XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System增强的
增强的硅酸盐风化通过刺激土壤矿物质碳泵
©2024作者。除非另有说明，此期刊上发表在《全球变化生物学》上发表的期刊文章的版本是通过谢菲尔德大学研究出版物和版权政策提供的，根据创意共享归因4.0国际许可（CC-BY 4.0）的条款，该媒体允许在任何媒介中使用无限制的使用，分配和在任何媒介中使用，前提是原始工作适当地使用了原始工作。 要查看此许可证的副本，请访问http://creativecommons.org/licenses/4.0/此期刊上发表在《全球变化生物学》上发表的期刊文章的版本是通过谢菲尔德大学研究出版物和版权政策提供的，根据创意共享归因4.0国际许可（CC-BY 4.0）的条款，该媒体允许在任何媒介中使用无限制的使用，分配和在任何媒介中使用，前提是原始工作适当地使用了原始工作。要查看此许可证的副本，请访问http://creativecommons.org/licenses/4.0/
表面增强的拉曼光谱在催化中的影响
摘要：催化是现代社会必不可少的基石，支持了超过80％的制成品并驱动了90％以上工业化学过程的生产。随着对更有效和可持续过程的需求增长，需要更好的催化剂。了解催化剂的工作原理是关键，在过去的50年中，表面增强的拉曼光谱（SER）已成为必不可少的。在1974年发现，SERS已演变为一个成熟而有力的分析工具，转变了我们在学科跨学科中检测到分子的方式。在催化中，SERS已使人们能够洞悉动态表面现象，从而在非常高的空间和时间分辨率下促进了催化剂结构的监测，吸附物相互作用和反应动力学。本评论探讨了SER在催化和能量转化领域的成就以及未来的潜力，从而强调了其在推进这些关键研究领域中的作用。关键字：表面增强的拉曼散射，SER，电催化，光催化，热催化，等离子体催化，能量转换，能量储存
BGF-YOLO：增强的Yolov8具有多尺度注意特征融合用于脑肿瘤检测
摘要。您只看一次（YOLO）的对象探测器显示出显着的自动脑肿瘤检测精度。在本文中，我们通过结合双级路由关注，广义特征金字塔网络和第四个检测到Yolov8的探测来开发一种新型的BGF-Yolo架构。bgf-yolo包含一种注意机制，可以通过将高级半智能特征与空间细节合并，以更多地关注重要特征，并具有金字塔网络来丰富特征表示。此外，我们研究了不同注意力机制和特征融合的影响，检测脑肿瘤检测准确性的检测头构造。实验结果表明，与Yolov8x相比，BGF-Yolo的MAP 50绝对增加4.7％，并且在脑肿瘤检测数据集BR35H上实现了最先进的地图。该代码可在https://github.com/mkang315/ bgf-yolo上找到。
MAD-TD：模型增强的数据稳定了高更新比率RL
建立深厚的强化学习（RL）特工，这些特工找到了很少的样本政策，事实证明，众所周知。为了达到样本效率，最近的工作探索了为每个新样本提供大量级别的神经网络的更新。虽然如此高的更新对数据（UTD）比率表现出强烈的经验表现，但它们也引入了训练过程的不稳定。先前的方法需要依靠定期神经网络参数重置以解决这种不稳定，但是在许多现实世界中，重新启动训练过程是不可行的，并且需要调整重置间隔。在本文中，我们关注稳定训练的核心困难之一：学到的价值功能无法概括到未观察到的上利方灯。我们通过通过从学习的世界模型中产生的少量数据来直接扩大了非政策RL训练过程来直接减轻此问题。我们的方法，型号的时间差异学习数据（MAD-TD）使用少量生成的数据来稳定高UTD训练，并在DeepMind Contolol Suite中最具挑战性的任务上实现竞争性能。我们的实验进一步强调了采用良好模型生成数据的重要性，MAD-TD对抗价值高估的能力以及其实际稳定性提高以继续学习。
