XiaoMi-AI文件搜索系统
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节俭物种池和种子大小对探访果树的多样性和功能组成的影响
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![b'by gr \ xc3 \ xb6bner基依据[FJ03]。相比之下，解决80个布尔二次方程的随机，非结构化的系统仍然是一个艰巨的挑战，在实践中尚未完成。饼干属于多元密码系统的第二类。为了减少签名的大小，其设计师使用特殊形状的多项式。每个（二次）公共多项式可以写入f + g \ xc3 \ x97 h，其中f，g和h是n个变量中的仿射形式。关键是在某些输入向量X上评估这一点需要在有限字段中通过非恒定体进行单个乘法。这是一个非常强大的结构：虽然（n + 1）（n + 2） / 2系数描述了通用的二次多项式，但A \ Xe2 \ x80 \ x9c biscuit -style \ xe2 \ x80 \ x80 \ x80 \ x9d polynomial仅由3 n + 1系数完全描述。设计师观察到，这种结构比一般的MQ问题相比，这种结构能够更好地攻击算法。在提交文档[BKPV23A]中，他们提出了一种简单的组合算法，该算法在n变量中求解饼干 - 式多项式系统在有限的字段上，使用\ xcb \ x9c o q 3 n/ 4操作，并使用Q元素进行Q元素。这比详尽的搜索\ xe2 \ x80 \ x94要好得多，它需要\ xcb \ x9c o（q n）操作。在一般情况下，尚无这种改进的组合算法，这是一个强烈的暗示，即额外的结构使问题更容易。”](/simg/1/1d77c9265b1d8d34fa75fc68715ac08b0fa11253.webp)
b'by gr \ xc3 \ xb6bner基依据[FJ03]。相比之下，解决80个布尔二次方程的随机，非结构化的系统仍然是一个艰巨的挑战，在实践中尚未完成。饼干属于多元密码系统的第二类。为了减少签名的大小，其设计师使用特殊形状的多项式。每个（二次）公共多项式可以写入f + g \ xc3 \ x97 h，其中f，g和h是n个变量中的仿射形式。关键是在某些输入向量X上评估这一点需要在有限字段中通过非恒定体进行单个乘法。这是一个非常强大的结构：虽然（n + 1）（n + 2） / 2系数描述了通用的二次多项式，但A \ Xe2 \ x80 \ x9c biscuit -style \ xe2 \ x80 \ x80 \ x80 \ x9d polynomial仅由3 n + 1系数完全描述。设计师观察到，这种结构比一般的MQ问题相比，这种结构能够更好地攻击算法。在提交文档[BKPV23A]中，他们提出了一种简单的组合算法，该算法在n变量中求解饼干 - 式多项式系统在有限的字段上，使用\ xcb \ x9c o q 3 n/ 4操作，并使用Q元素进行Q元素。这比详尽的搜索\ xe2 \ x80 \ x94要好得多，它需要\ xcb \ x9c o（q n）操作。在一般情况下，尚无这种改进的组合算法，这是一个强烈的暗示，即额外的结构使问题更容易。”
b'by gr \ xc3 \ xb6bner基依据[FJ03]。相比之下，解决80个布尔二次方程的随机，非结构化的系统仍然是一个艰巨的挑战，在实践中尚未完成。饼干属于多元加密系统的第二类。为了减少签名的大小，其设计师使用特殊形状的多项式。每个（二次）公共多项式可以写入f + g \ xc3 \ x97 H，其中f，g和h是n个变量中的仿射形式。关键是在某些输入向量X上评估这一点需要在有限字段中通过非恒定体进行单个乘法。这是一个非常强大的结构：虽然（n + 1）（n + 2） / 2系数描述了通用的二次多项式，但A \ xe2 \ x80 \ x9c biscuit -style \ xe2 \ x80 \ x80 \ x80 \ x9d polynomial仅由3 n n n n + 1 coefficiations进行了充分描述。