XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System多粒
通过粗粒
蛋白XPA在核苷酸切除修复途径中起关键作用。最近的实验工作表明，XPA的功能动力学涉及沿DNA的一维扩散以搜索损伤位点。在这里，我们使用各种盐浓度的广泛的粗粒分子模拟来研究所涉及的动力学过程。结果表明扩散机制的盐浓度依赖性很强。在低盐浓度下，与旋转耦合的一维扩散是主要机制。在高盐浓度下，三维机制的扩散变得更有可能。在较广泛的盐浓度下，涉及DNA结合的残基是相似的，并且沿DNA显示的XPA的一维扩散是降低功能。此亚延伸功能暂定归因于XPA – DNA相互作用的各种强度。另外，我们表明，与DNA的结合和盐浓度升高倾向于拉伸XPA的构象，从而增加了位点的暴露范围，以结合其他修复蛋白。
人工智能和粒土
人工智能一词用于描述具有人类智能的任何机器或系统，即学习，采用和运用其知识的能力，以提供与人类类似的结果。在当前的环境中，产生高质量的丝绸对于到2030年达到可持续性至关重要。识别障碍物阻止蚕的增加的障碍受到传统技术的限制。随着人工智能领域的发展，它为诸如Serciverure等部门提供了许多好处，在该领域中，专家系统被用来解决许多问题，例如疾病，pest和PEST，例如性别分类，在宿主的植物工厂以及丝虫丝虫部门都改变了环境条件。为了使酿酒行业在不断变化的世界中蓬勃发展，它必须与不断发展的挑战保持同步。这需要强调智能工具的集成。这种方法强调了利用技术对繁荣的未来和经济的重要性。
用多目标粒子群算法
摘要伊朗太阳能的高潜力以及空气污染的问题使使用太阳能越来越不可避免。在这项工作中，研究了太阳能有机兰丁周期（ORC）。太阳能收集器是平板收集器。与MOPSO算法的混合体系的能量，自我和经济分析是针对伊朗首都德黑兰进行的。假定太阳能收集器的工作流体被认为是水，ORC的工作流体为R123。MATLAB软件用于仿真，为了计算R123流体属性，使用了重建软件。exergy的调查表明，最充电的破坏与蒸发器有关。考虑了两个由发射效率和电价组成的目标功能。该优化的决策变量被认为是太阳能收集器面板和泵的数量，涡轮机等效率以及冷凝器和蒸发器的压力。帕累托图显示，系统的发电效率在7.5-10.5％的范围内可能有所不同，生产的电力价格可能会在0.2-0.26 $/kWh的范围内变化。关键字：自动，有机兰金周期，平坦收集器，能量，经济，太阳能。
波粒二象性再探
a 探测器 1 触发，然后在两个脉冲之后，探测器 2 触发 b 探测器 1 触发，然后探测器 2 在下一个脉冲时触发 c 探测器 1 和 2 同时触发 d 探测器 2 触发，并且探测器 1 在下一个脉冲时触发 e 探测器 2 触发，然后，两个脉冲之后，探测器 1 触发。 3. 统计每列中的巧合次数并制作关于时间延迟的直方图。 4. 在光子模型中，每个探测器都有 50% 的触发几率，但是每次只能触发一个。通过抛一枚硬币来建模。如果掷出正面，则探测器 1 触发；如果掷出反面，则探测器 2 触发。重复 30 个脉冲，统计巧合次数并制作直方图，就像在波模型中一样。 5. 在波模型中，两个探测器同时触发的概率是多少？那么在光子模型中呢？6. 在波模型中，探测器 1 触发，并且在下一个脉冲时探测器 2 触发的概率是多少？那么在光子模型中呢？7. 在光子模型中，如果我们发送一个包含两个光子的脉冲（即两个光子同时到达分束器），那么两个探测器同时触发的概率是多少？
标签：在任何粒度上跟踪
我们在任何粒度（标签）中介绍跟踪：用于跟踪视频中任意目标的新任务，模型和数据集。我们寻求一种跟踪方法，将点，零件和对象视为同样可跟踪的目标类型，这是一个事实，即这些粒度之间的区别是模棱两可的。我们为任务介绍了通用的高容量变压器，作为输入视频和目标提示（指示要跟踪的内容，以单击，框或掩码的形式跟踪），并在每个帧上输出目标的分割时产生。为了训练模型，我们几乎汇总了我们所知道的几乎所有公共可用的跟踪数据集，目前总计75个，总计数百万的带有跟踪注释的剪辑，包括长长的稀有主题，例如昆虫上的身体关键点和显微镜数据。我们的模型在标准基准测试基准上具有竞争力，用于点跟踪，掩盖跟踪和盒子跟踪，但更重要的是，在很大程度上要归功于数据工作。我们将公开发布我们的代码，模型和汇总数据集，以提供运动和视频理解的基础模型，并促进该方向的未来研究。
幸福与健康粒子群优化
粒子群优化 (PSO) 是一种流行且广泛使用的优化算法，用于解决复杂问题。它以简单和易于实施而闻名。人工鸟在搜索空间中移动以找到最佳解决方案。尽管文献中提出了许多 PSO 算法，但 PSO 算法中尚未探索幸福和健康等概念。本文基于这一研究空白。幸福和健康粒子群优化 (HaHePSO) 算法是通过将幸福和健康概念纳入粒子群优化算法而创建的。HaHePSO 算法中的每个粒子都与幸福和健康变量相关联。PSO 算法中人工鸟的移动基于适应度值。在 HaHePSO 算法中，人工鸟的移动取决于幸福、健康和适应度值。在 PSO 算法中，人工鸟朝着局部最佳和全局最佳适应值的方向移动。这一思想在 HaHePSO 算法中得到了扩展，其中人工鸟朝着幸福感、健康和适应值的局部最佳和全局最佳方向移动。与 PSO 算法相比，本文提出的 HaHePSO 算法占用更多空间并需要额外计算。这是因为现在每个粒子都有与之相关的幸福感和健康变量，并且搜索空间中的移动由适应度、幸福感和健康值引导。
生物技术在粒土中的应用
摘要生物技术中生物技术的整合通过应对传统挑战并增强丝绸生产，从而大大推动了该行业。本文探讨了在粒土文化中的各种生物技术应用，包括蚕的基因工程，以改善丝质质量和疾病的耐药性，用于开发出色的蚕菌株的分子繁殖以及用于专门应用的丝纤维的生物工程。遗传修饰的进步导致蚕，产生丝绸，具有增强的特性和对环境压力源和疾病的抵抗力。生物技术还通过遗传修饰和耐疾病的品种改善了桑树的种植，从而确保了稳定的高质量叶子供应。此外，生物工程使具有独特特征（例如蜘蛛丝特性和功能化纺织品）的丝纤维生产。这些生物技术创新为蚕因，有望提高生产率，可持续性和新的丝绸应用提供了重大好处。在这些领域的持续研究和发展对于丝绸工业的未来至关重要。