XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System寻找
寻找PCSK9抑制剂的多效效应
经皮干预（PCI）后，经常在日常练习中观察到经皮coro卫生干预（PCI）后腹部心脏肌部肌张力，并且与远端栓塞，侧分支闭塞，解剖或血管痉挛有关。先前先前评估过几种治疗策略，包括他汀类药物，血管素转化酶抑制剂，β受体阻滞剂，尼古兰迪尔和抗血小板药物，以预防周围性心肌心肌损伤1。在其中，他汀类药物是降低周围心肌损伤2的风险最高的治疗方法，并且在PCI之前，PCI之前的常规预处理或加载了常规预处理或加载，这是当前的欧洲准则（IIA类，IIA，证据，证据，证据，证据b）3。多效效应已被认为是心脏保护作用的主要机制，因为在短期预处理（PCI前12小时至2周之前）使用汀类药物（即汀类药物）进行了益处，即太短的时间范围太短，导致明显的低密度脂蛋白胆固醇（LDL-C）降低2。普罗蛋白转化酶枯草蛋白/Kexin 9型（PCSK9）抑制剂迅速有效地降低LDL-C水平，并降低重大的心脏外侧事件。先前的研究表明，PCSK9水平与脂蛋白代谢，炎症，血栓形成和免疫功能4之间存在潜在的关联。
通过寻找针对 SARS CoV 2 的潜在药物......
a 化学和生物防御应用分子建模实验室 (LMCBD)，军事工程学院，里约热内卢/RJ，巴西；b 里约热内卢天主教大学化学系，里约热内卢/RJ，巴西；c 埃斯皮里图圣托联邦学院 - 维拉韦利亚分校化学系，维拉韦利亚/ES，巴西；d 埃斯皮里图圣托联邦大学 PPGQUI（化学研究生课程），维多利亚/ES，巴西；e 军事工程学院化学工程系，里约热内卢/RJ，巴西；f 化学、生物、放射和核防御研究所 (IDQBRN)，巴西陆军技术中心 (CTEx)，里约热内卢/RJ，巴西；g 化学协调，里约热内卢联邦教育科学与技术学院，里约热内卢/RJ，巴西； h 赫拉德茨克拉洛韦大学理学院化学系，捷克共和国赫拉德茨克拉洛韦； i INRS，Armand-Frappier Sant e Biotechnologie 中心 531，Boulevard des Prairies，Laval，QC，加拿大
我们应该寻找可塑性突触还是信息
近 70 年前，卡尔·拉什利 (Karl Lashley) 开始寻找印迹。此后，人们学到了很多东西，但分歧依然存在。在当代学习和记忆的神经生物学中，有两种截然不同的概念在竞争：联想/联结 (A/C) 概念和计算/表征 (C/R) 概念。这两种理论都建立在这样的信念之上：心智是从物质大脑的属性和过程产生的。这些理论的不同之处在于它们对记忆的神经生物学基础是什么以及它在大脑中的位置的描述。记忆的 A/C 理论强调需要将记忆认知与记忆印迹区分开来，并假定记忆认知是通过印迹回路路由的模式化神经活动的一种新兴属性。在这个模型中，学习重新组织突触关联强度以指导未来的神经活动。重要的是，本文所提倡的 A/C 理论认为突触变化不是象征性的，尽管通常是必需的，但对于记忆认知来说并不够。相反，突触变化提供了恢复神经活动符号模式的能力和蓝图。与假设记忆出现在电路层面的 A/C 理论不同，C/R 概念表明记忆表现在细胞内分子结构的层面。在 C/R 理论中，这些细胞内结构传递信息，其特性与大脑计算利用读/写存储器的观点相一致，功能类似于计算机中的读/写存储器。新的研究激发了双方的热情，并强调了进行新讨论的必要性。本文介绍了这两种理论、每种理论尚未解决的关键问题以及几种潜在的发展路径。
寻找副总裁兼总法律顾问