设计师观察到，与一般MQ问题相比，这种结构可以实现更好的攻击算法。在提交文档[BKPV23A]中，他们提出了一种简单的组合算法，该算法在n变量的n变量中求解饼干 - 式多项式系统，并在有限的字段上使用\ xcb \ x9c o q 3 n/ 4操作，并使用Q元素进行Q元素。这比详尽的搜索\ xe2 \ x80 \ x94要好得多。它需要\ xcb \ x9c o（q n）操作。在一般情况下，没有这种改进的组合算法，这是一个很大的暗示，即额外的结构使问题更容易。
遗物物种Baronia Brevicornis的基因组学阐明了其人口统计学历史和跨燕尾蝴蝶的基因组大小的演变
coelacanth，Gingko，Tuatara等遗物是以前在生态和分类学上更多样化的谱系的残余物。它提出了为什么它们目前贫穷，生态限制并且通常容易灭绝的问题。估计杂合性水平和人口统计学历史可以指导我们对遗物物种的进化史和保护性的理解。然而，与脊椎动物相比，很少有研究重点是遗物无脊椎动物。我们对Baronia brevicornis（鳞翅目：木瓜科）的基因组进行了测序，该基因组是一种濒危物种，是所有燕尾蝴蝶的姐妹物种，是所有现存蝴蝶中最古老的谱系。从干燥的标本中，我们能够同时生成长阅读和短读数据，并作为男爵的基因组为406 MB的基因组。与其他燕尾黄油蝇相比，我们发现了相当高的杂合性（0.58％），这与其濒危和危险状态形成鲜明对比。考虑到重组与突变的高比例，人口统计学分析表明，在过去一百万年前开始的有效人口规模急剧下降。此外，男爵基因组用于研究乳头状科中的基因组大小变异。基因组大小主要是通过可转座的元素活动来解释的，这表明大基因组似乎是燕尾蝴蝶中的一个衍生特征，因为最近的可转座元素活动是最近的，并且涉及物种之间不同的可替代元素类。第一个男爵基因组提供了一种资源，用于协助旗舰和遗物昆虫物种的保护以及了解吞咽基因组进化。
摘要：随着机器学习（ML）和人工智能（AI）应用中数据的复杂性和大小的增加，有效的数据Struc
摘要：随着机器学习（ML）和人工智能（AI）应用中数据的复杂性和大小的增加，有效的数据结构对于增强性能，可伸缩性和内存管理至关重要。传统数据结构通常无法满足现代ML和AI算法的特定要求，尤其是在速度，灵活性和存储效率方面。本文探讨了针对ML和AI任务量身定制的数据结构的最新创新，包括动态数据结构，压缩存储技术和专门的基于图形的结构。我们对高级数据结构（例如KD-Trees，Hash Maps，Bloom过滤器，稀疏矩阵和优先级排队）进行了详细的评论，以及它们如何促进常见AI应用程序的性能改善，例如深度学习，增强学习和大规模数据分析。此外，我们提出了一种新的混合数据结构，结合了多个现有结构的优势，以应对与实时处理，内存约束和高维数据相关的挑战。关键字：数据结构，机器学习，人工智能，性能优化，混合数据结构，基于图形的结构，实时处理，内存管理。如何引用：R。Kalai Selvi； G. Malathy。（2025）。机器学习和AI算法的数据结构创新。国际创新科学与研究技术杂志，10（1），2640-2643。 https://doi.org/10.5281/Zenodo.14890846。
SSVEP 视觉刺激的大小和对比度对虚拟现实分类准确性和用户友好性的影响
摘要 — 基于 SSVEP 的 BCI 在速度和准确性方面是最有前途的 BCI 之一。然而，尽管社区付出了巨大的努力使它们更加实用和用户友好，但它们使用起来仍然特别烦人。在本文中，我们研究了 SSVEP 视觉刺激的大小和对比度对分类准确性和界面烦恼的影响，总体目标是在性能和用户友好性之间找到一个平衡点。我们对十二 (12) 名参与者进行了用户研究，以评估不同刺激大小和对比度对虚拟现实环境中 SSVEP 分类准确性的联合影响。该实验的结果表明，刺激的大小对分类准确性（低于某个阈值）和感知烦恼都有显著影响。然而，对比度对分类准确性和感知烦恼都没有影响，这表明使用较低对比度的刺激仍然可以准确地操作基于 SSVEP 的 BCI。索引术语 — 组件、格式、样式、样式、插入
