XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System大量具有
原始的研究文章开发了改进的ACM方案，以缓解
1.0简介卫星通信是一项有前途的技术，因为它能够为大量具有高数据速率服务的用户服务。尽管光纤链接大量部署，但由于其固有的长距离通信的固有优势，卫星通信技术被认为占主导地位行业（Jayadev，2011年）。更高容量卫星链路的用户需求的几何增加激发了卫星操作员以更高频段（例如KA波段及以上）操作以适应必要的数据速率（Leshan等人。，2016年）。移动到这些较高频段采用了通信系统设计，这些设计需要在发射器和接收器之间开发链路预算。这些设计在接收器的解调器上提供了足够的信号水平，以达到所需的性能和可用性水平（Pratt等，2003）。可以使用位错误率（BER）和载波（C/N）比率评估链接的卫星系统性能。成功设计沟通链接涉及许多因素，例如各种损失以及天线功率和增益（Kilcoyne等人。，2016年）。
确保着陆正确
确定哪些燃料有资格获得 IRA 税收抵免将取决于政府如何更新评估 SAF 类型对温室气体排放影响的分析模型。2022 年 IRA 立法指示拜登政府采用联合国国际民用航空组织制定的国际航空碳抵消和减排计划或基本相似的模型。正如所写，政府目前的分析方法，即温室气体、受管制排放和交通运输能源使用模型，低估了土地使用变化产生的排放量，为补贴那些生产可能导致温室气体排放增加的燃料打开了大门。如果不进行修改就使用这种方法将引发对额外行政指导、监督和护栏的需求，以保护环境完整性。在更新 GREET 模型时，政府需要纳入正确的保障措施，以便大量具有重大土地使用变化排放的第一代生物燃料不会以牺牲负担过重的社区和保护我们健康的生态系统为代价，获得慷慨的公共补贴。
育种方法.pdf
在大规模选择中，选择大量具有相似表型的植物，并将其种子混合在一起以构成新品种。*通常，所选植物不会进行子代测试。由于选择了多株植物并将其种子混合在一起，因此所选种群是几个外观相似的纯系的混合物。因此，通过大规模选择开发的品种将具有相当大的遗传变异，因此，以后可能会对此类品种进行进一步的大规模选择或纯系选择。大规模选择程序：1. 第一年——选择大量表型相似的植物，以了解其活力、植物类型、抗病性和其他特征。将所选植物的种子混合在一起以培育下一代。2. 第二年——将混合的种子与标准品种一起种植在初步产量试验中作为对照。还应将选择的品种作为对照，以确定是否因选择而有所改进。3. 第 3 至第 5 年——协调产量试验。 4.第6年—协调试验中筛选出的有希望的品种由主管品种发布委员会推荐发布。
预测客机空中加油的认证基础
仅当受油机或加油机未根据 CS 25.1419 防冰 (2) 结冰时，AAR 操作才会获得认证。在通过冰探测器和/或目视检查检测到结冰之前，允许进行 AAR。主要关注的是结冰冰块脱落及其撞击飞机的风险。飞行测试将确定首次检测到时结冰的程度。一旦知道了冰块的重量，就可以证明任何脱落冰块的轨迹和随后的撞击对机身和发动机都不是至关重要的。离开结冰条件后，必须尽快恢复 AAR 能力。参考文献 5 认为最坏的结冰条件是在 15,000 英尺高度和 -10°C，这是典型的等待航线，但是结冰条件可能存在于典型的最大运行上限 40,000 英尺。雷暴中的上升气流支持大量具有相对较大液滴的液态水。透明结冰可能发生在冰点以上的任何高度。在高海拔地区，较小水滴的结冰可能是雾凇或雾凇与透明结冰的混合。大量过冷大水滴使得透明结冰在 0°C 至 –15°C 之间积聚得非常快。因此，雷暴结冰可能非常危险。
2050 年前全球向电动轻型乘用车转型背景下的锂离子电池行业分析
摘要 交通运输部门脱碳需要全球电池生产的快速扩张和原材料的充足供应，而目前这些原材料产量很少。我们研究电池生产是否会成为电动汽车扩张的瓶颈，并具体说明管理转型所需的资本和技能投资。这可能需要电池生产率在 4-12 TWh/年范围内，这意味着每年使用 19-50 Mt 的材料。加强电池价值链需要全球许多经济部门的努力，这些部门需要根据电池需求增长，以避免供应链出现瓶颈。大量投资用于建立生产设施（未来 30 年为 1500-3000 亿美元）和雇用大量具有特定知识和技能的全球劳动力（40 万至 100 万）至关重要。然而，鉴于该行业的发展相对早期、技术的不断进步以及未来可能的需求范围广泛，所需的就业和投资尚不确定。最后，仍处于开发阶段的新型电池技术的部署可能会减少对关键原材料的需求，并需要部分或全部重新设计生产和回收设施，从而影响每个工厂所需的投资。
使用CRISPR介导的集成系统将转基因的靶向敲入转基因进入CHO细胞基因组
