XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System处理系统
在文本处理系统中将自上而下和自下而上的策略整合在一起
摘要Scisor。系统是一种计算机程序，旨在扫描受约束的文本自然出现的文本，提取信息并回答有关该信息的问题。该系统目前在公司合并和收购领域中读取报纸故事。Scisor使用的语言分析策略结合了完整的句法（底部）解析和概念性期望驱动的（自上而下）解析。四个知识来源，包括句法和语义信息以及域知识，以灵活的方式进行交互。这种信息产生了一个更强大的语义分析仪，旨在优雅地应对[Exical and stancactic知识中的差距，很容易地传输到新的事物上，并促进信息从文本中提取。
大脑的废物处理系统是阿尔茨海默氏病治疗的新目标
新兴的研究指出，淋巴系统是毒素积累的原因。Glymphatic System是大脑的废物清除率，也是健康大脑功能的重要组成部分。在睡眠期间，它在很大程度上是活跃的，这是我们的长期记忆的形成。为此，大脑使用与学习和记忆相关的协调大脑区域，称为网络。这些网络中的缺陷已在人类和患有阿尔茨海默氏病的啮齿动物中显示出来。该疾病的两个最重要的症状是记忆力障碍和睡眠障碍。这表明淋巴系统，大脑网络功能和内存整合之间存在牢固的关系。但是，科学家尚未研究糖函数是否对于记忆巩固至关重要。
开发和评估自然语言处理系统，用于策划胸膜超声心动图（TTE）数据库
摘要：背景：尽管电子健康记录（EHR）提供了对疾病模式和患者治疗优化的有用见解，但它们对非结构化数据的依赖表现出了很难的文化。超声心动图报告为心血管患者提供广泛的病理信息，由于其叙事结构，提取和分析特别具有挑战性。尽管自然语言处理（NLP）已成功地用于各种医学领域，但它并未在超声心动图分析中使用。目的：开发一种基于NLP的方法，通过准确转换（例如LVOT VTI，AV VTI和TR VMAX）和离散（例如，反应性严重性）在半结构的叙事形式中逐渐结构或允许未来的研究，从而将基于超声心动图报告中提取和分类数据进行分类。方法：135,062跨性超声心动图（TTE）报告源自146967基线超声心动图报告，分为三个同类：培训和验证（n = 1075），测试数据集（n = 98）和应用程序集（n = 133,889）。NLP系统是开发的，并使用医学专家知识迭代地进行了修订。该系统用于从133,889个报告的提取中策划一个中等实力数据库。由两名临床医生盲目注释并提取了98个报告的固定验证集，以与NLP提取进行比较。一致性，歧视，准确性和校准结果度量提取。该系统表现出与临床医生提取的高度一致性和一致性。结果：包括LVOT VTI，AV VTI和TR VMAX在内的连续结果使用级别的相关得分（ICC = 1.00，p <0.05）表现出完美的评估者可靠性，并表明了NLP系统和临床医生之间的理想对齐。在诸如LVOT直径，横向MAPSE，峰值E速度，横向E速度，PV VMAX，Valsalva的Sinuses，valsalva的sinuse，valsalva和升高主动脉直径等结果中观察到了良好水平（ICC = 0.75–0.9，p <0.05）的评价者间可靠性。此外，在混淆矩阵分析中，离散结果度量的准确率为91.38％，表明有效性能。结论：基于NLP的技术在从超声心动图报告中提取和分类数据时产生了良好的结果。本研究通过提供有用的工具将半结构化文本转换为可用于数据管理的结构化回声报告，从而有助于使用半结构化数据。医疗保健设置中的其他验证和实施可以提高数据可用性，并支持研究和临床决策。
恐惧和悲伤的面部表情对大脑扩展面部处理系统中有效连接的差异调节
情绪面部表情的处理依赖于大脑区域分布式网络信息的整合。尽管人们已经研究过不同的情绪表情如何改变这个网络内的功能关系，但是关于哪些区域驱动这些相互作用的研究仍然有限。这项研究调查了在处理悲伤和恐惧面部表情时的有效连接，以更好地理解这些刺激如何差异性地调节情绪面部处理回路。98 名年龄在 15 至 25 岁之间的健康人类青少年和年轻人接受了内隐情绪面部处理 fMRI 任务。使用动态因果模型 (DCM)，我们检查了与面部处理有关的五个大脑区域。这些区域仅限于右半球，包括枕叶和梭状回面部区域、杏仁核、背外侧前额叶皮质 (dlPFC) 和腹内侧前额叶皮质 (vmPFC)。处理悲伤和恐惧的面部表情与杏仁核与 dlPFC 之间的正向连接增强相关。只有处理恐惧的面部表情与 vmPFC 与杏仁核之间的负向连接增强相关。与处理悲伤的面孔相比，处理恐惧的面孔与杏仁核与 dlPFC 之间的连接显著增强相关。处理这些表情与 vmPFC 与杏仁核之间的连接之间没有发现差异。总体而言，我们的研究结果表明，杏仁核和 dlPFC 之间的连接似乎对这些表情之间的不同维度特征做出了反应，这些特征可能与唤醒有关。需要进一步研究来检验这种关系是否也适用于正价情绪。
在异构混合信号神经形态处理系统中实现稳健计算的脑启发方法
神经形态处理系统使用混合信号模拟/数字电子电路和/或忆阻设备实现脉冲神经网络，代表了一种有前途的技术，适用于需要低功耗、低延迟且由于缺乏连接或出于隐私考虑而无法连接到云进行离线处理的边缘计算应用。然而，这些电路通常噪声大且不精确，因为它们受设备间差异的影响，并且工作电流极小。因此，按照这种方法实现可靠的计算和高精度仍然是一个悬而未决的挑战，一方面阻碍了进展，另一方面限制了这项技术的广泛采用。从构造上讲，这些硬件处理系统具有许多生物学上合理的约束，例如参数的异质性和非负性。越来越多的证据表明，将这些约束应用于人工神经网络（包括用于人工智能的神经网络），可以提高学习的稳健性并提高其可靠性。在这里，我们深入研究神经科学，并提出网络级大脑启发策略，进一步提高这些神经形态系统的可靠性和稳健性：我们通过芯片测量来量化群体平均在多大程度上有效地减少神经反应的变化，我们通过实验证明皮质模型的神经编码策略如何允许硅神经元产生可靠的信号表示，并展示如何利用这些策略稳健地实现基本计算原语，如选择性放大、信号恢复、工作记忆和关系网络。我们认为，这些策略可以有助于指导使用噪声和不精确的计算基板（如亚阈值神经形态电路和新兴的记忆技术）实现的稳健可靠的超低功耗电子神经处理系统的设计。
南大与牛津团队研究新进展细胞修复dna损伤...