自发犬粘膜黑色素瘤的积极潜力可以决定其初始大小和膨胀能力的独特癌症干细胞室行为
粘膜黑色素瘤代表了黑色素瘤最高度转移和侵略性的亚型之一。粘膜黑色素瘤的生物学记录很少，缺乏实验模型使设计和测试新疗法很难。狗经常受口腔黑色素瘤的影响，使自发的犬黑色素瘤成为其人类对应物的潜在可预测模型。我们最近建立并表征了两种新的犬粘膜黑色素瘤细胞系，名为OCR_OCMM1和OCR_OCMM2。Here, we identified quiescent cancer stem cell (CSC) subpopulations in both canine cell lines that displayed similarities to human quiescent CSCs: canine melanoma CSCs had the ability to self-renew, produced nonstem cell (SC) progeny, and formed melanospheres that recapitulated the phenotypic profile of the parental tumor.这些CSC还形成了免疫型小鼠中的黑色素瘤，PI3K/AKT信号的抑制膨胀了CSC池。一个非CSC的子集转换为CSC。OCR_OCMM1和OCR_OCMM2在其初始尺寸和扩展能力方面显示出不同的CSC分配行为。总体而言，这项研究表明，OCR_OCMM1和OCR_OCMM2犬黑色素瘤细胞系是研究黑色素瘤SC的强大细胞工具，不仅用于粘膜，而且对于更常见的人皮肤黑色素瘤。
在微流体设备中的不同大小的配对细胞，用于免疫突触监测
细胞命运多样性，因此是免疫功能的调节。3,6癌症，先天和适应性免疫反应在与恶性细胞作斗争中强烈合作。在自适应免疫系统中，表达细胞表面CD8的细胞毒性T细胞（分化8）是抗癌免疫反应中最有效的效应子，并形成了当前成功的癌症免疫疗法的主链。7尽管如此，T淋巴细胞的功能失调的免疫反应可能导致癌症的进展。8研究双向细胞 - T淋巴细胞与癌细胞之间的细胞相互作用将揭示癌细胞（I）抗药性的基本机制以及（ii）T淋巴细胞活性对恶性细胞的功能障碍。癌细胞和免疫效应子的异质性及其相互作用是恶性疾病的标志。 在血液系统恶性肿瘤中，与急性髓细胞性白血病（AML）一样，免疫生物学甚至更复杂，因为白血病细胞具有正常造血祖细胞的某些免疫学特征，并且在骨骨髓元素或循环血液等各种环境中可能发生相互作用。 9因此，AML是突出研究重要性的理想模型。 事件的精细而动态的监视（例如 ，钙动员）在IS形成过程中突出了统治细胞命运的关键机制。 是形成将导致事件从T淋巴细胞和白血病细胞之间的初始接触开始，并在数小时内延伸。 这些事件包括癌细胞和免疫效应子的异质性及其相互作用是恶性疾病的标志。在血液系统恶性肿瘤中，与急性髓细胞性白血病（AML）一样，免疫生物学甚至更复杂，因为白血病细胞具有正常造血祖细胞的某些免疫学特征，并且在骨骨髓元素或循环血液等各种环境中可能发生相互作用。9因此，AML是突出研究重要性的理想模型。事件的精细而动态的监视（例如，钙动员）在IS形成过程中突出了统治细胞命运的关键机制。是形成将导致事件从T淋巴细胞和白血病细胞之间的初始接触开始，并在数小时内延伸。这些事件包括
ml-mags：用于基因和效果大小收缩率的多元遗传关联分析的机器学习框架