马萨诸塞州伍斯特 搜索 伍斯特理工学院 (WPI) 寻求一位有成就、有创造力、以价值观为导向的领导者，他/她拥有成功的记录和富有远见的领导才能，担任下一任副校长和总法律顾问。 总法律顾问是整个大学的深思熟虑的战略领导者，也是校长内阁成员，直接向 WPI 校长汇报。 总法律顾问是校长、董事会主席和行政部门在广泛法律和政策事务上的机密顾问，负责确保最高质量的法律服务，包括管理 WPI 的法律事务、董事会治理、企业风险管理和机构保险职能。 关于 WPI 使命 WPI 改变生活，将知识转化为行动以应对全球挑战，并通过独特和包容的教育和研究彻底改变 STEM。 历史 自 1865 年成立以来，WPI 一直在彻底改变 STEM 教育。我们的创始人推出了一种全新的激进课程，同样注重理论和实践。一个世纪后，伍斯特理工学院 (WPI) 重新构想了这一模式，在坚守创始愿景的同时，率先提出了以项目式学习为基础的本科 STEM 教育方法，强调技术和社会。该方法被称为 WPI 计划，于 1970 年实施，要求学生组成跨学科团队，在过程中学习如何学习，并与全球社区的伙伴合作，寻求可行且可持续的解决现实问题的方案。如今，伍斯特理工学院 (WPI) 脱颖而出，成为一个将变革性的 STEM 教育、前沿研究和充满活力的校园生活相交相成、相得益彰的地方，造福学生、教师、员工和社会。伍斯特理工学院 (WPI) 提供 70 多个学士、硕士和博士学位课程，涵盖科学、工程、商业、社会科学以及人文和艺术等 18 个学术院系。该大学是公认的让本科生参与研究的领导者，也是项目式学习的先驱和全球领导者。 WPI 提供规模和质量无与伦比的项目式学习和全球体验。通过将理论与实践有效结合，每一位 WPI 学生都可以通过学位要求和必修的动手项目获得知识广度。该大学是公认的让本科生参与研究的领导者，也是项目式学习的先驱和全球领导者；没有人能以相同的规模或质量完成项目或全球体验。通过将理论与实践有效结合，每一位 WPI 学生都可以通过学位要求和必修的动手项目获得知识广度。人文艺术项目让学生沉浸在艺术、戏剧、音乐、以及通过一系列自选课程培养学生的创造性表达能力。这种方法允许学生通过研究艺术/建筑、历史、语言、文学、哲学或宗教来探索复杂性、多样性和人类经验的丰富性等主题——目标是培养全面发展、具有全球意识、具有卓越批判性和分析性思维能力并能处理模糊问题的毕业生。
寻找视网膜地理萎缩的解决方案
t对于一个人来说很难发现他们患有一种进展疾病，尤其是当它威胁要抢劫他们的独立性时。与年龄相关的黄斑变性（AMD）（老年人视力丧失的主要原因） - 一个人面临逐渐且不可逆转的视力丧失，直到他们甚至无法认识到亲人。AMD影响视网膜的一个小区域（眼睛背面的光感应组织）称为黄斑，这负责我们详细的中央视觉。大约50岁后，蛋白质和脂肪的微小黄色沉积物开始在视网膜中积聚（请参阅“退化岛”）。首先，这些称为drusen的沉积物可能会被注意到。，但大量，它们导致功能失调的细胞的蔓延蔓延，可以
寻找较少歧视性算法的法律义务
图1。左：十个不同模型如何表现出相同的准确性的例证，同时在假设的十个人中给出不同的个人预测。右：两个多胶模型的示例：它们表现出相等的精度（所有人比80％），但进行不同的个人预测，从而导致歧视性行为的差异。左侧的图形在男女之间的选择率差异很大，而右图则没有。该图的较暗区域是指模型预测个人值得信誉的地方，而黑暗点对应于那些确实是信誉良好的人。该图的较轻区域是指模型预测个人不可信守的区域，而较轻的点对应于那些确实是不可信任的个体。三角形点是指女性，正方形指的是男人。
使用内存函数形式主义在寻找...
