XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System实际能力
人类在日益自动化的航空系统中的作用
近年来，一些自动化支持者设想了未来的运输系统，该系统将在有限的或没有人类操作员监督的情况下运行。UAM 的支持者指出，这种最终状态可以降低成本并消除飞行员失误，飞行员失误被认为是许多飞机事故的一个促成因素（例如，Uber Elevate，2016 年）。这种观点忽略了人类操作员增加弹性的可能性，因为他们可以在自动化的“能力范围”之外感知和行动。我们使用术语“能力范围”来指代自动化系统赢得信任的场景和环境，它可以安全运行而无需人工干预。这类似于 Hoffman 和 Hancock (2017) 讨论的“能力范围”和 Woods (2015) 讨论的系统边界。在设计过程中，预期能力框可能以性能规范的形式明确表达，但预期能力框的某些方面也可能未说明。随着操作经验的积累，实际能力框有时会比预期的要小，因为系统无法处理场景和环境，包括设计人员预期的一些场景和环境。在其他情况下，系统可能无法处理未预料到的场景和环境。当安全关键系统能够调整其功能以保持安全性时，它具有弹性
用于量子电路模拟的 LIMDD 的有效实现
摘要。要实现量子计算机相对于传统计算机的优势，需要物理设备和相应的量子电路设计、验证和分析方法。在这方面，决策图已被证明是一种不可或缺的工具，因为它们能够紧凑地表示量子态和单元（电路）。尽管如此，最近的结果表明，即使对于由 Clifford 电路生成的普遍存在的稳定器状态，决策图也可以增长到指数级大小。由于 Clifford 电路可以有效地进行经典模拟，因此这是令人惊讶的。此外，由于 Clifford 电路在许多量子计算应用中发挥着至关重要的作用，从网络到纠错，这一限制成为使用决策图进行量子电路设计、验证和分析的主要障碍。最近提出的局部可逆映射决策图 (LIMDD) 通过结合决策图和稳定器形式的优势解决了这个问题，从而能够有效地模拟 Clifford 电路。然而，迄今为止，LIMDD 仅在纸面上被介绍过，尚未实现——这阻碍了通过实验研究其实际能力。在这项工作中，我们介绍了 LIMDD 首次用于量子电路模拟的实现。案例研究证实了应用于稳定器状态的量子傅里叶变换在两个世界中的性能都有所提高。生成的软件包可在 https://github.com/cda-tum/ddsim/tree/limdd 上免费获得。
提交ID：33535-国家基础设施计划
我对在肯特·火无法停止在2025年1月18日停止燃烧后，管理与电池相关的火灾 /火灾风险的实际能力有严重的担忧。< / div>有快速的回应和英勇的努力，6架消防车和团队的出席，在阿尔丁顿，默瑟姆和邦宁顿的当地电源供应耗尽，水上有水将水从阿什福德带入该地区，并在银行公路上提供了一个大型的临时水箱（大约6m x2 m）。房子仍然被烧毁了16小时，并又降低了12小时。表示关注，这些消防员对房屋中三个家用特斯拉电池的易燃性质表示，如果他们着火了，他们将无法熄灭。stonestreet太阳能在周围的田野中提出了54个电池容器。每个电池单元将包含许多电池EST 20-40，等于至少有1080个电池，有火灾风险（几天释放了致命的有毒烟雾），没有可行的方法来管理火灾。即使现在的水箱现在包括在提案中，水的量显然不足以在一个电池单元处进行火灾。试图遏制火的水量很容易溢出拟议的湾，并污染了周围的土地和东风杀死鱼类和野生动植物的下游英里。必须将电池重新安置到一个站点，在那里可以对火灾风险进行充分管理和计划，而不会冒着当地居民，我们的消防员和环境的生命的风险
关于探究学习对英语教学有效性的影响的定量研究
随着普通高中和大学的入学率扩大，对我国学生的需求也越来越高。许多职业学生对学习英语不感兴趣，并且基础通常很差。他们经常保持放弃的态度。在中学职业学校的传统英语教学中，其中大多数忽略了教师与学生之间的互动，将学生视为教学的主要身体，并认真遏制学生的学习自主性和热情。兴趣是最好的老师，根据这些情况，我进行了以下询问，学生只想学习英语以提高他们的学习水平。作为学生学习的老师，教师的任务是动员学生的热情，并鼓励他们获得知识并发展自己的能力，以便他们可以找到问题，提出问题，分析问题并自行解决问题。因此，如何教学生成为自己学习的大师，并从培养自己的兴趣的角度增强他们的自信心，热情和创造力，这是每个教育从业者都必须学习和解决的重要问题。由于教育哲学，教学模式和教育环境的差异，国际学校在教学中始终发挥着重要而积极的作用，特别是在英语教学方面，与其他传统的教学方法相比，具有强大的真实意义。掌握查询学习的特征是我们询问教学的重要前提和基础。询问倾斜意味着，在教师的指导下，学生自己发现问题，并使用观察，比较，分析，判断和推理的研究方法来解决问题，获取新知识并改善其实际能力学习活动。这种学习可以有效地提高学生对学习的兴趣，提高学生的思维能力并提高学生解决问题的能力。