对对乙酰氨基酚的敏感伏安检测在Cuonps-Mwcnts修饰的玻璃碳电极上具有增强的阴离子表面活性剂
在本工作中，开发了一种使用差异脉冲伏安法技术的伏安法，用于评估抗染料和镇痛药，乙酰氨基酚。制备并表征CuO纳米颗粒。使用了用CuO纳米颗粒（Cuonps）和多壁碳纳米管（MWCNT）制造的玻璃碳电极（GCE）。修饰的电极通过在磷酸盐缓冲液中引入阴离子表面活性剂硫酸钠，显示出改善的阳极峰电流。在生理pH值为7.4的情况下研究了支撑电解质的pH，纳米颗粒悬浮液的量和表面活性剂浓度的影响。使用差异脉冲伏安法，制造的电极显示了对乙酰氨基酚浓度的线性动态范围。从校准图中，计算出的检测极限为5.06 nm，定量极限为16.88 nm。该方法在一天的日期和盘中也测试了其可重现性和测定。开发的过程是有效地应用的，以检测给婴儿施用的小儿口服悬浮液中的对乙酰氨基酚。
人工智能增强的简化搜索 Workday 工作援助，为临时工和雇员提供帮助
人工智能增强型简化搜索将人工智能融入搜索用户体验，让您能够更快地找到任务和报告。此功能使用人工智能分析您的搜索查询，然后在搜索结果顶部显示最匹配的任务和报告，从而节省您的时间和精力。
水平的眼球震颤带有速度增强的波形，催眠后白血病术中的波形：病例报告
心脏病和糖尿病因眼睛运动异常而被转诊至神经科。在手术后三个月内，他接受了康德疗法，并因甲状腺弥漫性轴突损伤而受到弥散的轴突损伤，并因交通碰撞引起的宫颈椎间盘破裂。最近，由于心脏AR猝死引起的缺氧 - 缺血性脑损伤，该患者表现出异常的眼球运动。神经系统检查表明，他的眼睛处于营养状态，头部固定向左转，四肢瘫痪。学生的大小正常，并且对光反应。角膜和堵嘴反射也是双侧完整的。视频记录术显示，左侧的眼球震颤和小小的下滑，并在患者的角度（从患者的角度来看）扭转组件。去除光不会导致重大变化（图1a，补充视频
自定义说明和增强的检索功能
抽象基础模型是下一代人工智能，有可能为医疗保健提供新颖的用例。大语言模型（LLMS）是一种基础模型，能够具有语言理解和产生类似人类文本的能力。研究人员和开发人员一直在调整LLM，以优化其在特定任务（例如医疗挑战问题）中的性能。直到最近，调整需要技术编程专业知识，但是OpenAI的定制生成预培训变压器（GPT）允许用户用自然语言调整自己的GPT。这有可能在全球范围内民主化获得高质量的定制LLM。在这篇评论中，我们提供了LLM的概述，如何调整它们以及自定义GPT的工作方式。我们提供了眼科定制GPT的三种用例，以证明这些工具的多功能性和有效性。首先，我们提出了“眼神”，这是一种教育援助，从临床准则中产生问题以促进学习。第二，我们构建了“ Eyeasserant”，这是一种临床支持工具，并使用临床指南调整以响应各种医师查询。最后，我们设计了“ GAT的GPT”，它通过分析同行评审的文档为临床医生提供了新兴管理策略的全面摘要。评论强调了自定义说明和信息检索在对眼科特定任务调整GPT中的重要性。我们还讨论了对LLM响应的评估，并解决了关键方面，例如其临床应用中的隐私和问责制。最后，我们讨论了它们在眼科教育和临床实践中的潜力。
基于TIN的CPVC化合物具有增强的动态热稳定性，可改善氯化聚氯乙烯（CPVC）管道的性能和FITT
CPVC或氯化聚氯乙烯氯化物与PVC（聚氯化氯）相比，其氯含量增加了约66％，具有优越的热稳定性。但是，超过其温度限制会导致降解且难以处理。考虑CPVC是PVC通过氯化的进一步乘积，可以通过PVC推测CPVC的反应机理。尽管CPVC是PVC的导数，但它是一个复杂的系统。聚合物分子结构中至少存在三种不同类型的重复单元：-CH2-CHCL-， - CHCL-CHCL-和少量的-CCL2-单元（10）CPVC是重要的特种聚合物，这是由于其高玻璃过渡，高热偏移温度，杰出的火焰和烟雾和化学效果。虽然CPVC的玻璃过渡温度通常随着氯的量增加而升高，但氯含量的增加会导致CPVC变得更加困难