摘要。遗传学的一个基本目标是确定遗传变异与性状的相关性，通常使用全基因组关联（GWA）研究结果的回归结果。重要的方法论挑战是考虑到GWA效应估计的通货膨胀，并同时研究多个特征。我们利用这两个挑战的机器学习方法，开发了一种称为ML-MAGE的计算高效方法。首先，我们缩小了使用神经网络在变体之间非独立引起的GWA效应大小的通胀。然后，我们通过变异推断在多个性状之间群集变体关联。我们将通过神经网络收缩的性能与正则回归和绘制映射进行了比较，这两种方法用于解决膨胀效应，但处理不同大小的焦点区域的变体。我们的神经网络收缩在近似模拟数据中的真实效应大小方面优于两种方法。我们的无限混合聚类方法提供了一种灵活的，数据驱动的方式，可区分不同类型的关联（特征特异性，跨性状或虚假），基于其正则效应。聚类也会产生更高的精度和回忆，以区分模拟中的基因级关联。我们证明了ML-MAGE在英国生物库中的两个定量性状和两个二元性状的关联分析中的应用（英国500,000名居民的遗传和表型数据）。我们从单特征富集测试中鉴定出的相关基因与已知特征相关的生物学过程重叠。除特定特定的关联外，ML-mages还标识了几种具有共享多特征关联的变体，提示了假定的共享遗传结构。
深度学习衍生的脂肪细胞大小揭示脂肪细胞肥大在遗传控制下
白色脂肪组织的抽象脂肪分布和宏观结构是预测肥胖相关疾病的重要因素，但是探索了白色脂肪组织的细胞微观结构。研究脂肪细胞大小与肥胖相关性状之间的关系以及其潜在的疾病驱动遗传关联，我们进行了最大的自动脂肪细胞表型研究，将组织学测量和遗传学联系起来。我们介绍了基于深度学习的方法，用于对5个独立队列的皮下和内脏脂肪组织组织学样本（n = 2,667）的可扩展和准确的语义分割，包括来自9,000个整个幻灯片图像的数据，超过2700万个脂肪细胞。对Glastonbury等人的脂肪细胞平均大小的估计值进行了验证。2020。我们表明，脂肪细胞肥大与不良代谢曲线相关，瘦素水平升高，空腹血浆葡萄糖，糖化血红蛋白和甘油三酸酯以及脂联蛋白和HDL胆固醇的水平降低。We performed the largest GWAS (N Subcutaneous = 2066, N Visceral = 1878) and subsequent meta-analysis of mean adipocyte area, and find two genome-wide significant loci (rs73184721, rs200047724) associated with increased 95%-quantile adipocyte size in respectively visceral and subcutaneous adipose tissue.通过性别进行分层，在女性中，我们发现两个基因组显着的基因座，一个变体（rs140503338）与皮下脂肪组织中平均脂肪细胞大小增加相关，另一个（rs11656704）与95％Quartile adipocococypose降低相关。引言肥胖是一个快速发展的全球医疗保健问题。患有肥胖症患者的特征是患有多种疾病的风险增加，包括2型糖尿病，冠状动脉疾病，非酒精性脂肪肝疾病（1,2）。最近大规模基因组的大规模基因组结合研究（GWAS），禁食胰岛素水平和2型糖尿病突出了白色脂肪组织作为一种关键组织，其中与疾病相关的变异体现了其作用（3）。
在空气 - 磁性液体界面上微型和毫米大小的颗粒的运动和捕获
了解颗粒在空气界面上的运动可能会影响广泛的科学领域和应用。diamagnetic颗粒在空气 - 磁流体界面上流动，是磁体的排斥运动。在这里，我们显示了一种运动机制，其中吸引了空气 - 磁流体界面上的磁磁颗粒，并最终被困在距磁铁偏低的距离处。还已经研究了磁性颗粒的行为，并在一个统一的框架中对运动机制进行了理论，表明颗粒在空气 - 磁磁性 - 液体界面上的运动不仅受磁能的控制，而且是由液体磁性磁性远程绘制的磁性构成的曲率相互作用，并且是液体磁性磁性的磁性磁性磁性的磁性磁性，且磁性磁性的磁性。有吸引力的运动机制已应用于定向的自组装和机器人粒子引导中。