XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System子中
光子中的混合界面冷冻机纳米工程...
可以通过金属 - 二电气纳米结构来解决纳米粒子标签在生物传感器显微镜基于癌症和感染性疾病诊断方面提供的增强信号对比度的要求，以提高光学散射和吸收，从而提供简单仪表的数字分辨率。光子谐振器干涉散射显微镜（PRISM）可以使纳米尺度分析物（如细胞外囊泡和病毒粒子）无标记的可视化，并且其适用性可以扩展到通过纳米标签的生物分子分析物计数。在这里，我们将通过绝热冷却（196 C）制造的无连接器的无连接器冷冻纳米组件作为等离子纳米 - 安南纳斯，可在棱镜中提供高散射对比度。等离子Ag和Au纳米材料及其冷冻机构，以了解光子晶体（PC）界面表面的光质量耦合效应。与单线相比，Ag和Au冷冻机的最多可提供8.29倍和6.77倍的信号对比度。通过模拟，与裸露的玻璃基板相比，与PC相比，AG和AU冷冻机的平均场幅度增强为2.77倍和3.68倍。冷冻机的局部MIE和DELACALIZED BRAGG等离子体与基础PC的指导模式共振之间的杂化耦合为开发基于纳米组装的纳米标签提供了见解，以实现生物化应用。
迈向可扩展的量子中继网络
摘要 —本文对量子通信网络中可扩展性挑战和机遇进行了全面研究，目的是确定对网络影响最大的参数以及扩展网络时出现的趋势。我们设计了量子网络的模拟，该网络由由捕获离子量子比特组成的路由器节点组成，并由贝尔状态测量 (BSM) 节点形式的量子中继器分隔。这样的网络有望安全地共享量子信息并实现高功率分布式量子计算。尽管前景光明，但量子网络仍因噪声和操作错误而遇到可扩展性问题。通过模块化方法，我们的研究旨在克服这些挑战，重点关注扩展节点数和分离距离的影响，同时监测由退相干效应引起的低质量通信。我们的目标是找出网络中对于推进可扩展、大规模量子计算系统至关重要的关键特征。我们的研究结果强调了几个网络参数对可扩展性的影响，突出了对中继器数量和产生的纠缠质量之间权衡的关键见解。本文为未来探索优化量子网络设计和协议奠定了基础。
基于双稳态的全磁子中继器
记录版本：该预印本的一个版本于 2024 年 8 月 31 日在《自然通讯》上发表。已发布的版本请参阅 https://doi.org/10.1038/s41467-024-52084-0 。
01-00765-JP 使用 EluNA™ 从孢子中提取 DNA 和...
基因分析的应用范围十分广泛，包括医学、法医学和农业。在传染病领域，可以通过特异性检测病原体的DNA或RNA来识别病原体。在法医学领域，从生物样本（血液、头发等）中提取的DNA信息被用作识别罪犯的证据。此外，在农业领域，人们进行基因分析是为了从农作物和牲畜中选出有用的个体。在进行此类基因分析时，通常需要从生物组织等样本中提取核酸（DNA和RNA）作为预处理步骤。
微电子中的跨越边界-Fraunhofer IZM
Fraunhofer IZM核心能力。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6集成与互连技术部。。。。。。。。。。。。。。。8部门晶圆级系统集成。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9环境和可靠性工程部门。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10个部门RF和智能传感器系统。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 Fraunhofer IZM在线。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12在聚光灯下。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 Fraunhofer-强大的网络。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18个业务领域和行业。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20个设备和服务。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32
微电子中的跨越边界-Fraunhofer IZM