解密人CD34
摘要：在体内监测的人CD34 +干细胞（SC）注射到心肌疤痕组织中显示出对心肌梗死患者恢复的真正好处。它们以前曾在临床试验中使用，并有希望的结果，并且有望在严重的急性心肌梗塞后对心脏再生药物有希望。然而，关于他们在心脏再生疗法中潜在的效率的一些辩论仍有待确定。为了阐明心脏再生中CD34 + SC的含义和贡献的水平，需要确定主要调节剂，对主要调节剂，途径和基因的潜在心血管分化和旁分泌分泌的水平。我们首先制定了一种考虑，可以将人类CD34 + SCS从脐带血到早期心血管谱系纯化。然后，通过使用基于微阵列的方法，我们在分化过程中遵循其基因表达。我们将未分化的CD34 +细胞的转录组与分化的两个阶段（即第三天和第十四天）与人类心肌细胞祖细胞（CMPC）以及心肌细胞作为对照的两个阶段进行了比较。有趣的是，在处理过的细胞中，我们观察到通常存在于心血管细胞中的主要调节剂的表达增加。与未分化的CD34 +细胞相比，在分化细胞中诱导的心脏中胚层的细胞表面标记，例如激酶插入域受体（KDR）和心源表面受体毛躁4（FZD4）。Wnt和TGF-β途径似乎参与了这种激活。这项研究强调了有效刺激CD34 + SC表达心脏标志物的实际能力，并一旦诱导，允许鉴定已知参与血管和早期心脏病的标记物，证明了它们对心血管细胞的潜在启动。这些发现可以补充其在心脏病细胞疗法中已知的旁分泌阳性作用，并可能有助于提高使用离体扩展的CD34 + SC的有效性和安全性。
医护人员对人工智能的看法
人工智能 (AI) 被描述为数字计算机执行通常与智能生物相关的任务的能力（ Copeland，2020 年），这并不是一个新概念。1950 年，艾伦·图灵首次在他著名的论文《计算机器与智能》（Turing，1950 年）中提出了“机器能思考吗？”的问题。然而，近年来，由于机器学习技术的进步以及海量数据集或“大数据”的可用性，人工智能领域取得了显著发展，这导致人工智能应用在社会中日益普及并成为我们日常生活中不可或缺的一部分（Laï et al.，2020 年）。一些例子包括亚马逊的在线购物产品推荐系统、Uber 或 Lyft 等拼车应用程序以及 Cortana、Alexa 和 Siri 等智能个人助理。人工智能技术已经应用于医疗保健领域，有可能深刻改变医疗实践和患者护理。医疗 AI 应用最成功的领域可能是 AI 辅助分析放射图像（Yu 等人，2018 年），该应用利用深度学习（机器学习的一个专门子集，使用神经网络从非结构化数据中学习）来识别甚至专家都可能忽略的疾病模式。例如，《自然》杂志上发表的一篇论文表明，AI 系统在乳房 X 光检查中检测乳腺癌方面的表现可以胜过放射科医生（McKinney 等人，2020 年），而最近一个国际团队开发了一种诊断方法，能够根据患者的症状预测患者是否有可能感染 COVID-19（Menni 等人，2020 年）。尽管取得了这些积极的初步成果，但关于 AI 及其应用的主题仍然存在很多争议和困惑，公众甚至科学界对其潜在益处和风险存在分歧。一方面，最持怀疑态度的人对人工智能的实际能力表示怀疑；另一方面，一些人（包括已故的斯蒂芬·霍金）担心人工智能最终会超越人类智能并变得无法控制（Hawking 等人，2014 年）。在医学领域，有人担心机器学习可能会导致医生技能下降（Cabitza 等人，2017 年）并导致医患关系扭曲（Karches，2018 年）。然而，这种担忧往往不是针对人工智能或机器学习，而是针对它们的使用方式，因此其他作者认为，适当、明智地使用人工智能可能会带来益处，并可能极大地改善患者护理（McDonald 等人，2017 年；EsteChanva 等人，2019 年；Liyanage 等人，2019 年）。本研究旨在评估皇家自由伦敦 NHS 基金会员工对人工智能项目的认识，并调查他们对人工智能在医疗保健领域的应用的看法。据我们所知，这是首次针对 NHS 中的医疗专业人员对 AI 的态度进行的调查，也是世界上最早的调查之一（Codari 等人，2019 年；Oh 等人，2019 年；Laï 等人，2020 年）。