有一种新的过程，在这个过程 中，细胞从细胞核中清除有害的 DNA蛋白质病变，确保遗传物质 的稳定性，并促进细胞的存活。 研究小组将这一新的过程称为噬 核（nucleophagy）。 噬核是自噬的一种特殊形 式，是自然的细胞清洁机制，对 于修复DNA和确保细胞存活来说 至关重要。 噬核的过程涉及了一种称为 TEX264的蛋白。在接受结直肠癌 化疗的患者中，药物会导致DNA 的损伤，机体表达为TEX264，它 激活了噬核过程，将病变引导到 细胞的废物处理系统中，从而将 他们分解和破坏。 研究小组利用生物化学、 细胞生物学和生物信息学工具
LFG 能源项目开发手册，第 3 章
处理系统可分为初级处理和二级处理。大多数初级处理系统包括脱水和过滤以去除水分和颗粒。脱水可以简单到使用通常称为“分离”装置的设备以物理方式去除 LFG 中的自由水或冷凝水。通常使用气体冷却和压缩来去除 LFG 中的水蒸气或湿气。气体冷却和压缩已使用多年，是主动 LFG 收集系统的相对标准元素。二级处理系统旨在提供比单独使用初级系统更好的气体清洁效果。二级处理系统可能采用多种清理过程，包括物理和化学处理。二级处理的类型取决于最终用途需要去除的成分。可能需要从 LFG 中去除的两种微量污染物是硅氧烷和硫化合物。
脑启发的方法用于在异质混合信号神经形态处理系统中实现鲁棒计算
抽象的神经形态处理系统实施具有混合信号模拟/数字电子电路和/或熟悉设备的混合信号神经网络代表了一种有希望的技术，用于需要低功率，低延迟，并且由于缺乏连接性或隐私问题而无法连接到离线处理的云，并且无法连接到离线处理。但是，这些电路通常嘈杂且不精确，因为它们受设备之间的变化影响，并且以极小的电流运行。因此，在这种方法之后，实现可靠的计算和高精度仍然是一个公开挑战，一方面阻碍了进度，另一方面有限地采用了这项技术的广泛采用。通过构造，这些硬件处理系统具有许多在生物学上合理的约束，例如参数的异质性和非同质性。越来越多的证据表明，将这种限制应用于人工神经网络，包括在人工智能中使用的限制，可以促进学习方面的鲁棒性并提高其可靠性。我们认为，这些策略对于指导设计可靠且可靠的超低功率电子神经处理系统，该系统使用嘈杂和不精确的计算基板（例如阈值神经形态电路和新兴的记忆技术）实施。Here we delve even more into neuroscience and present network-level brain-inspired strategies that further improve reliability and robustness in these neuromorphic systems: we quantify, with chip measurements, to what extent population averaging is effective in reducing variability in neural responses, we demonstrate experimentally how the neural coding strategies of cortical models allow silicon neurons to produce reliable signal representations, and show how to强有力地实施基本的计算基础，例如选择性放大，信号恢复，工作记忆和关系网络，从而利用此类策略。
2032 年综合规划
概述 ................................................................................................................................................ 5B-26 监管框架 ...................................................................................................................................... 5B-27 废水收集和传输系统 ................................................................................................................ 5B-27 处理设施 ...................................................................................................................................... 5B-28 污水处理系统 ............................................................................................................................. 5B-28 生物固体处理系统 ............................................................................................................................. 5B-29 容量和需求 ............................................................................................................................. 5B-29 运营和维护 ............................................................................................................................. 5B-32 卫生下水道需求预测 ................................................................................................................ 5B-32 设施需求 ................................................................................................................................ 5B-33 固体废物 ................................................................................................................................ 5B-35