Fraunhofer IZM核心能力。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6部门系统集成与互连技术。。。。。。。。。。。。。8部门晶圆级系统集成。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9部门环境和可靠性工程。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。9部门环境和可靠性工程。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10个部门RF和智能传感器系统。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11 Fraunhofer IZM在线。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12在聚光灯下。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 Fraunhofer - 一个强大的网络。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18个业务部门和行业。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20个实验室和服务。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32
利用转移学习在葡萄牙社交媒体帖子中进行仇恨言论检测
摘要社交媒体的快速兴起带来了新的数字通信方式，以及令人担忧的在线仇恨言论（HS），这又导致研究人员开发了几种自然语言处理方法以进行检测。尽管在自动化HS检测方面已经取得了重大进步，但针对欧洲葡萄牙语的研究仍然很少（就像几种资源不足的语言中发生的那样）。为了解决这一差距，我们探讨了各种转移学习模型的功效，这些模型在文献中已显示出与其他深度学习模型相比，该任务具有更好的性能。我们采用葡萄牙文本中预先训练的类似于BERT的模型，例如Bertimbau和Mdeberta，以及GPT，Gemini和Mistral Genertral Modelate，用于在葡萄牙在线话语中检测HS。我们的研究依赖于YouTube评论和推文的两个带注释的Corpora，均以注释为HS和非HS。我们的发现表明，YouTube语料库的最佳模型是欧洲葡萄牙推文的Bertimbau Retriant，并针对HS任务进行了微调，正面的F-SCORE为87.1％的正面级别为87.1％，比基线模型优于20％以上，并且比基本的Base Bertimbau相比增加了20％以上。Twitter语料库的最佳模型是GPT-3.5，正级别的F-评分为50.2％。我们还评估了使用内域和混合域训练集的影响，以及在生成模型提示其性能中提供背景的影响。
柱子中的再生人肝癌（HLOS）/ ... div>
tamara maiuri（0000-0002-6103-5835）* 1，Carlos Barba Bazan（0000-0002-1884-5760）1，Rachel J. Harding（0000-0002-1134-391X）2 （0000-0002-7241-4902）3，Lauren M.Byrne（0000-0003-1650-4273）4，Filipe B. Rodrigues（0000-0002-5567-7938）4，Monica M. Warner（0000-0002-7677-127X） （0000-0001-7699-9680）1，Muqtasid Mansoor（0000-0001-8192-6590）1，Mohsen Badiee（0000-0003-3722-4609）6，6，Morgan Dasovich（Morgan Dasovich）（000001-0000-0000-0000-7951-951-951-9662） （0000-0002-7715-2489）7，Leslie M Thompson（0000-0003-4573-9514）8，Anthony K. L. Leung（0000-0001-5569-4036）9，Sara N.野生（0000-0002-6921-7887）4，Ted M. Dawson（0000-0000- 0002-6459-0893）10，Valina L. Dawson（0000-0002-2915-3970）11，Cheryl H. （0000-0003-2542-6641）* 1 1 1 1麦克马斯特大学生物化学与生物医学科学系，汉密尔顿，加拿大L8S 3Z5，加拿大2结构基因组学财团，多伦多大学，多伦多大学，多伦多大学，多伦多，加拿大M5G 1L7，加拿大M5G 1L7；多伦多多伦多大学药理学与毒理学系，加拿大M5S 1A8。