抽象的生物药物蛋白通常是通过培养重组中国仓鼠卵巢（CHO）细胞而产生的。高生产者细胞系从转染的细胞中筛选，并随机整合靶基因。由于转基因表达易受综合基因组基因座的周围环境的影响，因此应从大量具有异质转基因插入的重组细胞中选择生产者细胞系。相比之下，靶向集成在特征的基因组基因座中可以预测的转基因表达和较少的克隆变异性，因此可以预期稳定的靶蛋白产生。基于基于可编程核酸酶的基因组编辑技术最近已成为细胞基因组中靶基因座精确编辑的多功能工具。在这里，我们使用CRISPR/CAS9和CRISPR介导的精确整合到靶染色体（PIST）系统中，证明了将转基因的靶向敲入转基因的CHO细胞中的低黄嘌呤磷酸糖基转移酶（HPRT）基因座。我们还基于与同源性的靶向集成（HITI）系统生成了敲入CHO细胞。我们使用这些系统评估了转基因在HPRT基因座中的敲门效率。
多发性骨髓瘤的双特异性抗体靶点和治疗方法
最近，几种双特异性抗体 (BsAb) 已被批准用于治疗复发性多发性骨髓瘤 (MM)，此前在接受过大量治疗的患者中进行的早期试验表明，单一疗法具有较高的反应率和令人印象深刻的无进展生存期。这些 BsAb 为复发患者提供了重要的治疗选择，也为临床医生提供了具有挑战性的决策。关于这些疗法的最佳患者群体、治疗顺序和持续时间的证据尚不清楚，有待积极研究。虽然 BsAb 的细胞因子释放综合征和神经毒性发生率似乎低于 CAR T 细胞，但感染发病率很高，并且慢性 BsAb 治疗的纵向选择压力产生了新的治疗耐药途径。最后，大量具有独特抗体结构和抗原靶标的新型 T 细胞接合剂正在积极研究中，早期结果数据令人鼓舞。在这篇综述中，我们研究了 BsAb 在 MM 中的作用机制、治疗靶标、组合方法、排序和疾病复发机制。
dynamollm：设计LLM推理群集的性能和能源效率
摘要 - 生成大语言模型（LLM）的快速发展和广泛采用使它们成为各种应用程序中的关键工作量。今天，LLM推理群集会收到大量具有严格服务级别目标（SLO）的查询。为了达到所需的性能，这些模型在渴望的GPU上执行，从而导致Interence簇消耗大量能量，并且因此导致过多的碳发射。幸运的是，我们发现有一个很好的机会来利用推理计算属性和推理工作载荷中的波动的异质性，以显着提高能源效率。但是，如此多样化且动态的环境在不同的系统配置中创建了一个较大的搜索空间（例如，，实例数量，模型并行性和GPU频率）转化为不同的绩效权衡。为了应对这些挑战，我们提出了Dynamollm，这是LLM推理环境的第一个能源管理框架。dynamollm会自动，动态地重新配置推理群集，以优化服务性能SLO下的LLM服务的能量和成本。我们表明，在服务级别，Dynamollm可以保留53％的能源和38％的运营碳排放，并在满足潜伏期SLOS的同时，为客户降低了61％的成本。
自主机载风能系统 - Lorenzo Fagiano
机载风能 (AWE) 是一种令人着迷的技术，它利用自主系留飞机将风能转化为电能。AWE 被视为一种可能改变游戏规则的解决方案，它有望在全球范围内生产大量具有成本竞争力的电力，并具有广泛的适用性，因此吸引了政策制定者和利益相关者的关注。经过 2000-2010 年的开创性实验努力，自 2010 年代初以来，该领域出现了明显的技术融合趋势和稳步发展。如今，AWE 系统可以在所有运行阶段以最低限度的监督自动运行。第一款产品也正在商业化。然而，全方位的完全自主运行仍然面临着重要的基本挑战，在概念上类似于有望改变我们生活的其他系统，例如完全自主的乘用车或服务无人机。同时，自主运行对于实现大规模 AWE 是必要的，因此将具有挑战性的基本问题与对社会和经济的巨大潜在影响结合在一起。本文从系统角度和对一些基本方面的批判性观点描述了该技术的最新进展，介绍了著名工业参与者的最新自动控制结果，并最后指出了完全自主机载风能系统道路上最重要的挑战。
通过模态混合和深度监督进行脑部疾病诊断的多模态连接组的不完全学习
近年来，多模态脑网络研究通过刻画脑网络的多种连接类型及其内在的互补信息，大大提高了脑疾病诊断的效率。尽管多模态技术取得了令人鼓舞的性能，但大多数现有的多模态方法只能从具有完整模态的样本中学习，这浪费了大量的单模态数据。此外，大多数现有的数据插补方法仍然依赖于大量具有完整模态的样本。在本研究中，我们提出了一种模态混合数据插补方法，通过随机抽取不完整样本并将其合成为完整数据进行辅助训练。此外，为了减轻合成数据中不配对模态间互补信息的噪声，我们引入了一个具有深度监督的双边网络，以使用疾病特定信息改进和规范单模态表示。在 ADNI 数据集上的实验证明了我们提出的方法在不同完整模态样本率方面的疾病分类优势。关键词：脑连接组，不完全学习，深度监督，脑功能障碍，缺失模态