XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System实验方法
供应链管理中的数据分析
本实习报告讨论了数据分析在供应链管理中的应用，重点是印度尼西亚PT Rajawali Nusantara的分类和监视仓库数据。在本报告中，采用Excel和R Studio作为数据分析工具，以提高仓库管理的效率。本研究包括两个主要方面：首先，使用R Studio和Excel实施仓库数据分类系统，以优化商品的分配和放置。其次，使用R Studio和Excel实时监视仓库活动，包括选择商品，运输和库存条件。通过实验方法和历史数据分析，本研究评估了Excel和R Studio对运营效率和仓库响应速度的影响。结果有望为公司改善仓库管理提供见识。
学习结果预测的自动化过程
摘要 - 本文介绍了一项关于自动化学习结果预测算法评估的综合研究，重点是机器学习技术的应用。我们研究了各种预测模型（逻辑回归，随机森林，高斯天真的贝叶斯，k-neartherment oss neherments and Support vector回归），以评估其在教育环境中的学生表现方面的效力。我们的实验方法涉及这些模型来预测特定课程的结果，从而分析其准确性和可靠性。我们还强调了自动化过程在促进这些预测模型的实际应用中的重要性。本研究强调了机器学习在进行教育评估方面的希望，并为进一步调查铺平了道路，以增强各种教育环境中算法的适应性和包容性。
量子纠缠、隐形传态和随机性
摘要。对单个量子系统（例如单个光子、原子或离子）的精确控制为一系列量子技术打开了大门。这一概念的目标是创建能够利用量子效应解决数据处理和安全信息传输问题以及比现有方法更有效地对周围世界参数进行高精度测量的设备。量子技术出现的关键一步是二十世纪下半叶的开创性工作，它首先展示了量子力学对自然的描述的矛盾性和正确性，其次，奠定并引入了成为现代量子技术基础的基本实验方法。2022 年诺贝尔物理学奖授予了 Alain Aspect、John Clauser 和 Anton Zeilinger，以表彰他们对纠缠光子的实验、建立贝尔不等式的违反以及开创量子信息科学。
非小细胞肺癌中的 microRNA 与耐药性：我们的研究现状和未来方向
简单总结：耐药性问题是非小细胞肺癌治疗面临的一大挑战。肿瘤细胞可能天生就对药物有耐药性，也可能由于多种适应性反应而在治疗过程中产生耐药性。然而，耐药性的分子机制尚未完全了解。microRNA 是调节基因表达并在许多细胞过程中发挥关键作用的小型非编码 RNA。最近，对 microRNA 的研究提供了有关其在调节耐药性分子机制方面的作用的证据。在这里，我们总结了有关 miRNA 在目前用于治疗非小细胞肺癌的药物耐药性方面的作用的现有知识，并根据这些证据批判性地讨论了实验方法。
qudits和高维量子计算
Qudit是一种多级计算单元的替代品，可替代2级量子。与Qubit相比，Qudit提供了更大的状态空间来存储和过程信息，因此可以降低电路复杂性，简化实验设置以及算法效率的实现。本评论提供了基于Qudit的量子计算的概述，涵盖了从电路构建，算法设计到实验方法的各种主题。我们首先讨论了Qudit Gate的通用性和各种Qudit门，包括Pi/8 Gate，交换门和多级别控制的门。然后，我们介绍了几种代表性量子算法的QUDIT版本，包括Deutsch-Jozsa算法，量子傅立叶变换和相位估计算法。最后，我们讨论了用于QUDIT计算的各种物理实现，例如光子平台，铁陷阱和核磁共振。
NRSG-护理EMEC-机械工程
EMEC 555骨科生物力学中的当前主题：1个学分（1 LEC）先决条件：本科生：初级或高级身份（例如在STEM主要研究生中至少完成了至少69个学分）：在您的研究生课程中信誉良好。（f，sp）课程涵盖了骨科生物力学文献的当前主题。将特别注意包括骨骼和软骨在内的结构组织，以及随着损伤，疾病和衰老（包括骨质疏松症和骨关节炎）发生的结构组织的病理。每周的会议将包括学生的主要文献演讲，实验方法的讨论以及在更广泛的肌肉骨骼文献中对结果进行解释，最多可重复3个学分。
哪些机构对经济增长很重要？实验
为什么有些国家有钱而其他国家很差？经济增长的研究探索了因素，我们在实验室实验中调查了包容性和挖掘机构。包容性机构允许广泛的个人参与经济或政治进程并获得利益，而提取机构将财富和权力集中在一小部分人的手中，通常是以牺牲更广泛的人口为代价。使用实验方法，我们在四种具有不同的包容和提取机构的处理下观察到个人在经济中的消费和投资。我们的发现强调，包容性的政治和经济机构的结合增加了消费，福利和资本存量。但是，当提取政治机构与经济机构的相互作用时，经济不太可能避免贫困陷阱。提取政治机构也对平等有害。
在大脑层面上对 MWE 中的常规化和可预测性进行建模
虽然语言理论中表达式传统上被二元化为组合性和非组合性，但多词表达式 (MWE) 却表现出更细粒度的区别。使用关联测量，如逐点互信息和 Dice 系数，MWE 可以被描述为具有不同程度的常规化和可预测性。我们的目标是研究这些梯度如何反映认知过程。在本研究中，自然叙事理解的 fMRI 记录用于探究这些计算测量及其可以操作的认知过程在多大程度上可以在在线句子处理过程中观察到。我们的结果表明，代表词汇可预测性的 Dice 系数是处理 MWE 的神经激活的更好预测指标。总的来说，我们的实验方法展示了如何通过将计算指标与神经成像数据进行比较来测试其认知合理性。