3神经退行性和干细胞计划，约翰·霍普金斯大学医学院，巴尔的摩，马里兰州21205，约翰·霍普金斯大学医学院；约翰·霍普金斯大学医学院神经病学系，巴尔的摩，马里兰州21205，美国4 UCL亨廷顿疾病中心，UCL皇后广场神经病学研究所，伦敦大学学院，伦敦大学，英国伦敦大学5号，麦克马斯特大学生物化学与生物医学科学系，麦克马斯特大学，汉密尔顿，汉密尔顿，L8S 3Z5，加拿大，加拿大； Michael G. Degroote感染疾病研究所，麦克马斯特大学，加拿大汉密尔顿，加拿大6号生物化学和分子生物学系，彭博公共卫生学院，约翰·霍普金斯大学，巴尔的摩，马里兰州巴尔的摩，马里兰州，21205 CA 92697，美国；加利福尼亚大学精神病学和人类行为系，美国加利福尼亚大学92868，美国9彭博公共卫生学院生物化学与分子生物学系，约翰·霍普金斯大学，巴尔的摩，马里兰州巴尔的摩，美国马里兰州21205，美国；美国10神经变性和干细胞计划，约翰·霍普金斯大学，巴尔的摩，约翰·霍普金斯大学肿瘤学系，遗传医学系分子生物学和遗传学系，约翰·霍普金斯大学医学院，约翰·霍普金斯大学医学院，巴尔的摩，巴尔的摩，MD 21205；美国马里兰州巴尔的摩约翰·霍普金斯大学医学院神经病学系；美国马里兰州巴尔的摩约翰·霍普金斯大学医学院药理学和分子科学系；约翰·霍普金斯大学医学院，巴尔的摩，马里兰州21205，Solomon H. Snyder Snyder系
Ari Live！事件报告。 神经肌肉疾病课程2025 更新 面部识别技术的建议 创新政策和工业后经济复苏 第2部分：制造新的Pandemics疫苗 二维量子中的远程电容传感 - 策略2030 神经形态计算简报 可重构双极量子点的色散读数纳米线 “用于现实世界应用和剥削的高级材料”将提供各种功能材料的非常详细的概述 UCL暑期学校的大脑如何工作和什么... MSSL的研究 数据策略 ECON0018宏观经济理论和政策 高级材料处理和制造（... UCL暑期学校解剖学和发育... 空间认知的大规模神经计算模型，将记忆与视觉整合 政策简介 - 垃圾填埋税，建筑和拆除浪费与循环经济 yasutada sudo
•我们在AI中看到的问题已经存在 - 偏见，数据等问题等是人类已经存在的当前问题。AI迫使我们考虑这些并将其冲洗掉。•将辅助AI采用公共服务的主要障碍是（缺乏）解释性和数字素养 - 公共信任以及基于AI的决策对特定人群的影响加剧。•支持警察劳动力，需要适合21世纪的正式培训和教育评论，遇到培训能力问题，并带来了他们内部缺失的专业知识。•公众与NHS和医疗保健有情感上的联系 - 在这种护理的情况下，AI的引入可能会感到不合适。然而，行政任务的自动化可能会减轻工作量压力，并对NHS员工的福祉产生积极影响。•决策者必须记住，并非每个问题都是AI问题，而不是每个解决方案都是AI解决方案 - 必须考虑个人情况。•必须通过变更，集中标准制定和关于数字素养的公共教育的跨政府要求确保公平访问服务。•使用AI（环境，人类）的成本 - 部署应伴随着这些费用的陈述，以供考虑到任何生产力提高。•可以激励公司开发AI，以反映成果中的内在人类价值观，而不是传统的生产力措施。
控制人白血病干细胞和抗药性的表观遗传机制 在压力下，具有较高代谢独立性的微生物富含人类肠道微生物 柱子中的再生人肝癌（HLOS）/ ... div> 聚ADP-核糖信号在亨廷顿疾病中失调 大语言模型克服了生态学中非结构化文本数据的挑战 宿主菌群中促进寿命的clanic酸的化学诱导 标题：蝴蝶翼尺度的山脊和Crossrib的高度是... 解释混合种群中的SNP遗传力 冥想专业知识的功能连接指纹 评估伪细菌中基因表达的载体及其在Aplysina Marine Sponge研究中的应用 多蛋白质结构与flodmason 进行比对
许多人类癌症，包括急性髓样白血病（AML），是由茎和祖细胞突变引起的。免疫表型分析表明，白血病在层次上发展，白血病干细胞中的突变与疾病传播相关并复发1,2。尽管可以使用细胞表面标记来富集白血病，但它们的频率往往是可变且低，遮盖机制，并阻碍有效的疗法3,4。为了定义人类患者的AML干细胞，我们使用旨在保留造血干细胞（HSC）功能的标签跟踪技术对各种白血病进行了功能基因组分析。我们发现，人类AML的传播是由罕见但静止的静态标签细胞（LRC）种群介导的，该细胞（LRC）种群通过当前已知的免疫表型标记逃避检测。我们表明，人类AML LRC静止是可逆的，保留遗传克隆竞争，维持其表观遗传。lrc静止是由以不同的以启动子为中心的染色质和基因表达动力学定义的，并由不同的AP-1/ETS转录因子网络控制，包括JUN，这与疾病持久性和不同患者的化学疗法抗性有关。这些结果能够对人类患者标本中免疫类型的白血病干细胞的前瞻性隔离和功能性遗传操纵，并在白血病发育和耐药性中建立了表观遗传可塑性的关键功能。我们预计这些发现将导致阐明白血病干细胞静止的基本特性，以及为其临床鉴定和控制的治疗策略设计。