还可以学习新词的含义、拼写和发音。因此，本文旨在描述 Frayer 模型策略在加强年轻学习者英语词汇方面的实施情况。
BMS652：动植物生物技术
2。2.0植物的技术和遗传操纵2.1）将DNA引入植物 - 间接方法（粒子轰炸，聚乙烯乙二醇，（PEG）电穿孔，碳化硅纤维纤维等）的方法和直接方法（硅核酸杆菌纤维纤维等）（Agrobacterium介导的基因Tranfer）2.2）植物变换 - 基本特征Vectoration-vectortation sos sos vectoration sos vectoration sos vectoration。2.3） - 遗传操纵在农业中的应用 - 使用有关除草剂耐药性，耐药性，抗病性，降低病毒疾病的影响，胁迫耐受性，提高作物产量和质量的案例研究，分子药物。2.4）生物伦理学 - 对转基因作物（抗生素耐药性基因，除草剂耐药性和“超级weed”基因污染物，大企业）和GM作物和产品法规的关注。
使用废物脂肪溶解微生物生物柴油的柴油发动机提取，性能和排放表征
在这项研究中，将提取牛奶废水，并使用酯交换器转化为脂解微生物的生物柴油（LMD），并测试适当性，作为IC发动机的替代，可持续的，可再生的可再生能源。研究了生物柴油中创建的混合物的性能，并将其与常规柴油的混合物进行了比较。结果表明，与整洁的柴油讨论了燃料的基本特征。研究的是在LMD上运行的测试引擎的操作，燃烧和排气分析。研究涉及在单缸直接注射柴油发动机中以恒定的快速速度（0、25、50、75和100％）在不同的载荷（0、25、50、75和100％）下运行不同的生物柴油柴油混合物（B10，B20，B30，B40，B40，B50和B80）。断裂热效率（BTE）的值降低
基于自我监督学习的通用实验室进度预估计的心血管事件检测模型
纠缠是量子物理学的基本特征，也是量子通信，计算和传感的关键资源。纠缠状态是脆弱的，保持连贯性是量子信息处理中的核心挑战。然而，可以通过耗散过程产生和稳定纠缠。实际上，纠缠已显示在某些相互作用的量子系统的稳态状态中存在，仅受到与热浴的不连贯耦合。使用有限维度的系统在一系列双分部分设置中已证明了这一点。在这里，我们着重于无限维玻色粒系统的稳态状态。具体而言，我们考虑了任何持续强度的激发量相互作用的任何骨气模式，并在不同温度下每对夫妇在不同温度下弱到热浴的各方之间进行了划分。我们表明，独特的稳态总是可以分离的。
AI发明的披露充分性
EPO的审查部门拒绝了第56条EPC的缺乏创造性步骤的申请。检查部门依靠两个先前的艺术文件。最接近的先前ART披露了权利要求1的基本特征，除了使用ANN从外围测得的动脉血压曲线计算心脏输出。检查的划分观察到，应用程序的这种区别特征是技术贡献，因为它提供了一种替代的自动计算方法，这将提高精度和效率。但是，鉴于一份文档披露了用于类似目的的神经网络的文档，这一技术贡献显而易见。重要的是，审查部门认为，应用程序仅概述了为此目的使用神经网络的意图，并且不提供有关该技术实施的任何技术教学（考试部门的决定拒绝（理由），第8.3.2段）。因此拒绝了该申请。申请人上诉。
通过提取特征和
脑肿瘤是一种日益严重的全球流行病，每年夺走数百万人的生命。误诊会导致不必要的治疗并缩短预期寿命。医生已经使用基于计算机的诊断技术（例如 DenseNet201 和 Gabor 滤波器）做出准确诊断。在这项工作中，SVM 用于对独立特征进行分类，并使用 DenseNet201 算法和 Gabor 滤波器从 MRI 图像数据集中收集基本特征。在从目标区域提取独特特征方面，深度卷积层优于标准技术。使用来自 Kaggle 网站的 7023 张脑肿瘤图片的 MRI 数据集，使用 SVM 对特征进行分类。DenseNet201 和 Gabor 滤波器的混合方法产生了最佳的整体结果，精度为 98.02%，准确率为 98.01%，F1 得分为 98.01%。
可委托的医学微生物学专业活动
- 本 EPA 侧重于应用需氧和厌氧细菌和酵母的分类和基本特征知识。 - 包括进行标准染色、选择适合样本类型和/或预期病原体的培养基和培养条件、根据表型特征对生物体进行分类、应用生物体鉴定方法、确定分离株的临床意义和抗菌药敏试验需求，并相应地报告结果（例如常规、危重、IPAC、对公共卫生有重要意义的疾病）。 - 本 EPA 的观察基于对样本的审查，其中可能包括一系列未知样本、一系列模拟样本或在工作台上评估常规样本或未知样本的几个小时。 评估计划：由主管、专职教学技术员或核心或 TTP 住院医师直接观察和/或案例审查样本 使用表格 1。表格收集信息：