XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System寻找目标
国际法律对使用巡逻机器人努力的自主目标的要求：来源和文献审查
除了寻求信号 - 寻求巡逻机器人外，如今开发的巡逻机器人的目的（如果有的话）以巡逻机器人自主的目的为目的，也就是说，如果没有操作员的效果，则应该选择目标并开始控制。8未经证实的信息清楚地表明，有两个具有此功能的俄罗斯系统。9也有信息，至少有一种土耳其巡逻类型能够面部识别，10，以色列类型有能力识别特殊的车辆类型和某些类型的武器11。但是，这两种后一种巡逻机器人类型似乎没有启动控制的功能，而没有操作员的效果。实验操作也正在进行中，巡逻机器人飞向目标区域，在目标库中寻找目标，并在不监视操作员的情况下完全自主启动控制。12
离散与连续变量模型
在绝热量子计算中，物理系统的总能量用于信息处理。D-wave 因其绝热量子计算机而成为头条新闻，该计算机使用给定系统的哈密顿量来寻找目标函数的全局最小解。绝热量子计算使用一个渐进的过程，将量子力学系统的能量从初始状态演变为描述给定问题解的状态。它非常适合优化和采样问题。量子力学系统的总能量（动能和势能）可以用一个称为哈密顿量的函数在数学上描述。它通过将特征态映射到能量，将系统的能量描述为粒子位置和动量的函数。量子退火是将初始能量状态演变为目标函数的全局最小解状态的过程。在物理系统中，这一理想过程是通过绝热过程实现的，绝热过程是一个缓慢、逐渐退火的过程，不受外界能量的干扰。
基于结构的多靶点分子对接及分子动力学模拟分析筛选卵巢癌潜在抑制剂
卵巢癌 (OC) 是女性最常见的癌症之一。OC 是最致命和预后最差的疾病之一。目前，尚无获批的 OC 筛查测试或早期检测方法。因此，仍然迫切需要新的筛查、预防和早期检测策略。植物化合物最近在开发新的、有效的和负担得起的抗癌药物方面变得越来越重要。为了研究蛋白质-配体相互作用，使用分子对接和分子操作环境 (MOE) 工具来寻找目标蛋白的最佳抑制剂。使用分子对接计算化合物对 NY-ESO-1、RUNX3 和 UBE2Q1 蛋白活性位点的空间亲和力。使用 ADMET 分析来确定所选化合物的药物相似性，而使用 MD 模拟和 MMGBSA/MMPBSA 实验来进一步了解结合行为。临床前测试可以帮助确认我们的计算机研究的有效性，并确定该化合物是否可以用作治疗 OC 的抗癌药物。关键词：卵巢癌，抗癌药物，NY-ESO-1，RUNX3，UBE2Q1
GPCR A 家族药物的物理化学优化
1. 引言 GPCR（G 蛋白偶联受体）是最大的一类细胞外信号蛋白，可对由神经递质、离子、气味和其他刺激物组成的多种化学物质作出反应 [1]。大多数医学治疗靶点属于五大蛋白质家族之一，即 G 蛋白偶联受体 (GPCR)、离子通道、激酶、核激素受体和蛋白酶 [2]。G 蛋白偶联受体 (GPCR) 对各种生物功能至关重要，包括视觉、嗅觉和衰老。它们与各种人类病理生理状况（糖尿病、肥胖症、阿尔茨海默病和一些中枢神经系统疾病）有关，并且是治疗药物最重要的靶点之一 [2]。如图 1 所示，GPCR 主要根据其结构组成和相似性分为不同的家族 [3]。GPCR A 类（视紫红质样）仍然是其中最大的群体之一。事实上，GPCRs A 类靶向几乎占所有处方药的三分之一，因为它们中的大多数具有共同的激活机制 [4]。一种非常流行的寻找目标和线索的方法，其中有结构信息可用，称为基于片段的药物发现 (FBDD)，用于筛选药物片段[5]。许多物理化学参数，如分子量、水溶性、可旋转键数和亲脂性值
无意识地操纵具有解码神经反馈的概念表示影响搜索行为
人类学习中有意识意识的必要性一直是心理学和神经科学的长期话题。先前对非意识联想学习的研究受到潜意识刺激的信噪比低的限制，并且证据仍然存在争议，包括不重复复制。使用功能性MRI解码神经反馈，我们指导来自男女的参与者产生类似于视觉感知现实世界实体（例如狗）时观察到的神经模式。重要的是，参与者仍未意识到这些模式所代表的实际内容。我们利用一种联想的十NEF方法将感知含义（例如狗）浸入日本的希拉加纳角色中，这些角色对我们的参与者没有固有的含义，绕开了角色与狗的概念之间的有意识联系。尽管缺乏对神经反馈目标的认识，但参与者还是成功地学会了激活双边锻造形式的目标感知表示。在视觉搜索任务中评估了我们培训的行为意义。ecnef和对照参与者搜索了由Decnef培训期间使用的Hiragana预先塑造的狗或剪刀目标或对照Hiragana。Decnef Hiragana并未对其相关目标进行搜索，但令人惊讶的是，参与者在寻找目标感知类别时受到了损害。因此，有意识的意识可能起作用，以支持高阶关联学习。这项工作还提供了关于神经代表性漂移的ectnef效应的说明。同时，在现有神经表示中的重新学习，修改或可塑性的较低级别形式可能会在不知不觉中发生，并且在原始培训环境之外会产生行为后果。