摘要 - 数据科学在生物医学和生理时间序列和空间图的分析中的使用允许提取有关生物体整体和单个器官的动态状态和功能的可靠信息。在本文中，基于记忆函数形式主义，这是统计物理学的方法之一，我们分析了人脑和人类神经肌肉系统的生物电活动的信号。我们从对人类信号中揭示的全球模式的研究进行过渡到对时间动态各个部分的分析。基于局部特征和参数（功率谱和统计记忆度量的时间窗口绘图），我们建立了周期性模式和动态模式相关性的变化。在时间序列分析的情况下，各种定位过程扮演着“统计显微镜”的作用，该过程捕获信号详细信息或反映对象的局部结构的特征。在记忆功能形式主义框架内引入的广义和局部参数被证明可用于寻找心脏病学，神经生理学，流行病学以及研究人类感觉运动和运动活性的诊断标准。
寻找裂缝：人工智能在军事应用的新视角
亚当斯，道格拉斯。终极搭便车指南。完整且未删节。纽约：Wings Books，1996 年。 Ben Jiang。“中国科技老兵在 ChatGPT 狂潮中投身人工智能初创企业。”南华早报，2023 年 4 月 7 日。https://www.scmp.com/tech/tech-trends/article/3217457/chinese-tech-veterans-jump-ai-start-ups-amid-chatgpt-frenzy。 克劳塞维茨，卡尔·冯。论战争。迈克尔·艾略特·霍华德和彼得·帕雷特主编。第一次平装印刷。新泽西州普林斯顿：普林斯顿大学出版社，1989 年。 哈夫，达雷尔和欧文·盖斯。如何用统计数据说谎。诺顿平装再版。纽约：诺顿，1993 年。 Ian Bogost。“ChatGPT 比你想象的还要愚蠢。”大西洋月刊 (在线)，2022 年 12 月 7 日。https://www.theatlantic.com/technology/archive/2022/12/chatgpt-openai-artificial- intelligence-writing-ethics/672386/。李开复。人工智能超级大国：中国、硅谷和新世界秩序。纽约霍顿·米夫林·哈考特出版社，2018 年。迈克尔·拉里斯。 “致命的特斯拉车祸与技术和人为失误有关”，《华盛顿邮报》[在线]，2020 年 2 月 25 日。https://www.washingtonpost.com/local/trafficandcommuting/deadly-tesla-crash-tied-to-technology-and-human-failures-ntsb-says/2020/02/25/86b710bc-574d-11ea-9b35-def5a027d470_story.html。奥尼尔，凯茜。数学毁灭武器：大数据如何加剧不平等并威胁民主。第一版。纽约：Crown，2016 年。肖天亮。军事战略学。楼耀良、康武超、蔡仁钊主编。北京，中国：国防大学出版社，2020 年。
人工智能寻找优质聚合物太阳能电池材料
利用人工智能（机器学习）*2，超快速筛选20万种虚拟生成的聚合物太阳能电池材料*1，实际合成排名靠前的新型聚合物。并成功进行了演示。 利用能够导电的聚合物的聚合物太阳能电池作为轻量、廉价的下一代太阳能电池，世界各地正在开发。然而，由于聚合物化学结构的组合无数，且太阳能电池元件的生产涉及多种因素的复杂相互作用，因此很难准确预测元件性能。 本研究中，我们根据实验数据构建了独特的机器学习模型，成功显著提高了性能预测的准确性，并通过实际设计和合成新型聚合物证明了其有效性。 预计该研究方法将应用于高效聚合物太阳能电池的开发，以及其他功能聚合物的材料信息学*3领域。
在环境压力下寻找氢化物超导体的材料空间
采用机器学习辅助方法在包含超过 150 000 种化合物的广泛数据集中搜索环境压力下的超导氢化物。调查结果显示约 50 个系统的转变温度超过 20 K，有些甚至达到 70 K 以上。这些化合物具有非常不同的晶体结构，具有不同的维度、化学组成、化学计量和氢的排列。有趣的是，这些系统中的大多数表现出轻微的热力学不稳定性，这意味着它们的合成需要超出环境平衡的条件。此外，在大多数这些系统中都发现了一致的化学成分，将碱金属或碱土元素与贵金属结合在一起。这一观察结果为未来在环境压力下对氢化物中的高温超导性进行实验研究提供了一条有希望的途径。